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ISSN : 1598-5504(Print)
ISSN : 2383-8272(Online)
Journal of Agriculture & Life Science Vol.54 No.2 pp.69-76
DOI : https://doi.org/10.14397/jals.2020.54.2.69

Assessment of the Effects of Carcass Traits and Slaughter Age on the Carcass Grades of Hanwoo Steers Based on the Revised Grading System of Beef Carcasses

Hyun-jin Cho1, Yeon-Bok Jung2, Byung-Do Kim2, Samooel Jung1, Seong-won Seo1*
1Division of Animal and Dairy Sciences, Chungnam National University, Daejeon, 34134, Republic of Korea
2Korea Institute for Animal Products Quality Evaluation, Sejong, 30100, Republic of Korea
*Corresponding author: Seong-won Seo Tel: +82-42-821-5787 Fax: +82-42-823-2766 Email: swseo@cnu.kr
January 7, 2020 February 21, 2020 March 20, 2020

Abstract


This study was conducted to assess whether the revised beef carcass grading system is appropriate for accomplishing the objective of the revision. We used Monte Carlo methodology to simulate the yield and quality grades of carcasses and analyze the sensitivity of the grades to carcass traits and the slaughter age in Hanwoo steers. The carcass data (n = 187,279) of Hanwoo steers, which were slaughtered and graded between January 2, 2019 and May 31, 2019, were used to derive the distribution and correlation matrix for carcass traits and the slaughter age. Monte Carlo simulations were performed using @risk software. Based on the distribution and correlation matrix of the input variables (carcass traits and the slaughter age), 100,000 virtual carcass data were generated using the Latin hypercube method, and the effects of input variables on yield index, yield grade, and quality grade were evaluated. Simulation results showed that carcass weight is still a negative factor for the yield index and the yield grade in the revised grading system. The sensitivity of yield index to the input variables was similar between the current and the revised systems. It turned out that the slaughter age is also negatively correlated with the yield index and the yield grade in the revised system (P < 0.001). Under the current grading system, the quality grade improved as the ribeye area or slaughter age increased (P < 0.01), while the backfat thickness and carcass weight had no significant effect on the quality grade. However, in the revised grading system, the quality grade was significantly affected by all carcass traits and slaughter ages (P < 0.01). Assuming the other variables remained the same, the quality grade improved as carcass weight increased and back-fat thickness, ribeye area, or slaughter age decreased. In conclusion, an increase in carcass weight does not improve the yield grade in the revised carcass grading system, but it is expected that the revised system has a positive effect on reducing the feeding period before slaughter of Hanwoo steers.



개정된 소 도체 등급판정 세부기준에서 도체성적과 도축월령이 등급판정에 미치는 영향력 평가

조 현진1, 정 연복2, 김 병도2, 정 사무엘1, 서 성원1*
1충남대학교 동물자원과학부
2축산물품질평가원

초록


본 연구는 개정된 소 도체 등급판정 세부기준이 개정 목표에 부합되는지를 평가하기 위해 실시되었다. 본 연구에서는 기초 데이터를 바탕으로 데이터의 분포를 도출하고, 도출된 분포를 바탕으로 미래 데이터를 추출하여 이를 분석하는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법론을 활용하였다. 축산물품 질평가원의 2019년 1월 2일부터 2019년 5월 31일까지 등급판정을 받은 한우 거세 비육우의 도체정보(n=187,279)를 이용하여 각 도체성적의 분포와 상관관계를 도출하였다. @risk 소프트웨어를 이용하여 10만 개의 가상 도체 데이터를 Latin hypercube 방법으로 추출하여 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하고, 각 변수들이 육량지수, 육량등급, 육질등급에 미치는 영향력을 평가하였다. 시뮬레이션 결과, 육량지수는 현행 등급판정 기준과 개정된 기준에서 모두 도체중량이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났으며 각 변수들에 대한 민감도는 두 기준이 유사하였다. 개정된 기준에서는 도축월령이 증가함에 따라 그 정도는 미미하지만 육량지수 및 육량등급이 저하되는 것으로 나타났다(P < 0.001). 현행 등급판정 기준에서 는 그 밖의 도체성적이 동일할 때, 육질등급은 배최장근단면적과 도축월령이 증가할수록 개선되고(P < 0.01), 등지방두께와 도체중량은 육질등급에 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 개정된 등급판정 기준에서는 육질등급이 모든 도체성적 및 도축월령과 유의적인 관계를 갖는데(P < 0.01), 그 밖의 도체성적이 동일하다면, 도체중량이 클수록, 등지방두께가 얇을수록, 배최장근단면적이 적을수록, 도축월령이 적을수록 육질등급이 개선되는 것으로 나타났다. 결론적으로 새로운 ‘소 도체 등급판정 세부기준’은 도체중량의 증가에 따라 육량등급을 증가시키는 것은 아니나, 현행 기준에 비해 한우의 사육기간을 단축시키는 효과는 클 것으로 기대된다.



    Rural Development Administration
    PJ01422003

    서론

    축산업에 종사하는 농가에게 있어 축산물 등급판정 성적은 중요 하다. 축산물 등급판정 결과에 따른 한우의 경락 가격은 농가의 수익에 직접적으로 큰 영향을 주기 때문에(Lee et al., 2011a) 축산 농가들은 도체 품질을 향상시키기 위해 많은 노력과 투자를 한다 (Kim and& Kim, 2017). 또한, 축산물의 등급성적을 결정하는 축산물 등급판정 기준에 맞춰 한우의 육질과 육량에 대한 개량이 지속적으로 이루어지고 있다(Kim et al., 2019). 이처럼 축산물 등급판정 기준은 축산업 전체에 큰 영향을 끼친다.

    지난 2018년 12월 농림축산식품부는 축산물 등급판정 세부기 준을 개정·공포 하였다(MAFRA, 2018). 이번 개정안을 통해 농 림축산식품부는 쇠고기 등급 판정과 관련하여 현행 육량지수 산식 에서 마이너스 요인인 도체중량을 플러스 요인으로 전환한 육량지 수 산식을 개발하여 도체중량이 증가함에 따라 더 좋은 등급판정 결과를 받을 수 있도록 하고, 근내지방도 기준 범위를 조정 및 완화 하여 한우 사육기간의 단축을 목표로 하고 있다고 천명한 바 있다 (MAFRA, 2019). 이전의 연구(Kwon et al., 2009;Jung et al., 2013)에 따르면, 등지방두께와 도체중량이 육량지수 산정에 마이 너스 요인으로 작용할 경우 한우의 사육기간이 길어질수록 등지방 두께와 도체중량이 증가하여 육량등급이 떨어지게 되므로 장기 비 육이 방지되는 효과가 있다고 한 바 있다. 하지만 개정된 육량지수 산식에서 등지방두께는 여전히 마이너스 요인으로 작용하여 이전 과 차이가 없더라도, 만약 도체중량이 육량지수 산정에 플러스 요 인으로 작용한다면 도체중량의 증가는 육량등급에 긍정적인 영향 을 끼치는 반면 원래의 개정 목표와는 상반되어 한우 사육기간의 단축에는 악영향을 끼칠 우려가 있다.

    한편, 육량지수를 결정짓는 산식의 변수인 등지방두께, 배최장 근단면적, 도체중량은 서로 간에 상관관계가 매우 강하기 때문에 변수의 부호만으로 단순히 각각의 영향력을 평가할 수 없다. 실제 데이터를 이용하여 각 변수에 대한 산식의 민감도를 분석하는 것이 올바른 방법이며, 도체성적의 경우 축산물품질평가원이 이미 다량 의 데이터를 축적하고 있기 때문에 이를 이용한 분석이 가능하다. 하지만, 이미 발생한 과거의 데이터로 아직 발생하지 않은 미래를 분석한다는 것은 논리적 오류를 내포할 수 밖에 없다. 이를 극복하 기 위해 통계적인 방법이 이용되며, 특히 변수들의 분포와 변수들 간의 상관관계를 정의하고 이에 따라 임의로 다수의 표본을 추출하 여 시뮬레이션을 실시하는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법론이 많 이 이용된다(Kroese et al., 2014).

    따라서 본 연구는 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용하여, 개 정된 소 도체 등급판정 기준이 개정 목표에 부합되게 도체중량이 증가할수록 육량등급이 향상되며 한우의 사육기간을 단축시키는 효과가 있는지를 알아보고, 근내지방도 기준 완화가 한우의 사육기 간 단축에 미치는 영향을 알아보고자 실시되었다. 또한, 한우 거세 비육우에서 도체성적(도체중량, 배최장근단면적, 등지방두께, 근내 지방도)과 도축월령이, 개정된 육량지수 및 육량등급과 육질등급에 미치는 영향력을 평가하고, 새로운 등급판정 세부기준에 적합한 한우 사양 관리 목표를 탐색하고자 한다.

    재료 및 방법

    1. 현행 및 개정 소 도체 등급판정 기준

    몬테카를로 시뮬레이션에서 육량지수와 육량등급의 산출에 이 용된 현행 산식과 개정 산식, 근내지방도에 따른 현행과 개정 육질 등급 기준은 다음과 같다(Table 1, Table 2).

    본 연구에서는 한우 거세 비육우의 도체성적을 이용하였기 때문 에 현행 육량지수 산식에서 한우의 경우 +3.23의 가산점이 부여되 는 산식을 이용하였다(MAFRA, 2013). 현행 육량지수 산식은 도 체중량의 계수가 -0.024로 음수이기 때문에 육량지수에 대해 마이 너스 요인으로 작용하며, 육량지수와 도체성적(등지방두께, 배최장 근단면적, 도체중량) 간의 관계가 직선적이다. 개정된 육량지수 산 식은 성별, 축종에 따라 다른 육량지수 산식이 개발되었는데, 본 연구에서는 한우 거세 비육우의 육량지수 산식을 이용하였다 (MAFRA, 2018). 개정된 육량지수 산식에서 도체중량은 양의 계 수(+0.56781)를 갖고 있어 육량지수에 대해 플러스 요인인 것처럼 보인다. 그러나 도체중량으로 산출식 전체를 나누기 때문에 실제로 는 그렇지 않다. 육량지수와 도체중량의 관계가 직선식인 현행 육 량지수 산식과 달리, 개정된 육량지수 산식에서 육량지수는 도체중 량의 분수식으로 표현되며 반비례의 관계를 갖는다.

    현행 육질등급은 근내지방도에 따른 예비등급을 평가하고, 육 색, 지방색, 조직감, 성숙도의 결격 기준에 따라 예비등급을 하락 시키는 방법으로 결정된다(MAFRA, 2013). 이와 달리, 개정된 육 질등급 판정은 근내지방도에 따른 육질등급 이외에도 육색, 지방 색, 조직감에 따른 육질등급을 각각 따로 평가하여 이들 중 가장 낮은 등급을 예비 육질등급으로 판정하며, 이후 성숙도 기준에서 결격에 해당하는 경우에는 1등급을 하락시켜 최종 육질등급을 판 정 하는 방법으로 개정되었다(MAFRA, 2018). 따라서 현행 등급 판정 기준에 비해 개정된 기준에서 육질등급 판정에 있어 육색, 지방색, 조직감의 중요도가 높아졌다. 하지만 육색, 지방색, 조직감 은 근내지방도를 비롯한 도체성적과의 상관관계가 크지 않다. Lee et al. (2012)의 연구에 따르면 근내지방도가 1부터 9까지의 변이 를 보여도 육색, 지방색, 조직감에는 차이가 거의 없으며 모두 개정 된 육질등급에서 1++등급 기준에 해당하는 수치였다. 즉, 육색, 지방색 및 조직감의 차이에 따른 육질등급의 하락은 도체성적 또는 도축월령 이외의 다른 요인에 의해 발생하며, 일반적인 사양관리 체계에서 이들이 육질등급에 미치는 영향력은 크지 않다. 따라서 본 연구에서는 개정된 육질등급 기준에서 육색, 지방색, 조직감의 중요성이 현행 육질등급 기준에서보다 커졌음에도 이들을 고려하 지 않고 육질등급의 판정에 근내지방도만 고려하였다. 또한 본 연 구에서는 개정된 기준과 달리 육질등급 판정에서 근내지방도를 지 방 함량에 따라 세분화 하지 않고, 근내지방도 7은 모두 1++ 등급 으로 근내지방도 5는 모두 1등급으로 산정하였다.

    2. 소 도체성적 분포식 도출

    본 연구에서는 소 도체 등급판정의 기준이 되는 도체성적의 분 포식 도출을 위해, 축산물품질평가원의 2019년 1월 2일부터 2019 년 5월 31일까지 등급판정을 받은 한우 거세 비육우의 도체정보 (n=187,562)를 이용하되, 등외등급(n=283)을 제외한 도체정보를 기초 데이터로 이용하였다(n=187,279). 육량지수 산정에 영향을 미치는 변수인 도체성적(등지방두께, 배최장근단면적, 도체중량) 및 도축월령과 근내지방도의 분포를 @risk version 7.6 (Palisade Corp., Newfield, NY, USA, 2018)의 distribution fitting tool을 이용하여 정의하였다. 기초 데이터를 바탕으로 각 변수의 분포를 표현하기에 가장 적합한 확률분포 모델식을 도출하되 최소의 AIC (Akaike information criterion) 수치를 갖는 모델식을 선택하였 다. Table 3에 각 변수들에 대한 기초 데이터의 기술 통계와 도출된 확률분포 모델식이 나타나 있다.

    3. 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션

    가상의 도체성적 데이터를 생성할 때에는 각 변수들간의 상관관 계도 함께 고려해야 한다. 이를 위해 각 변수들간의 Pearson 상관 계수를 산출하여 상관행렬을 구축하였다(Table 4).

    몬테카를로 시뮬레이션은 @risk version 7.6 (Palisade Corp, 2018)을 이용하여 실시하였다. 각 변수의 분포와 변수간 상관관계 를 바탕으로 가상의 도축 데이터 100,000개를 Latin hypercube 방법으로 추출하여 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션을 통해 얻은 결과 값은 개정된 산식으로 산출된 육량지수(New Yield Index)와 육량등급(New Yield Grade), 현행 산식으로 산출된 육 량지수(Current Yield Index)와 육량등급(Current Yield Grade), 동일한 가상의 도축데이터를 가지고 육량지수와 육량등급을 개정 된 산식으로 산출했을 때와 현행 산식으로 산출했을 때의 차이 (New Yield Index - Current, New Yield Grade - Current), 개정 된 근내지방도 기준에 따른 육질등급(New Quality Grade), 현행 근내지방도 기준에 따른 육질등급(Current Quality Grade), 동일 한 가상의 근내지방도를 가지고 육질등급을 개정된 기준에 따라 산출했을 때와 현행 기준에 따라 산출했을 때의 차이(New Quality Grade – Current)였다.

    4. 민감도 분석(Sensitivity analysis)

    도체성적이 육량등급과 육질등급에 미치는 영향력을 평가하기 위 해 각 입력 변수에 대한 시뮬레이션 결과값의 민감도를 분석하였다. 육량지수와 육량등급의 경우에는 입력변수와 시뮬레이션 결과값 간 의 회귀계수(Regression Coefficients)와 상관계수(Correlation Coefficients)를 산출하고, 이를 ‘tornado graph’를 이용하여 표현 하였다. 육량지수 산식에 포함되지 않는 도축월령과 육량지수와의 관계 및 도체성적, 도축월령과 육질등급의 관계는 SAS의 PROC GLM (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA, 2014)을 이용하여 분석하였다. 다른 도체성적 변수를 영향력을 보정한 이후에도 도축 월령이 육량지수에 직선식 혹은 이차식으로 영향을 미치는지를 조 사하였다.

    결과 및 고찰

    소 도체 등급판정 기준은 한우 도체의 경락 가격 형성에 결정적 인 요인으로 작용하기 때문에 한우 농가의 의사 결정에 큰 영향을 끼친다. 정부는 도체중량이 육량등급 판정 결과에 긍정적인 요인이 되도록 하고, 육질등급 판정에 있어 최고 등급인 1++의 구간을 늘려, 한우 사육기간의 단축을 유도하고자 축산물 등급 판정 기준 을 개정하였다(MAFRA, 2019). 따라서 본 연구는 개정된 등급 판정 기준이 원래의 목표 달성에 부합되는지를 평가하기 위해 실시 되었다. 과거 데이터의 분석 결과를 미래 데이터의 분석 결과로 동일시하는 논리적 오류를 방지하기 위해, 본 연구에서는 기초 데 이터를 바탕으로 데이터의 분포를 추론하고, 추론된 분포를 바탕으 로 미래 데이터를 도출하고 이를 분석하는 방법론을 활용해 몬테카 를로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 실시하였다.

    몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 도출된 육량지수, 육량등급, 육질등급의 평균값과 표준편차는 Table 5에 나타나 있다. 현행 또는 개정 등급 기준을 가지고 동일한 도체 데이터에 대해 육량지 수와 육량등급을 산정하였을 때, 개정 기준이 현행 기준에 비해, 육량지수 수치가 평균 3.0 적게 나타났다. 현행 등급 기준에서는 육량등급 A, B 및 C에 해당하는 육량지수를 각각 67.20 이상, 63.30 이상~67.20 미만 및 63.30 미만으로 규정하였으나, 개정 등급 기 준에서는 성별(암, 수 및 거세)에 따라 각각의 육량지수 산정기준을 달리하고 본 연구에서 활용한 데이터인 거세우의 경우 A, B 및 C에 해당하는 육량지수를 각각 62.52 이상, 60.40 ~ 62.52 및 60.40 미만으로 하향 개정하였다. 이로 인해 동일한 도체성적이라고 가정 할 때, 수치로 표현한 육량등급(A, 1; B, 2; C, 3)은 두 기준 간에 거의 동일했으나 현행 기준에 비해 개정 기준에서 평균 0.13 낮아 져, 육량등급이 높아지는 것으로 나타났다.

    또한 수치로 표현한 육질등급의 경우(1++, 1; 1+, 2; 1, 3; 2, 4; 3, 5)에도 동일한 근내지방도를 가진 개체의 육질등급이 개정 기준 에서 현행 기준에 비해 평균 0.12 낮았다. 이는 새로운 등급 기준 하에서 현행 등급 기준보다 미세하게 보다 좋은 육량등급과 육질등급 을 받을 수 있음을 의미하나 통계적으로 유의하지는 않았다.

    몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 도출된 개정 육량지수 산식 으로 산출한 육량지수와 현행 육량지수 산식으로 산출한 육량지수 간의 관계를 그래프로 표시하였다(Fig. 1). 동일한 도체성적(도체 중량, 배최장근단면적, 등지방두께)으로 개정 육량지수와 현행 육 량지수를 산출하였을 때, 현행 등급판정 기준에서는 육량등급이 C등급이지만 개정 등급판정 기준에서는 육량등급이 B등급으로 오 른 경우는 9,617개 였으며, 현행 등급판정 기준에서 육량등급이 B등급이지만 개정 등급판정 기준에서 육량등급이 A등급으로 오른 경우는 3,529개였다. 현행 등급판정 기준에서 육량등급이 B등급이 지만 개정 등급판정 기준에서 육량등급이 C등급으로 떨어진 경우 는 9개였으며, 현행 등급판정 기준에서 육량등급이 A등급이지만 개정 등급판정 기준에서 육량등급이 B등급으로 떨어진 경우는 10 개였다. 이를 통해 동일한 도체성적일 경우 현행 등급판정 기준보 다 개정된 등급판정 기준에서 다소 더 좋은 육량등급을 받을 수 있음을 알 수 있으며, 이는 현행 육량등급 판정 기준보다 개정 육량 등급 판정 기준의 수치가 더 낮아졌기 때문인 것으로 사료된다.

    개정된 등급판정 기준에서 도체중량과 육량지수는 현행과 마찬 가지로 음의 상관관계를 가진다. Fig. 2에는 시뮬레이션 결과로 얻은 데이터를 이용하여 도체중량과 육량지수와의 관계를 표시하 였는데, 두 변수간의 음의 상관관계를 관찰할 수 있다. 현행 육량지 수 산식에서 도체중량은 계수가 -0.024로 음수이고, 육량지수와 직선적 관계이기 때문에 육량지수에 대해 직접적인 마이너스 요인 으로 작용한다. 이와 달리, 새로 개정된 육량지수 산식에서 도체중 량은 그 계수가 양수이기 때문에 플러스 요인인 것처럼 보이나, 도체중량으로 산식 전체를 나누기 때문에 결국 육량지수는 도체중 량의 분수식으로 표현되며 반비례의 관계를 갖는다. 따라서 개정된 육량지수 산식에서 도체중량은 현행과 마찬가지로 플러스 요인이 아닌, 마이너스 요인으로 작용한다.

    민감도 분석 결과도 도체중량이 증가함에 따라 육량지수가 감소 하는 것으로 나타났다(Fig. 3, 4). 개정된 육량지수 산식에서 육량 지수에 대한 도체중량의 상관계수는 -0.42(Fig. 3), 회귀계수는 -0.36(Fig. 4)으로 나타났다. 상관계수는 다른 변수들의 변이를 고 려하지 않고 단순히 도체중량과 육량지수 간의 상관관계를 나타내 며, 회귀계수는 다른 변수들의 영향도 함께 고려할 때 도체중량이 육량지수에 미치는 영향력을 나타낸다. 상관계수와 회귀계수 모두, 육량지수는 등지방두께의 변이에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 도체중량의 영향력은 상관계수에서는 등지방두께(-0.88) 보다는 적으나 배최장근단면적(0.05)보다는 큰 것으로 나타났지 만, 회귀계수에서는 등지방두께(-0.89), 배최장근단면적(0.54)에 이어 가장 작은 영향력을 가진 것으로 나타났다. Lee et al. (2011) 는 한우 거세우의 도체중량이 증가 할수록 등지방두께와 배최장근 단면적도이 직선적으로 증가한다고 보고한 바 있다. 따라서, 상관 계수에서 도체중량이 육량지수에 미치는 영향력이 크게 나타난 이 유는 도체중량의 영향력은 도체중량 자체보다는 도체중량이 증가 함에 따라 등지방두께, 배최장근단면적이 함께 변하는 것에 기인한 다 할 수 있다. 그리고 Fig. 56에서 알 수 있는 바와 같이, 새로운 등급판정 기준에서 육량지수의 등지방두께, 배최장근단면적, 도체 중량에 대한 민감도는 현행 등급판정 기준과 유사하였으며, 등지방 두께가 증가 할수록 육량지수가 낮아져 육량등급이 떨어진다는 Lee et al. (2011)의 연구 결과와 일치했다. 각 변수들이 육량등급 에 미치는 영향력은 육량지수에 대한 변수들의 영향력과 차이가 없었다(결과 미제시). 요컨대, 우려와는 달리, 개정된 등급판정 기 준에서도 도체중량은 현행 등급판정 기준과 마찬가지로 육량지수 및 육량등급에 마이너스 요인으로 작용하며 과도한 사육기간의 연 장을 막는 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 Kim et al. (2017)은 육량과 육질의 지속적인 개량으로 인해 2011년이후 로 부터 2015년까지 해가 거듭됨에 따라 한우 거세우의 도체중량은 무거워지고, 등지방두께는 두꺼워 지고 있으며, 육량이 육질에 비해 한우 판매 가격에 더 큰 영향을 미친다고 보고하였다. 그러므로 도체중량과 등지방두께가 여전히 육량지수와 육량등급에 마이너스 요인으로 작용하는 것을 고려하여 개정된 등급판정 기준에서 한우 사료 급여프로그램의 목표는 일당증체량을 증가시켜 출하체중에 도달하는 사육기간을 단축시키는 데 두어야 할 것으로 사료된다.

    한편, 새로운 등급판정 기준에서 도축월령은 도체성적과 관련된 다른 변수들(등지방두께, 배최장근단면적, 도체중량)의 영향을 보정 한 이후에도 육량지수에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(P < 0.001). 비록 육량지수의 변이를 단지 0.02%만 설명할 수 있어 다른 변수에 비해 그 영향력은 미미하나, 육량지수에 이차식으로 유의적인 영향을 미쳤다. 다른 변수들을 고려한 상황에서, 도축월령 이 증가함에 따라 육량지수는 낮아져 32.9개월령에서 최소의 육량지 수를 보였다. Fig. 7에는 시뮬레이션 결과로 얻은 데이터를 이용하여 도축월령과 육량지수와의 관계를 단순 회귀로 표시하였다.

    도축월령은 육량지수뿐만 아니라 육량등급에 있어서도 유의적인 영향력을 보였다(P < 0.001). 다른 변수들을 고려한 상황에서, 도축 월령이 증가함에 따라 육량등급은 저하되어33.6개월령에서 최하 등급을 보였고 이후 다시 증가하는 것으로 나타났다. 이는 도축월 령이 증가 함에 따라 도체중량, 등지방두께, 배최장근단면적도 증 가하지만(Lee et a., 2011) 개정된 등급기준에서도 등지방두께가 육량지수에 미치는 영향력이 가장 크기 때문에 육량등급도 저하되 는 것으로 사료된다. 따라서 육량등급의 판정에 있어 개정된 등급 판정 기준은 사육기간의 단축 효과가 있을 것으로 기대된다. 이는 현행 등급판정 기준에서도 마찬가지인데, 육량지수는 등지방두께, 배최장근단면적, 도체중량의 1차식으로 산출되기 때문에 도축월령 은 육량지수에는 전혀 영향을 미치지 못하지만, 다른 변수들과의 상관관계로 인해 현행 등급판정 기준에서도 도축월령은 육량등급 에 마이너스 요인으로 작용한다. 본 연구의 시뮬레이션 결과 현행 기준에서도 다른 변수들을 고려한 상황에서 육량등급은 도축월령 이 증가함에 따라 악화되어, 34.2개월령에서 최하 등급을 보였다.

    새로운 등급판정 기준은 육질등급 1++ 도체의 비율을 증가시킨 다. 개정된 등급판정 기준에 따른 육질등급 판정 결과는 1등급 이 하에서는 변동이 없다. 그러나 현행 기준과 대비하여 1++ 등급을 받기 위한 근내지방도의 기준이 완화되어, 현행 기준으로는 1+ 등급인 도체의 일부가 1++등급으로 상향되는 효과가 있다. 본 연 구의 시뮬레이션 결과 현행 육질등급의 1++ 등급 비율보다 개정 육질등급의 1++ 등급 비율이 12.5%P 증가하였다. 단, 실제 수치는 보다 적을 수 있는데, 그 이유는 개정된 육질등급의 경우 근내지방 도 7을 지방 함량에 따라 0, +, ++로 세분화 하여 ++와 +는 1++ 등급으로 판정하고 0은 1+ 등급으로 판정하지만 본 연구에서는 세부 근내지방도에 대한 정보가 없어 근내지방도 7을 모두 1++ 등급으로 가정하였기 때문이다.

    새로운 등급판정 기준에서도 육질등급은 근내지방도에 의해 결 정된다. 그럼에도 불구하고 육질등급은 근내지방도의 영향을 보정 한 이후에도 배최장근단면적, 등지방두께, 도체중량과 영향력은 미 미하지만 유의적인 상관관계를 보였다(P < 0.001). 육질등급은 배 최장근단면적, 등지방두께와는 음의 상관관계를 보였고, 도체중량 과 양의 상관관계를 보였다. 또한 육질등급은 근내지방도를 비롯한 다른 도체 성적의 차이를 보정한 이후에도 도축월령과 유의적인(P < 0.001) 음의 상관관계를 보였는데, 즉 다른 도체 성적이 동일하 다면 도축월령이 증가할수록 육질등급은 악화되었다.

    이러한 경향은 현행 등급판정 기준과는 차이를 보이는데, 현행 등급판정 기준에서 육질등급은 근내지방도, 배최장근단면적, 도축 월령에 유의적으로 영향을 받으나, 등지방두께, 도체중량은 육질등 급에 영향을 끼치지 않았다(P > 0.05). 뿐만 아니라, 현행 등급판정 기준에서는 근내지방도와 마찬가지로 배최장근단면적, 도축월령 이 육질등급에 플러스 요인으로 작용하여, 다른 도체 성적이 동일 할 때, 도축월령이 증가할수록 육질등급이 개선되는 경향을 보였 다. 이는 현행 등급판정 기준에서는 도축월령이 증가할수록 등지방 두께가 증가하여 근내지방도가 높아지기 때문에 육질등급이 높아 진다는 Lee et al. (2011b)의 연구 결과와 일치하였다.

    결론적으로 새로운 ‘소 도체 등급판정 세부기준’은 현행 등급판 정 기준에 비해 도체중량의 증가에 따라 육량등급이 향상되는 효과 는 크지 않으나, 한우의 사육기간을 단축시키는 효과는 클 것으로 기대된다. 따라서 개정된 등급판정 기준에서 한우 사료 급여프로그 램의 목표는 일당증체량을 증가시켜 출하체중에 도달하는 사육기 간을 단축시키는 데 두어야 할 것으로 사료된다. 다만, 경제성 측면 에서 최적의 사양관리 프로그램을 도출하기 위해서는 사료비를 포 함한 생산비와 도체의 시장 가격까지도 함께 고려한 추가 연구가 필요하다.

    감사의 글

    본 연구는 농촌진흥청(Rural Development Administration)의 동물복지 기반 가축사양표준 개발(PJ01422003) 사업의 지원에 의 해 수행되었습니다.

    Figure

    JALS-54-2-69_F1.gif

    Comparison of yield indexes and yield grades of the simulated data (n=100,000) determined by the new and old grading systems. Solid line represents the best fit exponential equation (New yield index=38.212e0.0074·current yield index; R2=0.97, P<0.001), which was fitted better than linear or quadratic functions. The areas of yield grade A, B, and C in each grading system are also shown.

    JALS-54-2-69_F2.gif

    Plot of the carcass weights and the yield indexes of the simulated data (n=100,000) based on the new grading system. Solid line is the best fit quadratic equation (New yield index=2.5×10-5· Carcass weight2 - 0.3474·Carcass weight+72.05; R2=0.99, P<0.001) and dashed line is the best fit linear equation (New yield index=-0.0128·Carcass weight+67.249; R2=0.17, P<0.001)

    JALS-54-2-69_F3.gif

    Spearman rank correlation coefficients of the input variables to the yield index based on the new grading system.

    JALS-54-2-69_F4.gif

    Regression coefficients of the input variables to the yield index based on the new grading system.

    JALS-54-2-69_F5.gif

    Spearman rank correlation coefficients of the input variables to the yield index based on the current grading system.

    JALS-54-2-69_F6.gif

    Regression coefficients of the input variables to the yield index based on the current grading system.

    JALS-54-2-69_F7.gif

    Plot of the age (month) and the yield indexes of the simulated data (n=100,000) based the new grading system. Solid line is the best fit quadratic equation (New yield index = 0.4×10-3· Age2+0.064·Age+63.95; R2=0.98, P<0.001) and dashed line is the best fit linear equation (New yield index=-0.0884·Age+ 64.317; R2=0.04, P<0.001)

    Table

    Current and new equations to calculate yield index and criteria for grading yield grades of Hanwoo steers

    Criteria for grading quality grades of Hanwoo steers

    Distribution of the variables in the dataset1)

    Correlation matrix of the input variables1)

    Distribution of the output variables (yield indexes and yield grades) of the simulation (n=100,000)

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