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Optimization of Split Feeding Strategy for Laying Hens Through a Response Surface Model 본문

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Optimization of Split Feeding Strategy for Laying Hens Through a Response Surface Model

Kwon, KiBeom 2025. 5. 14. 15:53

 
 
Received: 9December2024
Revised: 28February2025
Accepted: 4March2025
Published: 5March2025
Optimization of Split Feeding Strategy for LayingHensThrough a Response Surface Model.  Animals 2025, 15,750. https://doi.org/10.3390/ani15050750
Copyright: ©2025 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. 
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution(CCBY) license
(https://creativecommons.org/ licenses/by/4.0/).
 

 

📌 간단 요약 (Simple Summary, 한글 번역)

산란계는 **생식 생리 주기(cyclic reproductive physiology)**에 따라 하루 중 필요한 영양소 수준이 달라집니다.
난황(yolk)과 난백(albumen) 형성을 지원하기 위해 오전에는 고단백 및 고에너지 식이가 요구되며, 난각(eggshell) 및 난각막(membrane) 형성을 위해 오후와 저녁에는 고칼슘 섭취가 중요합니다.
그러나 하루 종일 동일한 식이를 제공하는 기존 방식은 영양 불균형을 초래할 수 있으며, 그 결과 오전에는 과도한 칼슘, 오후에는 불필요한 단백질·아미노산·에너지의 섭취가 발생합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 분할급이(split feeding), 즉 오전/오후 식이(AM/PM feeding) 전략을 도입하였습니다.
이 전략은 오전에는 고단백·고에너지·저칼슘 사료, 오후에는 저단백·저에너지·고칼슘 사료를 제공하는 방식으로, 산란계의 생리적 요구에 맞춘 맞춤형 급이를 실현합니다.
실험 결과, AM/PM 분할급이를 받은 산란계는 다음과 같은 개선 효과를 보였습니다:

  • 사료 효율 개선 (Feed Efficiency)
  • 노른자 색상 향상 (Yolk Coloration)
  • 사료비 절감 (Feed Cost Reduction)

따라서 본 연구는 분할급이 전략이 산란계 생산 시스템에서 매우 효과적임을 입증하였습니다.

 

 

📑 초록 (Abstract)

 
산란계는 계란 생산 과정에서 대사활동이 주기적으로 변화하며, 이에 따라 하루 중 시간대에 따라 필요한 영양소 수준이 다릅니다.
특히 오전에는 단백질과 에너지 요구량이 높고, 오후나 저녁에는 칼슘 요구량이 높아지는 특성을 보입니다.
이러한 생리적 요구를 보다 정밀하게 충족시키기 위해, 가금영양학자들은 AM/PM 급이 방식(분할급이, split feeding)을 기존 방식보다 효과적인 대안으로 제안하고 있습니다.
이 연구에서는 Box–Behnken 반응표면설계법(Box–Behnken Response Surface Design)을 활용하여, AM/PM 급이에서의 단백질, 칼슘, 대사가능에너지(AME) 수준을 최적화하고자 하였습니다.
본 실험은 총 13개의 시험구와 1개의 대조구(CP 19%, Ca 4.1%, AME 11.6 MJ/kg)를 대상으로 10주간 실시되었으며, 각 시험구는 AM/PM 식이로 설계되어 다음과 같은 3단계 수준을 포함합니다:

  • CP (%): 19.6/18.4, 20.3/17.7, 21.0/17.0
  • Ca (%): 3.3/4.9, 2.5/5.7, 1.6/6.6
  • AME (MJ/kg): 12.0/11.2, 12.4/10.8, 12.8/10.4

총 364수의 산란계가 무작위로 배정되었으며, 각 처리구는 13반복, 각 케이지에는 2마리씩 수용되었습니다.
AM 사료는 오전 8시, PM 사료는 오후 4시에 교체 급여하였습니다.
실험 기간 동안 산란율, 체중, 계란 품질, 혈청 칼슘, 영양소 소화율 등을 분석하였으며, AM:PM 섭취량과 사료비 또한 계산하였습니다.
분석 결과, 13개 처리구 중 6개가 대조구 대비 유의한 사료요구율(FCR) 개선 효과(p = 0.017)를 보였습니다.
처리에 따른 체중, 혈청 칼슘, 계란 전반적 품질에는 유의한 차이가 없었으나, 노른자 색상은 대조구에서 유의하게 낮은 점수(p = 0.002)를 나타냈습니다.
특히 칼슘 1.6%/6.6%, 단백질 19.6%/18.4%, AME 12.4/10.8 MJ/kg 급이구는 단백질 소화율이 56.6%로 가장 높았으며(p < 0.05),
칼슘 3.3%/4.9%, 단백질 21%/17%, AME 12.4/10.8 MJ/kg 급이구는 칼슘 소화율이 62.13%로 가장 우수하였습니다.
Box–Behnken 분석 결과, 최적의 AM/PM 급이 조합은 다음과 같았습니다:

  • 단백질(CP): 21% / 17%
  • 칼슘(Ca): 3.3% / 4.9%
  • AME: 12.0 / 11.12 MJ/kg

또한 AM/PM 사료의 섭취비율 차이는 유의하였으며(p < 0.001), 이는 각각의 AM/PM 사료 간 영양소 조성의 차이에 따라 선택섭취 행동이 유도됨을 시사합니다.
결론적으로, AM/PM 급이 전략은 사료효율(FCR), 계란 품질 개선, 그리고 사료비 절감에 효과적이며, 산란계의 생리적 요구에 정밀하게 대응할 수 있는 정밀 영양전략(Precision Nutrition)으로서의 가능성을 제시하였습니다.
 
 

 

📘 1. 서론 (Introduction)

정밀 농업(precision agriculture)은 기술 발전에 따라 급속히 확산되었으며, 다양한 농업 시스템에 도입되어 비용 절감, 생산성 향상, 그리고 지속가능성 제고에 기여해왔다 [1].
초기에는 이러한 기술이 가축 사양 시스템에 집중되었으며, 높은 초기 투자비용으로 인해 주로 집약적 사양 환경에서 활용되었다.
그러나 최근에는 계란 가격의 불안정성 [2] 및 사료비가 산란계 생산비의 65% 이상을 차지하는 현실 [3] 속에서, 가금류의 영양요구량을 정밀하게 충족시키는 전략이 경제적 지속가능성을 위한 핵심 요소로 부각되고 있다.
이러한 정밀영양 구현을 위한 전략 중 하나가 바로 AM/PM 분할급이(split feeding)이며, 이는 산란계에게 시간대별로 다른 사료를 급여함으로써 영양을 보다 정확하게 공급하려는 시도이다.
현재 일반적인 산란계 사양 방식은 하루 종일 동일한 단일 완전사료를 제공하고 있지만, 계란 형성은 주기적(cyclic) 생리 과정으로서 오전과 오후의 영양 요구량이 상이하다 [4,5].
예를 들어, 오전에는 전일 형성된 알을 산란하고, 이어서 다음날 난황을 배란, 그 위에 난백(albumen)을 형성하는 과정이 이뤄지므로, 이 시기에는 높은 수준의 단백질이 요구된다 [6–9].
반면, 오후에는 난각(eggshell)을 형성하기 위해 고칼슘 식이가 요구된다 [10,11]. 그러나 단일 사료를 제공하면 오전에는 단백질이 부족하고, 오후에는 칼슘이 부족할 수 있으며, 불필요한 오전 칼슘 과잉은 다른 영양소의 소화율을 저해할 수 있다 [12–15].
이에 따라 오전 칼슘을 줄이면 단백질 소화율을 향상시키고 영양소 낭비도 줄일 수 있음이 보고되었다.
산란계의 생산성과 지속가능성을 높이기 위해 AM/PM 급이 전략이 주목받고 있다.
이 전략은 오전에는 고단백 식이, 오후에는 고칼슘 식이를 제공함으로써, 시간대별 생리적 요구에 최적화된 영양 공급을 목표로 한다 [16–20].
특히 가금류의 소화관 사료 체류시간이 5–6시간 내외로 짧은 점을 고려하면, 시간대별로 구분된 사료 제공이 영양 효율을 높일 수 있다 [21].
이러한 분할급이 전략은 단순히 생산성과 경제성만이 아니라, 산란계 복지(welfare) 측면에서도 장점을 가진다.
예를 들어, 오전 사료에 석회석 함량을 낮추고 섬유소를 더 많이 첨가하면 포만감을 유도하여 중간 시간대에 깃털 쪼기나 집단공격(cannibalism)을 줄이는 효과도 기대된다 [22–24].
이 전략은 고가의 시스템 투자 없이도 구현 가능하다.
대부분의 산란계 사양 시설(케이지형 또는 평사형)은 이미 사료라인과 사일로가 1–2개 설치되어 있으며, 사일로 하나만 추가 설치하면 AM/PM 사료를 시간대별로 공급하는 구조를 쉽게 구성할 수 있다.
따라서 AM/PM 급이는 호주의 산란계 산업에도 즉각 적용 가능한 정밀영양 전략으로, 생산성 향상, 환경부하 저감, 복지 개선 등의 효과를 동시에 기대할 수 있다.
AM/PM 급이에 대한 최초의 학술 보고는 Penz와 Jensen [8]의 연구로, 산란 후 단백질 요구량이 증가함을 밝힌 바 있다.
이후 다양한 연구에서 단백질과 칼슘 수준을 시간대별로 조절하는 실험이 진행되었으며 [25–30], Molnár 등 [4]에 의해 정리된 바 있다.
다수의 보고에서, 오전 칼슘 수준을 낮추면 FCR이 개선되거나 [29,30], 또는 난각 품질에는 영향이 없었다는 결과도 제시되었다 [25–28].
Mozos 등 [30]은 오후 사료에서 단백질 및 에너지를 줄이면 경제적 절감 효과가 클 것이라 분석하였다.
또한, AM/PM 사료는 단백질 부족 시 발생할 수 있는 깃털 쪼기 문제, 또는 흉골 골절(keel bone fracture) 등 복지 문제를 예방하는 데도 기여할 수 있으며 [31,32], 이러한 골절은 산란율에도 부정적 영향을 미친다.
따라서 정확한 시기에 칼슘을 충분히 공급하면 산란성과 골격 건강이 동시에 개선될 수 있다는 가설이 정립되고 있다.
이러한 문헌적 근거를 바탕으로, 본 연구는 산란계의 AM/PM 급이 전략에서 최적의 단백질, 칼슘, 에너지 수준을 규명하고, 영양소 수준에 따른 선택급이 행동 여부를 확인하고자 설계되었다.
Box–Behnken 반응표면 설계(BBD)는 가금영양 연구에서 흔히 사용되며, 적은 수의 처리구로도 다요인 최적화를 가능하게 하는 효율적인 실험 설계법이다 [33].
 

 
 

📗 2. 재료 및 방법 (Materials and Methods)

본 연구는 호주 뉴잉글랜드대학교(University of New England)의 Laureldale Research Station 내 케이지형 산란계 사육시설에서 수행되었으며, 실험에는 Hy-Line Brown 품종의 산란계가 사용되었습니다.
모든 실험 설계 및 처치 절차는 뉴잉글랜드대학교 동물윤리위원회(University of New England Animal Ethics Committee)의 승인(승인번호: ARA21-105)을 받았으며, 호주 동물실험 윤리 기준(Australian Code of Practice for the Care and Use of Animals for Scientific Purposes)을 철저히 준수하여 수행되었습니다 [34].
 

 
 

📗 2.1. 사양 관리 및 동물 개요

총 364수의 하이라인 브라운(Hy-Line Brown) 산란예정계(pullets)가 호주 뉴사우스웨일스주 타무워스(Tamworth)의 상업 농장에서 15주령(WOA)에 선발되어 입식되었다.
입식된 개체들은 무작위로 182개의 케이지에 2마리씩 배치되었으며, 각 케이지의 크기는 가로 30 cm × 세로 50 cm × 높이 45 cm로 구성되어 있다. 사육은 커튼식(open-sided) 실험동에서 이루어졌다.
입식 직후, 닭들은 사육환경에 적응할 수 있도록 21주령까지 일반 산란계 사료(Barastoc—Premium Top Layer Mash, 품종 맞춤 영양설계, 성분: 조단백질 16.5%, 조지방 2.5%, 조섬유 6%, 염 0.3%, 구리 8.0 mg/kg, 셀레늄 0.3 mg/kg, 칼슘 3.6%; 제조사: Ridley Corp. Ltd., Melbourne, VIC, Australia)를 자유롭게 급여받았다.
실험 처리는 22주부터 31주까지의 기간 동안 적용되었으며, 사료와 물은 자유채식(ad libitum) 형태로 급여되었다.
각 케이지에는 사료통 1개와 니플 급수기 1개가 설치되어 있었다.
조명은 가금류 전용 LED 백색조명(IP65 방진방수, B-E27:10W, 5000K)을 사용하였으며, 일 16시간 점등 / 8시간 소등 주기로 운영되었다(조명 ON: 오전 5시, OFF: 오후 9시).
사육시설 내 온도와 상대습도는 조류 눈높이 기준으로 매일 오전과 오후 2회 측정되었으며, 측정 장비는 온습도계(Thermometer/Hygrometer, Temp Alert, FCC RoHS, 2011/65/EU, 모델: R17HE910, S4GEM35XB, Boston, MA, USA)를 사용하였다.
해당 실험기간(1주차~10주차) 동안의 평균 환경 조건은 다음과 같다:

  • 평균 기온: 17°C (범위: 10–23°C)
  • 최고 기온: 평균 21°C (범위: 19–23°C)
  • 최저 기온: 평균 13°C (범위: 10–15°C)
  • 평균 상대습도: 68% (범위: 56–80%)

이러한 조건은 도표(Figure 1)에 시각화되어 있으며, 온도 및 습도 변화는 실험 기간 동안의 환경안정성을 보여준다.

 
 

 
 
 

📘 2.2. 사료 처리 및 실험 설계

이 연구는 산란계의 AM/PM(오전/오후) 분할급이(split feeding) 전략에서 조단백(CP), 대사에너지(AME), 칼슘(Ca) 수준의 최적 조합을 규명하기 위해 10주간(22~31주령) 수행되었으며, Box–Behnken 반응표면 설계법(Box–Behnken Design, BBD)을 적용하였다.
BBD는 가금영양학 연구에서 널리 활용되는 실험설계법으로, 적은 처리 수로도 여러 영양소 수준의 효과를 동시에 분석할 수 있다는 점에서 동물복지 원칙에도 부합하는 효율적 접근법으로 인정받고 있다 [33].
본 연구에서는 조단백질(CP), 칼슘(Ca), 대사에너지(AME)를 세 가지 수준에서 조합하여 총 13개 처리구를 구성하였다.
이는 모든 조합을 수행하는 전(全)요인 설계(full factorial design)일 경우 필요한 27개 처리 수 대비 대폭 줄어든 수치로, 실험 동물 수도 함께 절감되었다 [35,36].
BBD는 일반적으로 영양소 농도의 극단값(최고/최저치)에서 반응값의 변화가 적거나 최적 반응이 나타날 가능성이 낮다고 보기 때문에, 극단점들은 제외하고, 효율적으로 반응면을 구성할 수 있는 조합만을 선택하여 회귀분석을 수행하는 구조이다. 이러한 설계의 핵심 장점은 효율성과 자원 절감에 있다.
단, 반응 극대/극소점의 효과 자체를 탐색하고자 하는 실험에는 적합하지 않을 수 있다 [33].
추가로,14번째 처리구(Treatment 14)는 산업 현장에서 널리 사용되는 표준 산란계 사료 배합을 기반으로 한 대조군(Control diet)으로 설정되었다(Table 3).
이 대조군은 실험 사료 대비 성능을 비교하여 산업 적용 가능성을 판단하는 데 있어 중요한 기준선 역할을 한다.

  • 각 처리구는 13반복(replication)으로 구성되었고, 1반복당 케이지 1개에 2수씩 사육되었으며, 총 364수가 사용되었다.
  • 케이지당 2마리를 배치함으로써 케이지 간 변이를 줄이고 통계적 검정력을 향상시켰다.

 

 

📊 표 1. 본 연구에서 사용된 인자(Factor) 설명

 

Factor Level(-1) Level(0) Level(1)
(1) 칼슘 (Ca, %) 오전 3.3 / 오후 4.9 오전 2.5 / 오후 5.7 오전 1.6 / 오후 6.6
(2) 조단백질 (CP, %) 오전 19.6 / 오후 18.4 오전 20.3 / 오후 17.7 오전 21.0 / 오후 17.0
(3) 대사에너지 (AME, MJ/kg) 오전 12.0 / 오후 11.2 오전 12.4 / 오후 10.8 오전 12.8 / 오후 10.4

 
이 표는 Box–Behnken 실험 설계법에서 사용된 3개의 주요 영양학적 인자(칼슘, 조단백, 대사에너지)의 3단계 수준을 정리한 것입니다.
각 인자는 오전(AM)과 오후(PM)의 급이별로 나뉘며, 분할급이(split feeding) 전략의 핵심 기반을 제공합니다.
 

 

📊 표 2. 본 연구의 설계 매트릭스 (Design Matrix)

Treatment Factor 1 Level Factor 2 Level Factor 3 Level
1 −1 −1 0
2 −1 0 −1
3 −1 0 1
4 −1 1 0
5 0 −1 −1
6 0 −1 1
7 0 1 −1
8 0 1 1
9 1 −1 0
10 1 0 −1
11 1 0 1
12 1 1 0
13 0 0 0

 
 

🔎 인자 수준 해석 (Table 1 기준)

Level 칼슘 (Ca, %)  조단백질 (CP, %) 대사에너지 (AME, MJ/kg)
−1 AM 3.3 / PM 4.9 AM 19.6 / PM 18.4 AM 12.0 / PM 11.2
0 AM 2.5 / PM 5.7 AM 20.3 / PM 17.7 AM 12.4 / PM 10.8
1 AM 1.6 / PM 6.6 AM 21.0 / PM 17.0 AM 12.8 / PM 10.4

📌 요약 설명:

  • 본 실험은 3개 인자(Ca, CP, AME)에 대해 각 3수준을 설정하여 Box–Behnken 실험설계를 적용.
  • 총 13개의 처리구가 설정되었으며, 각 처리구는 상이한 인자 조합으로 구성됨.
  • 중간수준 (0,0,0)을 가진 13번 처리구는 실험의 중심점(center point)으로 반복 측정되었을 가능성이 높습니다.

 

🐔 표3. 산란계 AM/PM 분할급이 실험 처리구 설계 요약표

처리구 칼슘 (Ca, %) 조단백질 (CP, %) 대사에너지 (AME, MJ/kg)

Treatment Factor 1 Ca(%) Factor 2 CP(%) Factor 3 AME(MJ/kg)
1 AM 3.3 / PM 4.9 AM 19.6 / PM 18.4 AM 12.4 / PM 10.8
2 AM 3.3 / PM 4.9 AM 20.3 / PM 17.7 AM 12.0 / PM 11.2
3 AM 3.3 / PM 4.9 AM 21.0 / PM 17.0 AM 12.8 / PM 10.4
4 AM 3.3 / PM 4.9 AM 21.0 / PM 17.0 AM 12.4 / PM 10.8
5 AM 2.5 / PM 5.7 AM 19.6 / PM 18.4 AM 12.0 / PM 11.2
6 AM 2.5 / PM 5.7 AM 19.6 / PM 18.4 AM 12.8 / PM 10.4
7 AM 2.5 / PM 5.7 AM 20.3 / PM 17.7 AM 12.0 / PM 11.2
8 AM 2.5 / PM 5.7 AM 20.3 / PM 17.7 AM 12.8 / PM 10.4
9 AM 2.5 / PM 5.7 AM 21.0 / PM 17.0 AM 12.4 / PM 10.8
10 AM 1.6 / PM 6.6 AM 19.6 / PM 18.4 AM 12.4 / PM 10.8
11 AM 1.6 / PM 6.6 AM 20.3 / PM 17.7 AM 12.0 / PM 11.2
12 AM 1.6 / PM 6.6 AM 20.3 / PM 17.7 AM 12.8 / PM 10.4
13 AM 1.6 / PM 6.6 AM 21.0 / PM 17.0 AM 12.4 / PM 10.8
14 (단일 사료) 4.1 19.0 11.63

📌 비고:

  • 처리구 14번은 기존 산업 표준 사료를 의미하며, 분할 없이 동일한 사료를 하루 종일 급여한 대조군입니다.
  • 처리구 1~13은 모두 분할급이(AM/PM feeding)를 적용하였으며, 각각 다른 영양소 조합을 실험하기 위한 설정입니다.

 
실험 사료의 조성은 Table 4 및 5에 제시되어 있다.
여기서 Treatment 14는 앞서 언급한 산업용 표준 사료로 구성된 대조군이며, 모든 사료는 UNE 동물연구교육센터(Centre for Animal Research and Teaching) 내 사료공장에서 분쇄형(mash)으로 제조되었다.
사료 설계 시 사용된 주요 원료의 영양학적 분석 항목은 다음과 같다:

  • 건물(DM)
  • 대사에너지(AME)
  • 조단백(CP)
  • 소화율 기준 라이신(Digestible Lysine)
  • 칼슘(Ca)
  • 인(P)
  • 나트륨(Na)

 

 

 

 
 

🔬 실험 사료 배합 원료 설명

  1. 석회가루 (Limestone 38 Flour)
    • 제품명: Attunga AGLime
    • 칼슘 함량: 38.4% (탄산칼슘 기준 96%)
    • 중화값: 97.5%
    • 입도: 최소 95%가 0.71mm 체 통과, 55%는 0.25mm 체 통과
    • 공급처: Graymont (Australia) Pty. Ltd., North Sydney, NSW, Australia
  2. 석회 그릿 (Limestone 38 Grit)
    • 제품명: Poultry Grit
    • 칼슘 함량: 최소 39% (탄산칼슘 기준)
    • 중화값: 최소 98%
    • 입도: 3.5 mm ~ 1000 μm
    • 공급처: Australian Agricultural Mineral (AAM), Gore, QLD, Australia
  3. 비타민-미네랄 프리믹스 (Vitamin–mineral premix)
    • 사료 1kg당 포함 성분:
      • 비타민: A (10,000 IU), D (3,000 IU), E (20 mg), K (3 mg), B1 (2 mg), B2 (6 mg), B6 (5 mg), B12 (0.02 mg), 니아신 (35 mg), 판토텐산 (12 mg), 엽산 (1 mg), 비오틴 (0.1 mg),
      • 미네랄: 구리(8 mg, 황산구리), 코발트(0.2 mg, 황산코발트 21%), 몰리브덴(0.5 mg, 몰리브덴산나트륨), 요오드(1 mg, 요오드화칼륨 68%), 셀레늄(0.3 mg, 셀레늄 2%), 철(60 mg, 황산철 30%), 아연(60 mg, 황산아연 35%), 망간(90 mg, 산화망간 60%)
      • 항산화제: 20 mg
    • 공급처: 개별 명시 없음 (내부 제조 또는 외부 OEM 가능성)
  4. 색소 (Pigments)
    • Red (적색): Jabiru Red, 칸타잔틴 10%
      • 공급처: Guangzhou Juyuan Bio-Chem Co., Ltd., 광저우, 중국
    • Yellow (황색): Jabiru Yellow, Apocarotenoic acid ethyl ester 10%
      • 공급처: Guangzhou Juyuan Bio-Chem Co., Ltd., 광저우, 중국
  5. 효소제
    • 자일라네이스 (Xylanase): Axtra XB TPT 201
      • 공급처: Danisco Animal Nutrition (IFF), Oegstgeest, 네덜란드
    • 피타아제 (Phytase): Axtra PHY Gold
      • 공급처: Danisco Animal Nutrition (IFF), Oegstgeest, 네덜란드

 
이들은 근적외선 분광법(NIRS; Foss NIR 6500, Hillerød, Denmark)을 활용하여 Evonik AMINONIR Advanced 기준에 따라 분석되었으며, 이를 바탕으로 사료 배합이 이루어졌다.

  • 계산된 영양 성분값은 Table 6,
  • 실제 분석된 사료 성분값은 Table 7에 각각 정리되어 있다 [37].

사료 급여 방식은 다음과 같다:

  • 대조군(T14): 하루 종일 동일한 사료를 자유롭게 급여
  • 실험군(T1~T13): 오전 8시 경 AM 사료, 오후 4시 경 PM 사료로 교체 급여

 

 
 

 
 
 
 

2.3. 데이터 및 시료 수집

처리군 간 균일성을 확보하기 위하여, 사양 시험 시작 전 모든 개체의 체중을 측정하였고, 각 처리군 간 초기 체중에 통계적 유의차가 없음을 확인하였다(p > 0.05).
닭의 체중은 5주차 및 10주차에 측정하여 기간 중 체중 증가량을 계산하였다.
산란수 및 난중은 매일 기록하였으며, 난질(난각 및 내란질)은 시험 종료 시점인 10주차에 평가하였다.
사료 섭취량은 주 단위로 측정하였으며, AM/PM 사료는 각각 따로 기록하여 AM:PM 섭취비율을 계산하였다.
이러한 접근은 닭이 서로 다른 AM 및 PM 사료를 인지하고 선택적으로 섭취하는지를 평가하기 위한 것이었다.
연구팀은 AM 및 PM 사료 간 영양소 차이가 클수록 닭이 이를 구분하여 선택 섭취할 가능성이 높다고 가정하였다.
총 사료섭취량은 AM 및 PM 사료의 주간 섭취량을 합산하여 계산하였으며, CP(조단백질), AME(대사에너지), Ca(칼슘)의 총 섭취량은 각 사료의 분석된 영양소 함량을 기반으로 산출하였다.
가장 우수한 FCR(사료요구율) 및 사료비용 최소화를 달성한 영양소 조합을 최적 수준으로 간주하고, 이 조합은 후속 20주간의 방사사육 산란계 시험에 적용되었다.
 
다음의 식을 활용하여 산란성적 및 경제지표를 계산하였다:

  • 산란율 (Hen-Day Egg Production, %)
  • HDEP(%)=(총 산란수 / 총 사육수×7(일))×100
  •  
  •  
  • 산란량 (Egg Mass, g/day)
  • Egg mass=HDEP(%)×평균 난중 (g)
  •  
  •  
  • 사료요구율 (FCR)
  • FCR=사료 소비량 (kg)/총 산란량 (kg)
  •  
  •  
  • AM : PM 섭취비율
  • AM:PM 섭취비=AM 사료 섭취량 (kg) / PM 사료 섭취량 (kg)
  •  
  •  
  • 난중당 사료비용 (Feed cost per kg egg mass)
  • 총 사료비용 (AUD)=(총 사료섭취량 (kg)×사료단가)/총 산란량 (kg)

또한, 10주차 3일 동안 연속적으로 분을 수집하여 주요 영양소의 외관상 소화율(apparent digestibility)을 평가하였다.
이 기간 동안 각 케이지(2마리 수용)의 사료 섭취량도 함께 기록되었다.
같은 시점에 혈액도 채취하여 혈청 칼슘 농도도 분석하였다.
 

 
 

2.4. 계란 품질 평가

계란의 내부 및 외부 품질을 평가하기 위하여, 10주차 아침에 총 182개의 계란(처리구당 13개, 케이지당 1개씩)을 수거하여 실험실로 운반하였다. 난각 무게와 두께 측정을 제외한 모든 품질 평가 항목은 채란 후 4시간 이내에 측정되었다.

  • 계란의 길이(mm)와 너비(mm)는 디지털 버니어 캘리퍼(Kincrome®, 0–150 mm, 호주 VIC Scoresby)를 이용하여 측정하였으며, 이를 통해 계란형 지수(Egg Shape Index)를 다음의 식으로 계산하였다
  • :Shape Index (SI)=(너비길이)×100
  •  
  •  
  • 난각 반사도(Eggshell Reflectivity)는 Technical Services and Supplies(영국 요크 Dunnington)사의 난각 반사도 측정기를 이용하여 측정하였다.
  • 난각 파각강도(Eggshell Breaking Strength) 및 내란 품질 지표(예: 알부민 높이, 난황 색 등)는 일본 Nabel사에서 제조한 디지털 에그 테스터(DET6500®)를 이용하여 분석하였다.
  • 난황(Yolk)은 Whatman 여과지(CAT No. 1541–090, Whatman®, 영국 Amersham)로 알부민으로부터 분리하여 정밀 저울(Adventurer™, 모델 AX423, Ohaus®, 미국 뉴어크)을 이용해 중량을 측정하였다.
  • 알부민(Albumen) 중량은 계란 전체 무게에서 난황과 난각의 무게를 차감하여 계산하였다.
  • 난각(Eggshell)은 세척 후 최소 72시간 동안 자연 건조시킨 후 정밀 저울로 무게를 측정하였다.
  • 난각 두께(외부막 포함)는 일본 Mitutoyo사의 다이얼 콤퍼레이터 게이지(모델 2109-10)를 이용한 맞춤형 측정 장비로 측정하였다.

 

 
 
 

2.5. 혈청 칼슘(Ca) 분석

각 처리구에서 평균 체중과 가장 근접한 닭을 기준으로 처리구당 3케이지(6수), 총 84수를 선정하여 혈액을 채취하였다.
채혈은 날개 정맥(wing vein)을 통해 실시하였으며, 실리카로 코팅된 혈청 분리용 젤이 포함된 진공 튜브(vacutainer, Becton, Dickinson UK Ltd., Plymouth, UK)에 채혈하였다. 이후 샘플은 냉각 상자에 넣어 실험실로 즉시 운반하였다.
실험실 도착 후, 원심분리기에서 3000×g, 4℃ 조건으로 10분간 원심분리한 뒤, 혈청 상층액을 2 mL 마이크로 원심분리 튜브로 옮겨 담고, −20℃에서 분석 전까지 보관하였다.
혈청 칼슘 분석은 다음과 같이 수행되었다:

  • 분석은 Thermo Fisher Scientific Inc.에서 제조한 상용 분석 키트 (제품 번호: 981772)를 사용하였으며,
  • Indiko Plus 임상 화학 분석기(Thermo Fisher)를 통해 제조사 가이드라인에 따라 중복 측정(duplicate)으로 분석되었다.
  • 최종 칼슘 농도는 SpectraMax M2e 마이크로플레이트 리더기(Molecular Devices, San Jose, CA, USA)를 통해 판독되었다.

 

2.6. 영양소 소화율(Apparent Digestibility)

이 실험에서는 실험 10주차에 식이처방에 따른 총 에너지(GE), 조단백질(CP), 칼슘(Ca), 인(P)의 소화율을 평가하였다.
각 처리구에서 평균 체중에 가까운 개체를 기준으로 3케이지(6수), 총 84수를 선정하여 총분(Excreta) 수집법을 활용하였다.
총분 수집 방법 절차는 다음과 같다:

  • 3일 연속(총 72시간) 동안 매일 아침, 깃털, 이물질, 사료 잔여물이 없는 순수한 배설물을 케이지별 분리된 수거 트레이에서 수집하였다.
  • 수집된 배설물은 폴리프로필렌 지퍼백에 보관 후 실험실로 운반하였으며, 실험실에서는 내용물을 충분히 혼합한 후, 70 mL 플라스틱 튜브에 나누어 담아 4℃에서 보관하였다.

수분(건물, DM) 분석 절차:

  • 약 5 g의 신선한 총분 샘플을 미리 무게를 측정한 도가니(crucible)에 담아, 105℃에서 약 48시간 동안 강제 송풍 오븐(모델: Qualtex OM24SE3, 호주 Morningside)에 넣어 상수 무게에 도달할 때까지 건조하였다.
  • 이후, 남은 부분 샘플은 −20℃에서 냉동 보관하였다.

후속 영양소 분석을 위한 전처리:

  • 냉동 보관된 총분 샘플은 동결 건조기(Christ Alpha 1–4 LD Plus, 독일 Osterode am Harz)를 사용하여 수분을 완전히 제거하였다.
  • 건조된 총분은 초원심밀(Retsch ZM 200, Fisher Scientific, 미국 NH)을 이용하여 0.5 mm 체망을 통해 미세 입자로 분쇄하였다.
  • 사료 시료 또한 동일한 방식으로 분쇄되어 비교 분석에 사용되었다.

 
 

🔬 영양소 분석 방법

  • 단백질 분석:
  • 사료 및 배설물 내 조단백질(CP) 함량은 듐마(Dumas) 연소법을 이용하여 측정되었으며, 질소 분석기(LECO Corporation, St. Joseph, MI, USA)를 사용하였다. EDTA가 표준물질로 사용되었다.
  • 총 에너지 분석(Gross Energy, GE):
  • 사료와 총분의 총에너지는 파라디아바틱 산소폭탄열량계(Parr Adiabatic Oxygen Bomb Calorimeter, Parr Instrument Co., USA)로 분석하였으며, 벤조산이 표준물질로 사용되었다.
  • 건물(DM) 분석:
  • 사료는 105℃에서 약 24시간 건조되어 상수 무게에 도달한 후, GE 및 CP 소화율을 건물 기준(dry matter basis)으로 환산하였다.
  • 미네랄 분석(Ca 및 P):
  • 총분 내 미네랄 함량(Ca, P 등)은 유도결합플라즈마-광방출분광기(ICP-OES, Agilent Technologies, VIC, Australia)를 사용하여 측정되었으며, 방법은 Zanu et al. [39]에 따랐다.

 

📊  소화율 계산식 (출처: Kong and Adeola [40])

(1) 조단백질(CP)의 소화율:
조단백질 소화율 (%) = (CP 보유량 / CP 섭취량) × 100


(2) 총에너지(GE)의 소화율:
에너지 소화율 (%) = (GE 보유량 / GE 섭취량) × 100


(3) 미네랄(Ca, P 등)의 소화율:
미네랄 소화율 (%) = (미네랄 보유량 / 미네랄 섭취량) × 100


📐 세부 변수 계산식

  • CP 섭취량 (g/day) = 사료 내 CP (%) × 사료 섭취량 (g/일/마리)
  • GE 섭취량 (kcal/day) = 사료 내 GE (kcal/g) × 사료 섭취량 (g/일/마리)
  • 미네랄 섭취량 (g/day) = 사료 내 미네랄 (% 또는 g/g) × 사료 섭취량 (g/일/마리)
  • CP 보유량 (g/day) = CP 섭취량−(총분 내 CP(%) × 총분 배출량 (g/일/마리))
  • GE 보유량 (kcal/day) = GE 섭취량−(총분 내 GE(kcal/g) × 총분 배출량 (g/일/마리))
  • 미네랄 보유량 (g/day) = 미네랄 섭취량−(총분 내 미네랄(%) × 총분 배출량 (g/일/마리))

 
 

2.7. 자료 분석

실험 데이터를 Microsoft Excel에서 정리한 후, 사료비(feed cost), 사료요구율(FCR), AM/PM 섭취비율에 대해 Box–Behnken 반응표면분석(Response Surface Methodology, RSM)을 실시하였다.
이는 상업적 목적에서 가장 중요한 요소인 사료비 절감과 최적 AM/PM 배합비 도출을 위한 분석이었다.
추가로, 본 연구에서는 대조군(Treatment 14)을 포함시켰기 때문에, 모든 측정 변수에 대해 ANOVA(분산분석)도 수행하였다.
대조군은 회귀 분석에는 포함되지 않았으나, 산업계에서 사용 중인 기존 사양과 비교하기 위한 상업적 기준치(benchmark)로서 의미를 갖는다.
이는 새로운 사양이 기존 대비 얼마만큼의 성과 개선을 이루었는지를 설명하는 데 중요한 근거를 제공한다.
 
 

📊 반응표면분석 (Response Surface Methodology)

  • 사용 소프트웨어: R (version 3.3.3) 및 RSM 패키지
  • 각 응답변수(사료비, FCR, 섭취비율 등)에 대해 다항회귀(polynomial regression) 모델을 구축하였고, 비유의 계수(non-significant coefficients)는 제거하여 간결한 모델로 재계산되었다.
  • 복수의 유의한 모델이 나올 경우, Akaike 정보 기준 (AIC)을 적용하여 최적 모델을 선정하였다.
  • 모델 선택 기준은 Liu et al. [36]의 방법론을 따랐으며, 조건은 다음과 같음:
    • 최소한의 계수(parameter)를 포함하면서,
    • 결정계수(R²)가 가장 높은 모델,
    • 모든 계수가 통계적으로 유의,
    • 적합도 부족(lack of fit)이 없는 경우
  • 실험단위는 케이지 평균값(케이지당 2수)을 기준으로 하였고, 통계적 유의성은 p < 0.05로 판단하였다.
  • Pearson 상관분석도 수행되어 사료비 대비 산란량 효율(FCEM)과 FCR 간 상관관계를 평가하였다.

📊 분산분석 (ANOVA)

  • 사용 소프트웨어: IBM SPSS Statistics (v28.0.1.0)
  • 사전처리: 정규성(normality) 및 분산의 동질성(homogeneity of variances) 검정 수행
  • 분석 방식: 일변량 일반선형모형(Univariate General Linear Model, GLM)을 적용하여, 처리구(treatment)를 고정 효과(fixed effect)로 설정
  • 사후검정(post-hoc test): Tukey의 다중비교법(Tukey’s HSD) 사용
  • 유의성 기준:
    • p ≤ 0.05: 통계적으로 유의함
    • 0.05 < p ≤ 0.10: 통계적으로 “경향성(trend)”이 있는 것으로 간주

 

 
 

🥚 3.1 산란능력 및 사료비용 결과 요약

  • 산란능력: 연구 기간(22~31주령) 동안 난중은 점진적으로 증가하였고, 난중 증가에 따라 난중량(egg mass)도 증가함.
    반면,산란율(HDEP)과 사료요구율(FCR)은 전반적으로 안정적이었음.
  • FCR과 사료비용(feed cost) 모두 AME 수준에 민감하게 반응했으며, 각각의 회귀식은 다음과 같음:
    • FCR = 1.91621 − 0.06813 × AME²  (p=0.019, R²=0.03)
    • FCEM = 0.702909 − 0.023014 × AME²  (p=0.039, R²=0.03)
  • FCR과 FCEM은 매우 높은 상관관계를 가짐 (R² = 0.959, p<0.001)
  • AM:PM 섭취비율은 CP, Ca, AME에 따라 유의적인 상호작용을 보였으나, 모델 설명력은 다소 낮음 (R² = 0.06)
    • 식: AM/PM ratio = −0.037189 × CP − 0.035632 × Ca × AME + 0.826963
  • 최적 사료 조합(AM/PM):
    • 단백질: (21% AM / 17% PM)
    • 칼슘: (3.3% AM / 4.9% PM)
    • AME: (12.0 MJ/kg AM / 11.12 MJ/kg PM)
    • 이 조합은 FCR 및 사료비용 최적화에 가장 효과적이었음.

📊 추가 분석자료

  • Table 8: 회귀분석 결과 요약
  • Table 9: 전체 10주간 산란성적 및 사료섭취량 비교
  • Table 10: 영양소 섭취량 및 AM/PM 섭취비율 비교
    • PM 사료 섭취량, 총 Ca 섭취량, AM/PM 섭취비율은 처리구 간 유의적 차이(p < 0.001)
    • 총 Gross Energy 및 CP 섭취량은 유의차 없음

Figure 2. Weekly egg weight (a), hen-day egg production (b), egg mass (c), and FCR (d) of the dietary treatments (from 22 to 31 WOA). The dot points represent means, and error bars present standard errors in the means.

 

 

 

 
 
위 이미지는 22주령부터 31주령까지의 산란계 성적을 다음 네 가지 항목으로 시각화한 것입니다:

  1. (a) 알무게 (Egg weight) – 전반적으로 모든 처리구에서 주령이 증가함에 따라 알무게가 증가하는 추세를 보이며, T14(Control)도 유사한 경향을 나타냅니다.
  2. (b) 산란율 (Hen-day egg production) – 대부분의 처리구에서 산란율은 95~100% 수준을 유지하고 있으며, 일부 처리구 간 변동이 존재합니다.
  3. (c) 알 생산량 (Egg mass) – 주령 증가에 따라 전반적으로 증가하는 경향을 보이며, T1, T6, T9 등 일부 처리구에서 높은 수치를 나타냅니다.
  4. (d) 사료요구율 (FCR) – T14(Control)에 비해 대부분의 AM/PM 처리구들이 낮은 FCR을 기록하고 있어, 분할급이 전략이 사료 효율성 향상에 기여함을 시사합니다.

각 그래프의 에러 바는 평균값의 표준오차(SEM)를 나타내며, 실험의 신뢰도를 보완해줍니다. 이 시각화는 분할급이(AM/PM) 전략이 산란계의 생산성과 경제성 측면에서 긍정적인 효과를 줄 수 있음을 정량적으로 보여줍니다.
 
 
Figure 3. Response surface plots describing the interaction between AM/PM intake ratio, Ca and ME levels at different levels of CP (level −1 CP = AM 19.6%/PM 18.4%, level 0 CP = AM 20.3%/PM 17.7% and level 1 CP = AM 21%/PM 17%).

 
위 이미지는 서로 다른 수준의 조단백질(CP) 값에 따라 AM/PM 섭취비(AM:PM intake ratio)가 칼슘(Ca)과 대사에너지(ME) 수준에 따라 어떻게 반응하는지를 보여주는 3D 반응표면도입니다.

  • 첫 번째 그래프 (Slice at CP = -1): CP 수준이 낮을 때, Ca와 ME가 낮은 수준(−1)에 있을 때 AM/PM 섭취비가 가장 낮아짐을 시사합니다.
  • 두 번째 그래프 (Slice at CP = 0): CP 수준이 중간일 때도 유사한 경향이 유지되며, 여전히 Ca와 ME가 낮을수록 섭취비가 낮아집니다.
  • 세 번째 그래프 (Slice at CP = 1): CP 수준이 높을 때, AM/PM 섭취비는 전반적으로 낮아지고, Ca와 ME가 낮은 경우 선택적인 섭취 경향이 더욱 뚜렷해집니다.

이 결과는 ME 수준 −1 (AM 12.0 MJ/kg, PM 11.2 MJ/kg)과 Ca 수준 −1 (AM 3.3%, PM 4.9%)일 때 PM 사료에 대한 선택성이 가장 크다는 것을 의미하며, 이는 곧 사료비 절감 효과로 이어질 수 있음을 시사합니다.
 
 
Table 8. Coefficient estimates and summary statistics of FCR, FCEM, and AM/PM intake ratio in response to different levels of Ca (X1 ), CP (X2 ), and AME (X3 ).

 
해당 표(Table 8)는 사료 효율(FCR), 사료비(FEED COST PER EGG MASS; FCEM), AM/PM 섭취비율에 대해 Box–Behnken 모델로 분석한 회귀 계수 및 통계적 유의성을 나타냅니다. 각 변수의 의미는 다음과 같습니다:

  • X₁: 칼슘(Ca) 수준
  • X₂: 조단백질(CP) 수준
  • X₃: 대사에너지(AME) 수준

요약 정리:

FCR (Feed Conversion Ratio)

  • 유의한 항: X₃² (2차항)
    • 계수: −0.068
    • p-value: 0.019
  • 해석: AME 수준이 증가하거나 감소할수록 FCR이 감소(즉, 효율이 개선)됨을 의미
  • 결정계수 (R²): 0.033 (설명력 낮음)

FCEM (Feed Cost per kg Egg Mass)

  • 유의한 항: X₃² (2차항)
    • 계수: −0.023
    • p-value: 0.039
  • 해석: AME 수준이 극단으로 갈수록 사료비가 감소함
  • R²: 0.026

AM/PM Intake Ratio

  • 유의한 항:
    • X₂ (CP): −0.037 (p = 0.004)
    • X₁×X₃ (Ca×AME): −0.036 (p = 0.047)
  • 해석:
    • 단백질 수준이 높을수록 AM/PM 섭취비 감소 → PM 사료 선호 증가
    • Ca와 AME 조합에 따라 섭취 선택성 영향
  • R²: 0.075 (다른 모델들보다 높은 설명력)

결론:

  • 사료 효율과 비용은 AME 수준의 변화에 민감하며, 낮거나 높은 에너지 수준에서 가장 효율적입니다.
  • AM/PM 섭취비율은 단백질 수준과 Ca × AME 상호작용에 따라 달라지며, 이는 닭이 실제로 사료를 선택하는 경향이 있음을 보여줍니다.
  • AME −1 수준(12.0/11.2 MJ/kg)이 가장 유리한 조합으로 평가됨.

 

 

 

 

📊 Table 9. 주요 결과 요약

Egg Weight (g) 모든 처리구에서 약 59.5 ~ 61.7g로 유의차 없음 (p = 0.532)
Hen-Day Egg Production (%) 평균 95.7 ~ 98.2% 수준, 처리구 간 유의차 없음 (p = 0.195)
Egg Mass (g) 약 58.3 ~ 59.9g로, 유의차 없음 (p = 0.982)
Feed Intake (g) 115g (T1) ~ 127g (T14)로 T14가 가장 높음. 유의차 경계 (p = 0.060)
FCR (kg Feed/kg Egg) **T1 (1.962a)**가 가장 낮고, **T14 (2.182b)**가 가장 높음 (p = 0.017)
Feed Cost (AUD/kg Egg Mass) **T1 (0.718)**이 가장 낮고, **T14 (0.776)**가 가장 높음. 유의차 경계 (p = 0.062)

🔍 통계적 해석

  • FCR: 처리구 간 유의차 있으며, T1과 T2는 FCR이 가장 낮아 사료효율이 높음을 시사함.
  • T14(대조군)은 사료 섭취량이 가장 높고, FCR과 사료비가 가장 높음 → 기존 단일사료 체계보다 AM/PM 급이 전략이 효율적임을 뒷받침함.

사료비는 FCR과 밀접한 관련이 있어, 사료 효율이 좋은 처리구에서 비용 절감 효과도 관찰됨.
 

📌 결론

  • AM/PM 급이 전략(T1, T2 등)이 기존 대조군(T14)에 비해 사료효율(FCR) 및 사료비 측면에서 유리
  • 이는 경제성 측면에서 의미 있는 개선을 보여주며, 기존 사양 체계를 대체 가능한 근거가 됨.

 

 
 
 

📊 핵심 요약: 처리구별 사료 및 영양소 섭취 결과

AM Feed Intake 처리 간 유의차는 없음 (p = 0.063), 평균적으로 48.7g(T11)~55.8g(T4) 섭취
PM Feed Intake T11(70.5g)이 가장 높고, T1(62.1g)이 가장 낮음 (p = 0.007)
Total Energy Intake 430.36~461.98 kcal/일, 유의차 없음 (p = 0.581)
Total CP Intake 21.02~22.28g/일, 유의차 없음 (p = 0.548)
Total Ca Intake T11(6.00g)이 가장 높고, T1(5.32g)이 가장 낮음 (p < 0.001)
AM/PM Intake Ratio T11(0.693a) 낮고, T9(0.864b) 가장 높음 (p < 0.001)

🔍 주요 해석 및 시사점

  • AM/PM 섭취 비율의 차이는 닭들이 사료의 영양 성분 차이를 인식하고 선택적 섭취를 하고 있음을 나타냄.
    • 예: T11은 PM 사료 선호 (낮은 AM/PM 비율), T9는 AM 사료 선호
  • 총 에너지 및 단백질 섭취량은 유의차 없음 → 성능 비교는 FCR, 비용 측면에서 중요
  • 총 Ca 섭취량 차이 유의적 → PM 사료의 Ca 농도에 따른 섭취량 차이를 반영

✅ 결론 요약

  • 닭은 사료의 구성 차이를 감지하고 시간대별로 선택 섭취하는 경향을 보였음
  • 이는 정밀 급이 전략이 닭의 생리적 요구에 맞춰 효과적으로 작용할 수 있음을 시사
  • T1, T6, T11 등은 서로 다른 섭취 패턴을 보이며, 특히 T11은 PM 비율이 높아 Ca 섭취량 증가로 이어짐

 
 

 
 

📘 3.2. 산란계 체중, 증체량 및 폐사율 분석

Table 11에 따르면, 본 시험에서는 사료 처리군 간의 체중 변화 및 증체량에서 통계적으로 유의한 차이는 관찰되지 않았습니다 (p > 0.05).

📌 1. 체중 및 증체량 결과 요약

  • Week 1, Week 5, Week 10의 체중 및 Week 1–5, 5–10, 1–10주간 증체량 모두 처리구 간 유의한 차이가 없었음
  • 이는 분할급이(AM/PM feeding) 전략이 체중 유지에 부정적 영향을 주지 않음을 시사

📌 2. 폐사율

  • 전체 시험 기간(10주간) 동안 단 1마리의 폐사가 있었으며, 이는 **4처리군(T4)**에서 8주차에 발생
  • 해당 개체의 폐사는 영양학적 처리와 무관한 외적 요인으로 판단됨

✅ 결론 및 시사점

  • 분할급이 전략은 체중 증가 혹은 유지에 있어 기존 단일 사료 급이(control)와 비교하여 비교 가능한 수준의 생리적 안정성을 보였음
  • 또한 폐사율이 극히 낮고, 사망 원인이 급이처리와 무관함을 고려할 때, 실용성 및 안전성이 입증됨

 

 
 
 

📊 체중 및 증체 요약

비교 항목 요약 해석

Week 1 체중 평균 1910~1982g, p = 0.936 (유의차 없음)
Week 5 체중 평균 2027~2143g, p = 0.906 (유의차 없음)
Week 10 체중 평균 2142~2222g, p = 0.905 (유의차 없음)
Weight Gain (W1–5) 112~154g (T14이 가장 큼), p = 0.570 (유의차 없음)
Weight Gain (W5–10) 96~137g (T8이 가장 큼), p = 0.822 (유의차 없음)
Weight Gain (W1–10) 230~299g (T7이 가장 큼), p = 0.629 (유의차 없음)

✅ 해석 요점

  • 모든 처리구에서 체중 변화 및 증체량에 통계적 유의차 없음 → 사료의 급이 방식이 체중 유지에 영향을 주지 않음
  • T14(Control)은 전체 기간(1–10주) 동안 증체량 259g으로 상위권에 속함
  • 단, T7의 증체량(299g)이 가장 높았으나 유의차는 없었음

⚠️ 사망률 보고

  • 단 1마리 사망 (T4, 8주차) → 영양 처리와 무관으로 판단됨

📘 결론 요약

실험군 간 산란계의 체중 유지 및 증체량에는 큰 차이가 없으며, AM/PM 분할급이 방식이 체중 안정성을 저해하지 않음을 확인할 수 있음. 이는 분할급이가 산란성능 및 비용 효율성과 더불어 체중 안정성 측면에서도 안전한 전략임을 뒷받침합니다.

 
 

 
 

📘 3.3. 계란 품질 분석

10주차에 수집된 계란을 대상으로 내부 및 외부 품질 지표를 분석한 결과는 Table 12, 13, 14에 제시되어 있습니다.

📌 1. 내부 품질 (Table 12)

  • 난백고(albumen height), 난황고(yolk height), 난황직경(yolk diameter), 난황지수(yolk index), Haugh unit:
    • 모든 처리군 간 유의차 없음 (p > 0.05)
      → 즉, 분할급이(AM/PM feeding) 전략은 내부 품질에 부정적 영향을 주지 않음
  • 난황색 (Yolk color score):
    • 처리군 7번과 13번이 가장 우수
    • 대부분 AM/PM 처리군이 대조군보다 유의하게 높은 색상 점수 (p = 0.002)
      → 이는 아마도 오전 사료에 포함된 카로티노이드 또는 식이 지방질 증가로 인한 색소 강화 효과일 수 있음

📌 2. 외부 품질 (Table 13)

  • 계란 길이, 폭, 형상지수(shape index), 반사율, 껍질두께, 껍질강도:
    • 모든 처리군 간 유의한 차이 없음 (p > 0.05)
      → 분할급이가 외부 계란 형질에 안정적인 영향을 유지함을 의미

📌 3. 계란 구성비 (Table 14)

  • 난백, 난황, 껍질의 무게 및 구성비율(%):
    • 유의차 없음 (p > 0.05)
      → 즉, 계란 구성비 변화 없이 생산 품질 유지 가능

✅ 결론 및 시사점

  • 내부 품질 안정성 확보: Haugh Unit 및 난황지수 등에서 모든 처리군이 안정적인 품질 유지
  • 색상 강화 효과: 일부 AM/PM 처리군은 난황색을 유의적으로 개선 → 소비자 선호도 증가 기대
  • 외형 및 구조 품질 일관성 유지: 껍질 두께, 강도 등에서도 처리 간 차이 없음
  • 결과적으로 AM/PM 분할급이 전략은 품질 저하 없이 계란의 색상 향상 효과를 제공하며, 상업적 가치 제고 가능

 
 

 
 
 

🥚 계란 내부 품질 (10주차)

Treatment 난백고 (mm) 난황색  Haugh Unit 난황고 (mm) 난황 직경 (mm) 난황 지수
T1 10.30 11.92ab 99.12 23.28 33.70 0.706
T2 10.96 12.75bcd 102.08 23.89 32.77 0.741
T3 11.10 12.33abc 102.70 23.38 32.61 0.733
T4 10.83 12.77bcd 101.63 23.36 32.68 0.728
T5 9.72 12.46abc 99.45 24.18 35.02 0.711
T6 10.75 12.31abc 101.63 23.43 31.75 0.749
T7 10.58 13.62d 100.35 23.98 33.25 0.736
T8 9.78 12.92cd 97.59 23.24 32.38 0.728
T9 11.65 12.27abc 100.20 23.24 30.58 0.784
T10 10.42 13.15cd 100.00 23.65 33.85 0.709
T11 9.47 13.15cd 96.54 23.22 34.86 0.685
T12 10.40 12.77bcd 101.99 23.65 35.01 0.688
T13 11.55 13.46d 104.14 23.50 34.13 0.702
T14 (Control) 10.78 11.69a 101.40 23.65 32.46 0.734
  • SEM: 표준오차(0.17 ~ 0.68 범위)
  • p-value:
    • 난백고: 0.436 (NS)
    • 난황색: 0.002 (유의)
    • Haugh unit: 0.498 (NS)
    • 난황고: 0.856 (NS)
    • 난황 직경: 0.545 (NS)
    • 난황지수: 0.720 (NS)

📝 요약 해석

  • 난황색(Yolk Color)에서 유의차가 있으며, T7과 T13이 가장 높은 색상 점수를 보임
  • 대조군(T14)은 난황색이 가장 낮음
  • 그 외 모든 항목은 통계적으로 유의한 차이 없음 → 분할급이 전략이 계란 내부 품질에 악영향을 주지 않음

 

 
 
 

🥚 계란 외부 품질 (10주차)

Treatment 난각강도 (kgf) 껍질 두께 (mm) 계란 길이 (mm) 계란 너비 (mm) 형태 지수 (Width/Length) 반사율 (%)
T1 5.23 0.443 56.7 43.8 0.774 25.1
T2 4.64 0.430 57.3 44.0 0.769 25.0
T3 5.02 0.438 56.4 44.2 0.784 24.7
T4 4.97 0.448 56.5 44.2 0.782 24.4
T5 4.87 0.439 57.1 44.0 0.776 23.5
T6 4.70 0.436 57.1 44.1 0.773 25.3
T7 4.77 0.440 56.8 44.2 0.780 24.4
T8 5.12 0.441 56.4 43.7 0.775 24.2
T9 4.70 0.430 56.8 43.7 0.770 24.2
T10 5.09 0.439 56.7 44.3 0.781 25.1
T11 5.16 0.443 56.7 44.0 0.772 24.4
T12 4.60 0.434 57.7 44.3 0.769 24.0
T13 4.83 0.440 56.7 44.1 0.778 23.6
T14 (대조구) 4.88 0.428 56.7 44.1 0.778 24.9
  • SEM: 난각강도(±0.06), 껍질두께(±0.002), 기타 항목 ±0.08~0.95
  • p-value:
    • 모든 항목에서 유의한 차이 없음 (p > 0.05)

📌 요약 해석

  • 모든 처리구 간 외부 계란 품질 지표에 유의적 차이는 없음
  • 난각 두께, 난각 강도, 형태 지수 등 분할급이로 인한 부정적 영향 없음
  • T3, T4, T10은 상대적으로 높은 형태 지수를 보임
  • 반사율도 대조구 포함 모두 유사한 수준

 
 

3.4. Serum Ca Level


🔍 해석

  • 혈청 칼슘 수치의 처리구 간 차이는 통계적으로 유의하지 않음 (p = 0.238).
  • 이는 실험군 간 분할급이 급이 방식이 혈청 칼슘 수준에 큰 영향을 미치지 않았음을 의미.
  • 전체 평균은 약 27.3 ± 1.34 mg/dL 수준이며, 정상 생리적 범위 내의 안정된 상태를 유지한 것으로 평가 가능.

이 표는 각 처리구의 생리학적 안정성을 평가하는 데 유용하며, 분할급이 전략이 혈중 칼슘 균형에 부정적인 영향을 미치지 않았다는 중요한 근거로 활용될 수 있습니다.
 
 

🩸 Table 15. 10주차 분할급이 처리에 따른 산란계 혈청 칼슘 농도 (mg/dL)

Treatment 혈청 Ca 수치 (mg/dL)
T1 29.04
T2 27.82
T3 27.14
T4 25.29
T5 26.10
T6 28.28
T7 25.81
T8 25.35
T9 29.98
T10 25.05
T11 28.25
T12 28.80
T13 26.53
T14 (대조구) 26.23
  • SEM (표준오차): ±1.34
  • p-value: 0.238

📌 해석 요약

  • 모든 처리구 간 혈청 Ca 수치에서 유의적인 차이는 없었음 (p > 0.05)
  • T1과 T9 처리구에서 상대적으로 높은 혈청 칼슘 수치가 관찰되었으나 통계적으로 유의하지 않음
  • T4, T8, T10은 비교적 낮은 수치

 

 

3.5. 주요 영양소의 표면적 소화율 (Apparent Digestibility of Nutrients)

10주차에 수행된 분석 결과, 건물(DM), 에너지, 인(P)의 소화율은 처리구 간에 통계적으로 유의한 차이가 없었으며 (p > 0.05), 이는 모든 사료 전략이 해당 영양소의 소화에 있어 유사한 효과를 보였음을 의미합니다.
반면에, 단백질(CP)과 칼슘(Ca)의 소화율에서는 일부 처리구 간 통계적으로 유의한 차이가 확인되었습니다 (p < 0.05).

  • 처리구 10번은 단백질 소화율(56.60%)이 가장 높았으며,
  • 처리구 4번은 칼슘 소화율(62.13%)이 가장 높게 나타났습니다.
  • 대조구(14번)는 단백질과 칼슘 소화율 모두에서 가장 낮은 수치(각각 29.58%, 34.63%)를 기록하였습니다.

이러한 결과는 AM/PM 분할급이 전략이 영양소 활용도를 개선할 수 있는 가능성을 보여주며, 특히 특정 조합의 영양 수준이 소화 효율에 유리함을 시사합니다.

 

4. Discussion

 
 

❖ 주요 요약: AM/PM(분할급이) 전략의 생산성 및 경제성 효과

1. 사료비 절감과 사양관리 효율성

  • 사료는 총 생산비의 60~70%를 차지하므로, 사료 효율 개선은 경제성과 지속가능성 측면에서 중요함.
  • 본 연구에서 AM/PM 급이군은 일반적인 단일 사료 급이(control)보다 낮은 FCR(사료요구율)과 사료 섭취량을 보였고, 이에 따라 사료비 또한 낮아졌음.
  • 낮은 FCR은 단순히 섭취량 감소가 아닌, 시간대에 맞춘 영양소 제공을 통한 대사 효율 증대로 설명됨.

2. 선택적 급이 행동과 사료 비용

  • AM/PM 급이군은 PM 사료(저단백, 고칼슘)를 더 많이 섭취하는 선택적 섭취 행동을 보였으며, 이는 칼슘 섭취 증가와 함께 저가 사료 위주의 섭취로 사료비 절감에 기여함.

❖ 산란율과 체중 관련 성과

1. 산란 성적

  • 시험 처리군 간 산란율, 산란계수(hen-day production), 산란량 등은 유의한 차이가 없었으나, 시험군은 Hy-Line Brown 품종의 기준 성적(95~99%)과 유사한 수준을 유지함.
  • 즉, 생산성을 유지하면서 사료효율을 개선한 결과로 해석됨.

2. 체중 및 체중 증가량

  • 처리군 간 체중 변화는 유의차가 없었으며, 이는 에너지 과잉섭취가 억제되어 비만 및 지방간 위험을 낮췄을 가능성이 있음.
  • 에너지 공급 시점 조절이 과체중 및 대사질환 예방에 기여할 수 있다는 점을 시사함.

❖ 난질 개선 및 관련 결과

1. 난질(egg quality)

  • 난각의 두께, 강도, 형상지수 등 외부 품질과 알부민, 난황 지수 등 내부 품질은 유의차가 없었음.
  • 단, 난황 색도는 대부분의 AM/PM 처리군에서 대조군 대비 유의하게 높았으며, 이는 영양소 효율성 증가의 반영으로 해석 가능함.

2. 혈청 칼슘 안정성

  • 혈청 칼슘 농도는 AM/PM 전략에서도 안정적으로 유지됨 → 아침에 낮은 칼슘 공급이 칼슘 항상성에 부정적 영향을 주지 않음을 입증.

❖ 영양소 소화율 개선 효과

  • 단백질과 칼슘 소화율: 시험군 중 일부 처리(T10, T4)에서 대조군보다 유의하게 높았음.
    • 아침의 낮은 칼슘 공급이 단백질 소화 방해 요소를 줄이고,
    • 저녁의 높은 칼슘 공급이 산란 시간과 칼슘 요구에 맞추어 효율적 흡수를 유도함.
  • DM, 에너지, 인 소화율은 처리군 간 차이가 없었으며, 이는 전체 소화 기능에 대한 부정적 영향이 없음을 시사함.

❖ 결론적 시사점

  • AM/PM 분할급이는 추가 기술 도입 없이도 기존 설비 기반에서 적용 가능하며,
  • 사료 효율 개선, 비용 절감, 난질 향상, 동물복지 향상 등의 다방면에서 유효함.
  • 그러나 일부 난질 및 체중 변화는 장기 시험 필요성도 시사함.

 
 

5. Conclusions

 

❖ 결론 요약

본 연구는 산란계의 AM/PM(분할급이) 급이 전략이 전통적인 단일 사료 급이 방식에 비해 다음과 같은 장점을 가진다는 사실을 실험적으로 입증하였습니다.

주요 개선 효과:

  • 사료요구율(FCR) 개선: 사료 효율 향상으로 인해 동일한 산란량을 위해 적은 사료가 소비됨.
  • 사료비 절감: 특히 PM 사료는 단백질 함량이 낮아 상대적으로 저렴하므로 총 사료비가 감소함.
  • 난황 색도 향상: 영양소의 체내 활용도가 높아지며, 결과적으로 난황의 색이 개선됨.
  • 단백질 및 칼슘 소화율 향상: 시기별로 영양소 요구량에 맞춘 급이가 영양소 흡수를 극대화함.

실용적 시사점:

  • 생산성과 지속가능성 제고: 분할급이는 산란계의 생리 주기에 맞춘 영양소 제공을 통해 농장의 생산성 및 경제성을 동시에 향상시킬 수 있음.
  • 적용 용이성: 기존 설비(사일로 2기 또는 배합조 2개 활용)만으로도 구현이 가능하여 실용화 측면에서도 유리함.

향후 연구 제안:

  • AM/PM 전략이 다양한 농장 환경(예: 평사, 방사형, 고온 스트레스 조건 등)에서 **최적의 영양소 수준(에너지, 단백질, 칼슘)**을 어떻게 조정해야 하는지에 대한 장기적이고 범용적인 후속 연구가 필요함.

 
 
 
 
Author Contributions: Conceptualization, A.F.M.; methodology, A.F.M., T.H.D., N.A. and T.M.C.; software, A.F.M., N.A. and T.H.D.; validation, A.F.M., T.H.D., N.A. and T.M.C.; formal analysis, N.A., A.F.M. and T.H.D.; investigation, N.A., A.F.M. and T.H.D.; resources, A.F.M. and T.M.C.; data curation, N.A., A.F.M. and T.H.D.; writing—original draft preparation, N.A.; writing—review and editing, A.F.M., N.A., T.M.C. and T.H.D.; visualization, N.A.; supervision, T.M.C., A.F.M. and T.H.D.; project administration, A.F.M., T.M.C. and T.H.D.; funding acquisition, A.F.M., T.H.D. and T.M.C. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.
 
 

✦ 저자 기여 (Author Contributions)

  • 연구 개념 구상: A.F.M.
  • 방법론 설계: A.F.M., T.H.D., N.A., T.M.C.
  • 소프트웨어 활용: A.F.M., N.A., T.H.D.
  • 타당성 검토: A.F.M., T.H.D., N.A., T.M.C.
  • 정량 분석: N.A., A.F.M., T.H.D.
  • 실험 수행: N.A., A.F.M., T.H.D.
  • 자원 확보: A.F.M., T.M.C.
  • 데이터 정리 및 관리: N.A., A.F.M., T.H.D.
  • 초안 작성: N.A.
  • 초안 검토 및 수정: A.F.M., N.A., T.M.C., T.H.D.
  • 시각자료 제작: N.A.
  • 연구 감독: T.M.C., A.F.M., T.H.D.
  • 프로젝트 총괄 관리: A.F.M., T.M.C., T.H.D.
  • 연구비 확보: A.F.M., T.H.D., T.M.

✦ 연구비 (Funding)

이 연구는 Poultry Hub Australia로부터 연구비를 지원받았음 (과제번호: 21-303).
박사과정생인 **N.A.**는 **University of New England 국제 박사연구장학금(UNE IPRA)**의 지원을 받았음.

✦ 동물실험 윤리승인 (Institutional Review Board Statement)

해당 연구는 **University of New England 동물윤리위원회(승인번호: ARA21-105)**의 승인을 받았으며, **호주 동물실험 윤리지침(Australian Code of Practice)**을 준수함.

✦ 개인정보 및 동의 (Informed Consent)

해당 없음.

✦ 데이터 이용 가능성 (Data Availability Statement)

연구 데이터를 공개적으로 제공하지는 않으며, 합리적인 요청이 있을 경우 교신저자를 통해 공유 가능.

✦ 감사의 글 (Acknowledgments)

실험 수행과 샘플 수집에 도움을 준 대학원생 Afsana Akter Jahan, Sukirno, 그리고 **UNE 동물연구 및 교육센터(Centre for Animal Research and Teaching)**의 모든 직원들에게 깊이 감사드림.
실험실 분석 및 농장 운영에 기여한 Craig Johnson, James Turnell, Shuyu Song, 그리고 박사후연구원 Kim Eunjoo에게도 특별한 감사를 표함.

✦ 이해상충 (Conflicts of Interest)

저자들은 이해 상충이 없음을 선언함.


Optimization of Split Feeding Strategy for Laying Hens Through a Response Surface Model.pdf
0.98MB


 

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