태국 양돈업의 공간 분석 및 특성

Meat marketer 2025. 6. 9. 08:00

태국 양돈업의 공간 분석 및 특성

Spatial analysis and characteristics of pig farming in Thailand

초록 (Abstract)

배경: 태국에서는 지난 10년간 양돈업이 급격히 집약화되었으며, 이에 따른 경제적, 역학적, 환경적 영향도 다양하게 나타나고 있다. 현재 지속 가능한 미래 양돈 체계를 구축하기 위한 다양한 전략이 검토되고 있으며, 이를 위해서는 태국 양돈산업의 주요 변화 흐름과 다양한 양돈 시스템의 지리적 분포에 대한 구체적인 분석이 필요하다. 본 연구는 두 가지 주요 목적을 가진다. 첫째, 2010년 상세 센서스 자료를 기반으로, 돼지 유형(토종돼지, 번식돈, 비육돈), 농장 규모(소규모 및 대규모 농장), 사육 시스템 유형(일관 사육, 육성 전용, 비육 전용 시스템) 측면에서 태국 양돈업의 주요 동향과 공간적 분포 양상을 기술하고자 하였다. 둘째, 다양한 양돈 형태의 분포와 사료 및 시장 접근성을 설명하는 공간 변수들 간의 통계적 공간 상관관계를 분석하고자 하였다.

결과: 지난 수십 년간 태국 내 돼지 사육두수는 지속적으로 증가해 왔으며, 농가당 사육두수도 꾸준히 늘어남에 따라 산업의 집약화가 계속되고 있음을 시사한다. 양돈 시스템 유형에 따라 뚜렷하게 대비되는 지리적 분포가 관찰되었다. 대규모 양돈농장은 상업 품종의 분포와 일치하며, 랜덤 포레스트(Random Forest) 기반 공간 분석 결과, 이들 농장은 도시 또는 준도시 지역의 저지대에 집중되어 있으며, 교통 인프라와 가까워 방콕 수도권 및 도청 소재지 같은 주요 시장으로의 공급이 용이한 위치에 자리잡고 있음이 확인되었다. 반면, 소규모 농가는 전국적으로 분포하되, 고지대, 외진 지역, 농촌 지역에 밀도가 높으며, 이들은 주로 지역 내 농촌 시장을 대상으로 공급한다.

본 연구의 한계는 농장 내 돼지 마릿수만으로 사육 시스템을 정의함으로써 일부 오분류 가능성이 존재한다는 점이다. 그러나 이는 본 연구에서 확인된 주요 공간 분포 양상에 미치는 영향은 제한적일 것으로 판단된다.

결론: 양돈 시스템의 뚜렷하게 구분되는 공간 분포 특성은 향후 지역 기반의 양돈업 계획 수립에 유용한 기회를 제공한다. 특히, 다양한 양돈 체계의 지리적 분석을 통해 보건, 환경, 경제적 요인을 모두 고려한 지역 맞춤형 양돈업 정책 설계에 활용할 수 있다.

주요어: 집약 양돈, 지속 가능한 개발, 공간 분포, 랜덤 포레스트, 이분 모델 (Two-part model)

배경

최근 수십 년 동안 여러 국가에서 양돈 산업의 변화가 일어났으며, 이로 인해 농장 단위 및 1인당 돼지고기 생산량이 증가하게 되었다. 이러한 변화는 전통적인 소규모, 자급자족 형태의 혼합 사육 방식에서 보다 집약적이고 대규모, 상업 중심적이며 지역적으로 집중된 전문화된 생산 체계로 전환되는 방향으로 나타났다. 태국에서 이러한 집약화 과정은 1960년대에 시작되었으며, 이 시기 태국 가축개발청(DLD)이 영국에서 상업용 돼지 품종을 처음 도입했고, 이어 카셋삿 대학교가 미국에서 추가로 들여오면서 본격화되었다.

이후 자가 소비 및 보충 소득원으로 토종 돼지를 키우던 소규모 농가는 점차 생산성이 향상된 개량 품종을 활용하는 대규모 농장에 의해 대체되기 시작했다. 태국의 양돈 산업에서 일어난 이른바 '돼지 혁명'은 현대적 기술과 사양 관리의 도입과 함께 이루어졌다. 예를 들어, 돼지가 열 스트레스에 민감한 점을 고려해 25~27°C 수준을 유지하는 증발식 냉각 사육시설이 도입되었고, 인공수정, 최적화된 사료와 첨가제 등 다양한 기술이 적용되었다. 이로 인해 농가는 같은 공간에서 더 많은 돼지를 더 빠른 주기로 사육할 수 있게 되었다.

이러한 생산 방식은 ‘집약적(intensive)’이라고 불리며, 이는 고도의 인프라, 기술, 위생 관리, 사료 등을 투입하여 단위 면적당 고수익 가축을 효율적으로 생산하는 것을 의미한다. 집약적 시스템은 일반적으로 대규모 농장과 관련되어 있지만, 이론상으로는 소규모 농장도 노동력을 집중 투입하면 집약적 운영이 가능하다. 그러나 아시아 지역의 현실에서는 대부분의 소규모 농가가 낮은 투입으로 운영되며, 생산성도 낮기 때문에 ‘광범위적(extensive)’으로 분류된다. 예를 들어, 로빈슨(Robinson) 등의 연구에서는 국가별 농장 규모에 따라 10두 미만은 광범위형, 10~100두는 반집약형, 100두 이상은 집약형으로 분류하고 있다.

질병 발생은 농장 규모 및 사육 시스템과 밀접하게 연관되어 있다. 일반적으로 소규모 농장은 위생 수준이 낮고, 사람, 돼지, 야생동물 간 접촉 장벽이 거의 없어 질병 전파에 취약하다. 태국에서는 이러한 구조에서 기생충 질환인 트리키넬라증(trichinosis)이 주로 발생하는데, 이는 야생동물, 쥐, 돼지 간에 순환하며, 충분히 익히지 않은 감염 돼지고기를 섭취한 사람에게 감염된다.

반면, 대규모 집약 농장은 위생과 바이오시큐리티 수준이 높지만, 좁은 공간에서 유전적으로 유사한 돼지를 고밀도로 사육하면서, 다음과 같은 위험이 발생한다:

개체 간 접촉 빈도 증가에 따른 병원체 확산
환경 내 병원체 축적 및 보균축의 등장
새로운 병원성 변종의 출현 가능성

예를 들어, 중국에서 처음 보고된 고병원성 PRRS(돼지 생식기호흡기증후군)는 아시아 전역으로 확산되며 양돈 생산성에 큰 영향을 미쳤다. 돼지 인플루엔자는 양돈 산업에서 풍토병으로 남아 있으며, 일부 연구에서는 대규모 농장일수록 감염 위험이 높다고 보고한다. 집약 양돈은 또한 인수공통 전염병(zoonosis) 출현의 가능성을 높인다. 돼지는 조류 및 포유류 인플루엔자 바이러스를 모두 수용할 수 있는 수용체를 가지고 있어, ‘믹싱 베슬(mixing vessel)’로 작용하며 인간 감염 가능성을 높인다. 또한, **니파 바이러스(Nipah virus)**의 중간숙주로 작용한 사례도 있다.

환경 측면에서 보면, 집약 양돈 시스템은 분뇨 관리 미흡으로 인해 수질 및 대기 오염의 주요 원인이 된다. 분뇨에 포함된 인, 질소, 유기물이 수계에 유입되면 산소를 고갈시키는 조류(예: 남조류)가 과도하게 번식하고, 이는 수산업 및 수생 생물 다양성에 부정적 영향을 미친다.

태국에서는 양돈 시스템을 다음 세 가지 유형으로 분류할 수 있다:

일관 사육 시스템(farrow-to-finish): 번식돈, 자돈, 비육돈이 한 농장에서 사육
육성 시스템(nursery): 번식돈에서 자돈까지의 단계만 운영
비육 시스템(finishing): 이유 후 자돈을 도입해 시장 체중까지 사육

현재 태국에서 사용되는 돼지 품종은 크게 두 가지다. 하나는 토종 품종으로 라드(Raad), 까돈(Ka Done), 푸앙(Puang), 하이룸(Hailum), 콰이(Kwai) 등이 있으며, 또 다른 하나는 대형백종(Large White), 랜드레이스(Landrace), 듀록(Duroc) 및 이들의 교잡종이다. 토종 돼지는 성장 속도와 번식 능력은 낮지만, 더운 기후와 저급 사료에 적응력이 높고, 구제역(FMD) 및 기생충성 질환에 대한 내성이 높은 것으로 알려져 있다. 반면 상업 품종은 성장 속도와 사료 효율이 높고, 도체 품질이 균일해 슈퍼마켓 유통에 적합하다.

선행 연구에서는 생산 시스템과 농장 특성이 질병 발생 위험 요인이라는 점을 밝혔다. 예를 들어, 생산 단계 간 돼지 이동은 PRRS, TGE(전염성 위장염)와 같은 질병의 전파 경로가 될 수 있다. 외부에서 비육돈을 도입하면 PRRS, 고전돼지열병(CSF), 구제역 등의 위험이 증가한다. 번식돈을 보유한 농장은 PRRS 감염 위험이 더 높다. 특히, 일관 사육 시스템에서는 연령대가 다른 돼지 간 교차 접촉이 많아, 장내 및 호흡기 질환 등 다양한 병원체가 농장 내에서 확산될 가능성이 크다.

환경 영향 측면에서 태국 환경청(Pollution Control Department)은 중부 평야지역의 양돈 농가 밀집으로 인해 하천 수질 오염이 심각하다고 보고했으며, 이에 따라 2001년부터 양돈업을 규제 대상 산업으로 지정하였다.

이러한 역학적 및 환경적 문제를 줄이기 위해, 태국 농업협동조합부 산하 농업표준위원회는 ‘양돈 농장에 대한 우수농업관리 기준(GAP for Pig Farms)’을 제정하였다. 이 기준은 건강하고 위생적인 양돈 실천을 유도하기 위해 마련되었으며, 총 8개 분야로 구성되어 있다:

농장 위치, 설계 및 축사 구조
사료 사용
수질 관리
전반적 농장 운영
동물 건강
동물 복지
환경 관리(폐기물, 분뇨, 폐사체 처리 등 포함)
생산기록 보관 및 추적 가능성 확보

이 기준은 지방 및 지역 가축청에서 양돈 농장을 인증하고 관리하는 기준으로도 활용되고 있다. 그러나 양돈업의 역학적·환경적 위험을 평가하고 향후 공간계획을 수립하기 위해서는 다양한 양돈 시스템의 지리적 분포에 대한 심층적 이해가 선행되어야 한다.

최근 몇 년간 태국 가축개발청(DLD)은 지역, 도 단위 수의공무원들이 조직한 자원봉사자 네트워크를 통해 전국 단위의 상세한 가축 센서스를 정기적으로 실시하고 있다. 본 연구는 이 데이터를 활용해 두 가지 목적을 달성하고자 했다. 첫째는 돼지 품종, 사육 시스템, 농장 규모 측면에서 태국 양돈업의 공간적 패턴과 동향을 분석하는 것이고, 둘째는 이들 시스템이 어떠한 공간적 요인들과 연관되어 분포하는지를 분석하는 것이다.

방법론

돼지 및 인구 통계 자료

본 논문에서는 "농장(farm)" 또는 "사육자(holder)"라는 용어를 최소 한 마리 이상의 돼지를 사육하는 가구를 지칭하는 의미로 사용한다.
전 세계 및 태국의 1964년부터 2013년까지 돼지 사육 통계는 FAOSTAT에서 수집하였다 [26].
또한, 2004년부터 2013년까지의 사육자당 돼지 마릿수에 대한 보다 세부적인 시계열 자료는 태국 가축개발청(DLD)이 매년 1월에 실시하는 연례 센서스를 통해 확보하였다 [27].

이 조사는 지역 DLD 직원 및 가축 자원봉사자들이 각 가정을 방문해 조사하며, 웹 기반 보고 시스템을 통해 데이터를 제출하는 방식으로 이루어진다.
센서스에는 소유자 이름과 주소를 포함한 농장 위치 정보, 사육자당 토종 돼지, 번식돈(수퇘지, 모돈, 자돈), 비육돈의 연간 마릿수가 포함되어 있다.

해당 센서스에는 공식적으로 규정된 사육 시스템 정의가 존재하지 않으므로, 본 연구에서는 아래의 기준에 따라 사육자를 사육 시스템 유형에 분류하였다. (기준은 그림 1에 도식적으로 제시되어 있음)
사육자가 수퇘지, 모돈, 자돈 등 모든 종류의 번식돈과 비육돈을 함께 사육할 경우, 일관 사육(farrow-to-finish) 시스템으로 분류하였다.
모든 종류의 번식돈은 보유하되 비육돈은 사육하지 않을 경우는 육성(nursery) 시스템으로, 비육돈만 사육하는 경우는 비육(finishing) 시스템으로 간주하였다.

소규모 농가와 대규모 농장의 구분은 사육자당 돼지 마릿수를 기준으로 이루어졌다.
50두 미만을 사육하는 경우를 소규모로 간주하였고, 이 중

5두 미만은 자가 소비형(backyard),
5~50두는 소규모 상업형(commercial smallholder) 으로 분류하였다.
50두 이상을 사육하는 경우는 대규모 농장으로 분류하며,
50~500두는 소형 규모,
500~5000두는 중형 규모,
5000두 초과는 대형 규모로 정의하였다.
(이 분류 기준은 표 1에 제시되어 있음)

이전 연구에서는 농장 규모가 광범위적(extensive) 혹은 집약적(intensive) 사육 시스템과 밀접하게 연관되어 있음을 언급한 바 있다.
본 연구에서도 태국 농업표준위원회에서 운영 및 관리 기준으로 채택한 "양돈 농장의 우수농업관리기준(GAP for Pig Farms)" 정의를 반영하여, 사육자당 50두를 기준으로 광범위형과 집약형 시스템을 구분하였다 [25].

인구 수에 대한 통계는 태국 내무부 산하 **지방행정국 등록관리국(BORA)**에서 제공한 자료를 사용하였다 [28].

분석

기존의 가축 분포와 공간 변수 간의 관계를 분석한 대부분의 연구에서는 선형 회귀 모델이 주로 사용되었다 [29–32]. 예를 들어, Gridded Livestock of the World 1차 및 2차(GLW1, GLW2)에서 제공한 전 세계 가축 분포 지도는 층화된 선형 회귀 모델을 이용해 작성되었으며 [30, 31], 중국 내 닭, 오리, 거위의 분포 예측 [29]이나 아시아 몬순 지역의 가금류 분포 예측 [32]에도 유사한 방법이 사용되었다. 한편, 태국 내 집약 양계 분포를 도식화한 연구에서는 공간 자기상관을 반영한 **Simultaneous Autoregressive Model(SAR)**을 사용하였다 [33].

유럽에서는 가축 분포 데이터를 세분화하기 위해 두 가지 접근법이 사용되었는데, 첫째는 전문가 기반의 적합성 규칙, 둘째는 다중 회귀 기반 통계 모델이었다 [34].

본 연구에서는 2010년 태국의 돼지 분포 데이터와 예측 변수 간의 관계를 정량화하기 위해 랜덤 포레스트(Random Forest, RF) 방법을 적용하였다. RF는 비모수적 머신러닝 기법으로, 수많은 분류 트리를 조합해 예측하는 앙상블 모델이다 [35]. 회귀용 RF 알고리즘의 작동 방식은 다음과 같다:

원시 데이터에서 n개의 부트스트랩 샘플을 무작위로 추출
각 샘플마다 예측 변수 중 m개를 무작위로 선택해 가지치기 없는 회귀 트리를 구성
모든 트리의 예측값을 평균내 최종 예측값을 도출함 [36]

RF는 각 부트스트랩 반복에서 전체 데이터의 약 36%를 무작위로 제외하고(OOB: out-of-bag), 이를 기반으로 오류율을 추정한다. 변수 중요도는 각 변수의 선택 빈도를 기반으로 산출되며, 이는 상대적 기여도를 반영한 절대적 척도다 [36]. 변수 중요도는 실행 시 약간씩 달라질 수 있으나, 변수 간 순위는 비교적 안정적으로 유지되는 경향이 있어 절대값보다는 상대적 순위 해석에 적합하다. RF는 예측 변수 간 복잡한 상호작용을 잘 모형화할 수 있으며, 최근에는 가축 및 인구 분포 모델링에서도 높은 정확도를 입증한 바 있다 [37–40].

돼지 유형 및 사육 시스템의 분포를 설명하기 위한 예측 변수는 기존 문헌을 기반으로 설정되었으며, 주요 변수로는 다음이 포함되었다:

시장 접근성 및 소비자 접근성: 도청 소재지 및 방콕까지의 이동 시간, 인구 밀도
사료 공급 가능성: 해당 지역의 농경지 비율
지형 제약 조건: 고도 (예: 토종돼지는 주로 고지대, 상업 품종은 평지에서 사육되는 경향)

총 6개의 공간 변수가 모델에 포함되었고, 이들의 공간적 연관성은 그림 2에 시각화되어 있다:

1제곱킬로미터 내 천수답 비율
1제곱킬로미터 내 관개농지 비율
도청까지의 이동 시간
방콕까지의 이동 시간
인구 밀도
고도

이 변수들은 다른 지역과의 비교 가능성을 확보하기 위해 전 세계 또는 지역 단위의 공개 데이터셋에서 가져왔다.
인구 밀도는 WorldPop 프로젝트에서 제공하는 100m 해상도 래스터 데이터를 사용하였고 [39], 고도 정보는 NASA의 SRTM 데이터(90m 해상도)를 사용하였다 [42].
농경지 지도는 GlobCover 프로젝트의 토지 피복 자료(300m 해상도)에서 추출하였으며, 1km 범위 내 focal mean을 적용해 연산하였다.

접근성(이동 시간)은 마찰 계면(friction surface) 기반으로 계산되었으며, 이는 토지 피복, 도로 유형, 수역, 경사도 등의 보조 데이터를 기반으로 셀 단위 이동 소요 시간을 산정한 것이다. 이후 cost-distance 알고리즘을 사용하여 각 픽셀에서 가장 가까운 도청 또는 방콕까지의 이동 비용을 계산하였다.

모든 공간 변수의 래스터 맵은 1km 해상도로 통일되었으며, 읍/면/동 단위로 평균화되었다. 데이터 처리는 ArcGIS 10.2를 사용하였다.

이러한 예측 변수는 총 다섯 개의 RF 모델 구축에 사용되었으며, 종속 변수는 다음과 같다:

토종 돼지 밀도
번식돈 밀도
비육돈 밀도
소규모 농장 밀도
대규모 농장 밀도
(모든 밀도는 1 제곱킬로미터당 마릿수 기준)

탐색적 자료 분석 결과, 특히 농장 밀도 변수에서 **과분산(over-dispersion)**과 제로 인플레이션(zero inflation) 현상이 강하게 나타났다 [45].
이를 해결하기 위해 제로-변형 모델(zero-altered model), 또는 **이분 모델(two-part model)**을 적용하였다 [46–49]. 이 모델은 '존재/부재 여부'와 '존재 시 개체 수'를 분리하여 모형화하는 방식이다.

먼저, 0과 0이 아닌 관측값을 분류하기 위한 **이항형 RF 모델(binomial RF model)**을 구축하였다. 센서스에서 0값이 나타나는 이유는 다음과 같은 경우가 있다:

i) 도시 지역 등 구조적으로 양돈에 부적합한 지역 (진성 0, true negative)
ii) 일시적으로 돼지가 없거나 (출하 등), 설계 오류에 따른 누락
iii) 조사자가 돼지를 놓치거나 오인식한 경우
iv) 조건은 적합하지만 실제로 사육하지 않은 경우

ii~iv는 가짜 0(false zero) 또는 위음성(false negative), i는 진성 0(true zero) 또는 구조적 부재라고 한다 [45]. 본 연구의 이분 모델은 이 네 유형의 0값을 구분하지 않고 분석에 포함하였다.

이전 연구들에서 다양한 회귀 모델(Poisson, 음이항, quasi-Poisson, 제로-변형, 제로-인플레이션 포아송)을 비교한 결과, 제로-변형 모델이 관측값과 예측값 간 상관관계가 가장 높은 모델로 확인된 바 있다 [47].

다음 단계에서는, 0이 아닌 값들에 대해 정량 RF 모델을 적용하였으며, log10(x+1) 변환을 통해 과분산을 완화하였다. 모든 RF 모델은 500개의 트리로 구성되었고, 각 트리에서는 여섯 개 예측 변수 중 무작위로 네 개를 선택하여 학습하였다.

RF 모델은 예측된 밀도 값을 다음 두 수준에서 생성하였다:

읍/면/동 수준(예측 변수 평균 사용)
1km 픽셀 수준(RF 모델을 해상도별로 직접 적용)

이후 1km 셀 값을 읍/면/동 단위로 합산하였다.

관측 밀도와 예측 밀도의 적합도를 측정하기 위해 두 가지 통계 지표를 사용하였다:

상관계수(Correlation coefficient, COR): 예측값과 실제값 간의 상대적 일치도를 측정. 1에 가까울수록 정밀도가 높음
평균제곱근오차(RMSE): 예측값과 관측값 간의 절대적 오차를 나타내며, 표본 수(n)와 오차 제곱의 합을 바탕으로 계산됨

모든 분석은 R의 randomForest [50] 및 hydroGOF [51] 패키지를 활용하여 수행하였다.

왼쪽: 사육 두수에 따른 농장 규모 분류 (Number of pigs)

50두 이하 → 소규모 농가(Smallholders, n=190,039)
- 5두 미만 → 자가 소비형(Backyard, n=112,673)
- 5~50두 → 소규모 상업형(Commercial, n=77,366)
50두 초과 → 대규모 농장(Large-scale, n=9,953)
- 50~500두 → 소형(Small, n=7,736)
- 500~5000두 → 중형(Medium, n=2,004)
- 5000두 초과 → 대형(Large, n=213)

✅ 오른쪽: 사육 유형(돼지 종류)에 따른 시스템 분류 (Type of pig)

BB (번식수퇘지) + BS (모돈) + BP (자돈) + FP (비육돈)
→ 일관 사육 시스템(Farrow-to-finish, n=3,731)
BB + BS + BP만 있음 (비육돈 없음)
→ 육성 시스템(Nursery system, n=6,119)
FP (비육돈)만 있음
→ 비육 시스템(Finishing system, n=34,942)
NP (토종돼지)
→ 토종 사육 시스템(Native farm, n=95,328)
위 조건들에 해당하지 않는 경우
→ 미확인 시스템(Non-identified system, n=59,872)

📌 주석 요약

왼쪽 트리는 사육두수를 기준으로 농장을 구분함.
- 50두 미만은 소규모 농가로, 그 안에서 자가소비형(<5두)과 상업형(5~50두)으로 세분화
- 50두 이상은 대규모 농장으로, 소형(50–500), 중형(500–5000), 대형(>5000)으로 구분
오른쪽 트리는 사육 중인 돼지 유형에 따라 생산 시스템을 구분함.
- 번식돈과 비육돈 모두 보유 시 → 일관 사육
- 번식돈만 보유 시 → 육성형
- 비육돈만 보유 시 → 비육형
- 토종만 사육 시 → 토종 사육
- 위에 해당하지 않는 경우 → 미확인 시스템

표 1. 양돈 시스템 구분 기준

태국 2009년 양돈 농장에 대한 우수농업관리기준(Good Agricultural Practices for Pig Farm in Thailand)에 따른 농장 규모별 양돈 시스템 구분 기준

소규모 농장 (Smallholder)	수퇘지, 모돈, 비육돈 또는 자돈, 혹은 연령이 다른 돼지를 사육하며, 전체 가축 무게가 6단위 미만인 경우	50두 미만[^b]
대규모 농장 (Large-scale farm)
└ 소형 (Small)	수퇘지, 모돈, 비육돈 또는 자돈, 혹은 연령이 다른 돼지를 사육하며, 전체 가축 무게가 6~60단위 사이인 경우	50~500두
└ 중형 (Medium)	위와 동일한 사육 형태이나, 전체 가축 무게가 60~600단위 사이인 경우	500~5000두
└ 대형 (Large)	위와 동일한 사육 형태이나, 전체 가축 무게가 600단위 초과인 경우	5000두 초과

🔍 주석 해설

[^a] “가축 무게 단위(unit of livestock weight)”는 다음 평균 체중을 기준으로 계산된다:
- 수퇘지 또는 모돈: 170kg
- 비육돈: 60kg
- 자돈: 12kg
  여러 연령의 돼지를 조합해 총 체중이 500kg이면 6단위로 간주된다.
[^b] “50두” 기준은 다음 계산식을 기반으로 산출됨:
6단위 × 500kg ÷ (돼지 체중 60kg 기준) = 약 50두

그림 2. 태국 내 돼지 분포 모델링을 위한 예측 변수로 사용된 공간 데이터셋

이 지도들은 태국에서 돼지 분포를 예측하기 위해 사용된 공간 변수들로, 모두 1km 해상도 기준이다. 각 패널에서 나타낸 변수는 다음과 같다:

a. ActToCapCity
→ 수도인 방콕까지의 이동 시간 (log10 단위로 변환된 시간값)
출처: [44]
b. ActToProCap
→ 도청 소재지까지의 이동 시간 (log10 단위 시간값)
출처: [44]
c. RainfedCrop
→ 천수답 농경지의 비율 (1 제곱킬로미터 내 비율)
출처: [43]
d. IrrigatedCrop
→ 관개 농경지의 비율 (1 제곱킬로미터 내 비율)
출처: [43]
e. Elevation
→ 고도 (log10 단위로 변환된 해발고도, 미터 기준)
출처: [42]
f. HuDen (Human Density)
→ 인구 밀도 (1 제곱킬로미터당 인구수의 log10 값)
출처: [39]

이 변수들은 태국 전역의 **돼지 사육 유형 분포(토종, 번식, 비육) 및 농장 규모(소규모 vs 대규모)**를 예측하기 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델에 입력된 주요 공간 정보들이다.

지도에서 색이 진해질수록 해당 변수의 값이 높은 지역임을 나타낸다. 예를 들어:

수도 접근 시간이 짧은 지역(a, b)은 중부 저지대이며,
인구 밀도(f)는 도심 및 주변 지역에 높게 나타난다.
고도(e)는 북부 산악 지역에서 높고,
농업 토지(c, d)는 중부 평야에서 관개율이 높다.

결과

태국의 돼지 사육 동향

지난 50년간 태국의 돼지 생산 추세는 전 세계적인 흐름과는 다른 양상을 보였다. 전 세계적으로는 돼지 개체 수가 꾸준히 증가해 왔지만, 태국의 돼지 사육두수는 1980년대 중반 이후 전체적으로 증가세를 보이긴 했으나, 비교적 변동이 많은 경향을 나타냈다(그림 3-상단 참조).

태국 내 돼지 사육자 수는 2004년부터 2013년까지 대체로 안정적으로 유지되었으나, 세부적으로는 일정한 등락을 반복하는 변동 추세를 보였다(그림 3-좌측 하단). 반면, 농가당 사육두수는 같은 기간 동안 지속적으로 증가하였으며, 이는 양돈 산업의 집약화 진행을 수치로 보여주는 지표이다(그림 3-우측 하단).

2004~2013년 사이 전 세계 및 태국 내 인구 및 돼지 개체 수의 변화는 표 2에 제시되어 있다. 이 수치를 통해 확인할 수 있는 것은, 태국 전체 인구는 증가한 반면, 돼지 사육자 수는 소폭 감소했다는 점이다.
또한, 태국의 돼지 개체 수는 2004년 기준 전 세계의 0.70%에서 2013년에는 0.97%까지 증가하였다. 이 기간 동안의 **복합 연간 성장률(CAGR)**은 다음과 같다:

전체 돼지: 연 4.7% 증가
비육돈: 연 5.1% 증가
번식돈: 연 4.6% 증가
토종돼지: 연 1.6% 증가
수퇘지(boar): 연 0.93% 감소

반면, 사육자 수는 전반적으로 감소세를 보였다:

번식돈 사육자: 연 -0.74%
토종돼지 사육자: 연 -1.1%
비육돈 사육자: 연 0.09% 증가

2010년 기준, 돼지 유형·사육 시스템·농장 규모별 상세 통계 (표 3)

2010년 기준, 태국 전체에서 사육된 돼지 마릿수는 약 830만 마리였으며, 그 구성은 다음과 같다:

비육돈: 약 520만 마리 (62%)
번식돈: 약 250만 마리 (30%)
토종돼지: 약 68만 마리 (8%)

사육자당 중앙값은 돼지 5마리였으며, 유형별로 보면:

토종돼지: 사육자당 평균 3마리
번식돈: 사육자당 평균 4마리
비육돈: 사육자당 평균 8마리

상업농장(commercial farm) 분류별로는:

비육 시스템(finishing system): 78%
육성 시스템(nursery system): 14%
일관 사육 시스템(farrow-to-finish): 8%

그러나 사육자당 돼지 마릿수는 다음과 같은 차이를 보였다:

일관 사육 시스템: 556마리
육성 시스템: 96마리
비육 시스템: 88마리

농장 규모별 분류

전체 돼지 사육자 중 95.02%는 소규모 농가(smallholders), **4.98%는 대규모 농장(large-scale farm)**에 해당하였다. 소규모 농가는 다시 **자가 소비형(backyard)**과 **소규모 상업형(commercial)**으로 나뉘며, 각각 **60%와 40%**를 차지했다.

자가 소비형 농가의 60.83%는 토종돼지를 사육했고,
- 42.99%는 번식돈,
- 20.43%는 비육돈을 사육했다.
- (중복 사육 가능성이 있어 총합은 100%를 초과하지 않음)
상업형 농가는
- 33.76%가 토종돼지,
- 40.75%가 번식돈,
- 36.98%가 비육돈을 사육하고 있었다.

흥미롭게도, 전체 농가의 5%만이 대규모 농장에 해당했지만, 이들이 전체 돼지의 82%를 보유하고 있었다. 이 중에서도:

3.9%는 소형 대규모 농장(50–500두)
1.0%는 중형(500–5000두)
0.1%는 대형(5000두 초과) 농장으로 분류되었다.

그림 3. 태국의 돼지 사육 인구의 시간적 변화 양상

🔹 상단 그래프: 1964–2013년, 인구와 돼지 개체 수 비교

막대그래프: 태국의 인구 수 (백만 명 기준) — 왼쪽 y축
선 그래프: 태국의 돼지 사육 마릿수 (백만 마리 기준) — 오른쪽 y축

📌 해석:
태국의 인구는 1960년대부터 2013년까지 지속적으로 증가해 온 반면, 돼지 개체 수는 1980년대 중반 이후 전체적으로 증가 추세를 보였으나, 변동 폭이 큰 곡선형 성장을 나타냈다.

🔹 좌측 하단 그래프: 2004–2013년, 돼지 사육자 수 변화

y축: 돼지 사육자 수 (천 명 단위)
막대그래프: 각 연도별 총 사육자 수
p = 0.737: 통계적으로 유의미한 변화 없음

📌 해석:
2004년부터 2013년까지 사육자 수는 전체적으로 일정한 수준을 유지했으며, 명확한 증가나 감소 추세는 관찰되지 않았다.

🔹 우측 하단 그래프: 2004–2013년, 사육자당 평균 돼지 수

y축: 농가당 평균 사육 마릿수
막대그래프: 연도별 평균 수치
점선: 추세선
p < 0.001: 통계적으로 매우 유의미한 증가 추세

📌 해석:
동일 기간 동안 농가당 사육 마릿수는 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 태국 양돈 산업의 **집약화(intensification)**가 꾸준히 진행되고 있음을 보여준다.

✅ 종합 해석

인구 증가율과 돼지 개체 수 증가율은 비슷한 흐름을 보이고 있지만,
사육자 수는 안정적이거나 소폭 감소하고,
농가당 사육 마릿수는 지속적 증가하는 점에서 양돈 산업이 구조적으로 대형화되고 집약화되고 있는 양상을 확인할 수 있다.

표 요약: 글로벌 및 태국 돼지 생산 동향 (2004–2013)

이 표는 2004년부터 2013년까지 10년간 전 세계와 태국의 인구 및 돼지 개체수 변화, 그리고 연평균 성장률(CAGR)을 보여줍니다.

주요 요점:

인구
- 전 세계 인구: 6,436백만 명(2004년)에서 7,162백만 명(2013년)으로 증가, 연평균 성장률(CAGR): 1.19%.
- 태국 인구: 6,200만 명에서 6,500만 명으로 증가, 연평균 성장률(CAGR): 0.53%.
돼지 개체수 (전 세계)
- 8억 7,300만 마리에서 9억 7,700만 마리로 증가, 연평균 성장률(CAGR): 1.26%.
돼지 개체수 (태국)
- 전체 태국 돼지: 6,285,603마리에서 9,511,389마리로 증가, 연평균 성장률(CAGR): 4.71%.
- 토종돼지, 번식용 돼지, 모돈, 자돈, 비육돈 등 각 부류별로 개체수 및 성장률이 구분되어 있음.
  - 토종돼지: 소폭 감소(연평균 성장률: −0.60%).
  - 번식용 돼지: 2,032,561마리에서 3,054,758마리로 증가, 연평균 성장률(CAGR): 4.63%.
  - 모돈: 721,341마리에서 885,928마리로 증가, 연평균 성장률(CAGR): 2.31%.
  - 자돈: 1,173,994마리에서 2,042,622마리로 증가, 연평균 성장률(CAGR): 6.35%.
  - 비육돈: 3,748,967마리에서 5,876,562마리로 증가, 연평균 성장률(CAGR): 5.12%.
돼지 사육 가구(태국)
- 225,592가구에서 210,978가구로 감소, 연평균 성장률(CAGR): −0.74%.

참고: CAGR(연평균 성장률)은 해당 기간 동안의 평균 연간 성장률을 의미합니다.

이 데이터는 돼지 사육 가구 수는 소폭 감소했지만, 태국의 돼지 생산, 특히 자돈과 비육돈 부문에서 상당한 증가가 있었음을 보여줍니다.

공간 분포

2010년 기준 돼지 개체 수의 공간 분포는 돼지 유형별과 농장 규모별로 구분되어 지도에 나타났다(Fig. 4 참조). 태국 전체에는 약 830만 마리의 돼지가 사육되고 있었으며(Fig. 4a), 돼지 유형과 관계없이 가장 높은 밀도는 방콕 수도권 주변 지역에서 확인되었다. 반면, 가장 낮은 밀도는 방콕 도심, 야라(Yala)·파타니(Pattani)·나라티왓(Narathiwat) 등 최남단 3개 주, 그리고 미얀마와 인접한 서부 지역에서 나타났다.

돼지 유형별로 살펴보면,

**토종돼지(native pigs)**는 Fig. 4b에 나타난 바와 같이 주로 북서부 산악 지대나 동북부의 건조한 고원 지역 등 고립되고 농촌적인 환경에 분포하고 있었다.
반면, **번식돈(breeding pigs)**과 **비육돈(fattening pigs)**은 Fig. 4c와 Fig. 4d에서 확인되듯이 매우 유사한 분포 패턴을 보였는데, 이는 다음 지역에 고밀도로 집중되어 있었다:
- 방콕 수도권 주변
- 북부의 **치앙마이(Chiang Mai)**와 치앙라이(Chiang Rai)
- 남부의 나콘시탐마랏(Nakorn Sithammarat), 팟탈룽(Pattalung), 송클라(Songkhla) — 이들은 Livestock Region 8과 9의 경계 지역

농장 규모별로 살펴보면(Fig. 4e, Fig. 4g):

**소규모 농가(smallholders)**는 전국적으로 비교적 고르게 분포하고 있었지만, 다음 지역에서는 밀도가 낮았다:
- 방콕 수도권
- 동부 지역(Livestock Region 2)
- 서부 산림 지역
- 남부 최남단 3개 주
반면, **대규모 집약 농장(intensive large farms)**은 다음과 같은 주요 도시 인근 지역에 집중되어 있었다:
- 방콕 수도권 인근 지역
- 북부의 치앙마이·치앙라이 인근
- 남부의 송클라 인근

이러한 공간 분포는 도시 접근성, 사료 및 인프라 기반, 지리적 제약 요인에 따라 뚜렷하게 구분되는 경향을 보여준다.

2010년 태국의 돼지 생산 현황 표 요약

이 표는 2010년 태국의 돼지 생산을 돼지 유형, 사육 시스템, 그리고 농장 규모별로 구분하여 보여줍니다.

4. 특징 요약

전체 돼지의 약 38%가 대규모 농장(>5000두)에서 사육됨.
농장 수는 소규모(5두 미만)가 가장 많으나, 사육 두수는 대규모 농장이 압도적으로 많음.
상업용 품종은 주로 일괄사육, 육성장, 비육장 시스템으로 운영됨.

*표 하단의 주: 사육 시스템(Farrow-to-finish, Nursery, Finishing)은 상업용 품종 기준임.

이 표는 태국에서 소규모 농장이 많지만, 전체 돼지 생산량은 소수의 대규모 농장에서 집중적으로 이루어지고 있음을 보여줍니다.

그림 4. 2010년 태국 내 돼지 분포의 공간적 분포도

✅ 상단 행 (a~d): 돼지 유형별 밀도 (단위: 두/㎢)

(a) All pigs (전체 돼지)
→ 방콕 수도권 주변과 중부 평야, 북부 일부, 남부 일부 지역에서 돼지 밀도가 매우 높음
(b) Native pigs (토종돼지)
→ 북서부 산악지대와 동북부 고원 등 주로 고립된 농촌 지역에 분포
(c) Breeding pigs (번식돈)
→ 방콕 인근, 북부(치앙마이·치앙라이), 남부(송클라 등) 고밀도 분포
(d) Fattening pigs (비육돈)
→ (c)와 유사한 분포 패턴, 집약 사육 중심 지역에 고밀도 집중

✅ 하단 행 (e~g): 농장 유형별 밀도 (단위: 농장 수/10㎢ 또는 100㎢)

(e) All pig farms (전체 돼지 농장)
→ 전국적으로 분포하되, 방콕 및 남부 접경지는 밀도 낮음
(f) Smallholders (소규모 농가)
→ 전국에 상대적으로 고르게 분포, 특히 북부와 동북부 농촌 지역에 집중
(g) Large-scale farms (대규모 농장)
→ 방콕 수도권, 치앙마이·치앙라이 인근, 남부 송클라 인근 중심으로 고밀도
→ 주요 도시 접근성이 높은 지역에 집중

🎨 범례 해석

색상 구간:
- 크림색: 0–1 (거의 없음)
- 옅은 노랑~주황: 1–20 (저밀도)
- 진한 주황~빨강: 20–100 (중간)
- 진한 빨강~자주색: 100–250 이상 (고밀도)
단위:
- (a–d): 돼지 마릿수 / ㎢
- (e–f): 농장 수 / 10㎢
- (g): 농장 수 / 100㎢

✅ 종합 해석

방콕 수도권 및 도심 접근성이 높은 중부 지역에 집약적 대규모 농장과 비육·번식돈이 밀집
북서부, 동북부 농촌 및 산간 지역에는 토종돼지 및 소규모 농가가 널리 분포
공간 분포는 지리적·경제적 조건에 따라 생산 시스템이 뚜렷하게 구분되는 구조임을 시각적으로 보여줌

분포 모델링 결과

각 범주의 **돼지 부재 지역(absence distribution)**은 서로 유사한 분포 양상을 보였으며(보조 자료 파일 1: 그림 S1 참조), 돼지가 전혀 없는 읍·면·동은 전체 중 소수에 불과했다. 이들 지역은 대부분 인적이 드문 오지이거나, 또는 인구 밀도가 매우 높은 도시 지역이었다. 이에 따라 본문에서는 제로-변형(Zero-altered) 모델의 정량적 분석 결과만 보고하며, 존재/부재 예측용 이항(binomial) 모델 결과는 부록 정보로 제시하였다.

정량형 랜덤 포레스트(Random Forest, RF) 모델에서의 공간 변수 중요도는 표 4에 제시되어 있으며(이항 모델 결과는 보조 파일 1: 표 S1 참고), 그 결과는 다음과 같다:

🧭 예측에 가장 큰 영향을 준 공간 변수(중앙값 기준 중요도 %):

인구 밀도: 66.9% → 가장 중요한 변수
수도(방콕)까지의 이동 시간: 58.7%
고도(elevation): 44.8%
도청 소재지까지의 이동 시간: 37.6%
천수답 농지 비율: 36.8%
관개 농지 비율: 30.5%

📊 예측 정확도 향상:

픽셀 수준에서 예측한 뒤 읍면동 단위로 집계한 결과보다,
처음부터 읍면동 단위의 변수로 예측을 수행한 경우 예측 정확도가 더 높게 나타났다(표 4 참고).

📈 변수-예측값 간 관계 (Fig. 5 설명)

정량 RF 모델에서의 예측값과 공간 변수 간의 관계는 그림 5에 나타나 있다. 주요 내용은 다음과 같다:

✅ 3개 변수에서 모든 양돈 유형에서 일관된 양의 상관관계가 관찰됨:

천수답 농지 비율 (Fig. 5d)
관개 농지 비율 (Fig. 5e)
인구 밀도 (Fig. 5f)

→ 이 세 변수는 돼지 사육 규모나 유형에 관계없이 돼지 분포 예측값과 긍정적 연관성을 보였다.

❗ 반면, 다음 두 변수는 돼지 유형에 따라 상이한 상관관계를 보임:

수도(방콕)까지의 이동 시간 (Fig. 5a)
도청까지의 이동 시간 (Fig. 5b)
**번식돈(breeding pigs)**과 **비육돈(fattening pigs)**은 이들 변수와 음의 상관관계를 보였으며,
**토종돼지(native pigs)**는 양의 상관관계를 보였다.

농장 규모에서도 동일한 패턴이 나타났다:

대규모 농장: 수도 및 도청까지의 이동 시간과 음의 상관관계
소규모 농가: 같은 변수들과 양의 상관관계

🏔 고도(elevation, Fig. 5c):

비육돈과 대규모 농장은 **저지대(low elevation)**와 상관
반면, 소규모 농가, 토종돼지, 번식돈은 고도에 따라 양/음 양면적 상관관계를 나타냄

🔄 이항 모델과의 차이

이항형 존재/부재 모델에서는 이러한 반대방향의 상관관계가 뚜렷하게 나타나지 않았다(보조 자료 파일 1: 그림 S2 참조). 이는 모든 범주에서 존재 확률이 고도와 양의 상관관계를 보이는 등, 분포가 유사했기 때문이다.

📌 요약하면, **정량 모델(Random Forest)**은 돼지 유형 및 농장 규모에 따라 공간 변수와의 관계가 뚜렷하게 달라진다는 점을 효과적으로 포착한 반면, 존재/부재 모델은 그 구분력이 제한적이었다. 이는 향후 정책 수립이나 지역별 농장 입지 분석 시 중요한 시사점을 제공한다.

논의

태국의 돼지 사육두수는 지난 50년 동안 초기 감소세를 보이다가, 1980년대 중반 이후 증가세로 전환되었다. 흥미로운 점은, 전체 돼지 사육자 수는 평균적으로는 비교적 안정적이었지만, 평균값을 중심으로 큰 등락을 반복했다는 것이다. 이러한 현상은 흔히 **‘돼지 사이클(pork cycle)’ 또는 ‘호그 사이클(hog cycle)’**이라고 불리며 [41], 태국에서는 평균 32개월 주기로, 16개월 손실기 → 16개월 이익기의 흐름을 보이는 것으로 알려져 있다.

이 사이클은 주로 경제적 요인과 가축 질병 발생 요인의 상호작용에 의해 발생하며 [41], 시장 가격에 민감하게 반응하는 소규모 농가의 비중이 높다는 것도 원인 중 하나다.
가격이 오르면 소규모 농가들이 일제히 돼지 생산을 시작하고, 출하 시기가 되면 공급이 급증하여 가격이 하락한다.
이후 채산성이 떨어지면서 농가들이 사육을 포기하고, 다시 공급량이 줄어들면서 가격이 다시 상승하는 패턴이 반복된다.

태국의 돼지고기는 대부분 내수 시장 중심이기 때문에, 수출입을 통한 가격 완충작용도 제한적이며,
PRRS 같은 전염병 발생도 가격 불안정을 심화시키는 요인으로 작용한다.
비록 사육자 수는 전체적으로 큰 변동이 없었으나, 농가당 평균 사육 마릿수는 꾸준히 증가하고 있으며, 이는 산업의 집약화가 지속 중임을 보여준다.
장기적으로는 소규모 농가가 점차 축산을 포기하거나 대규모 시스템으로 편입될 가능성이 크다.

공간 분포 측면 분석

대규모 상업농장은 현재 번식돈·비육돈 중심의 상업 품종 분포와 일치하며, 주로 방콕 수도권 등 주요 도시 외곽의 저지대에 위치해 있다.
이들 지역은 인구 밀도는 높고, 이동 시간은 짧으며, 천수답·관개답이 혼재된 지역으로 소비시장 접근성과 사료 공급망 접근성 모두 유리한 입지이다 [52].
이는 과거 방콕에서 60–150km 이내에 위치한 주들이 주요 양돈 중심지였으나, 수요 증가와 교통 인프라 향상에 따라 250km까지 확장된 것과 관련이 있다 [2].
반면, 소규모 농가는 전국적으로 분포하지만, 특히 고지대, 외진 지역, 농촌 지역에 집중되어 있으며, 이는 지방 소비시장 중심 구조와 일치한다.

소규모 농장도 곡물 경작지와의 양의 상관관계를 보이며, 이는 사료 자급이 중요하다는 점에서 양계 산업의 패턴과도 유사하다 [33].
따라서, 도시 접근성이나 **고도(elevation)**에 대해서는 양자 간 상반된 공간적 연관성을 보이는 반면,
인구 밀도나 농업 기반 변수에 대해서는 공통된 양의 상관관계를 보인다는 점에서 구조적으로 상식적인 결과라 할 수 있다.

다만, 본 연구에서 사용한 이동 시간 데이터는 토지피복 등의 변수도 포함되어 있어, 실제 화물 차량 운송 조건과는 다소 차이가 있을 수 있으며,
사육두수 50두를 기준으로 한 농장 분류는 현실의 생산방식이나 투입 수준을 완전히 반영하지는 못한다는 한계도 있다.
하지만 이는 정부의 ‘양돈 우수농장 관리기준(GAP)’ 적용 기준과 일치하며, 정책 연계 측면에서는 실용적이다.

토종돼지와 소규모 농가

토종돼지는 전체 유형 중 99.3%가 소규모 농가에서 사육되고 있으며,
특히 북부 고산지대 소수민족 공동체에서 명절·결혼식 등 전통 의례와 관련하여 중요한 가축으로 여겨진다 [21, 22].
반면, 0.7%는 대규모 상업농장에서도 사육 중인데, 이는 야생돼지 소비 증가 트렌드에 대응한 것으로,
레스토랑 수요에 맞춰 일부 대형 농장이 토종돼지 사육을 확대한 결과이다 [21].

생산 시스템별 현황

전체 태국 양돈 농장은

비육 시스템이 78%,
육성 시스템이 14%,
**일관 사육 시스템이 8%**를 차지하고 있다.

그러나 농가당 평균 사육두수는 일관 사육 시스템이 556두로,
**육성(96두), 비육(88두)**보다 월등히 높다.
이는 전 생산단계를 통합 관리해야 하는 높은 기술 집약형 구조이기 때문이다 [2, 41].

반면, 비육 시스템은 외부에서 자돈을 구매해 사육해야 하므로,
공급 불안정성, 유전적 불확실성, 건강 리스크 등의 위험에 노출되어 있다.

지속가능성 및 정책 제언

대규모와 소규모 양돈 시스템의 공간 분리 구조는
각각에 적합한 지속가능한 발전 모델을 적용할 기회를 제공한다.

🔸 소규모 농가

다품목 유기농 복합농장으로 전환 가능 (가축 + 작물 + 과수 등) [53, 54]
자급적 소비 구조로 시장가격 변동에 대한 완충 효과
돼지 분뇨를 이용한 바이오가스, 유기비료, 작물 잔사 재활용 등 순환형 모델 적용 가능 [55–59]
협동조합 기반 공동 출하 등을 통해 협상력 제고
유기농 식품 수요 증가에 따른 신규 시장 접근 기회 [60]

🔸 대규모 상업농장

AWI(Area-Wide Integration) 개념 도입 가능 [4, 18]
→ 특정 지역을 **전용 양돈 구역(pig zone)**으로 설정하여
→ 사료공장, 도축장, 가공시설 등 통합 배치
→ 바이오시큐리티 강화, 분뇨 관리, 사료 공급, 교통망 최적화 실현

연구 한계 및 방법론 관련 고찰

사육 시스템은 센서스 당시의 농장 보유 돼지 구성에 따라 사후 분류되었으며,
특정 유형의 돼지가 일시적으로 없었던 농장은 오분류 가능성이 있다.
사육두수 50두 기준의 집약도 분류는 실제 생산성이나 투입 수준과 다를 수 있으나,
GAP 정책 기준 및 법적 규제 기준과 부합하며 정책 적용에는 실용적이다.
향후에는 사료, 노동력, 생산량, 품질, 바이오시큐리티 등 세부 지표를 기반으로 한
정밀 시스템 정의 및 국제 비교 분석이 필요하다.

방법론 평가

본 연구는 **랜덤 포레스트(RF)**를 사용했으며,
이는 비선형 관계, 변수 간 복잡한 상호작용, 시각적 해석 가능성에서 우수한 성능을 보였다.
예를 들어, Fig. 5의 변수별 곡선 분석을 통해 대규모 vs 소규모 농장 간 차이점을 상세히 탐색할 수 있었다.
선형 회귀 모델과 달리 RF는 단순한 계수 추정이 아닌, 변수의 상대적 영향도와 복합적 패턴 파악이 용이하다.
다만, **변수 유의성에 대한 정형적 검정(statistical hypothesis testing)**은 제공하지 않으며,
이는 이 연구의 범위를 넘어선 추가 모델 비교(GAM 등)가 필요할 수 있다.
그럼에도 불구하고, 정보 전달력과 구현의 용이성 측면에서 RF는 균형 있는 선택지였으며,
태국 양돈 시스템의 공간적 이해와 정책 방향 제시에 기여할 수 있는 유용한 도구로 평가된다

결론

본 연구는 정밀한 센서스 자료와 공간 모델링 기법을 활용하여, 태국 내 양돈 시스템의 지리적·기능적 특성을 규명하였다. 그 결과, 다음과 같은 특징이 확인되었다:

태국의 양돈 산업은 점차 집약화되고 있으며,
시간이 지남에 따라 농가당 사육두수가 증가하는 경향을 보이고 있다.
대규모 양돈 농장은 수도권 주변에 집중되어 있으며,
이는 수도의 높은 수요를 충족시키기 위한 것으로 보인다.
최근에는 이러한 농장들이 수도에서 점점 멀어진 위치에 설립되는 경향도 나타난다.
이들 대규모 농장은 주로 개량종의 번식돈과 비육돈의 분포와 일치한다.
반면, 소규모 농가는 보다 농촌 지역에 넓게 분포하고 있으며,
도청 소재지 주변에 밀집된 양상을 보인다.

이러한 공간 분포는 과거의 계획적인 정책 개입 없이 자연스럽게 형성된 결과이며,
환경이나 보건적 측면에서 반드시 최적화된 구조는 아닐 수 있다.

따라서, 현재도 계속 확장되고 있는 양돈 산업의 향후 발전을 위해서는
각 생산 시스템의 특성과 파급 효과(보건, 환경, 경제)를 반영한 공간 기반의 계획적 접근이 필요하다.

예를 들어, 다음과 같은 방안이 유효할 수 있다:

**소규모 농가의 지속가능한 집약화(sustainable intensification)**를 유도하여,
지역 환경에 미치는 부정적 영향을 최소화하고
AWI(Area-Wide Integration) 모델을 적용하여,
가장 집약적인 대규모 생산은 지정된 지역에 한정하여 관리

이러한 지리적 지정은, 환경·보건·경제적 공간 변수들을 종합적으로 반영하는
다기준 의사결정 분석(Multi-Criteria Decision Analysis) 도구를 통해
향후 후속 연구에서 보다 구체적으로 정의될 수 있을 것이다.

참고문헌

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- 라오스에서의 고병원성 PRRS 바이러스 출현 및 병원성 연구.
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