A system for modeling the nutrient requirement of Hanwoo.
한우와 관련된 데이터 분석을 위한 패키지입니다. 한국가축사양표준에 따른 모델 정보를 제공합니다. 또한 공공데이터 API로 제공하는 한우의 기본정보, 도체정보 및 KPN 씨수소 등 다양한 정보를 R로 importing 해올 수 있는 함수를 제공합다.
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("adatalab/hanwoo")library(hanwoo)체중(bw; body weight)과 일당증체(dg; daily gain)에 따른 한우의 영양소 요구량을 데이터프레임 형식으로 제공합니다.
req_steer(bw = 150, dg = 0.8) # 거세우의 영양소 요구량
#> # A tibble: 1 × 12
#> sex BW_kg ADG_kg CP_g TDN_kg DE_Mcal ME_Mcal NEg_Mcal Ca_g P_g vitA_10…¹
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 steer 150 0.8 532. 2.57 11.3 9.28 1.83 25.9 11.8 6.36
#> # … with 1 more variable: vitD_1000IU <dbl>, and abbreviated variable name
#> # ¹vitA_1000IU
req_bull(bw = 200, dg = 1.0) # 거세하지 않은 숫소의 영양소 요구량
#> # A tibble: 1 × 10
#> sex BW_kg ADG_kg CP_g ME_Mcal NEg_Mcal Ca_g P_g vitA_1000IU vitD_1000IU
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 bull 200 1 654. 11.7 2.28 32.2 15.0 8.48 1.2여러 구간의 요구량을 한번에 importing 해야 할 경우 다음과 같이 응용할 수 있습니다.
library(purrr)
library(dplyr)
df <- data.frame(
month = 6:15,
체중 = c(160, 184, 208, 233, 258, 284, 310, 337, 366, 395),
일당증체 = c(0.8, 0.8, 0.8, 0.9, 0.9, 0.9, 0.9, 1, 1, 1)
)
req <- map2(df$체중, df$일당증체, req_steer)
req %>%
map_df(as_tibble)
#> # A tibble: 10 × 12
#> sex BW_kg ADG_kg CP_g TDN_kg DE_Mcal ME_Mcal NEg_Mcal Ca_g P_g vitA_1…¹
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 steer 160 0.8 540. 2.69 11.9 9.74 1.92 25.9 12.1 6.78
#> 2 steer 184 0.8 558. 2.99 13.2 10.8 2.13 26.0 12.6 7.80
#> 3 steer 208 0.8 575. 3.28 14.5 11.9 2.34 26.0 13.2 8.82
#> 4 steer 233 0.9 625. 3.74 16.5 13.5 2.86 28.4 14.5 9.88
#> 5 steer 258 0.9 640. 4.03 17.8 14.6 3.09 28.4 15.1 10.9
#> 6 steer 284 0.9 655. 4.33 19.1 15.7 3.32 28.4 15.7 12.0
#> 7 steer 310 0.9 670. 4.63 20.4 16.7 3.54 28.3 16.3 13.1
#> 8 steer 337 1 712. 5.14 22.7 18.6 4.19 30.3 17.5 14.3
#> 9 steer 366 1 726. 5.47 24.1 19.8 4.46 30.2 18.2 15.5
#> 10 steer 395 1 739. 5.79 25.6 21.0 4.72 30.0 18.8 16.7
#> # … with 1 more variable: vitD_1000IU <dbl>, and abbreviated variable name
#> # ¹vitA_1000IU거세우의 개월령(month), 체고(height), 체장(length) 및 흉위(chest)
길이(cm)를 이용해 체중(kg)을 예측하는 모델입니다. stats::predict
함수를 이용하여 라이브러리에 내장 모델을 사용할 수 있습니다.
predict(
steer_h,
data.frame(height = 100:140)
)
#> 1 2 3 4 5 6 7 8
#> 120.9779 135.5122 150.0465 164.5808 179.1152 193.6495 208.1838 222.7181
#> 9 10 11 12 13 14 15 16
#> 237.2524 251.7867 266.3210 280.8554 295.3897 309.9240 324.4583 338.9926
#> 17 18 19 20 21 22 23 24
#> 353.5269 368.0612 382.5956 397.1299 411.6642 426.1985 440.7328 455.2671
#> 25 26 27 28 29 30 31 32
#> 469.8014 484.3358 498.8701 513.4044 527.9387 542.4730 557.0073 571.5416
#> 33 34 35 36 37 38 39 40
#> 586.0760 600.6103 615.1446 629.6789 644.2132 658.7475 673.2818 687.8162
#> 41
#> 702.3505
predict(
steer_c,
data.frame(chest = 125:230)
)
#> 1 2 3 4 5 6 7 8
#> 122.4100 127.9419 133.4738 139.0057 144.5375 150.0694 155.6013 161.1332
#> 9 10 11 12 13 14 15 16
#> 166.6651 172.1970 177.7289 183.2608 188.7927 194.3246 199.8565 205.3884
#> 17 18 19 20 21 22 23 24
#> 210.9203 216.4522 221.9841 227.5160 233.0479 238.5798 244.1117 249.6436
#> 25 26 27 28 29 30 31 32
#> 255.1755 260.7073 266.2392 271.7711 277.3030 282.8349 288.3668 293.8987
#> 33 34 35 36 37 38 39 40
#> 299.4306 304.9625 310.4944 316.0263 321.5582 327.0901 332.6220 338.1539
#> 41 42 43 44 45 46 47 48
#> 343.6858 349.2177 354.7496 360.2815 365.8134 371.3453 376.8771 382.4090
#> 49 50 51 52 53 54 55 56
#> 387.9409 393.4728 399.0047 404.5366 410.0685 415.6004 421.1323 426.6642
#> 57 58 59 60 61 62 63 64
#> 432.1961 437.7280 443.2599 448.7918 454.3237 459.8556 465.3875 470.9194
#> 65 66 67 68 69 70 71 72
#> 476.4513 481.9832 487.5151 493.0470 498.5788 504.1107 509.6426 515.1745
#> 73 74 75 76 77 78 79 80
#> 520.7064 526.2383 531.7702 537.3021 542.8340 548.3659 553.8978 559.4297
#> 81 82 83 84 85 86 87 88
#> 564.9616 570.4935 576.0254 581.5573 587.0892 592.6211 598.1530 603.6849
#> 89 90 91 92 93 94 95 96
#> 609.2168 614.7486 620.2805 625.8124 631.3443 636.8762 642.4081 647.9400
#> 97 98 99 100 101 102 103 104
#> 653.4719 659.0038 664.5357 670.0676 675.5995 681.1314 686.6633 692.1952
#> 105 106
#> 697.7271 703.2590
predict(
steer_m,
data.frame(month = 10:30)
)
#> 1 2 3 4 5 6 7 8
#> 253.8400 278.8345 303.8290 328.8235 353.8180 378.8125 403.8070 428.8015
#> 9 10 11 12 13 14 15 16
#> 453.7960 478.7905 503.7850 528.7795 553.7740 578.7685 603.7631 628.7576
#> 17 18 19 20 21
#> 653.7521 678.7466 703.7411 728.7356 753.7301본 함수들을 사용하기 위해서는 먼저 공공데이터포털에서 회원가입 및 목적에 따라 1) 축산물등급판정정보 2) 축산물통합이력정보 3) 축산물경락가격정보 및 4) 축산물등급판정확인서발급정보에 대한 각각의 계정신청 및 API key를 발급받아야합니다. 발급받은 api key 는 key_encoding 및 key_decoding에 지정해 줍니다. 발급 후 승인까지 수 시간이 소요될 수 있습니다.
특정 한우 개체번호를 입력하여 정보를 리스트 형태로 가져올 수 있습니다.
hanwoo_info(cattle = "002083191603", key_encoding = "your_encoded_api_key", key_decoding = "your_decoded_api_key")
hanwoo_info(cattle = "002083191603", key_encoding = "your_encoded_api_key", key_decoding = "your_decoded_api_key")여러마리의 데이터를 importing 해야 할 경우 다음과 같이 응용할 수 있습니다.
code <- c("002070021011", "002065029272", "002062250044", "002063227367", "002066994812", "002067050894", "002064505530", "002070394423", "002064488463", "002064501114", "002121614931")
get_hanwoo <- function(x) {
return(
tryCatch(hanwoo_info(x, key_encoding, key_decoding)$quality_info,
error = function(e) NULL
)
)
}
library(purrr)
library(pbapply)
multiple_result <- purrr::map(code, get_hanwoo)
# OR (for display a progress bar)
multiple_result <- pbapply::pblapply(code, get_hanwoo)
multiple_result %>% map_df(as_tibble)KPN 한우 씨수소의 유전정보를 importing 할 수 있습니다. API key를 요구하지 않습니다. 보증 및 후보씨수소 목록은 농협경제지주 한우개량사업소에서 확인하실 수 있습니다. 한우보증씨수소의 경우 1년에 2회 육종가 평가를 하기 때문에 같은 개체라도 평가 시기에 따라 육종가 다를 수 있습니다.
hanwoo_bull(KPN = 1080, type = "list")
hanwoo_bull(KPN = 950, type = "selected")여러 KPN 데이터를 importing 해야 할 경우 다음과 같이 응용할 수 있습니다.
kpn <- 600:1100
get_bull <- function(x) {
return(
tryCatch(hanwoo_bull(x, type = "selected"),
error = function(e) NULL
)
)
}
result <- map(kpn, get_bull)
result %>% map_df(as_tibble)한우와 관련된 시세를 조회할 수 있습니다. 데이터는 축산물품질평가원 축산유통정보에서 제공되는 데이터를 기반으로 자체 DB에서 관리되며 1주일에 한번 업데이트 됩니다. Google OAuth access credentials 인증이 필요합니다.
stock <- hanwoo_stock()
#> Data from ekapepia.com; Last updated: 2022-09-28 by Antller Inc.head(stock)
#> # A tibble: 6 × 12
#> date 명절 암송…¹ 숫송…² 농가…³ 지육_…⁴ 지육_…⁵ 도매_…⁶ 소비…⁷ year
#> <date> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2022-09-28 <NA> 2861000 4209000 6898000 19257 18507 73757 101640 2022
#> 2 2022-09-27 <NA> 2861000 4209000 7207000 20121 19246 NA 101580 2022
#> 3 2022-09-26 <NA> 2851000 4222000 5129000 14320 17678 77377 101610 2022
#> 4 2022-09-23 <NA> 2835000 4226000 6896000 19252 19279 77377 101550 2022
#> 5 2022-09-22 <NA> 2835000 4226000 7182000 20050 19572 74400 99930 2022
#> 6 2022-09-21 <NA> 2847000 4237000 7225000 20170 19595 76045 99810 2022
#> # … with 2 more variables: week <dbl>, wday <ord>, and abbreviated variable
#> # names ¹암송아지, ²숫송아지, ³농가수취가격_600kg, ⁴지육_평균, ⁵지육_1등급,
#> # ⁶도매_등심1등급, ⁷소비자_등심1등급주요 도축장 별로 한육우의 낙찰가를 조회할 수 있습니다. 공공데이터에포탈에서는 최근 1주간의 데이터만 제공됩니다.
hanwoo_price(date = "", type = "df", key_encoding)
hanwoo_price(date = "2020-11-10", type = "list", key_encoding)개체번호 기반 축산물이력제 또는 종축개량협회 링크와 연결되는 QR코드 이미지를 생성합니다.
hanwoo_qrcode(cattle = "002095123103", site = "mtrace")
농촌진흥청에서 제공하는 한우 씨수소(Korean Proven Bull) 의 유전능력평가결과 dataset입니다.
tail(hanwoo_kpn)
#> # A tibble: 6 × 141
#> kpn 등록번호 근교계수 아비 조부 외조부 x12개…¹ x12개…² 도체…³ 도체중…⁴
#> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 KPN1668 231810911 0.0291 KPN12… KPN1… KPN950 50.4 0.67 58.9 0.57
#> 2 KPN1669 231758921 0.0118 KPN13… KPN9… KPN10… 48.1 0.64 60.3 0.55
#> 3 KPN1670 231703218 0.0185 KPN14… KPN1… KPN12… 55.2 0.64 77.3 0.54
#> 4 KPN1671 231703202 0.0071 KPN12… KPN1… KPN872 55.3 0.66 62.2 0.57
#> 5 KPN1672 231822768 0.0202 KPN14… KPN1… KPN685 69.2 0.64 77.5 0.55
#> 6 KPN1673 231830164 0.0146 <NA> <NA> <NA> 35.1 0.58 35.6 0.42
#> # … with 131 more variables: 등심단면적육종가 <dbl>, 등심단면적정확도 <dbl>,
#> # 등지방두께육종가 <dbl>, 등지방두께정확도 <dbl>, 근내지방도육종가 <dbl>,
#> # 근내지방도정확도 <dbl>, x12개월체중표준화육종가 <dbl>,
#> # 도체중표준화육종가 <dbl>, 등심단면적표준화육종가 <dbl>,
#> # 등지방두께표준화육종가 <dbl>, 근내지방도표준화육종가 <dbl>,
#> # x12개월체고육종가 <dbl>, x12개월체고정확도 <dbl>,
#> # x12개월십자부고육종가 <dbl>, x12개월십자부고정확도 <dbl>, …한우를 대상으로 건국대학교에서 수행한 연구(Na, 2017)의 월령별 체중 raw dataset입니다.
weight_ku1
#> # A tibble: 96 × 4
#> level animal month weight
#> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 0 9171 8 192
#> 2 0 1106 8.1 205
#> 3 0 5694 7.6 171
#> 4 0 4286 8 200
#> 5 1.5 7254 7.6 202.
#> 6 1.5 6103 7.8 217
#> 7 1.5 9118 7.8 179
#> 8 1.5 6393 7.6 164.
#> 9 3 2186 8.3 178
#> 10 3 9407 7.6 211
#> # … with 86 more rows
weight_ku2
#> # A tibble: 780 × 4
#> treat animal month weight
#> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 1 4603 8.13 306
#> 2 1 3831 8.33 281
#> 3 1 7778 6.07 280
#> 4 1 4260 8.33 264
#> 5 1 7502 6.46 258
#> 6 1 3423 8.07 246
#> 7 1 4609 7.93 238
#> 8 1 7940 6.69 233
#> 9 1 7503 6.49 232
#> 10 1 7002 6.95 222
#> # … with 770 more rows한우사양표준에서 제공하는 3단계/4단계 사양 프로그램표 dataset입니다.
program_nias
#> # A tibble: 24 × 10
#> stage3 stage4 month weight adg feed.…¹ max.git max.m…² max.w…³ max.i…⁴
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 growing growi… 6 160 0.8 6.5 1 0 0 0
#> 2 growing growi… 7 184 0.8 7.5 1 0 0 0
#> 3 growing growi… 8 208 0.83 8.5 1 0 0 0
#> 4 growing growi… 9 233 0.85 9.5 1 0 0 0
#> 5 growing growi… 10 258 0.85 10 1 0 0 0
#> 6 growing growi… 11 284 0.87 11 1 0 0 0
#> 7 growing early… 12 310 0.9 12 1 1 0 0
#> 8 growing early… 13 337 0.95 13 0 1 0 0
#> 9 early-fatt… early… 14 366 0.97 14 0 1 0 0
#> 10 early-fatt… early… 15 395 1 15 0 1 1 0
#> # … with 14 more rows, and abbreviated variable names ¹feed.intake,
#> # ²max.muscle, ³max.weight, ⁴max.int.fat
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issue.
For personal communication related to hanwoo, please contact Youngjun
Na ([email protected]).