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김종호 ( Jong-ho Kim ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),데니프라세티아 ( Denni Prasetia ),알빈무함마드사베로 ( Alvin Muhammad Savero ),김남훈 ( Nam-hun Kim ) 한국목재공학회 2022 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.2
본 연구에서는 인공신경망을 활용하여 수종간 분류 가능성을 검증하고, 수종의 분류 과정에서 작용하는 영향 인자를 분석하기 위해 기존 합성곱신경망(CNN) 모델을 개선한 모델을 이용, 수종분류 정확도에 영향을 미치는 인자를 분석하였다. 본 연구에서 검증한 인공신경망 모델은 최종적으로 95% 이상의 높은 분류정확도를 나타내어 인공신경망을 활용하는 딥러닝 기술을 통해 목재의 수종 분류, 나아가 수종 식별을 매우 높은 정확도로 수행 가능한 것으로 검증되었다. 학습횟수의 증가에 따라 데이터의 손실률은 감소하고 분류 정확도는 증가하는 경향이 나타났으며, 전체부위 및 만재부에서 확보한 데이터셋을 활용할 경우 손실률과 분류 정확도에 영향이 있었으나, 전체부위 데이터셋은 성능 하락이, 만재부 데이터셋은 성능이 향상되는 경향이 나타났으며, 데이터셋의 증폭여부는 손실률 및 분류 정확도에 영향은 있었으나 그 영향의 정도가 크지 않았다.
양고운 ( Goun Yang ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),김종호 ( Jongho Kim ),알빈무함마드사베로 ( Alvin Muhammad Savero ),데니프라세티아 ( Denni Prasetia ),김남훈 ( Namhun Kim ) 한국목재공학회 2022 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.1
전통적으로 대금 제작용 재료로 사용되어온 쌍골죽의 특성을 이해하기 위하여 해부학적 특성을 조사하였다. 공시재료는 국립국악원에서 제공받은 왕대(Phyllostachys bambusoides) 수종인 쌍골죽 및 비교를 위해 쌍골죽과 골의 유무로 분류하는 민죽을 활용하였으며, 공시재료의 간(幹)과 뿌리의 내측부와 외측부로 나누어 비교하였다. 해부학적 특성을 광학현미경(Nikon ECLIPSE, E600)으로 관찰 후 분석프로그램(IMT I-Solution lite)을 이용하여 정량 분석을 수행하였다. 또한 X선 회절법에 의해 셀룰로오스 결정특성을 분석하였다. 수간부의 섬유길이는 쌍골죽 내측부 1,987㎛, 외측부 2,220㎛, 민죽 내측부 2,323㎛, 외측부 2,253㎛로 민죽이 더 긴 것으로 나타난 반면, 뿌리부의 섬유길이는 쌍골죽 내측부 1,190㎛, 외측부 1,246㎛, 민죽 내측부 894.1㎛, 외측부 958㎛로 쌍골죽이 더 길었다. 유관속 형태는 Grosser와 Liese(1971)의 방법에 따라 두 수종 모두 유관속 Ⅰ형으로 분류되었으며, 유관속의 배열은 민죽이 쌍골죽보다 더 규칙적이었다. 방사단면 및 접선단면 관찰 시 내측부보다 외측부에서 유관속초 영역이 더 넓었다. 정량적 분석 결과, 4mm<sup>2</sup>당 유관속의 수는 쌍골죽 8.6개, 민죽 16.3개로 민죽이 더 조밀하게 분포하였다. 도관 직경은 쌍골죽 123.6㎛, 민죽 73.8㎛로 쌍골죽이 더 큰 것으로 나타난 반면, 방사단면에서 유세포 높이는 쌍골죽 100.0㎛, 민죽 115.9㎛, 접선단면에서 쌍골죽 89.0㎛, 민죽 95.4㎛로 쌍골죽보다 민죽이 더 높았다. 또한 방사단면에서 유세포의 직경은 쌍골죽 47.2㎛, 민죽 41.1㎛, 접선단면에서 쌍골죽 47.1㎛, 민죽 38.2㎛로 쌍골죽이 민죽 대비 더 높았다. 수간부의 상대결정화도는 쌍골죽 내측부 62.2%, 외측부 72.5%, 민죽 내측부 49.1%, 외측부 58.2%로 쌍골죽이 민죽보다 높았으며, 뿌리부는 쌍골죽 내측부 50.1%, 외측부 51.8%, 민죽 내측부 49.1%, 외측부 58.2%로 두 수종 모두 내측부에 비해 외측부가 더 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 쌍골죽의 재질판단 지표로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.