리그닌 유래 하이드로차의 근적외선 분광학적 특징 중요도 측정 = Feature Importance Measures for NIR Spectra of Lignin-Derived Hydrochars
저자
황성욱 ( Sung-wook Hwang ) ; 이태경 ( Taekyeong Lee ) ; 정현우 ( Hyunwoo Chung ) ; 김현빈 ( Hyunbin Kim ) ; 김정규 ( Jungkyu Kim ) ; 김종찬 ( Jong-chan Kim ) ; 곽효원 ( Hyo Won Kwak ) ; 최인규 ( In-gyu Choi ) ; 여환명 ( Hwanmyeong Yeo )
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발행연도
2021
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-자료형태
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60-60(1쪽)
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수열 처리에 의해 생성된 리그닌 하이드로차(hydrochar)의 탄화 특성 예측에서 근적외선 분광학적 특징 중요도 분석을 위해 스펙트럼 데이터에 대한 순열 중요도(permutation importance)를 조사하였다. 탄화 특성 예측을 위해 랜덤 포레스트(random forest) 회귀 모델이 구축되었다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 예측 과정에서 사용된 변수들의 중요도를 평가할 수 있는 정보를 제공하기 때문에 생물학적 재료의 연구에서 유용하다. 중요도 측정 기법에는 평균 불순도 감소(mean decrease impurity, MDI)와 평균 정확도 감소(mean decrease accuracy, MDA)가 있는데 본 연구에서는 MDA 기법인 순열 중요도를 이용하였다. 랜덤 포레스트 회귀 모델의 C(wt %), O/C, H/C 예측에 대한 R<sup>2</sup> 값은 0.975, 0.977, 0.985로 부분 최소 제곱(partial least squares) 및 랜덤 포레스트의 기반 모델인 결정 트리(decision tree) 회귀 모델보다 예측 성능이 높았다. 순열 중요도 분석 결과 1250-2300nm의 스펙트럼 영역 중 CH 2차 결합대 영역(1300-1700nm)과 CH 1차 결합대 영역(2000-2300nm)의 중요도가 상대적으로 높았으며, NH 및 OH 1차 배음대인 1700-2000nm 영역의 중요도는 낮았다. 중요도가 높은 두 영역에는 phenolic groups, aromatic groups, 리그닌이 할당되어 있어 수열 처리된 리그닌의 탄화 특성에 대한 중요 정보가 존재하는 것으로 판단되었으며 중요도가 낮은 영역에는 수분 피크가 존재하였다. 높은 중요도의 스펙트럼 영역들 (1300-1700nm, 2000-2300nm)만 선택적으로 학습하여 수립된 모델은 전체 영역(1250-2300 nm)을 학습한 모델보다 C(wt %), O/C, H/C 예측에 대해 높은 성능을 달성함으로써 산출된 특징 중요도에 대한 정당성이 확보되었다.
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