딥러닝 기반 수종식별체계 데이터셋 확보를 위한 상용 목재제품의 수종식별 = Species Identification of Commercial Wood Products for Securing the Dataset of Deep-Learning Based Species Identification System
저자
김종호 ( Jongho Kim ) ; 비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ) ; 양고운 ( Goun Yang ) ; 프라세티아데니 ( Prasetia Denni ) ; 이승환 ( Seunghwan Lee ) ; 김남훈 ( Namhun Kim )
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학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-KDC
500
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
31-31(1쪽)
제공처
딥러닝 기반 수종식별체계의 신경망 학습용 데이터셋 구축을 위해 국내 건자재 소매상에서 유통되는 목질 재료들을 구매, 활용하는 과정에서 업체측에서 제공한 상명(Commercial name) 외에 수종에 대한 정확한 정보가 필요하여 해부학적 특징을 바탕으로 각 수종을 식별하였다. 공시재료로는 소매상에서 구매한 스프러스 각재(에스토니아산), 삼나무 집성판재(중국산), 히노끼 집성판재(일본산), 미송 집성판재(미국산) 및 소송 각재(러시아산) 등 5종을 이용하였다. 각 수종별 일반 특성과 3단면에서 나타나는 주요 특징들을 IAWA의 침엽수재 식별용 현미경적 특징 리스트에 의거하여 분류한 결과, 스프러스 각재는 IAWA Feature 2, 40, 43, 44, 79, 86, 92, 99, 103, 107, 109, 110 등이 관찰되어 Norway spruce(Picea abies)로, 삼나무 집성판재는 IAWA Feature 4, 40, 42, 44, 72, 74, 80, 85, 94, 98, 103, 107 등이 관찰되어 Sugi(Cryptomeria japonica)로, 히노끼 집성판재는 IAWA Feature 4, 40, 43, 44, 72, 74, 80, 85, 93, 98, 103, 107 등이 관찰되어 Hinoki cypress(Chamaecyparis obtusa)로 상명과 동일하게 분류되었다. 반면, 미송 집성판재는 Douglas fir로 예상하였으나, IAWA Feature 19, 40, 43, 44, 79, 82, 85, 91, 99, 103, 107, 109, 110 등이 관찰되어 Radiata pine(Pinus radiata)으로, 소송 각재는 Scotch pine로 예상하였으나, IAWA Feature 4, 40, 42, 44, 79, 86, 92, 99, 103, 107, 109, 110 등이 관찰되어 카타야속 수종인 Cathaya argyrophylla로 분류되었다. 해부학적 특징을 통해 수종을 분류한 결과, 상명과 일반명이 일치하는 수종도 있으나, 일부 수종은 상명과 상이하여 통관 및 유통 과정에서 보다 정확한 정보가 최종 사용자에게 전달되어야 할 것으로 판단한다.
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