보고서 정보
주관연구기관 |
서울대학교 Seoul National University |
연구책임자 |
임상준
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2017-11 |
과제시작연도 |
2016 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 |
TRKO201800002769 |
과제고유번호 |
1345256370 |
사업명 |
이공학개인기초연구지원 |
DB 구축일자 |
2018-04-14
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DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201800002769 |
초록
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낙엽층 내의 수분은 산림내 물의 순환, 산불의 발화, 낙엽의 부후 등 산림생태계 기능유지 등에 중요한 역할을 한다. 낙엽 수분함량은 직접적인 현장계측이 어렵고, 산림환경, 기상환경 등에 따라 시공간적 변화가 많기 때문에 수치적으로 해석하는 것도 어렵다. 이 연구의 목표는 근적외선 스펙트럼을 활용하여 낙엽의 수분함량을 검출할 수 있는 비접촉 계측기술을 개발하는 것이다. 이를 위하여 1) 낙엽의 근적외선 스펙트럼을 얻을 수 있는 분광장치를 개발하고, 2) 침엽수와 활엽수의 낙엽층에 대한 근적외선 스펙트럼 비교를 통해 낙엽의 특성에 따른
낙엽층 내의 수분은 산림내 물의 순환, 산불의 발화, 낙엽의 부후 등 산림생태계 기능유지 등에 중요한 역할을 한다. 낙엽 수분함량은 직접적인 현장계측이 어렵고, 산림환경, 기상환경 등에 따라 시공간적 변화가 많기 때문에 수치적으로 해석하는 것도 어렵다. 이 연구의 목표는 근적외선 스펙트럼을 활용하여 낙엽의 수분함량을 검출할 수 있는 비접촉 계측기술을 개발하는 것이다. 이를 위하여 1) 낙엽의 근적외선 스펙트럼을 얻을 수 있는 분광장치를 개발하고, 2) 침엽수와 활엽수의 낙엽층에 대한 근적외선 스펙트럼 비교를 통해 낙엽의 특성에 따른 반응을 살펴보며, 3) 최종적으로 근적외선 분광분석법을 적용하여 주요 산림수종별 낙엽의 수분함량 검출검량식을 개발하고 검증하였다.
낙엽시료는 당해연도 낙엽을 대상으로 활엽수 5수종 (굴참나무, 신갈나무, 상수리나무, 밤나무, 팥배나무), 침엽수 5수종 (낙엽송, 소나무, 전나무, 잣나무, 리기다소나무)에서 채취하였다. 채취한 활엽수 낙엽시료는 엽면적 (Li-COR사 LI-3000C 이용), 비엽면적(SLA)를 측정하고, 침엽수 낙엽은 길이와 두께를 측정하여 엽면적을 산정하였다. 낙엽의 화학적 특성을 분석하기 위하여 Hollocellulose, Lignin, Ash 등의 성분을 추출하여 비교하였다. 낙엽별로 차이는 있으나 Hollocellulose 50-55%, Lignin 20-30%, Ash 2-3%를 차지하였다. 또한, 일부 낙엽시료에 대해서는 고배율 현미경 사진촬영을 통해 세포벽의 구조와 공극 등에 대해 분석하였다.
1차년도에 개발한 근적외선 분광기는 CDI-NIR128(Control Development Inc. USA)을 이용하고, 광원으로는 할로겐램프(LS-1, Ocean optics, USA)를 사용하였다. 2차년도에는 1차년도에 개발한 분광기를 소형화하여 휴대용으로 개발하였으며, 가시광선 대역 분광장치를 새로 개발하였다. 분광기의 파장대역은 400~1000nm의 범위를 가진다. 낙엽시료는 실험실에서 일정한 수분조건을 유지하도록 통제한 상태에서 반사 스펙트럼을 획득하였다.
획득한 반사 스펙트럼의 노이즈 등을 제거하기 위하여 정규화 방법(max, mean, range), 다분산보정(Multiplicative Scatter Correction), 표준정규변량보정(Standard Normal Variate), Savitzky-Golay 필터링 (smoothing, 1st- and 2nd-derivative)을 각각 적용하였다. 자료분석은 부분최소자승법(Partial Least Square Regression, PLSR)을 적용하였으며, Matlab을 활용하였다. 전처리 적용 결과, 최대화 정규화법의 처리 효율이 가장 높게 나타났다.
다양한 수분함량에 대한 낙엽시료의 검출검량식을 PLSR을 이용하여 개발하였다. PLSR 모델에서는 회귀분석 중 생성되는 latent variable의 개수를 최적으로 결정하는 것이 중요하다. latent variable의 개수가 과도하면 과적합화(overfitting)가 발생하여 검증 시 정확도가 떨어지며, 적은 경우에는 전체 스펙트럼 데이터를 충분히 포함하지 못하게 된다. 따라서 Cross-validation을 통해 최적의 latent variable을 결정하였다. 활엽수 5종은 60개 낙엽시료 중 40개를 모델보정에 사용하였고, 20개를 모델 검증에 사용하였으며, 침엽수 5종은 50개 낙엽시료 중 30개를 보정에 사용하였고, 20개를 검증에 사용하였다.
한편, PLSR 모델 개발에 이용되는 자료 수 (wavelength 수)의 선정이 중요하다. PLSR 모델의 결정에는 904~1707nm (804)의 전체 스펙트럼이 이용되었으며 wavelength의 수가 많아 자료처리에 많은 비용이 소요된다. 이 연구에는 최적 wavelength 선정을 위해 peak of beta coefficients, variable importance in projection, bootstraps of beta coefficients, interval PLS 등 4가지 방법을 적용하여 최적의 스펙트럼구간을 선정하였다. Peak of beta coefficients는 63개의 wavelength를 선정하였으며, variable importance in projection은 40~316개, bootstraps of beta coefficients는 35~305개, interval PLS는 150개의 wavelength를 각각 선정하였다. PLSR 모델 평가 결과, peak of beta coefficients의 적용성이 가장 높게 나타났다.
( 출처 : Ⅰ. 연구결과 요약문 3p )
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 목차 ... 2
- Ⅰ. 연구결과 요약문 ... 3
- Ⅱ. 연구내용 및 결과 ... 4
- 1. 연구과제의 개요 ... 4
- 2. 국내외 기술개발 현황 ... 4
- 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 5
- 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 6
- 5. 연구결과의 활용계획 ... 6
- 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 6
- Ⅲ. 연구성과 ... 7
- 끝페이지 ... 8
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