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< 구두-D-11 > 목재 식별 및 성분 함량 예측을 위한 근적외선 분광분석법
박세영 ( Se-yeong Park ),김종화 ( Jong-hwa Kim ),연승헌 ( Seungheon Yeon ),양상윤 ( Sang-yun Yang ),권오경 ( Ohkyung Kwon ),여환명 ( Hwanmyeong Yeo ),최인규 ( In-gyu Choi ) 한국목재공학회 2019 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2019 No.1
본 연구에서는 근적외선 분광분석법을 이용한 외산 및 국산 주요 침엽수종의 식별 및 화학성분 예측에 대한 연구를 수행하였다. 국산 주요 수종으로는 낙엽송, 삼나무, 편백, 소나무, 잣나무를, 외산 수종으로 는 더글라스 퍼, 라디에타 파인, 일본 삼나무를 본 연구를 위한 공시재료로 사용하였다. 각 수종별 250 개체의 톱밥을 제조하였으며, 이를 0.5 mm 크기로 분말화 하여 Unity Scientific사의 SpectraStar 2600XL을 이용하여 근적외선 스펙트럼을 측정하였다(총 1,250개). 화학성분 예측 모델 개발을 위하여 ‘Mahalanobis distance’ 이론에 근거하여 각 수종별 대표 시료를 선별한 후, 이에 대한 리그닌 및 추출물 함량 분석을 수행하였다. 부분최소자승법(partial least square)을 통한 화학성분 회귀모델은 Ucal ver 3.0(Unity Scientific, US)의 통계분석 프로그램을 이용하여 개발하였으며, 수학적 전처리로는 standard normal variate, detrend 및 forward gap 1<sup>st</sup> derivative(gap size=8, smoothing=8)가 적용되었다. 예측 모델의 신뢰도는 검량(calibration)과 교차검증(cross-validation)으로 각각 평가하였다. 각 수종에 대한 추출물 및 리그닌 함량 예측 모델의 결정계수 R<sup>2</sup>는 국산 5수종의 경우 0.9899 및 0.9864로 나타났으며, 외산 3수종의 경우 0.9631 및 0.9701로의 상당히 우수한 신뢰도를 얻을 수 있었다. 한편, 외산 및 국산 8수종의 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 결과, 실제 삼나무/편백/일본삼나무 1군, 소나무/잣나무/라디에타 파인 2군, 낙엽송/더글라스 퍼 3군으로 비교적 구분이 잘 이루어지는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 통해 국내 유통 주요 침엽수종의 화학성분 함량 예측과 더불어 유사 수종간의 식별이 가능한 분광분석법을 활엽수종에도 확대하여 적용할 계획이다.
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