국산 갈대청의 재질특성

양고운 ( Goun Yang ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),고은지 ( Eun-ji Ko ),이승환 ( Seung-hwan Lee ),김남훈 ( Nam-hun Kim ) 한국목재공학회 2024 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2024 No.1

대나무재 및 목재의 저온탄화 특성

양고운 ( Goun Yang ),김종호 ( Jongho Kim ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),인탄파자르수리 ( Intan Fajar Suri ),프라세티아데니 ( Denni Prasetia ),김남훈 ( Namhun Kim ) 한국목재공학회 2021 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.1

본 연구는 대나무재 및 목재의 저온탄화과정 중 열분해 특성을 구명하기 위하여 수행하였다. 공시재료는 인도네시아산 Giant bamboo(Dendrocalamus giganteus), Kuning bamboo(Bambusa vulgaris), Betung bamboo(Dendrocalamus asper), Tali bamboo(Gigantochloa apus), 국내에서 자생하는 Moso bamboo (Phyllostachys pubescens), 소나무(Pinus densiflora) 및 굴참나무(Quercus variabilis)를 사용하였다. 시료의 크기는 10mm(R)X10mm(T)X20mm(L)로서 고온전기탄화로(Supertherm, HT 16/16, Germany)를 이용하여200℃, 240℃, 280℃, 320℃에서 탄화하였다. 각 탄화시료는 60mesh 목분으로 제작하여 발열량 및 공업분석을 실시하였다. 거시적 구조, 중량감소율, 발열량, pH, 셀룰로오스의 결정특성을 조사하였고 함수율, 회분, 휘발분 및 고정탄소 등 공업분석을 실시하였다. 대나무재는 320℃ 탄화 시 가운데 부분의 팽창현상이 나타났고 굴참나무재에서는 할렬이 관찰되었다. 탄화온도가 증가함에 따라 중량감소율, 발열량, pH, 함수율, 회분, 고정탄소 값은 증가하는 경향을 보였고 휘발분은 감소하는 경향을 보였다. 중량감소율 및 발열량 실험에서 대나무재는 200~240℃구간에서 급증한 반면 목재는 240~280℃ 구간에서 급증한 것을 확인하였다. 특히 320℃에서 탄화된 대나무재의 회분율은 3.75%~11.28%였으나 소나무와 굴참나무는 각각 0.67%, 2.84%로 대나무재와 목재간의 차이를 확인하였다.

쌍골죽 및 민죽의 해부학적 특성 비교

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, 4mm²당 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.

마이크로파와 열압프레스를 이용하여 제조한 압축목재 특성

양고운 ( Go-un Yang ),권구중 ( Gu-joong Kwon ),김종호 ( Jong-ho Kim ),한송이 ( Song-yi Han ),이승환 ( Seung-hwan Lee ),김현승 ( Hyeon-seung Kim ),김남훈 ( Nam-hun Kim ) 한국목재공학회 2022 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.1

최근 국내 목재를 효율적인 고부가가치화를 도모하고자 목재의 형태를 열과 압력을 가하여 변형 및 고정시켜 품질과 내구성을 향상시킬 수 있는 열압축목재생산에 많은 관심을 가지고 있다. 본 연구는 소나무재를 이용하여 마이크로파와 열압프레스에 의해 제조된 압축목재에 대한 해부학적 및 물리·역학적 특성에 대해서 평가하였다. 원료로 사용된 소나무재는 5(R) X 5(T) X 20(L)cm의 크기로 제조하였다. 이 후 wrap을 이용하여 포장시료와 미포장시료로 조건을 구분하여 실시하였다. 마이크로파에 의한 소나무재의 가열은 출력이 가변되는 가정용 전자렌지(LG-MW23GD)를 이용하여 최대 30분간 실시하였다. 압축은 핸드프레스(한국종합기기, HK-HP12T)로 단위면적당 30kg/㎠의 조건으로 10분동안 실시하였다. 압축간격은 마이크로파 가열시간 10분마다 1회(총 3회), 20분에 1회, 30분에 1회 압력을 가하는 방법으로 실시하였다. 열화상 카메라를 이용하여 마이크로파로 가열시 미포장 목재의 온도는 가열시간이 증가할수록 재내의 온도가 증가하는 것으로 나타났다. 30분동안 가열에 의한 재내온도는 193℃정도였다. 그러나 포장재는 마이크로파 가열시간 증가에 따른 온도차이가 크지 않았으며, 최고 재온은 110℃정도였다. SEM을 이용하여 압축목재의 횡단면을 관찰한 결과, 마이크로파 가열시간과 압축횟수 증가함에 따라 조재가도관의 찌그러짐이 증가하는 것을 확인하였다. 압축강도를 비강도로 하여 비교분석한 결과, 포장재가 미포장재에 비해 높은 강도비를 보여주었다. 가장 높은 강도비는 미포장재를 마이크로파로 30분동안 가열하고 3회 압축한 조건으로 1186였다. 따라서 마이크로파에 의한 압축목재 제조에는 일정시간 간격으로 반복적으로 실시하는 것이 효율성이 높은 것으로 판단된다.

디알데히드 TEMPO 산화 셀룰로오스나노섬유와 키토산 가교결합을 통한 에어로겔 제조 및 특성

조승우 ( Seung-woo Cho ),양고운 ( Goun Yang ),이다영 ( Da-young Lee ),문해찬 ( Hae-chan Moon ),진주원 ( Ju-won Jin ),마서영 ( Seo-young Ma ),한송이 ( Song-yi Han ),권구중 ( Gu-joong Kwon ),반디라즈쿠마 ( Rajkumar Bandi ),다디갈라라마크리슈 한국목재공학회 2024 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2024 No.1

합성곱신경망 모델에 따른 침엽수재 수종식별 성능 비교 및 최적 모델 개발

김종호 ( Jongho Kim ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),양고운 ( Goun Yang ),프라세티아데니 ( Prasetia Denni ),알빈무함마드사베로 ( Alvin Muhammad Savero ),김남훈 ( Namhun Kim ) 한국목재공학회 2022 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.1

The four convolutional neural network(CNN) architectures such as GoogLeNet, ResNet50, VGG16, and modified CNN were analyzed for investigating the effect of environmental variables on the accuracy of species identification like focused position, epochs, data augmentation and optimizer. Totally 5,535 cross-section images including 1,535 images of low-magnification(40X), 2,000 images of earlywood focused image(200X), and 2,000 images of latewood focused image(200X) were prepared for the dataset establishment. After the preparation, each dataset was randomly separated into 80% of the training group and 20% of the verification group. Data augmentation was applied only in training group for verifying the effectiveness of the dataset amount. As a result of training and verification process, the GoogLeNet architecture increased classification accuracy in proportion to the number of training epochs, and its classification accuracy achieved 99.0% at training process and 98.1% at verification process when applied non-augmented latewood dataset. In augmented latewood dataset, classification accuracy achieved 91.1% and 91.6% at training and verification process, respectively. In contrast, the best classification accuracy of ResNet50 architecture was 87.7% at training process and 71.3% at verification process. VGG16 architecture showed poor performance with around 10% accuracy at both training and verification processes under all conditions. The modified CNN architecture showed excellent classification accuracy with 95.9~99.8% at training process and 95.1~96.9% at verification process when using the earlywood dataset with 100 epochs condition. Moreover, the latewood dataset with 100 epochs condition also makes remarkable results as 96.2~99.2% at training process and 96.5~96.7% at verification process. Based on the results, data augmentation was not significantly affected to classification accuracy of CNN based softwood identification system in this research. In contrast, classification accuracy showed the increased tendency with an increment of training epochs and adoption of the latewood dataset.

딥러닝 기반 수종식별체계 데이터셋 확보를 위한 상용 목재제품의 수종식별

김종호 ( Jongho Kim ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),양고운 ( Goun Yang ),프라세티아데니 ( Prasetia Denni ),이승환 ( Seunghwan Lee ),김남훈 ( Namhun Kim ) 한국목재공학회 2021 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.2

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.

딥러닝기반 수종식별체계 데이터셋확보를 위한 상용 목재제품의 수종식별 (II)

김종호 ( Jongho Kim ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),양고운 ( Goun Yang ),프라세티아데니 ( Prasetia Denni ),알빈무함마드사베로 ( Alvin Muhammad Savero ),김남훈 ( Namhun Kim ) 한국목재공학회 2022 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.1

For the purpose of securing a dataset of deep learning-based softwood species identification systems, wood species were analyzed using anatomical features to verify more reliable species in the process of purchasing and utilizing commercial wood products with uncertain wood species. The three samples, such as Red pine laminated board from Finland, aromatic cube block of domestic Cypress, and Cedar board of unknown origin were used as identification resources. The general features and anatomical features of the three species were analyzed. The features were classified into standardized code according to the IAWA list of microscopic features for softwood identification and compared with the InsideWood database managed by North Carolina State University to infer the features matched species. Red pine laminate board was classified as Mugo pine(Pinus mugo) due to observation of IAWA feature code 2, 40, 43, 44, 79, 82, 85, 90, 97, 103, 107, 109, and 110. Cypress aromatic block had IAWA feature code 4, 40, 43, 44 72, 74, 76, 80, 93, 98, 103, and 107, and these features imply Cypress or Hinoki(Chamaecyparis obtusa), Taiwan cypress(Chamaecyparis formosensis), Sawara cypress(Chamaecyparis pisifera) and Buthan cypress(Cupressus duclouxiana). However, it is most likely to Cypress due to its commercial name matches. Cedar solid board was identified as Cedar(Cryptomeria japonica), Taiwan coffin fir(Cunninghamia konishii), and Chinese swamp cypress(Glyptostrobus pensilis) because of the existence IAWA feature codes 40, 42, 44, 72, 73, 76, 80, 85, 94, 99, 103, and 107. Nevertheless, the probability of cedar was the highest due to the consistency with the commercial name.

가이즈카 향나무의 해부학적 특성

김종호 ( Jongho Kim ),한지수 ( Jisoo Han ),양고운 ( Goun Yang ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),프라세티아데니 ( Prasetia Denni ),이승환 ( Seunghwan Lee ),김남훈 ( Namhun Kim ) 한국목재공학회 2021 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.2

가이즈카 향나무(Juniperus chinensis)의 재질 및 식별지표를 확보하기 위해 3단면상에서 나타나는 해부학적 특성과 주요 구성세포들의 방사방향 변이성을 조사하였다. 공시재료는 강원도 춘천에 위치한 강원대학교에서 구내림 정비 중 벌채한 41년생 가이즈카 향나무 1본의 흉고부위 원판을 채취하여 활용하였다. 3단면상에서 관찰되는 주요 해부학적 특징으로, 횡단면 상에서는 육안적으로 심재 내 변재가 국소적으로 분포하였으며, 해당 부위에서는 일부에서 위연륜이 관찰되었다. 현미경적 구조로는 조재에서 만재로의 이행이 급격하였고, 축방향 유세포가 접선면 분포(Tangentially zonate)의 형태가 나타났다. 방사단면에서는 편백형 벽공이 각 분야당 1~4개 분포하였으며, 염주상 말단벽이 확인되었다. 접선단면에서는 일반적으로 단열방사조직이 관찰되었으나, 매우 낮은 빈도로 복열 또는 다열방사조직이 분포하였다. 주요 구성세포인 가도관의 길이와 단열방사조직 세포고, 1㎟당 방사조직 수의 방사방향 변이를 5연륜 단위로 조사한 결과, 가도관의 평균 길이는 조재부에서 1,829㎛, 만재부에서 1,742㎛로, 조재부 가도관의 길이는 수심부에서 수피부까지 지속적으로 증가하는 경향이 나타났으나, 만재부 가도관의 길이는 15연륜 이후부터 일정한 수준으로 유지되었다. 단열방사조직 세포고는 최초 5연륜에서 3.1개, 최종 40연륜에서 6.5개로 지속 증가하였고, 1㎟당 방사조직의 수는 최초 5연륜에서 66.5개였고, 25연륜에서 52개까지 감소한 후 최종 40연륜까지 일정한 수를 유지하였다. 본 연구결과를 바탕으로 가이즈카 향나무의 각 단면별로 확인 가능한 주요 해부학적 특징들을 도출하였고, 이를 바탕으로 추후 공시수종의 재질판단 및 수종식별에 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

국산 4개 활엽수종 수피의 해부학적 특성

김종호 ( Jongho Kim ),심익용 ( Ikyong Shim ),비안타라다르산푸루사타마 ( Byantara Darsan Purusatama ),양고운 ( Goun Yang ),프라세티아데니 ( Prasetia Denni ),이승환 ( Seunghwan Lee ),김남훈 ( Namhun Kim ) 한국목재공학회 2021 한국목재공학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.2

수목의 수피에 대한 이해도를 증진하고자 강원대학교 구내림에서 채취한 굴참나무(Quercus variabilis), 상수리나무(Quercus acutissima), 참오동나무(Paulownia tomentosa) 및 아까시나무(Robinia pseudoacacia) 등 4개 수종 수피의 해부학적 특성에 대해 조사하였다. 수종별 평균 사부섬유의 길이는 굴참나무가 1,712㎛로 타 공시수종 대비 가장 길었으며, 상수리나무 1,619㎛, 참오동나무 1,219㎛, 그리고 아까시나무 770㎛순으로 나타난 반면, 평균 사부섬유의 폭은 아까시나무가 29.2㎛로 가장 넓었고, 굴참나무 25.5㎛, 참오동나무 24.9㎛, 마지막으로 상수리나무 23.1㎛ 순으로 상이한 경향이 나타났다. 세포의 형태는 모든 공시수종에서 공통적으로 내수피 대비 외수피가 더욱 비정형적인 형태를 보였으며, 굴참나무의 경우 코르크 조직의 영향으로 섬유 내강이 둥근 형태를 보였다. 내수피부의 접선단면에서는 비정형의 방사유세포로 구성된 방사조직이 발달하였고, 아까시나무의 경우 접선단면에서 관찰된 축방향 유세포 내부에 능형 결정이 분포하였다. 상대결정화도는 내수피부에서 아까시나무가 46.3%로 가장 높았으며, 굴참나무 41.7%, 상수리나무 34.9% 순으로 측정되었고, 외수피부의 상대결정화도는 상수리나무가 39.8%로 가장 높았으며, 아까시나무 34.3%, 굴참나무 27.3% 순으로 측정되었으며, 참오동나무의 경우 내수피부, 외수피부 모두 측정이 불가능하였다. 상대결정화도는 부위별, 수종별로 특정 경향성이 확인되지 않았으나, 모든 공시수종에서 공통적으로 기존 Cellulose-I 구조에서 관찰되는 Peak 이외에 다른 Peak들이 관찰되었으며, 이는 수피부가 목질부 대비 칼슘의 함량이 높아 다양한 형태로 구현된 것으로 판단한다.