Automatic wood species identification systems have enabled fast and accurate identification of wood species outside of specialized laboratories with well-trained experts on wood species identification. Conventional automatic wood species identification systems consist of two major parts: a feature extractor and a classifier. Feature extractors require hand-engineering to obtain optimal features to quantify the content of an image. A Convolutional Neural Network (CNN), which is one of the Deep Learning methods, trained for wood species can extract intrinsic feature representations and classify them correctly. It usually outperforms classifiers built on top of extracted features with a hand-tuning process. We developed an automatic wood species identification system utilizing CNN models such as LeNet, MiniVGGNet, and their variants. A smartphone camera was used for obtaining macroscopic images of rough sawn surfaces from cross sections of woods. Five Korean softwood species (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch) were under classification by the CNN models. The highest and most stable CNN model was LeNet3 that is two additional layers added to the original LeNet architecture. The accuracy of species identification by LeNet3 architecture for the five Korean softwood species was 99.3%. The result showed the automatic wood species identification system is sufficiently fast and accurate as well as small to be deployed to a mobile device such as a smartphone.
Park, Se-Yeong;Kim, Jong-Chan;Kim, Jong-Hwa;Yang, Sang-Yun;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong;Cho, Kyu-Chae;Choi, In-Gyu
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제45권2호
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pp.202-212
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2017
This study was to establish the interrelation between chemical compositions and near infrared (NIR) spectra for the classification on distinguishability of domestic gymnosperms. Traditional wet chemistry methods and infrared spectral analyses were performed. In chemical compositions of five softwood species including larch (Larix kaempferi), red pine (Pinus densiflora), Korean pine (Pinus koraiensis), cypress (Chamaecyparis obtusa), and cedar (Cryptomeria japonica), their extractives and lignin contents provided the major information for distinction between the wood species. However, depending on the production region and purchasing time of woods, chemical compositions were different even though in same species. Especially, red pine harvested from Naju showed the highest extractive content about 16.3%, whereas that from Donghae showed about 5.0%. These results were expected due to different environmental conditions such as sunshine amount, nutrients and moisture contents, and these phenomena were also observed in other species. As a result of the principal component analysis (PCA) using NIR between five species (total 19 samples), the samples were divided into three groups in the score plot based on principal component (PC) 1 and principal component (PC) 2; group 1) red pine and Korean pine, group 2) larch, and group 3) cypress and cedar. Based on the chemical composition results, it was concluded that extractive content was highly relevant to wood classification by NIR analysis.
Protection of tropical forest affects on significant reduce of tropical hardwood supply, and softwood resources will be increasingly important for the timber security in Korea. U.S. softwood log was most favorite species for Korean softwood log importers in overall import conditions except price stablization and consistency of export policy. Reduced export volume from Pacific Northwest to Korean market has been immediately replenished by rediata pine from New Zealand and Chilean plantation. Siberian timber will hardly play major roles in Korean timber market unless budding structure. softwood plywood and softwood furniture uses are enhanced. Recent rapid rise of labor cost and reducing tariff rrate in Korea provided better opportunities for import lumber in building materials market. Dry dimension lumber was relatively profitable when processed from import U.S. soft-wood log while green lumber was favorable products processed from radiata pine log in Korean lumber market. This means U.S. softwood lumber would have better opportunity to market for '2${\times}$'4 studs when wood frame housing is introduced. On the other hand while radiata pine is competitive on temporary construction lumber such as supporter and concrete forming frame in Korea. Shortage of raw material for the new capacity of board plants in Korea will be it bottle neck. Major log export countries to Korea as U.S. New Zealand and Chile showed high trade intensity indices of composite hoard produces for Korean market. As Korea efforts to diversify import sources, and tariffs are reduced to 8% as scheduled by 1994. countries of scoring higher comparative advantages as Portugal. Brazil, Austria as well as New Zealand will have better opportunity to penetrate into promised Korean composites hoard market.
본 연구는 수액치환법을 이용한 침엽수 간벌소경재나 미(저)이용 활엽수재의 산지 보존처리 기술을 개발하기 위하여 수행되었다. 본 논문에서는 증산법과 원구법을 이용한 3종 침엽수와 3종 활엽수의 방부제, 난연제, 치수 안정제 처리 가능성을 조사하여 보고한다. 수종과 처리약제의 조합에 관계없이 원구법이 증산법에 비하여 약제의 목재내 침투가 양호할 뿐만 아니라 약제의 침투가 균일한 관계로 수분 이동경로를 이용한 처리재 생산은 원구법의 사용이 바람직하였다. 원구법 처리는 수관부를 절단한 후 실시하기 때문에 증산법에 비하여 처리가 용이할 뿐만 아니라 벌채 및 조재 후 산지의 일정 장소로 운재 후 처리를 실시하기 때문에 증산법과 비교할 때 집약적 처리로 단위시간당 처리재 생산량이 높고 산지 환경오염 문제도 예방할 수 있는 장점이 있다.
In our previous study, the LeNet3 model successfully classified images from the transverse surfaces of five Korean softwood species (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch). However, a practical limitation exists in our system stemming from the nature of the training images obtained from the transverse plane of the wood species. In real-world applications, it is necessary to utilize images from the longitudinal surfaces of lumber. Thus, we improved our model by training it with images from the longitudinal and transverse surfaces of lumber. Because the longitudinal surface has complex but less distinguishable features than the transverse surface, the classification performance of the LeNet3 model decreases when we include images from the longitudinal surfaces of the five Korean softwood species. To remedy this situation, we adopt ensemble methods that can enhance the classification performance. Herein, we investigated the use of ensemble models from the LeNet and MiniVGGNet models to automatically classify the transverse and longitudinal surfaces of the five Korean softwoods. Experimentally, the best classification performance was achieved via an ensemble model comprising the LeNet2, LeNet3, and MiniVGGNet4 models trained using input images of $128{\times}128{\times}3pixels$ via the averaging method. The ensemble model showed an F1 score greater than 0.98. The classification performance for the longitudinal surfaces of Korean pine and Korean red pine was significantly improved by the ensemble model compared to individual convolutional neural network models such as LeNet3.
Substrates used were hardwood-Suwon poplar-(Populus alba${\times}$glandulosa L.) and softwood-pitch pine-(Pinus rigida M.). And these substrates were steam exploded then treated with sodium chlorite at 75$^{\circ}C$ with occasional stirring in order to obtain samples which had different lignin contents and crystallinity. And then this resulting samples incubated with a commercial cellulase derived from Trichoderma ressei. The contents of Klason lignin were decreased as the increasing of the ratio of sodium chlorite in the two species. The effect of hardwood was more effective than that of softwood in the same ratio of sodium chlorite. The minimum contents of Klason lignin were 0.8% and 5.1% respectively. And the crystallinities of cellulose were increased very little as increasing of the ratio of sodium clorite. The hydrolysis extent of the two species were increased as the increasing of delignification. Especially, the hydrolysis extent of hardwood was more higher than that of softwood. The maximum hydrolysis extent were 89.8% and 71.1%, respectively.
This study compared the roundwood demand prediction accuracy of econometric and time-series models using Korean data. The roundwood was divided into softwood and hardwood by species. The econometric model of roundwood demand was specified with four explanatory variables; own price, substitute price, gross domestic product, dummy. The time-series model was specified with lagged endogenous variable. The dummy variable reflected the abrupt decrease in roundwood demand in the late 1990's in the case of softwood roundwood, and the boom of plywood export in the late 1970's in the case of hardwood roundwood. On the other hand, the prediction accuracy was estimated on the basis of Residual Mean Square Errors(RMSE). The results showed that the softwood roundwood demand prediction can be performed more accurately by econometric model than by time-series model. However, the hardwood roundwood demand prediction accuracy was similar in the case of using econometric and time-series model.
Kim, Jae-Jin;Kim, Hyung-Jun;Ra, Jong-Bum;Chun, Su Kyoung;Kim, Gyu-Hyeok
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제31권6호
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pp.55-59
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2003
The fixation and leaching characteristics of chromated copper arsenate (CCA Type C) and chromium- copper-fluoride-zinc (CCFZ) in domestic softwood (Japanese red pine, Korean pine, and Japanese larch) sapwood were investigated using the expressate method to follow chromium fixation and the American Wood-Preservers' Association (AWPA) leaching procedure to determine leaching properties after fixation. The rates of fixation were affected by preservative types; CCA was fixed much faster than CCFZ for all species evaluated. There were definite differences in the fixation rates of different species, with Korean pine requiring shorter to fix than the other species evaluated. Chromium fixation was greatly enhanced by elevated temperatures, and fixation time can be estimated according to fixation temperatures applied. The percentage of arsenic and zinc leached from domestic softwoods was relatively high compared to chromium and copper, indicating that there is still a relatively high unfixed arsenic and zinc components after complete chromium fixation in CCA-and CCFZ-treated samples, respectively.
국산 원목의 유통체계 개선을 위해서는 원목 품질을 신뢰할 수 있는 있는 등급체계가 정착되어야 한다. 원목시장의 현실과 괴리된 원목규격의 개선을 위해 국내에서 생산되는 원목 현황과 원목이 사용되는 시장에 대한 분석이 필요하다. 이를 위해 2010년과 2011년에 국내 5개 지방산림청에서 생산 매각한 천만 본 이상의 원목자료를 수집하여 각 수종별로 경급과 재장을 분석하였다. 이를 바탕으로 원목규격의 경급과 재장구분 기준에 대한 개선방안을 모색하고자 하였다. 본 연구 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 국산 침엽수 원목의 경급은 100~160 mm 범위의 소경재가 대부분을 차지하여 현행 원목규격의 재종구분이 현실에 비해 다소 과도하게 설정되었음을 확인할 수 있었다. 원목의 경급분포는 수종별로 서로 상이한 분포특성을 보여 수종별로 차별화된 경급기준의 필요성이 제기되었다. 국내에서 생산되는 원목의 재장이 수종마다 서로 상이하고, 제재용으로 선호되는 재장을 적극적으로 생산하지 못하는 문제점을 반영하여 재장에 관한 기준이 원목규격에 포함될 필요가 있다는 점을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 3개 수종군, 6개 재종의 새로운 침엽수 원목 구분체계를 제안하였으며, 각 등급에 적합한 지름 및 재장기준을 제시하였다.
In order to identify an unknown wood sample native to Korea. the softwood databases(KSWCHUN; Korean SoftWood CHUN) and the hardwood databases(KHWCHUN; Korean HardWood CHUN) had been built. and the new computer searching programs(IDINEX; IDentification INformation EXpress) has been written in Turbo Pascal(V.5.0) and in Macro Assembly(V.5.0). The characters of the data were based on the 74 features of softwood and on the 148 features of hardwood which are a part of new "IAWA list of microscopic features for hardwood identification" published in 1989. For the purpose of this investigation the wood anatomical nature of 25 species of softwood(13 genera of 5 families) and of 112 species of hardwood(57 genera of 31 families) were observed under a scanning electron microscope and light microscope. and a lot of literature used. The IDINEX programs are based on edge-punched card keys. with several improvements. The maximum number of features in the IDINEX is 229. but that is fixed for a given database. Large numbers of taxa are handled efficiently and new taxa easily added. A search may be based on sequence numbers of features. Comparisons are made sequentially by feature and taxon using the entire suite of features specified to produce the list of possible matching taxa. The results are followings. (1) The databases of Korean wood and the searching programs(IDINEX) had been built. (2) The databases of Korean wood could be an information to search an unknown wood. (3) The databases would be valuable. for the new features, which were not mentioned in Korean wood up to the present. were observed in details. (4) The ultrastructures of the cell walls(warty layer) and crystals observed under a scanning electron microscope will be helpful to search an unknown wood in particular. (5) The searching process is more quick and accurate than the others. 6) We can obtain the information on the differences of a species from the other and search an unknown wood using probability. in IDINEX, (7) The IDINEX will be utilized to identify and classify an animal life, vegetable world, mineral kingdom, and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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