FT-NIR 분광분석법과 머신러닝을 이용한 소나무 종자의 비파괴적 선별

구다은*, 한심희, 구자정

(국립산림과학원 산림생명정보연구과)

Non-destructive classification of Pinus densiflora seed using FT-NIR spectroscopy and machine learning

Da-Eun Gu*, Sim-Hee Han, Ja-Jung Ku

(Forest Bioinformation Division, National Institute of Forest Science)

요약: 종자는 휴면 상태의 생물체로, 시간에 따라 가시적인 징후 없이도 활력을 소실하므로, 진뱅크 관리 시 종자의 주기적인 활력 모니터링이 권고된다. 기존의 발아실험이나 TZ 검정은 파괴적인 방법이며 종자를 소모하므로, 이를 대체할 비파괴검사 도입의 필요성이 대두되고 있다. 또한 비파괴 선별을 이용하면 seed lot의 품질을 균일하게 만들어 시설양묘나 종자 연구의 효율을 높일 수 있다. 그 중 근적외선 분광분석법은 비파괴적으로 내부 성분에 대한 정보를 얻을 수 있어 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는 근적외선 분광분석법의 정확도와 안정성을 개선한 Fourier transform near-infrared (FT-NIR) 기술을 사용하여 비파괴적인 방법으로 4℃에 20년 간 저장된 소나무 종자의 활력 여부를 판별하고자 하였다. 이를 위해 종자 600립의 FT-NIR 스펙트럼을 측정하고 발아실험을 하여 이진 분류 데이터셋을 마련하였다. 그리고 Python의 low-code machine learning library인 PyCaret을 이용하여 발아, 미발아 종자를 분류하는 알고리즘들을 비교하고, 상위 3개 알고리즘의 성능을 hyperparameter tuning을 통해 향상시켰다. 그 결과, 최대 성능을 보인 최종 모델의 성능은 정확도 85.56%, AUC 0.9243, Recall 0.8556, Precision 0.8782, F1 0.8534, Kappa 0.7111, MCC 0.7334였다. 이러한 근적외선 분광분석법과 머신러닝을 이용한 비파괴적인 활력 종자 선별을 적용함으로써 전체 seed lot의 품질을 향상시키고 현지외 보존의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract: Seeds can lose viability over time without visible signs, requiring periodic monitoring for gene bank management. Traditional germination tests or Tetrazolium (TZ) tests are destructive and consume seeds, highlighting the need for non-destructive testing alternatives. Non-destructive sorting can also improve uniformity of seed lot, enhancing the efficiency of nurseries and research. Near-infrared spectroscopy (NIR) non-destructively provides information about chemical components. This study used Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy to determine the viability of pine seeds stored at 4℃ for 20 years. The FT-NIR spectra of 600 seeds were measured and germination tests were conducted to create a dataset for binary classification. PyCaret, low-code machine learning library in Python, is used for comparing algorithms, and improving the performance of the top three algorithms through hyperparameter tuning. The final model with the best performance achieved an accuracy of 85.56%, AUC of 0.9243, recall of 0.8556, precision of 0.8782, F1 score of 0.8534, kappa of 0.7111, and MCC of 0.7334. By applying non-destructive sorting using NIR spectroscopy and machine learning, the efficiency of ex situ conservation is expected to be improved with the enhanced quality of seed lots.