울진 소나무 연륜 생장량 예측을 위한 기계 학습 모델 성능 비교

이요섭1*, 서정욱2

(1충북대학교 임산공학과, 2충북대학교 목재·종이과학과)

Comparing the Performance of Machine Learning Models for Predicting Tree-Ring Growth of Pinus densiflora S. et Z. in Uljin

Yo-Seop Lee1*, Jeong-Wook Seo2

(1Department of Forest Products, Chungbuk National University,

2Department of Wood & PapScience, Chungbuk National University)

요약: 본 연구에서는 산림자원조사 및 장기 수목 생장 모니터링에 소요되는 자원 및 시간을 절약하기 위하여 소나무의 연륜 생장량을 예측하는 머신러닝 모델(RF, GBM, LightGBM, DNN, RNN, LSTM)들의 성능 비교와 환경 인자들의 중요도를 확인하였다. 모델 훈련을 위해 기후변수(월평균기온, 월강수량), 지형 변수(경사도, 경사방향, 해발고도) 및 생물학적 변수(수령)를 중심으로 한 34개의 변수를 활용하였으며, 변수들의 다중공선성, 연륜 생장량과의 회귀계수 및 유의수준을 고려하여 최종적으로 12개의 독립변수를 선정하여 훈련에 이용하였다. 종속변수는 울진지역에서 자생하는 소나무 90본에서 채취한 182개의 생장편에서 측정한 연륜폭으로 기간은 1972년부터 2022년(51년)까지이다. 이후 각 모델에 맞는 하이퍼 파라미터(hyper parameters)를 선택, 그 값을 조정하며 훈련을 시켰다. 모델의 과적합을 방지하고 일반화(generalization) 성능을 높이기 위해 교차검증을 실시하였다. 분석 결과, LightGBM이 가장 높은 예측 성능(R2: 0.737, RMSE: 0.66 ㎜을) 나타냈다. 훈련에 사용된 12개의 변수 중에서 중요도가 가장 높은 것은 수령이었으며, 다음으로 해발고도, 경사방향 순이었다. 이상의 결과를 근거로 울진 지역 미조사지에서 생육하는 소나무 연륜 생장량의 변동 추세를 제시하고자 한다.

Abstract: The objective of this study was to reduce the resources and time required for forest resource surveys and tree growth monitoring by evaluating the performance of machine learning models (RF, GBM, LightGBM, DNN, RNN, LSTM) in predicting the tree-ring growth of Korean red pines and identifying key environmental factors. A total of 34 variables, including climatic, topographic, and biological factors, were initially considered for model training, with 12 independent variables ultimately selected. The dependent variable was the tree-ring width, which was measured from 182 cores taken from 90 Korean red pines in Uljin, spanning the period from 1972 to 2022. The hyperparameters for each model were adjusted, and cross-validation was performed to prevent overfitting. The results indicated that LightGBM achieved the highest predictive performance (R²: 0.737, RMSE: 0.66mm). Among the variables, tree age, altitude, and aspect were found to be the most significant. These findings provide insights into the tree-ring growth trends of Korean red pines in the Uljin.