비처리 및 열처리 코르크 입자 혼합을 통한 광열화의 시각적 인식 완화: 이미지 기반 분석

김병호1*, 심지연1, 박세영1

(1강원대학교 산림바이오소재공학과)

Mitigating Visual Perception of Photodegradation through Mixtures of Untreated and Heat-Treated Cork Granules: An Image-Based Analysis

Byeongho Kim1*, Ji-Yeon Sim1, Se-Yeong Park1

(1Department of Forest Biomaterials Engineering, Kangwon National University)

요약: 굴참나무(Quercus variabilis) 코르크는 우수한 물성으로 다양한 분야에 활용되나, 옥외 노출 시 자외선(UV)에 의한 변색이 발생하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 열처리 코르크를 혼합  하는 방법이 고려될 수 있으나, 그래뉼 특유의 불규칙한 표면과 입자 간 그림자(Shadow effect)로 인해 기존 접촉식 색차계로는 정확한 변색도(ΔE00) 평가에 구조적 한계가 있다. 본 연구에서는 CIELAB 색공간 기반의 분할(Segmentation) 및 Watershed 알고리즘을 적용하여 그림자 영향을   배제하고 관심 영역(ROI)을 정밀 추출하는 비접촉식 이미지 분석 프로토콜을 설정하였다. 이를 통해 미처리 및 열처리 코르크 혼합물의 가속 내후성 실험(168h)에 따른 변색 저감 효과를 정량적으로  분석하였다. 연구 결과, 제안된 이미지 분석법은 기존의 단순 평균법과 달리 입자 표면의 그림자   영역을 선별적으로 제외함으로써 L* 값의 측정 오차를 보정하였으며, 이를 통해 열처리 코르크 혼합 시 나타나는 변색 저감 효과를 보다 정확히 산출하였다. 본 연구는 이미지 분석을 통해 불규칙한  바이오소재의 표면 특성을 정량적으로 평가하는 방법론을 제시하고, 열처리를 통한 내후성 개선   기작을 다각도로 입증하였다는 데 의의가 있다.

Abstract: Cork (Quercus variabilis) granules are widely used but susceptible to discoloration upon outdoor UV exposure. While mixing heat-treated cork can mitigate this issue, accurate colorimetry of irregular granules remains challenging due to surface shadows. This study established a non-contact image analysis protocol using CIELAB segmentation and the Watershed algorithm to exclude shadow effects and extract Regions of Interest (ROI). Using this method, we quantitatively analyzed the discoloration mitigation in mixtures of untreated and heat-treated cork following accelerated weathering (168 h). Unlike conventional averaging methods, the proposed protocol corrected measurement errors in L* values by selectively excluding shadow regions, enabling accurate quantification of the mitigation effect. This study presents a robust methodology for evaluating irregular biomaterials and demonstrates the mechanism of improved weatherability through heat treatment.

사사: 본 연구는 교육부의 재원으로 한국연구재단의 기초과학연구사업(RS-2025-25429824)의 지원을 받아 수행된 연구임.