해석 가능한 머신러닝을 활용한 열대 목재의 분류학적 분류를 위한

화학적 지문 해석

김현철1*, 하시영1, 임우석1, 양재경1

(1경상국립대학교 환경재료과학과)

Deciphering Chemical Fingerprints of Tropical Timber for Taxonomic Classification Using Interpretable Machine Learning

Hyeon Cheol Kim1*, Si Young Ha1, Woo Seok Lim1, Seung Jae Woo1 and Jae-Kyung Yang1

(1Department of Environmental Materials Science, Gyeongsang National University)

요약: 정확한 목재 수종 식별은 국제 목재 규제를 집행하고 불법 벌목을 억제하는 데 필수적이지만, 전통적인 해부학적 방법은 종종 많은 노동력을 요하고 주관적이며, 부족한 분류학적 전문 지식에 의존해야 한다는 한계가 있습니다. 본 연구는 오직 목재의 화학적 조성 프로파일만을 기반으로 목재 분류군을 분류하기 위해 머신러닝을 활용하는 데이터 기반 접근 방식을 탐구합니다. 1,288개의 열대 목재 시료로 구성된 CIRAD 데이터베이스를 활용하여, 우리는 리그닌, 셀룰로오스, 펜토산 및 추출물을 포함한 주요 화학 성분을 지도 학습 알고리즘의 입력 변수로 분석했습니다. 연구 결과, 머신러닝 모델은 고유한 화학적 지문(Fingerprints)을 인식함으로써 식물학적 과를 효과적으로 구별할 수 있었으며, 신뢰할 만한 분류 정확도를 달성했음을 보여주었습니다. 특히, 특성 중요도 분석을 통해 셀룰로오스와 같은 구조적 고분자 물질보다 이차대사산물, 그중에서도 특히 에탄올-벤젠 추출물이 더 결정적인 식별 인자로 작용함을 밝혔으며, 이는 화학분류학적 마커의 중요성을 강조하는 결과입니다. 이러한 발견은 화학적 프로파일링과 알고리즘 분석의 결합이 형태학적 식별법을 대체할 수 있는 신속하고 객관적이며 확장 가능한 대안이 될 잠재력을 뒷받침합니다. 이 접근법은 가공된 목재에서 뚜렷한 해부학적 특징을 찾기 어려운 경우, 법과학적 임학 및 산업적 품질 관리에 특히 유용하며, 현대 목재 검증을 위한 신뢰할 수 있는 기술적 솔루션을 제공합니다.

Abstract: Accurate wood species identification is vital for enforcing international timber regulations and curbing illegal logging, yet traditional anatomical methods are often labor-intensive, subjective, and reliant on scarce taxonomic expertise. This study investigates a data-driven approach using machine learning to classify wood taxa based solely on chemical composition profiles. Utilizing the CIRAD database comprising 1,288 tropical wood samples, we analyzed key chemical constituents—including lignin, cellulose, pentosans, and extractives—as input features for supervised learning algorithms. The results demonstrate that machine learning models can effectively distinguish botanical families by recognizing unique chemical fingerprints, achieving robust classification accuracy. Notably, feature importance analysis revealed that secondary metabolites, particularly ethanol-benzene extracts, served as more critical discriminators than structural polymers like cellulose, highlighting the significance of chemotaxonomic markers. This finding supports the potential of integrating chemical profiling with algorithmic analysis as a rapid, objective, and scalable alternative to morphological identification. This approach is particularly valuable for forensic forestry and industrial quality control in scenarios where processed wood lacks distinct anatomical features, offering a reliable technological solution for modern timber verification.

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원)에서 제공하는 산림생물소재 활용 기반 기술개발 사업(사업번호 'RS-2023-KF00245261382116530003')의 지원을 받아 수행되었습니다.