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.
This study investigated the resistance of domestic wood species used as wood members in general wood construction and Korean wood cultural properties to the termite Reticulitermes speratus using no-choice and two-choice tests. The results of the no-choice experiment confirmed that hardwood has higher termite resistance than that of softwood. In addition, R. speratus prefers softwood, including Abies holophylla, which has low density, is easy to feed on, and does not contain repellent extracts. In a two-choice test, Zelkova serrata was found to be the most termite-resistant wood species used in wooden cultural buildings. In addition, we investigated the effects of different wood extraction methods and their components on termite resistance. The cold-water extraction of softwood increased the feeding activity of termites; however, the cold-water extraction of hardwood had little effect on the feeding activity of termites. In natural environments with repeated exposure to moisture, such as rainfall, water-soluble extracts present in wood species are relatively more likely to dissolve and removed, making softwood more likely to be damaged by termites than hardwood. Untreated Quercus variabilis showed an extremely weak feeding activity of termites compared with that in other wood species; however, feeding termites with the alcohol-benzene extract of Q. variabilis had no inhibitory effect on their feeding activity. Therefore, we believe that the high density of Oriental cork oak wood inhibits the feeding activity of R. speratus. In contrast, the alcohol-benzene extracts of Z. serrata, Prunus sargentii, and Castanea crenata showed a strong inhibition of the feeding activity of termites.
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.
This research was carried out to develop field treatment techniques of thinned small diameter softwood logs and less utilized hardwood logs using sap displacement method. In this paper, we report the feasibility of using transpiration method and butt-end method for the treatment of three softwood species and three hardwood species with preservatives, fire-retardant chemicals, and dimensional stabilizer. Butt-end method was effective as a field treatment technique compared to transpiration method when considered the treatability, easiness of treatment, productivity of treated wood, and environmental aspects related to chemical treatment, regardless of the combination of wood species and chemicals.
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.
Park, Jung-Hwan;Kim, Kwang-Mo;Eom, Chang-Deuk;Jung, Doo-Jin
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제41권4호
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pp.337-345
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2013
Log grading rules are essential tools to ensure the quality of logs in distribution structure. The rules should reflect the long experience and accepted usage practice in the market. A gap between the rules and market should be improved based on analysis of log qualities that produced and market demand. In this study more than ten millions logs which were produced by 5 Regional Forest Services in 2010~2011 period, were analyzed in their qualities including diameters and lengths by species. A proposal was driven to improve the current log grading rules in terms of log diameter classes and length. The followings are the summary of this study. Most of domestic softwood logs are belong to small diameter class of 100~160 mm, which imply the diameter classes of current log grading rules are immoderate. Distributions of log diameter shows distinctive patterns by species, which indicate a necessity of differentiated diameter classes by species in an improved rules. Lengths of logs in productions do not corresponding to the demands and preferences in sawmills. Therefore it is highly recommended to include log length term in an improved log grading system. Based on these findings, 6 log grading systems for 3 species groups of softwood are newly proposed to improve current log grading rules. Limits of log diameter and log length are also proposed for each log grading system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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