원 스펙트럼을 이용한 수종 구분 결과

전체적으로 미분류(Unassigned)와 중복 분류(Multi-classified)가 다량 발생하였다. 중복 분류 중 2 중복 분류, 3 중복 분류, 4 중복 분류 및 5 중복 분류도 일부 존재하였다. 특히 소나무와 잣나무간의 중복 분류가 높게 나타났다. 편백 또한 삼나무와의 중복 분류의 비중이 높은 발생한 반면, 삼나무의 경우 편백과의 중복 분류의 비중이 낮았다.

Actual Species Larch Red pine Korean

pine Cedar Cypress Precision

Unassigned 52 48 36 60 29

Total 200 200 200 200 200

Table 2-2. Classification results of SIMCA based on each species PCA models using raw spectra.

3.3.3. SNV 전처리를 실시한 스펙트럼을 이용한 수종 구분 결과

SNV 전처리를 실시한 스펙트럼을 이용한 각 수종별 최적 주성분 모델 을 토대로 SIMCA에 의한 수종 구분을 실시한 결과를 Table 2-3에 나 타내었다. SNV 전처리를 실시한 스펙트럼을 이용한 SIMCA 수종 구분 정확도는 51.9%로 원 스펙트럼에 기반한 SIMCA 분류에 비해 개선된 성능을 나타내었다. SNV 전처리를 실시한 스펙트럼을 이용한 SIMCA 수종 구분의 정밀도는 수종에 따라 100% ∼ 90.67%(낙엽송, 편백, 소나 무, 잣나무, 삼나무 순)로 나타났으며, 모두 원 스펙트럼의 결과에 비해 개선되었다. 그러나 재현율은 수종에 따라 76.5% ∼ 19.5%(낙엽송, 삼나 무, 잣나무, 소나무, 편백 순)로 나타났으며, 편백의 재현율을 제외하고는 모두 원 스펙트럼에 기반한 주성분 모델 분류에 비해 개선된 결과를 나 타내었다.

원 스펙트럼을 이용한 SIMCA 수종 구분에 비해 미분류된 시험편의 개 수는 소나무와 삼나무를 제외하고 감소하였으며, 3, 4, 5 중복 분류가 현 저하게 감소하였음을 확인할 수 있었다. 편백의 경우 삼나무와의 중복분 류가 대부분이었고, 잣나무와 소나무간의 중복분류가 여전히 약 20 ∼ 30% 가량 존재하였다.

Actual Species Larch Red pine Korean

pine Cedar Cypress Precision (%) Predicted

species

Larch 153 0 0 0 0 100.00

Red pine 0 94 3 0 0 96.91

Korean pine 0 5 97 0 0 95.10

Cedar 0 1 0 136 13 90.67

Cypress 0 0 0 0 39 100.00

Unassigned 43 56 43 64 27

Multi-classified

2 species 4 40 57 0 112

3 species 0 4 0 0 9

4 species 0 0 0 0 0

5 species 0 0 0 0 0

Total 200 200 200 200 200

Recall (%) 76.50 47.00 48.50 68.00 19.50

Accuracy (%) 51.90

Table 2-3. Classification results of SIMCA based on each species PCA models using standard normal variate preprocessed spectra.

3.3.4. Savitzky-Golay 2^nd derivative 전처리를 실시한 스펙트럼을 이용한 수종 구분 결과

Savitzky-Golay 2^nd derivative 전처리를 실시한 스펙트럼을 이용한 주성분 분석 결과를 토대로 SIMCA 수종 구분을 실시한 결과를 Table 2-4에 나타내었다. SG 2차 미분 전처리를 실시한 스펙트럼을 이용한 SIMCA 수종 구분 정확도는 73%로, 앞선 두 경우에 비해 가장 정확도 가 가장 높았다. 정밀도는 수종에 따라 100% ∼ 98.54%(낙엽송, 삼나무, 편백(이상 100%), 소나무, 잣나무 순)로 평가되었다. 그러나 재현율은 수 종에 따라 82.5% ∼ 67.5%(삼나무, 낙엽송, 소나무, 편백, 잣나무 순)로 평가되었으며, 낙엽송을 제외하고 SNV 전처리를 실시한 스펙트럼을 활 용한 분류에 비해 개선된 결과를 나타내었다.

원 스펙트럼을 이용한 SIMCA 수종 구분 결과에 비해 미분류된 시험편 의 개수는 낙엽송과 삼나무에서만 감소하였으나, 중복 분류가 현저하게 감소하였음을 확인할 수 있었다. 편백의 경우 편백과 삼나무간의 중복 분류가 대부분을 차지하였으며, 잣나무와 소나무는 상호간의 중복 분류 가 여전히 존재하였다. 그러나 앞선 두 결과에 비해 중복 분류에 의한 오류가 상당부분 해소되었음을 확인할 수 있었다.

Actual Species

Unassigned 37 52 41 33 32

Total 200 200 200 200 200

Recall (%) 76.00 69.50 67.50 82.50 69.50

Accuracy (%) 73.00

Table 2-4. Classification results of SIMCA based on each species PCA models using Savitzky-Golay 2^nd derivative preprocessed spectra.