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저자정보
권순완 (국민대학교) 이용주 (국민대학교) 강나영 (국민대학교) 이아연 (국민대학교) 김형진 (국민대학교)
저널정보
한국펄프·종이공학회 펄프·종이기술 펄프·종이기술 제55권 제6호(통권 제215호)
발행연도
2023.12
수록면
59 - 69 (11page)

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2023

다변량 분석 기법을 활용한 닥나무 인피섬유의 식별에 관한 연구
권순완 ,  이용주 ,  강나영 외 2명 펄프·종이기술 2023.12 학술저널
다변량 분석 기법을 활용한 닥나무 인피섬유 식별에 관한 연구
권순완 ,  이용주 ,  강나영 외 2명 한국펄프·종이공학회 학술발표논문집 2023.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Mulberry bast fiber, the primary raw material in Korean paper, exhibits superior crystallinity and polymerization of cellulose compared with wood fiber, contributing to the exceptional tensile strength and durability of Hanji, a traditional Korean paper made from mulberry paper. Therefore, Hanji is robust and has excellent preservation qualities. The expansion of the domestic conservation science industry and the efficient management of mulberry fiber supply and demand necessitate the adoption of non-destructive methods for analysis. This study proposes a taxonomic strategy for identifying the origins of paper mulberry bast fiber through non-destructive methods, paving the way for broader applications of this fiber. The mulberry bast fiber samples were categorized based on their origins and pulping methods. Infrared spectroscopy, coupled with unsupervised learning algorithms, including principal component analysis (PCA), multidimensional scaling (MDS), and K-means cluster analysis (KMCA), was employed for multivariate analysis. The findings demonstrate the accurate classification based on pulping methods. However, classification by country of origin was only partially successful. These outcomes suggest the potential for non-destructive analysis of national records using traditional Korean paper, contingent upon effective application of this algorithm.
#Hanji #mulberry #infrared spectroscopy #multivariate analysis #PCA #MDS #KMCA #classification #unsupervised learning

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
Literature Cited

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