근적외선(NIR) 분광기술과 변수 선택-부분 최소제곱 판별분석(PLS-DA) 방법을 기반으로 철피석곡의 산지 무손상 추적 방법을 구축하였다. 격자형 휴대용 NIR 분광기를 이용해 3가지 적분 시간(25, 45, 65ms)에서 3개 산지의 총 900개 철피석곡 표본의 분광 데이터를 수집하였다. 분광 간섭을 제거하기 위해 분광 전처리 방법을 적용하였으며, 주성분 분석(PCA) 및 PLS-DA 방법을 통해 철피석곡 산지 판별 모델을 구축하였다. 경쟁적 적응 재가중 샘플링법(CARS), 몬테카를로 무정보 변수 제거법(MC-UVE), 연속 투영 알고리즘(SPA) 등을 통해 특성 변수를 선별하여 PLS-DA 모델의 판별 정확도를 향상시켰다. 또한 적분 시간이 철피석곡 산지 추적 모델에 미치는 영향을 최초로 탐구하였다. 결과에 따르면 원시 분광 데이터와 최적화 전처리 분광 데이터 모두 PCA 방법으로는 철피석곡 산지의 정확한 판별이 불가능하였으며, 45ms와 65ms 적분 시간의 PLS-DA 모델은 100% 산지 판별 분석이 가능하였다. CARS 및 MC-UVE 모델은 SPA 모델보다 유의미하게 우수하였으며, 적은 수의 변수로도 100% 산지 판별을 달성할 수 있었다. 이 결과는 휴대용 NIR 분광 기술과 변수 선택-PLS-DA 방법을 결합하여 철피석곡 산지의 정확한 판별이 가능함을 보여주며, 중약재 품질 관리 연구에 새로운 방향을 제시한다.

근적외선 분광 기술;철피석곡;산지 추적;변수 선택 방법;부분 최소제곱 판별분석