본 연구는 문관과유를 예로 하여 5% 단계로 인위적으로 문관과유 함량이 0%에서 100%까지인 문관과유 혼합 시료를 제작하고 근적외선 스펙트럼을 수집하였다. 문관과유 혼합유의 식별 문제에 대해 부분최소제곱판별분석법(PLS-DA)을 사용하여 다양한 품종 혼합유 인식 방법을 구축하였으며, 다양한 전처리 방법을 비교하여 모델 성능을 최적화하였다. 부분최소제곱회귀법(PLSR)을 이용하여 혼합유 혼합 비율 예측 모델을 구축하였으며, 다양한 스펙트럼 전처리 방법과 파장 선택 방법을 결합하여 모델 성능을 최적화하였다. 결과는 합성 1차 미분 전처리(1st Dec)를 통해 PLS-DA 모델이 다양한 품종 혼합유를 98%의 정확도로 식별함을 보였다. 1st Dec와 경쟁 적응 재가중 샘플링 변수 선택법(CARS)을 결합하여 문관과유 내 다양한 품종 혼합유의 근적외선 스펙트럼 모델의 상대 분석 오차(RPD)는 각각 5.90, 40.00, 5.20 및 4.90으로 우수한 예측 성능을 나타냈다. 본 연구는 다양한 혼합 품종과 비율 하에서 문관과유 시료의 정성 및 정량 분석을 실현하여 문관과유 혼합 품질의 신속 평가에 대한 탐색적 연구를 수행하였다.

문관과유;혼합;근적외선 분광법;정성 분석;정량 분석