범죄 수법이 끊임없이 진화함에 따라 법과학은 물증의 형태와 성분을 동시에 분석할 수 있는 기술이 절실히 필요하다. 질량분석 이미징은 법과학에서 고감도, 고특이성, 넓은 검출 범위 및 거의 비파괴적인 분석 방법을 제공한다. 기계 학습과 결합하면 질량분석 이미징은 얻어진 풍부한 데이터를 분석하고 핵심 화학 정보를 추출할 수 있으며, 특히 지문, 문서, 물리화학 및 생물학적 증거 검사 분야에서 실전 잠재력을 크게 발휘한다. 본 논문은 개체 추적, 잔류 시간 추정, 이미지 향상 등 핵심 분야를 포함한 질량분석 이미징 데이터 분석 연구 동향을 종합적으로 검토하여 법과학에서 실제 문제 해결을 위한 강력한 도구를 제시한다. 운영 복잡성과 알고리즘 해석의 어려움이라는 도전에 직면해 있지만, 이 기술은 앞으로 복잡한 물증 분석에서 핵심적인 역할을 할 것이다.

질량분석 이미징; 법과학; 기계 학습; 다변량 분석