차분 라만 분광법과 머신러닝 기술을 결합하여 시장에서 흔히 사용되는 43종의 다양한 브랜드 및 모델의 파란색 중성펜 잉크를 분류하는 연구를 수행하였다. 먼저 차분 라만 분광법을 통해 시료의 라만 특성 피크를 얻고, 이를 바탕으로 시료를 인위적으로 4개의 큰 범주로 분류하였다. 이후 군집 분석과 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용하여 분류 연구를 진행하였으며, 인위적 분류 결과와 비교하였다. 결과는 랜덤 포레스트가 구축한 분류 모델의 예측 정확도가 90.00%임을 보여주었다. 차분 라만 분광법은 파란색 중성펜 잉크 성분을 빠르고 비파괴적으로 분석할 수 있으며, 랜덤 포레스트 알고리즘과 결합해 분류 모델을 구축하면 신속한 분류가 가능하다. 랜덤 포레스트 모델은 차분 라만 분광법을 통한 미지 화합물 식별의 효율성과 정확도를 향상시켜 시료의 분류와 예측을 더 잘 수행할 수 있다.

분광법; 차분 라만; 파란색 중성펜; 머신러닝; 랜덤 포레스트