칭커주는 청장고원에서 유래한 청커를 원료로 한 유명한 주류 음료입니다. 그러나 시장이 지속적으로 확대되고 품종이 다양해짐에 따라 혼입 문제는 긴급히 주목해야 할 사안이 되었습니다. 본 연구는 자외선 분광법을 활용하여 지리적 표시 보호 제품인 호주 칭커주의 신속한 식별에 중점을 두었으며, 주성분분석-서포트벡터머신(PCA-SVM)과 다중모델 부분최소제곱 판별분석(MPLS-DA)의 두 가지 방법을 제시하였습니다. 연구는 중국 호주 칭커주(CHQL), 기타 브랜드 청커주(OBQL), 비청커 백주(NQBL) 세 가지 샘플을 포함합니다. SVM은 이진 분류 문제를 해결하기 위해 두 개의 주성분을 사용하며, MPLS-DA는 가상 변수 Y의 각 열을 PLS1 알고리즘으로 모델링한 후 하위 모델의 예측 결과를 통합합니다. PCA-SVM과 MPLS-DA 모두 CHQL에 대한 판별 모델을 성공적으로 구축하였습니다. PCA-SVM은 CHQL과 OBQL, NQBL을 구분할 수 있지만 OBQL과 NQBL은 구분하지 못합니다. 반면 MPLS-DA는 세 가지 샘플 모두를 올바르게 식별할 수 있어 다중 분류 문제를 해결합니다. 결과는 제안된 방법이 CHQL을 식별하는 간편하고 신속한 수단이 될 수 있으며, MPLS-DA가 더 우수한 샘플 식별 능력을 보여줌을 나타냅니다.

중국 호주 칭커주; 자외선 분광법; 화학계량학; 판별 분석