본 논문은 자외선 가시광선 분광법(UV-Vis)과 화학계량학 기술을 결합하여, 용매, 초음파 시간 및 시료량 등의 전처리 조건을 최적화하였다. 최적 추출 용매로 이염화메탄을 선택하였으며, 초음파 1시간, 시료량 1g 조건에서 최상의 식별 효과를 얻었다. 최적 조건에서 53개의 재생 폴리에스터 시료에 대해 분광을 수집한 결과, 500~680nm 및 320~380nm 파장대에서 재생 폴리에스터가 뚜렷한 특징 흡수 피크를 나타내었다. 또한 주성분 분석(PCA)과 정사영 최소제곱 판별분석(OPLS-DA)을 결합하여 분류 모델을 구축하였다. 실험 결과 OPLS-DA 모델의 적합도 지수 R²Y(누적)은 0.927, 예측 지수 Q²(누적)은 0.907로 나타나 모델의 안정성과 식별 정확도가 높음을 증명하였다. PCA 모델은 테스트 샘플에 대해 93.3%의 분류 정확도를 달성하였다. 본 방법은 우수한 적합 및 예측 능력을 가지며 물리적 방법으로 재생된 폴리에스터 시료를 효과적으로 식별할 수 있다.

재생 폴리에스터;원사 폴리에스터;자외선 가시광선 분광법;화학계량학