라만 분광기술(Raman)과 레이저 유도 플라즈마 방출 분광기술(LIBS)을 기반으로 한 다중 스펙트럼 특징 융합 기술(MFFT)을 제안하였다. 라만 분광에서의 분자 성분 정보와 LIBS에서의 원자 성분 정보 간의 상보적 특성을 활용하여 적응형 웨이브렛 변환(AWT), 경쟁적 적응 가중치(CARS), 부분 최소 자승법(PLS) 모델링 기술을 적용하여 밀가루 시스템의 더 포괄적인 특징 정보를 획득하였다. 다중 스펙트럼 특징 융합 기술에서는 먼저 AWT-CARS 방법을 사용해 라만 분광과 LIBS 분광에서 특징 변수를 각각 추출한 후 두 특징 변수를 벡터로 융합하고 PLS 방법을 사용하여 MFFT 모델을 구축하여 밀가루 혼합물의 정량 분석을 실현하였다. 이산화티타늄, 황산알루미늄칼륨 등의 밀가루 혼합 시스템을 모델링하고 분석하여 MFFT 모델의 유효성을 검토하였다. 결과는 단일 라만 분광 기술이나 LIBS 기술로 구축한 예측 모델에 비해 MFFT 모델이 모델의 예측 성능을 현저히 향상시켰음을 보여주었다. 이산화티타늄과 황산알루미늄칼륨 예측 모델의 선형 상관 계수는 상대적으로 낮은 라만 모델의 0.884, 0.877에서 각각 0.981, 0.980으로 향상되었으며, 예측 평균 제곱근 오차는 라만 모델의 0.151, 0.154에서 각각 0.069, 0.068로 감소하였다. 이는 다중 스펙트럼 특징 융합 기술이 라만 분광의 분자 정보와 LIBS 분광의 원소 정보를 정확하게 추출하여 상호 보완하고 보정함으로써 밀가루 매트릭스가 혼합물의 정량 분석에 미치는 간섭을 효과적으로 극복하고 모델 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

라만 분광; 레이저 유도 플라즈마 방출 분광; 다중 스펙트럼 특징 융합 기술; 밀가루 혼합물