본 연구는 1차원 스케일 불변 특징 변환(SIFT) 알고리즘을 이용하여 담배 잎의 근적외선 분광법(NIRS)에서 안정적인 특징 파장을 찾았다. 시료 정밀도 테스트 스펙트럼으로 선별한 파장을 기반으로 재현율과 재현도를 계산하였으며, L9(33) 직교표를 사용해 SIFT 알고리즘 관련 파라미터를 최적화하여 재현율과 재현도를 최대한 높였다. 최적화된 파라미터와 호스트 상의 대표 샘플 10개의 스펙트럼을 기반으로 10개의 안정된 특징 파장 집합을 선별하였고, 이 파장 집합의 합집합 스펙트럼 반응을 독립 변수로 하여 부분 최소 제곱법(PLS)으로 담배 총 알칼로이드의 NIRS 모델(약칭 SIFT-PLS)을 구축하였다. 이 모델은 3대의 슬레이브에 직접 전달되어 3대의 슬레이브 시료 총 알칼로이드 평균 상대 예측 오차(MRE)가 모두 6% 미만의 기업 내 규격을 충족하였다. 반면 전체 스펙트럼 모델(WW-PLS)은 직접 이전 후 1대 슬레이브만 규격을 충족하였고, 분할 직접 보정(PDS)법으로 슬레이브 스펙트럼을 보정한 후에도 WW-PLS 모델은 1대 슬레이브만 MRE가 6% 미만이었다. SIFT 알고리즘으로 안정된 특징 파장을 선별하여 구축한 NIRS 모델은 3대 슬레이브에 직접 공유할 수 있어 세트 이전이나 슬레이브 스펙트럼 또는 스펙트럼 모델 보정이 필요 없으며, 진정한 무표준 NIRS 모델 직접 이전을 실현하였다.

스케일 불변 특징 변환; 파장 선별; 근적외선 분광 모델 전달; 담배 총 알칼로이드