실제 다변량 보정 응용에서 여러 요인이 편미분 최소제곱(PLS) 모델의 예측 성능에 영향을 미치는데, 광학 스펙트럼 데이터의 근본 원천인 기기 노이즈가 중요한 영향 요인 중 하나이다. 기존 연구들은 주로 다양한 필터나 평활화 방법을 사용하여 기기 노이즈의 영향을 줄였지만, 기기 노이즈가 PLS 모델링 과정과 모델 예측 능력에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 보고는 드물다. 본 논문에서는 기기 노이즈가 첫 번째 잠재변수 계산을 통해 모델에 어떻게 도입되는지 설명하고 입증한다. PLS 계산 과정의 이론적 유도를 통해 노이즈 도입이 PLS 가중치 벡터 및 적재 벡터 계산에 누적 효과를 미치며, 후속 잠재변수 계산과 함께 모델 내에서 지속적으로 전달되어 PLS 모델에 영향을 준다는 점을 논의한다. 또한 PLS 모델의 예측 오차를 이론적으로 분해하여 노이즈가 없는 이상적 모델 자체의 오차와 노이즈 전파에 의한 오차로 구분한다. 결과는 기기 노이즈가 PLS 모델의 예측 성능을 저하시킬 뿐만 아니라 최적 복잡도 선택에도 영향을 미친다는 것을 보여준다.

근적외선 분광;편미분 최소제곱;다변량 보정;기기 노이즈