우리나라 목재 펄프 공급 압력을 완화하고 혼합 원료 펄프 제조의 실제 수요를 충족하기 위해 본 논문에서는 근적외선 분광법을 이용한 혼합 펄프 원료의 빠른 분석에 관한 연구를 진행하였다. 꼬리 유칼립투스-마찬 아카시아 혼합 시료 145개의 근적외선 스펙트럼을 수집하였으며, 총 셀룰로오스, 펜토산, Klason 리그닌 함량을 기존 방법으로 측정하였다. 원시 스펙트럼에 1차 도함수 및 표준 정규 변환 전처리를 수행한 후 편미분 최소제곱법, 서포트 벡터 머신법, 인공신경망법 및 LASSO 알고리즘을 각각 이용하여 꼬리 유칼립투스, 총 셀룰로오스, 펜토산, Klason 리그닌 함량 분석 모델을 구축하였다. 이 중 LASSO법으로 구축한 꼬리 유칼립투스 및 총 셀룰로오스 함량 분석 모델이 최적이며, 예측 평균제곱근오차(RMSEP)는 각각 1.80%, 0.60%이고 절대 편차(AD)는 각각 -3.03%~3.17%, -1.03%~0.98%로 모델 성능은 비교적 정확한 신속 분석을 만족하였다. 편미분 최소제곱법으로 구축한 펜토산 함량 분석 모델이 최적이며 RMSEP는 0.75%, AD는 -1.26%~1.33%이고, 서포트 벡터 머신법으로 구축한 Klason 리그닌 함량 분석 모델이 최적이며 RMSEP는 0.48%, AD는 -0.82%~0.86%로 두 모델은 비정확 분석에 적합하다. 본 연구는 혼합 펄프 원료의 빠른 분석 가능성을 제공함과 동시에 LASSO 알고리즘의 적합성도 입증하였다.

녹차; 근적외선 분광 기술; 스펙트럼 전처리; 주성분 분석; 선형 판별 분석