기체 크로마토그래피와 근적외선 분광법 기술을 이용하여 서로 다른 식물성 원료의 4가지 식용유(해바라기씨유, 대두유, 옥수수유, 땅콩유)를 특성 분석하였으며, 특성 데이터에 기반하여 부분 최소 제곱 판별 분석(PLS-DA) 모델을 각각 구축하였다. 이를 바탕으로 데이터 수준의 데이터 융합 방법을 탐구하였고, 크로마토그래피 데이터와 분광 데이터 융합을 기반으로 한 서로 다른 식물성 원료 식용유 판별 방법과 모델을 구축하였다. 주성분 분석(PCA) 결과, 기체 크로마토그래피 판별 분석은 주로 지방산 조성 정보에 근거하였으며, 근적외선 분광법은 샘플 내 수소화학결합 특성화를 기반으로 분류하였다. 데이터 융합 모델의 민감도와 특이도는 각각 1.000으로, 분류 오류는 0.000으로 교차 검증에서 평균 분류 오류를 감소시켜 모델의 견고성을 높였다. 단일 데이터 기반 모델 결과와 비교할 때, 데이터 융합 분석 전략은 모델의 분류 정확도와 강인성을 향상시켰다.

식용유;식물성 원료;판별 분석;기체 크로마토그래피;근적외선 분광법;데이터 융합