이 논문은 근적외선 산란 반사 분광 분석 기술을 기반으로 식품 포장 재료인 폴리에틸렌과 폴리프로필렌의 정성 판별 실험 연구를 수행하였다. 다양한 파장 범위를 선택하고 다양한 분광 전처리 방법을 적용했으며, 주성분 분석법(Principal component analysis, PCA)과 SIMCA, 베이즈 판별, K-최근접 3가지 패턴 인식 방법을 결합하여 정성 예측 모델을 구축하였고, 정확도에 따라 각 모델의 예측 성능을 비교했다. 결과는 1,050~1,550 nm 파장 범위에서 SIMCA 방법, 베이즈 판별, K-최근접 3가지 방법으로 구축된 정성 보정 모델들이 우수한 성능을 보임을 나타냈다. 벡터 정규화, 표준 정규 변수 변환, 중심화, 이동 평균 필터링, 다항식 평활 필터링, 1차 미분 등 6가지 분광 전처리 방법과 상기 3가지 패턴 인식 방법을 사용하여 플라스틱 샘플의 근적외선 스펙트럼 데이터를 처리했으며, 1,050~1,550 nm 범위에서 주성분 인자 수가 3일 때 원본 스펙트럼을 이용한 K-최근접 정성 보정 모델이 가장 우수하여 시료 교정 집합과 예측 집합에서 모두 100%의 정확도를 나타냈다. 이는 식품 포장 재료인 폴리에틸렌과 폴리프로필렌의 신속한 식별 연구에 참고 자료가 될 수 있다.

근적외선 분광; 플라스틱; 주성분 분석; 정확도