측정 환경 및 기기 차이로 인해 근적외선 분광 모델의 범용성이 낮은 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 변환과 동적 시간 정렬 알고리즘(Wavelet transform combined with dynamic time warping, WDTW)을 기반으로 한 모델 전송 방법을 제안하여 서로 다른 기기 간 모델 공유를 실현하였다. 우선, 해당 방법은 스펙트럼에 웨이블릿 변환 전처리를 수행한 후 동적 시간 정렬 알고리즘(Dynamic time warping, DTW)을 이용하여 근적외선 스펙트럼 파장점 간 최적 대응 관계를 찾아 회귀 방정식을 구축한다. 근적외선 의약품 스펙트럼 데이터셋과 휘발유 데이터셋을 사용하여 전송 모델을 구축하였으며, 웨이블릿 변환 및 동적 시간 정렬 기반 모델 전송 방법의 유효성을 검증하였다. 휘발유 스펙트럼 데이터셋의 C7, C8, C9, C10 성분 예측 표준편차(SEP)는 각각 0.4144, 0.8011, 1.0904, 1.2908이며; 의약품 스펙트럼 데이터셋의 활성도, 경도, 무게의 SEP는 각각 2.5856, 0.4345, 2.2703으로 모두 기존 방법보다 낮았다. 위의 실험 결과는 구축된 모델 전송 방법이 원기기의 스펙트럼과 목표기기의 스펙트럼 간 차이를 효과적으로 제거하여 모델의 안정성과 정확성을 향상시키고 모델 전송 효과를 실현할 수 있음을 보여준다.

근적외선 분광(NIR); 모델 전송; 웨이블릿 변환; 동적 시간 정렬