본 논문은 근적외선 분광 기술과 화학계량학 방법을 결합하여 다양한 품종 녹차의 비파괴 식별 방법을 개발하였다. 근적외선 분광 기술을 통해 8가지 품종의 녹차 샘플의 근적외선 스펙트럼을 얻었고, 단일 및 최적화된 조합 스펙트럼 전처리 방법이 스펙트럼에 미치는 영향을 비교하였다. 비감독 주성분 분석(PCA)과 감독 선형판별분석(LDA) 방법을 각각 활용하여 차 품종 식별 모델을 구축하였다. 결과는 단일 전처리 방법과 비교하여 최적화된 조합 전처리가 더 우수한 식별 정확도를 갖는다는 것을 보여주었다. 표준정규변수 변환 전처리는 차 샘플 크기 불균일로 인한 스펙트럼 산란 영향을 제거하였고, 1차 미분 전처리는 변동 배경을 제거하여 기준선 이동 영향을 줄이고 스펙트럼 내 유효 정보를 강조하였다. 두 가지 전처리 방법을 결합하고 비감독 주성분 분석법을 함께 사용하면 녹차 샘플 종류를 75.0%의 정확도로 비교적 정확히 식별할 수 있다. 또한, 감독 선형판별분석 방법을 사용하여 원시 스펙트럼 데이터를 처리하면 100%의 식별 정확도를 달성할 수 있으나, 이 방법은 사전 범주 지식이 필요하다. 따라서 근적외선 분광 기술과 화학계량학을 결합한 방법을 통해 다양한 품종 녹차의 신속한 비파괴 식별이 가능하다.

녹차; 근적외선 분광 기술; 스펙트럼 전처리; 주성분 분석; 선형판별분석