고광대역 분광 분석 기술과 패턴 인식을 결합하여 대서양, 네덜란드-14, 네덜란드 15-041, 네덜란드 15-Q8, 지장 감자 12호, 지장 감자 8호, 흥가 2호 및 Y2의 8가지 감자 소형 종분류 검출 방법을 구축하였다. 276개의 종자 샘플을 수집하였고, 860~1700nm 원스펙트럼을 표준화하고 11점 Savitzky-Golay 평활법 및 4점 차분 1차 도함수 전처리를 수행하였다. 전처리된 스펙트럼 데이터를 주성분 분석(PCA)을 통해 분석한 결과, 처음 3개의 주성분 누적 기여율이 95.12%로 원래 스펙트럼의 대부분 정보를 포함하여 분류 변수로 사용될 수 있음을 발견하였다. 이후 선형 판별 분석, BP 신경망 및 서포트 벡터 머신을 각각 이용해 분류 모델을 구축하였다. 최종적으로 계층적이고 단계적으로 8가지 감자 소형 종 분류 모델을 구축하였다. 우선 선형 판별 분석 모델을 사용하여 대서양, 네덜란드-14, 네덜란드 15-041 및 기타 품종을 구분하였으며 평균 올바른 인식률은 88.79%에 달하였다. 다음으로 BP 신경망 모델로 기타 품종 샘플을 두 그룹으로 나누었는데, 한 그룹은 지장 감자 8호와 Y2, 다른 그룹은 네덜란드 15-Q8, 지장 감자 12호 및 흥가 2호로 구분하였으며 평균 올바른 인식률은 93.24%에 달하였다. 마지막으로 BP 신경망 모델로 지장 감자 8호와 Y2를 구분하였으며 평균 올바른 인식률은 77.78%였고, 서포트 벡터 머신 모델로 네덜란드 15-Q8, 지장 감자 12호 및 흥가 2호를 구분했으며 평균 올바른 인식률은 87.23%였다. 이 연구에서 구축한 8가지 감자 종 분류 단계별 계층적 모델의 평균 올바른 인식률은 89.75%로 고광대역 분광 분석 기술이 감자 소형 종 분류 검출에 응용될 수 있음을 보여준다.

감자;소형 종;고광대역;분류 검출