기존의 단일 스펙트럼 기반 유전자변형 유채유 분류 및 식별 모델은 정보 부족, 데이터 차원 수가 높다는 문제로 인해 모델 실행 효율이 낮고 검사 결과 정확도가 충분하지 않습니다. 이에 본 연구에서는 테라헤르츠 융합 스펙트럼과 개선된 Fused Lasso 모델을 결합한 유전자변형 유채유 분류 및 식별 방법을 제안합니다. 두 가지 유전자변형 유채유와 두 가지 비유전자변형 유채유를 연구 대상으로 하여, 테라헤르츠 시간 영역 분광 시스템(THz-TDS)을 사용해 0.2~1.6 THz 주파수 범위 내에서 4종 유채유 샘플의 테라헤르츠 흡수 스펙트럼을 획득했습니다. 연속 투영(SPA) 알고리즘을 통해 흡수 스펙트럼과 도함수 스펙트럼에서 특징을 추출한 후 융합하였으며, 특징 선택과 분류를 동시에 수행하는 정규화 희소 모델인 Fused Lasso를 도입하였습니다. 일대일(OVO) 방식을 적용해 다중 분류 모델로 개선하고 베이지안 최적화(BO) 알고리즘으로 정규화 매개변수를 최적화했습니다. 결과에 따르면, 기존의 단일 흡수 스펙트럼 기반 Fused Lasso 모델과 비교해 융합 스펙트럼 기반 BO-Fused Lasso 모델이 네 가지 유채유 분류에서 더 우수한 성능을 보였으며, 학습 정확도는 96.88%, 시험 정확도는 95.00%였습니다. 따라서 본 연구는 유전자변형 및 비유전자변형 유채유 식별에 새로운 방법을 제공하며, 다른 유전자변형 물질 식별에도 유용한 참조가 됩니다.

테라헤르츠; 유전자변형 유채유; 융합 스펙트럼; 정규화 희소 모델; 베이지안 최적화