본 연구는 광물자원탐사에서 탐사 지시요소로 중요하게 활용되는 필릭, 프로필리틱, 고점토화 열수변질대의 대표적인 열수변질광물 견운모, 녹니석, 엽납석을 대상으로 5 wt.% 이상의 광물함량으로 다양하게 혼합하여 분광학적인 검출식을 도출하였다. X-선회절분석법(XRD) 결과 연구에 사용된 샘플들은 대부분 순수한 광물로 이루어져 있으며 견운모와 엽납석 시료의 경우 소량의 석영이 포함되어 있음을 확인하였다. 견운모, 녹니석, 엽납석의 분광특성은 광물의 함량이 감소하면서 흡수 깊이가 점진적으로 감소하였으며 각 광물의 특징적인 흡광특성은 남아있는 것을 확인하였다. 1253개의 검출대상 광물 분광데이터와 605개의 비검출대상 광물 분광 데이터를 머신러닝 기법인 랜덤포레스트를 활용하여 광물 분류 정확도를 평가하고, 분류에 사용된 주요 파장영역을 선정하였다. 광물 함량 5 wt.%까지 모두 포함된 랜덤포레스트 모델의 광물 분류 정확도가 세가지 광물 모두 96% 이상으로 가장 좋은 결과를 보였다. LASSO-로지스틱 회귀분석 결과에 의해 도출된 광물 검출식의 지수로 견운모의 경우 121개, 녹니석 108개, 엽납석 109개의 파장 영역이 선출되었다. LASSO-로지스틱 회귀분석 모델의 R² 값은 0.60 - 0.72로 나왔으며 전체 정확도는 세 가지 광물 모델 모두 95% 이상의 값을 보였다. 본 연구는 광물 검출식 도출을 위해 대상 광물 분광 데이터와 비대상 광물 분광 데이터 모두를 활용하여 훈련 모델과 검증을 하였기 때문에 현장에서의 응용에 대한 신뢰성이 높을 것으로 사료된다.