입력된 데이터 배열을 토대로 최적화된 곡선 및 곡선식을 도출하기 위하여 사용되며 분석데이터의 경향에 따라 다양한 해석기법을 적용할 수 있다.
  곡선 적합(Curve Fitting) 기법으로는 모든 시험데이터 각각을 정확히 통과(Residual=0)하면서 최적화된 곡선을 산출하는 Spline 보간법(Spline Interpolation Method)과, 시험데이터 각각의 의미보다는 전체의 경향 또는 추이(Trend)를  파악하기 위하여 사용되는 최소 면적법(Least squares Method)이 있다. 
  Spline 보간법은 그 특징상 입력데이터에 의한 각 구간별로 독립된 곡선식을 가지므로 하나의 함수식으로의 표현은 불가능하다. 따라서 spline 보간법이 적용된 곡선식이 필요하다면 주어진 데이터를 적절한 spline보간법을 이용하여 fitting한 후, 이의 결과데이터를 다시 curve fitting의 입력데이터로 재사용하여 새로운 curve를 생성한 후 적절한 최소 면적법(least squares Method)을 사용하여 곡선식을 얻을 수 있다.

본 해석 프로그램에서는 Linear Spline, Quadratic Spline 및 Cubic Spline의 3가지 Spline Interpolation 기법과, Polynomial Least-squares, Exponential 그리고 Fourier  Series Approximation의 3가지 최소 제곱법을 이용하여 분석한다.

  일반 Windows응용 프로그램[한글, Word, Excel 등]과 입출력 데이터의 상호 교환을 위하여 clipboard 기능을 이용하면 응용 프로그램간의 데이터 이동을 매우 편리하게 수행할 수 있다.

절차	내용	단축키
1단계	데이터 선택	마우스 끌기/Ctrl-A(전체선택)
2단계	(클립보드로) 복사	Ctrl-C
3단계	해당위치에 붙여넣기	Ctrl-V

  상세한 ClipBoard기능의 이용방법은 Windows 사용자 안내서를 참조.