이 총설에서는 반응표면분석법을 이용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 방법에 대하여 검토하였다. 반응표면분석을 수행하기 위한 절차와 반응표면분석의 필수적인 기본이론을 설명하였고, 반응표면분석법 중에서도 대부분 사용되는 2차 실험계획법(3인자 완전요인, 중심합성, Box-Behnken, 및 Doehlert 계획법)들에 대한 장단점 및 효율성을 비교하였다. 식품제조프로세스를 최적화하는데 반응표면분석법을 적용하기 위해서는 우선 실험계획을 선택하고, 적절한 모델함수를 적합화한 다음, 적합화된 모델의 질 및 실험데이터와의 예측의 정확성을 평가할 필요가 있다. 식품제조프로세스를 최적화할 때 일부요인계획, 완전요인계획 및 Plackett-Burman 계획 등과 같은 실험계획법을 사용하여 중요한 실험인자를 일차적으로 스크린한 다음, 2차 실험계획법을 선택하는 것이 바람직하다. 실제적으로 최적실험조건을 찾기 위해서는 F-test, 수정 $R^2$ 등과 같은 분산분석을 사용하여 모델을 적합화하는 것이 바람직하다. Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획은 중심합성계획법보다 좀 더 효율적이며, 최근에는 이 계획들을 적용한 문헌의 수가 증가하고 있는 추세이다. 더욱이 이 계획들은 3수준 완전요인계획법보다는 비교할 필요도 없이 훨씬 더 효율적이다. Box-Behnken설계는 식품분야에서와 같이 극한조건(즉, 인자들이 동시에 가장 높거나 혹은 가장 낮은 수준의 실험 조건)하에서 실험을 하는 것을 피하고자 할 때 유용하다. Doehlert 계획에서는 각 인자들의 수준(level)이 다르기 때문에, 몇몇 인자들이 가격적인 면에서 그리고(혹은) 장비사용에 제약을 받는 제한이 있다든지 혹은 인자의 중요도에 따라 수준의 수를 조절해야 할 필요가 있을 때에는 Doehlert 계획이 아주 유용하다. 종래에는 반응표면분석법의 2차 회귀모델 실험계획법 중에서 다른 계획법(Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획)에 비해 중심합성계획법을 압도적으로 많이 적용해 왔다. 그러나 Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획은 중심합성계획법보다 장점이 많기 때문에, 향후에는 Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획을 사용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 쪽으로 초점이 맞추어 지리라고 전망한다.
본 연구에서는 최근에 널리 사용되고 있는 R 프로그램을 이용하여 실험계획법 중 요인배치법과 반응표면분석을 구현하였다. 특히 반응표면분석에서 직교계획, 회전계획, 기울기 회전계획을 만족하는 실험계획을 제공함으로써 상업용 프로그램의 미진한 부분을 개선하여 실험선택의 폭을 넓게 하였다.
강한 항 염증 활성을 갖는 glycosyl aesculin이 Thermotoga neapolitana ${\beta}-glucosidase$의 당전이 활성을 통하여 aesculin을 수용체로 이용하여 합성되었다. 약 $2{\mu}g$의 효소를 이용하여 반응표면분석법을 통한 주요 반응 매개변수들의 최적화가 시도되었다. 각 반응 변수들의 통계분석 결과 2차 다항식모델이 적용된 유의값(p<0.05)에 잘 맞았다. Aesculin과 다른 매개변수사이의 상호관계를 의미하는 반응표면곡선 그래프는 glycosyl aesculin의 수율이 주로 aesculin의 농도와 반응시간에 영향을 받음을 나타내었다. Glycosyl aesculin의 생산을 위한 반응최적조건은 aesculin의 농도 9.5 g/l, 온도 $84^{\circ}C$, 반응시간 81분, 그리고 pH 8.2로 나타났으며, 이러한 조건하에서 효소반응시 61.7%의 전환율로 5.86 g/l 의 수율이 예상되었다. 실험을 통한 실질적인 수율은 6.02 g/l으로 나타났다. 실질적인 수율과 가까운 값을 예측 가능하다는 것을 통하여 반응표면분석법이 효소반응의 전환율을 최적화하는데 타당하다는 것이 입증되었다. 본 연구에서는 반응표면분석법을 활용하여 최적화 이전에 비하여 약 1.6배의 glycosyl aesculin을 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 반응표면분석법이 미생물유래 당화효소를 이용한 생물학적 활성을 갖는 배당체 합성의 생산 최적화에 효과적으로 활용할 수 있다는 것을 보여준다.
최근 자동차 업계서는 차량의 온실가스 배출량을 줄이고 연비를 개선시킬 수 있는 방법 중의 하나로 경량화 소재를 사용하여 차체의 중량을 줄이는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 알루미늄 합금의 경우 기존 강재에 비해 비중이 낮아 가볍고 부식에 대한 저항성이 높아 많이 사용되어지고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저, 저입열 용접공정을 적용하여 용접 변수와 토치의 각도에 따른 인장강도 특성을 비교하여 적정 용접 범위를 산정하였으며, 인장강도와 비드형상의 관계를 다중 회귀 분석을 이용하여 비드 예측 회귀 모델을 제시하였다. 또한 호감도 함수를 적용한 반응표면분석법을 이용하여 자동차 생산 현장에서 겹치기 용접 이음부의 강건한 용접 품질을 가질 수 있는 최적용접 공정 조건을 도출할 수 있는 효과적인 방법을 제안하고자 한다.
선택적 CO 산화반응(PrOx)을 위한 Ru이 고분산 담지된 $Ru/{\alpha}-Al_2O_3$ 촉매를 증착-침전법(deposition-precipitation)으로 제조하였다. 용액의 pH와 aging 시간에 따른 Ru 입자의 크기 변화와 분산도의 영향을 살펴보았으며 함침법(impregnation)으로 비교 촉매를 제조하였다. 촉매의 특성분석은 BET, TPR, CO-Chemisorption분석을 수행하여 촉매의 비표면적, 환원특성, 분산도를 알 수 있었다. 특성분석결과, 증착-침전법으로 제조한 $Ru/{\alpha}-Al_2O_3$ 촉매가 함침법으로 제조한 촉매에 비해 분산도가 높았으며, pH별 촉매 제조에서는 pH6.5로 제조한 촉매가 22.06%로 가장 높은 분산도를 보였다. 또한, 담체의 비표면적 영향에 따른 Ru 입자의 분산도를 살펴보기 위해 ${\gamma}-Al_2O_3$와 ${\alpha}-Al_2O_3$ 담체를 적용한 결과, 비표면적이 작은 ${\alpha}-Al_2O_3$ 담체 표면에서 Ru 분산도가 ${\gamma}-Al_2O_3$ 담체에 비해 높았다. 이는 기공이 발달하여 비표면적이 넓은 ${\gamma}-Al_2O_3$ 담체는 소량의 Ru을 고분산 담지 시 담체 표면보다는 기공 내에 담지 되는 양이 많아 실제 반응 시 반응에 참여하는 표면 활성 금속양이 적음을 알 수 있다. 특히, 선택적 산화반응과 같이 표면에서 빠른 반응이 일어나는 경우, 기공 내부의 활성금속이 반응에 참여하기 어려워 반응 활성이 낮음을 PrOx 반응실험을 통해 확인할 수 있었다. PrOx test 조건은 GHSV 250000~60000, 온도는 80~200도, 람다값은 2~4로 성능 비교하여 실험 하였다. PrOx의 성능평가 결과 담체를 ${\alpha}-Al_2O_3$를 사용하여 deposition-precipitation방법으로 제조한 pH6.5 촉매에서 $100{\sim}160^{\circ}C$에서 90%의 가장 높은 CO conversion을 가지고 18%의 선택도를 가졌다.
연구목적: 기계학습법을 이용하여 일반적인 직선 교량의 지진 취약도 분석 연구는 다수 수행되었으나 곡선 교량 구조물에 대한 연구 사례는 미미하다. 따라서 본 연구의 목적은 기계학습법 기반 I형 곡선 거더를 갖는 교량의 재료 특성 및 기하학적 불확실성을 고려한 지진 취약도 분석하는 것이다. 연구방법: 강재 및 콘크리트의 재료 특성과 교각의 높이를 불확실성 매개변수로 고려하였다. 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 시간이력해석을 수행하였다. 해석결과를 원본데이터로 인공신경망, 반응표면분석법을 적용하여 학습 데이터를 생성하였다. 최종적으로 원본 데이터 및 학습데이터를 이용하여 지진 취약도 분석을 수행하였다. 연구결과: 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 총 160회의 시간 이력해석을 수행하였다. 해석결과와 기계학습을 통해 얻어진 예측 값을 비교하였으며 두 값의 유사도를 비교하기 위해 결정계수를 비교하였다. 반응표변분석법의 결정계수가 0.737로 비교적 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 지진 취약도 곡선도 반응표면 분석법을 통해 예측된 값이 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서 유한요소 해석을 통해 관측된 값과 기계학습법을 통해 예측된 값을 비교하였을 때 반응표면 분석법이 관측값과 유사한 결과를 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 두 가지 기계학습법 모두 관측 값에 비해 과소평가되는 것으로 나타났다.
In many industrial experiments, some practical constraints often force factors in an experiment to be much harder to change than others. Such an experiment involves randomization restrictions and it can be thought of as split-plot experiment. This paper investigates the path of steepest ascent/descent within a split-plot structure. A method is proposed for calculating the coordinates along the path.
본 연구는 석탄회의 카드뮴에 대한 흡착특성을 조사하기 위하여 회분식 실험과 반응표면분석을 실시하였다. Langmuir model과 Chapman-Richards model로 산정된 석탄회의 카드뮴의 최대 제거량은 12.95mg/g와 12.99mg/g로 조사되었다. 또한 초기 pH 4에서 9까지의 카드뮴의 제거특성은 초기 pH에 따라 서로 다른 양상을 나타내었으며, pH가 증가 할수록 카드뮴의 제거량은 흡착과 침전에 의한 영향으로 증가하는 것으로 나타났다. 또한, pH에서 카드뮴의 제거량의 감소에 대한 결과는 $H^+$이온의 증가에 따른 카드뮴이온과의 경쟁적 반응에 의한 것으로 사료된다. 반응표면분석법 중 Box-Behnken법을 이용하여 초기 카드뮴 농도($X_1$), 초기 pH($X_2$), 그리고 초기 석탄회의 주입량($X_3$)을 독립변수로 선정하였으며, 종속변수인 석탄회의 카드뮴의 흡착특성을 수학적 모델로 도출하였다. 경험적 모델인 반응표면분석법을 이용하여 실험적 요인과 반응변수에 대한 관계를 도출하도록 반응모델식을 개발하였다. 통계학적 분석결과, 1차 선형효과(주효과)에서 초기 카드뮴 농도, 초기 pH, 초기 석탄회의 주입량과, 2차 비선형 효과(교호작용, 상호효과)에 대하여 유의한 것으로 조사되었다. 도출된 반응모델은 수정 결정계수가 0.928으로 1에 근사한 값을 갖는 것으로 나타났으며, 도출된 반응모델은 카드뮴 제거율에 매우 근접하게 결과를 도출할 수 있었다. 또한, 통계학적 분석결과 카드뮴 제거에 미치는 영향은 초기 pH > 초기 카드뮴 농도 > 초기 석탄회의 주입량 순으로 나타났다.
해상풍력단지 설계과정의 일환으로 실험계획법의 일종인 반응표면분석법을 이용하여 풍력터빈의 최적 배치조건을 연구하였다. 총 36기 터빈을 해상에 설치한다는 가정 하에 터빈들의 행렬조합, 행간 및 열간거리를 반응표면 분석시의 설계변수로 사용하였으며, 터빈 후류손실에 의해 저하되는 발전효율과 내부 전력선 공사비를 목적함수로 고려하였다. 이러한 설계변수와 목적함수간의 관계를 이용한 반응 최적화 분석을 통해 목표 설계조건을 도출하였으며, 해상풍력단지의 경제성을 확보하기 위한 풍력터빈의 배치조건은 "설계범위에서 행수 및 행간거리를 최소화하고, 최적 열간거리를 산정하여 적용해야 한다"는 결과를 얻을 수 있었다.
최근 연구에서는 상용 통계분석 프로그램인 Minitab을 사용하여 실험 요소 설계 및 최적 공정조건을 구하는데 많이 이용하고 있다. 본 연구에서는 도금 제품의 Peeling 최적화를 위해 도금 전처리 공정인 에칭 및 화학 니켈 공정 시간을 인자로 설정하였다. 또한 2인자 2수준(2 factor 2 Level)의 직교 배열표를 구성하고 도금 제품의 밀착성을 만족하는 범위 내에서 설계변수에 의한 반응표면법(Response surface analysis)을 사용하여 최적 조건을 설정하였다. 실험 결과, 에칭 및 화학니켈 공정 시간의 주효과도에서 에칭 공정시간이 낮을수록, 화학니켈 공정시간이 높을수록 Peeling 값이 향상된다는 결과를 얻었다. 그리고 최적 조건을 도출하기 위한 방법으로 반응표면 설계법 중의 중심합성법을 사용하여 에칭(10min 15sec)및, 화학니켈(10min 15sec)의 최적 공정 시간을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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