• Title/Summary/Keyword: 실험계획

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Visualization for Experimental Designs (실험계획의 시각화)

  • Jang, Dae-Heung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.24 no.5
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    • pp.893-904
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    • 2011
  • The lecture of the experimental designs consists of two main part-experimental designs and model analysis. Mostly, the progress of the visualization has been made on a model analysis. As the visualization of experimental designs, we can consider the visualization of Latin squares, supersaturated designs, and balanced incomplete block designs. We can propose the design plots as well as use the scatterplots and the scatterplot matrices for the visualization of experimental designs. Through the visualization of experimental designs, we can use the synergy effect in teaching the lecture of the experimental designs.

실험계획법 분야에서의 Box 박사의 업적에 관한 요약

  • 임용빈
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.4 no.2
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    • pp.385-392
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    • 1997
  • 실험계획분야에서의 Box의 가장 큰 업적은 Fisher에 의해 정립된 실험계획법의 기본원리들을 활용하여 공학과 화학, 물리학 등 과학분야의 실험에 적합한 실용적인 실험계획을 연구하고, 이를 화학공학의 실제문제에 적용하여 실험계획법을 통해 공학기술의 발전에 기여하게 한 사실이다. 이 논문에서는 반응표면분석과 실험계획법과 관련된 Box의 연구업적을 정리, 요약하려 한다.

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R을 이용한 회귀분석과 실험계획법 시스템 구축

  • Kim, Seong-Su;Park, Hui-Jin;Jo, Yeong-Hun;O, Jin-Ho
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.5-11
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    • 2005
  • 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.

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격자기반(Lattice-based) 라틴 하이퍼큐브(Latin hypercube) 계획의 제안

  • 황현식;박정수
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.115-120
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    • 2001
  • 라틴 하이퍼큐브 실험계획은 전산실험을 위하여 Mckay, Beckman과 Conover(1979)에 의해 고안된 방법으로 실험을 한번 시행하는데 많은 시간과 비용이 들거나 인자가 많은 실험에 효율적으로 사용할 수 있다. 하지만 이 실험계획 역시 실험영역 전체에서 골고루 배치되지 않을 가능성이 있으므로 이를 보완하려는 시도가 이루어져 왔으며, 여기서는 good lattice points(glp)와 계통추출을 응용하여 격자기반(lattice-based) Lhd의 두 가지 방법을 제안하였다. 모의실험 결과 glp 실험계획을 응용한 "방법 1"은 모형을 가정한 엔트로피에 기초한 최적 기준으로 검토한 경우 우수하였다. "방법 2"는 표본조사에 널리 쓰이는 계통추출을 응용하였으며 입력변수가 각기 다른 9개의 실험함수에 관하여 표본 평균의 추정치와 분산, MSE를 비교한 결과, 다른 실험계획들보다 우수하였다. 이 결과는 실험점이 실험영역 전체에서 골고루 퍼져서 나타난 것으로 보이며, 향후 전산실험계획에서의 응용을 기대할 수 있다.

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Graphical Methods for Evaluating Supersaturated Designs (초포화계획을 평가하기 위한 그래픽방법)

  • Jang, Dae-Heung
    • Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.23-29
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    • 2009
  • 직교성은 실험계획에서 중요한 개념이다. 실험계획에서 실험점의 개수보다 인자의 개수가 많은 상황에서 우리는 초포화계획을 사용한다. 이러한 초포화계획은 직교성을 만족하지 못하게 되는 데 얼마나 직교성을 만족하는 지를 평가하는 데 우리는 주로 수치적인 측도들을 사용한다. 우리는 초포화계획의 직교성의 정도를 평가하는 또 다른 탐색적 방법으로서 그래픽방법을 사용할 수 있다. 또한 초포화계획의 예측 능력을 평가하는 방법으로서 우리는 그래픽 방법을 사용할 수 있다.

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Empirical Comparisons between Partial-Order Planning and Graph Planning in Freight Transportation Domain (화물운송 영역에서의 부분순서 계획법과 그래프 계획법에 대한 실험적 비교)

  • 이상기;정용규;김인철
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 1999.06a
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    • pp.325-333
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    • 1999
  • 본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운송 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.

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Empirical Comparisons between Partial-Order Planning and Graph Planning in Freight Transportation Domain (화물운송 영역에서의 부분순서 계획법과 그래프 계획법에 대한 실험적 비교)

  • 이상기;정용규;김인철
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.325-333
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    • 1999
  • 본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운성 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.

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Application of Response Surface Methodology for the Optimization of Process in Food Technology (반응표면분석법을 이용한 식품제조프로세스의 최적화)

  • Sim, Chol-Ho
    • Food Engineering Progress
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    • v.15 no.2
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    • pp.97-115
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    • 2011
  • A review about the application of response surface methodology in the optimization of food technology is presented. The theoretical principles of response surface methodology and steps for its application are described. The response surface methodologies : three-level full factorial, central composite, Box-Behnken, and Doehlert designs are compared in terms of characteristics and efficiency. Furthermore, recent references of their uses in food technology are presented. A comparison between the response surface designs (three-level full factorial, central composite, Box-Behnken and Doehlert design) has demonstrated that the Box-Behnken and Doehlert designs are slightly more efficient than the central composite design but much more efficient than the three-level full factorial designs.

순차적 혼합물 실험계획을 평가하기 위한 그래픽방법

  • 장대홍;박상현
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.2 no.1
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    • pp.64-73
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    • 1995
  • 혼합물 실험계회긔 확장시 기존의 연구들은 D-최적계획을 중심으로 전개되어 왔다. 이러한 판정기준들은 실험계획의 전 영역에 걸친 성능의 정도를 알아내는 데는 한계가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 하나의 그래픽 방법을 제안하였다. 혼합물 실험 계획에서 결측값이 발생하는 경우에도 이 그래픽 방법을 이용할 수 있다.

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A Robust Design of Response Surface Methods (반응표면방법론에서의 강건한 실험계획)

  • 임용빈;오만숙
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.15 no.2
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    • pp.395-403
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    • 2002
  • In the third phase of the response surface methods, the first-order model is assumed and the curvature of the response surface is checked with a fractional factorial design augmented by centre runs. We further assume that a true model is a quadratic polynomial. To choose an optimal design, Box and Draper(1959) suggested the use of an average mean squared error (AMSE), an average of MSE of y(x) over the region of interest R. The AMSE can be partitioned into the average prediction variance (APV) and average squared bias (ASB). Since AMSE is a function of design moments, region moments and a standardized vector of parameters, it is not possible to select the design that minimizes AMSE. As a practical alternative, Box and Draper(1959) proposed minimum bias design which minimize ASB and showed that factorial design points are shrunk toward the origin for a minimum bias design. In this paper we propose a robust AMSE design which maximizes the minimum efficiency of the design with respect to a standardized vector of parameters.