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.
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.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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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.
실험계획법의 강의내용은 크게 두 개의 파트인 실험계획과 모형분석으로 대별되는데 시각화 작업은 주로 모형분석 중심으로 이루어져 왔다. 실험계획법의 강의내용에 대한 시각화 작업의 일환으로 우리는 실험계획의 시각화를 라틴 방격법의 시각화, 초포화계획법의 시각화, 불완비블럭계획법의 시각화로 나누어 고려하여 볼 수 있다. 실험계획을 시각화하는 작업을 위하여 우리는 계획그림을 제안 할 수 있고 기존의 산점도나 산점도행렬을 사용할 수 있다. 이러한 실험계획의 시각화를 통하여 우리는 이론 중심의 실험계획법 강의에 그림들을 삽입함으로써 실험계획법 수업에서의 시너지효과를 얻을 수 있다.
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.
Approximate optimization has become popular in engineering field such as MDO and Crash analysis which is time consuming. To accomplish efficient approximate optimization, accuracy of approximate model is very important. As surrogate model, Kriging have been widely used approximating highly nonlinear system . Because Kriging employs interpolation method, it is adequate for deterministic computer simulation. Because there are no random errors and measurement errors in deterministic computer simulation, instead of classical DOE ,space filling experiment design which fills uniformly design space should be applied. In this work, various space filling designs such as maximin distance design, maximum entropy design are reviewed. And new design improving maximum entropy design is suggested and compared.
컴퓨터 시뮬레이션 실험을 이용한 제반 연구의 효율성을 높이기 위한 통계적 실험 계획법으로서 최적 실험법과 라틴 하이퍼큐브 계획법에 대하여 연구하여 최적 라틴 하이퍼큐브 계획법을 제시하였다. 또한 전산 실험 자료의 분석을 위하여, 공간적 예측모형을 택하여 자료로부터의 모수추정과 이 모형에 적합한 예측방법 및 최적 실험 계획법 등이 고려되었다. 최적 라틴 하이퍼큐브 실험계획법을 구성하기 위한 2단계 (2점 교환법 및 뉴톤방법) 알고리즘과 그것에 의한 결과를 제시하였고, 나아가 축차적(최적) 라틴 하이퍼큐브 계획법의 구축을 위한 한 방법을 제시하였다. 이와같은 접근법은 주요인 그림과 축차적인 계획 및 분석을 이용하여 집적회로 계획의 최적화 문제로 응용되어 결국 품질향상에 도움이 되도록 하는 실예를 통하여 그 실제적 적용성이 예증되었다.
본 고에서는 품질향상 측면보다는 실험계획법 자체에 중점을 두고 이를 소개하고자 한다. 실험게획의 일차적 목적은 어느 의미에서는 모형화 즉 반응치에 미치는 각 인자의 주효과의 교호작용 관게를 규명하는 것이라고 볼 수 있으며 방법론에서 전조합실시법과 부분실시법으로 구분할 수 있는데 부분실시법의 목적은 어떻게 하면 경제적으로 시험횟수를 최소화하되 전조합실시법의 효과를 낼 수 있는가 하는 것이다. Taguchi의 실험계획은 직교배열을 이용한 부분실시법에 근거를 두고 있다.
반응표면의 기울기를 추정하기 위한 실험계획법이 가질 수 있는 바람직한 성질로, Hader와 Park(1978)이 제시한 "축 방향에 걸친 기울기 회전성"과, Park(1987)이 제시한 "모든 방향에 걸친 기울기 회전성"이 있다. 또한 주어진 임의의 실험계획에 대하여 축 방향에 걸친 기울기 회전성의 정도를 수치로 나타낼 수 있는 측도(measure)가 Park과 Kim(1992)에 의해 제시된 바 있다. 본 논문에서는 반응표면 실험계획법이 가지고 있는 모든 방향에 걸친 기울기 회전성의 정도를 알 수 있게 해 주는 측도를 개발하였다. 또한 이 측도를 여러 종류의 계획들에 적용하여 결과를 관찰하였다. 이 측도의 장점 중의 하나는 어떠한 계획에도 적용이 가능하다는 점이다. 계획에도 적용이 가능하다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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