• Title/Summary/Keyword: 실험계획분석법

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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.

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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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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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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의학연구에서 반복측정 실험 계획법

  • 박선일
    • Journal of the korean veterinary medical association
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    • v.38 no.10
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    • pp.892-914
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    • 2002
  • 의학연구에서는 여러 가지 이유로 반복측정 실험이 자주 수행된다. 저자가 대한수의학회지와 임상수의학회지에 발표된 최근 몇 년의 실험연구를 분석한 결과 상당수의 논문이 반복측정 실험계획을 활용하였지만 자료분석에서는 매우 잘못된 분석을 수행함으로써 결과의 신빙성과 객관성에 많은 문제점을 안고 있는 것으로 조사되었다. 아무리 훌륭한 실험을 수행하였다고 하더라도 실험계획에 적합하지 않는 자료분석은 논문으로서의 가치가 없음을 너무나 분명한 사실이다. 많은 국내외 저자들이 의학연구에서 자료분석의 오류가 끊임없이 지적하였음에도 불구하고 이에 대한 교육 부재와 필요성에 대한 인식부족은 여전하다. 본 원고에서는 의학연구에서 흔하게 접하는 두가지 예제를 들어 반복측정 실험계획의 기본원리와 분석법 및 결과의 해석에 초점을 맞추어 설명하고자 한다. 본 실험계획법에 대하여 관심이 있는 독자는 저자에게 연락하면 자세한 논의를 할 수 있다.

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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.

Design and Analysis of Computer Experiments with An Application to Quality Improvement (품질 향상에 적용되는 전산 실험의 계획과 분석)

  • Jung Wook Sim;Jeong Soo Park;Jong Sung Bae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.7 no.1
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    • pp.83-102
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    • 1994
  • Some optimal designs and data analysis methods based on a Gaussian spatial linear model for computer simulation experiments are considered. For designs of computer experiments, Latin-hypercube designs and some optimal designs are combined. A two-stage computational (2-points exchange and Newton-type) algorithm for finding the optimal Latin-hypercube design is presented. The spatial prediction model which was discussed by Sacks, Welch, Mitchell and Wynn(1989) for computer experiments, is used for analysis of the simulated data. Moreover, a method of contructing sequential (optimal) Latin-hypercube designs is considered. An application of this approach to the quality improvement and optimization of the integrated circuit design via the main-effects plot and the sequential experimental strategy is presented.

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실험계획법을 이용한 유체 유동 최적화에 관한 연구

  • 오정열;김원년;김광철;허용정
    • Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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    • 2005.05a
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    • pp.101-106
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    • 2005
  • 현재까지 실험을 설계하는 방법은 설계자에 의해서 시행착오(trial and error) 방식으로 하는 것이 대부분 이였으나 이 방법은 경험상으로 알고 있으며, 유효하다고 생각되는 조건하에서 여러 가지 경우의 것을 시뮬레이션 해보고 그 중에 가장 타당하다고 생각되는 것으로 결정하게 된다. 이들은 다소 경험적인 것이라 할 수 있다. 하지만 실험계획법(Design of Experiments)은 특성에 영향을 미치는 여러 가지 인자를 선정하기 위해, 또 이들의 관계를 알아보기 위한 실험을 실시하여 제품의 최적 제조조건을 경제적으로 찾아내는 기법이다. 본 연구에서는 실험계획법을 사용하여 유량을 최적화하는 요인을 선정, 얻어진 데이터를 통계적 방법으로 분석하여 최적의 조건을 나타내었다.

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