마이크로 유전알고리즘은 적은 수의 개체 사용 및 무작위 개체 구성을 통한 돌연변이 기능 대체의 특징을 갖는 진화연산을 수행하여 일반적인 유전알고리즘이 갖는 각 세대당 많은 계산 량이 요구되는 단점을 극복하고자 하였다. 이러한 마이크로 알고리즘은 특히 설계변수가 3~5 개를 갖는 문제에 효율적이라는 것이 많은 연구자들에 의하여 알려졌다. 따라서 본 연구의 목적은 순차적 실험계획법과 마이크로 유전알고리즘을 이용한 최적화 알고리즘을 개발하는 것이며, 이를 수학예제와 구조물 문제에 적용하여 실용성을 확인하고자 한다. 순차적 실험계획법은 저자들의 선행연구에서 제안되었으며, 실험계획법과 반응표면법을 이용하는 근사최적화 기법에 의한 시행착오적인 반복과정을 최소화하고자 하는 방법으로써, 행렬실험과 평균분석을 반복 적용하는 개념이다.
Box-Wilson 실험계획법은 보통 중심합성계획법으로 알려져 있으며, 변동성이 존재하는 정보를 실험 계획적 방법으로 수집하는 설계 기법이다. 이 방법은 최소의 설계비용으로 가능한 많은 정보를 얻는 목적으로 고안되었다. 본 연구에서는 60 MPa급 고강도 자기충전형 콘크리트(HSSCC)를 대상으로 다양한 성능에 대한 여러 배합인자들의 효과를 효율적으로 파악하고 최적배합을 찾는 과정에 이 방법을 적용하였다. HSSCC의 배합인자(요인)와 물리적 성능(반응) 사이의 비선형적 관계는 2차 다항식으로 반응표면을 근사화 모델링하였으며, 요인점=25=32개, 축점=2k=10개, 중심점은 각 축에서 2번 씩 10개, 총 52개의 실험점에서 물시멘트비, 단위시멘트량, 잔골재비, 단위플라이애쉬량, 단위고성능감수량의 총 5개의 인자에 따른 압축강도, 통과능력, 재료분리저항성, 제조비용, 밀도 등의 총 5개의 반응을 파악하기 위한 실험이 실시되었다. 연구의 결과 Box-Wilson 실험계획법은 배합인자와 반응 사이의 관계를 과학적인 방법으로 계획하고 객관적으로 해석하는 데 매우 효과적이었으며, 수치해석적인 방법으로 최적배합을 계산할 수 있었다.
낙농진흥회는 법이 정하는 제반업무에 안정을 기하고 업무 하나하나를 면밀하게 과학적으로 분석하고 이를 시뮬레이션(가상모험실험)화하여 사전에 문제점을 파악하여 다시 계획을 수정하고 완벽한 사업을 구사하여야 한다. 한 번의 실수는 엄청난 경제적 손실 뿐만 아니라 낙농산업의 퇴보를 가져 올 것이다.
경질 3가 크롬 도금액은 내적인 구성 조성물의 화학비나, 외적인 온도, 시간 등 여러 가지 실험인자들의 복잡한 작용으로 인해 어떤 인자가 어떠한 작용에 상호 영향을 미치는지 파악하기가 쉽지 않다. 통계 프로그램을 사용하여 실험계획법을 작성하고, 측정된 반응치료로부터 분석을 실시하여 최적경사경로를 도출하였다. 또한, 잔차분석과 호감도 함수를 이용한 최적화가 진행되었다.
다구찌의 실험계획기법을 이용하여 탄소섬유/페놀수지의 결화싸이클을 연구하였다. 본 연구에서는 1인자 2수준과 7인자 3수준으로 구성된 $L_{18}(2^1 \times 3_7)$ 직교배열표를 사용하였고, 특성치로 굴곡강도와 기공률을 선정하여 실험하였다. 실험계획법의 압축성형 인자로는 8개의 성형인자(승온속도, 가압온도, 성형압력, 경화온도, 경화온도에서의 유지시간, 냉각속도 및 탈기포)가 고려되었으며, 이들 성형인자가 탄소섬유/페놀수지 복합재료의 물성에 미치는 영향을 고찰하였다. 분산분석법으로 실험결과를 분석한 결과, 탄소섬유/패놀수지 복합재료의 굴곡강도에 가장 큰 영향을 미치는 성형인자는 성형압력이고, 기공률에 가장 큰 영향을 미치는 성형인자는 경화온도임이 밝혀졌다.
이 연구는 선형계획법을 위하여 개발된 프로그램들의 언어 및 자료 구조에 대한 차이를 비교, 분석하고자 한다. 선형계획법을 위하여 사용된 언어로는 C, PASCAL, FORTRAN이 있고 자료구조로는 Full Matrix형태와 Non-Zero Matrix형태를 고려한다. Non-Zero Matrix에서는 프로그램 언어별로 Cursor-Based System을 비교하고자 한다. 위의 실험을 수행하기 위하여 다음의 연구과정을 수행한다. 첫째, Non-Zero Matrix의 이용을 위한 Cursor-Based System과 Pointer-Based System을 설계한다. 둘째, LP프로그램을 위한 Full Matrix와 Non-Zero Matrix의 효율적인 자료구조를 구축한다. 세째, 프로그램 언어와 자료구조별로 LP프로그램의 성능을 비교분석한다.
본 논문에서는 37kw이하 공용코어용 고효율 유도전동기 시제품 제작하였다. 시제품을 제작하기위해서는 전동기설계 및 해석이 필요하다. 방법으로는 전동기기본설계, 실험계획법, 등가회로법, 유한요소법 등이 있다. 이중에서 실험계획법에는 최적설계, 주요인자, 최적영역 등으로 나누어 분석할 수 있다. 설계 및 해석한 결과를 가지고 특성을 분석하고 재료비 및 효율을 비교하게 된다. 이를 바탕으로 5.5kw, 7.5kw, 11kw, 15kw 4극, 6극 공용코어용 고효율 유도전동기 시제품을 제작하였다.
코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경영에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 R과 실험계획법을 이용하여 코팅제 배합 공정을 분석하기 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시할 수 있다.
Bradley & Stewart(1991)에서 인용하고 있는 예에 대해서 행간, 열간 정보를 회복하여 이것을 이용하고 블록내 분석결과와 결합하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이것은 행효과와 열효과를 다같이 확률효과(random effects)로 간주하여 일반화 최소제곱법(Generalized least squares method)에 의해서 해를 구하는 것과 동일한 것이다. 이것이 Paik(1986)에서 논의되고 있다. 이 방법은 어떤 행-열 계획(Row-column design)에도 적용된다. 따라서 격자방격(格子方格, Lattice square)에도 그대로 적용된다. 그런데 이와 같은 방법은 보통 불완비 블록계획(incomplete block designs)에서의 방법을 확대 적용하여 얻을 수 있다. 이러한 블록실험에 대한 SAS/IML을 이용한 분석법은 백운봉(1990a,1990b)에 의해서 제안된 바 있다. 그러나 이것이 개선될 필요가 있었고, 이 개선된 방법을 확대 적용한 것이 본 논문이다. 블록실험에 대한 개선된 방법은 본 논문 말미에 부록으로 제공 되어 있다.
본 연구는 외식산업을 대상으로 6시그마에서 사용하는 프로세스 개선의 접근방식과 그 통계적 기법을 활용하여, 고객만족의 핵심요인 중의 하나인 음식 맛의 일관성을 구현하는 방안을 제시하고자 하였다. 연구방법으로는, 프로세스 개선을 위한 6시그마 로드맵 DMAIC(Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 방식을 사용하였고, 연구대상은 단체급식에서 사용하는 특정 메뉴를 중심으로 하였고, 관련 데이터는 해당 기업에서 실험한 자료와 전문가 집단을 대상으로 한 Brainstorming, Matrix 분석기법, 그리고 상관분석과 t-test 등을 통해 특정메뉴(돈육고추장볶음)의 조리작업에 필요한 구성요소 -식재료 및 조리방법-를 제시하고 이들 중에서 가장 적합한 맛을 만들기 위한 최적의 조합을 도출한 결과, 해당메뉴의 양념을 구성하는 마늘, 고춧가루, 참기름의 구성비가 제시되었다. 이 외에도 조리방식과 비용 측면에서도 최적의 조건을 도출함으로써 음식 맛의 개선과 품질관리의 일관성 방안이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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