In this paper, we compare the performance of three data mining classification algorithms(neural network, decision tree, logistic regression) in consideration of various characteristics of categorical input and output data. $2^{4-1}$. 3 fractional factorial design is used to simulate the comparison situation where factors used are (1) the categorical ratio of input variables, (2) the complexity of functional relationship between the output and input variables, (3) the size of randomness in the relationship, (4) the categorical ratio of an output variable, and (5) the classification algorithm. Experimental study results indicate the following: decision tree performs better than the others when the relationship between output and input variables is simple while logistic regression is better when the other way is around; and neural network appears a better choice than the others when the randomness in the relationship is relatively large. We also use Taguchi design to improve the practicality of our study results by letting the relationship between the output and input variables as a noise factor. As a result, the classification accuracy of neural network and decision tree turns out to be higher than that of logistic regression, when the categorical proportion of the output variable is even.
In the present study, production of compactin by Penicillium brevicompactum WA 2315 was studied. In the first step, various precultural parameters were studied by substituting one factor at a time. Subsequently, the effect of maltodextrin DE 18 on compactin production was studied. The optimized parameters gave maximum compactin production of 850 ${\mu}g/gds$as compared with 678 ${\mu}g/gds$before optimization. Statistical study was performed to further improve the production and develop a robust model. An improved yield of 950 ${\mu}g/gds$was obtained using the conditions proposed by the experimental model. The present study emphasizes the importauce of precultural and nutritional parameters on the production of compactin, and further confirms the usefulness of solid-state fermentation for the production of industrially important secondary metabolites. It also confirms that complex nitrogen sources such as oil cakes can be used for the production of compactin.
연료전지에 사용되는 백금촉매 제조 공정상의 변수로서 환원제를 사용 하였다. 환원조절 횟수, 환원온도, 환원제의 양 그리고 공정시간의 네 가지의 제어인자에 변화를 주어 입자의 크기와 ICP 수율 등의 촉매 구조에 관한 최적화의 평가를 위해 six sigma 의 design of experiment 기법을 사용하여 각각의 변수간의 최적점을 확인해 보았다. 부분요인배치를 통해 입자크기 2.2nm 이하와 ICP수율 75% 이상의 촉매제조를 위하여 도출된 결과로서 주된 제어인자는 환원 시간과 환원 온도로서 밝혀졌고 각 변수의 최적 조건으로서는 환원조절횟수 1회, 환원온도 $67-88^{\circ}C$, 환원제의 양 0.5ml 그리고 10분의 공정시간에서 최적화가 이루어졌다.
Personal Rapid Transit(PRT)는 경쟁력 있는 건설비와 운영비로 보행중심의 환경을 제공함으로써 대중교통 중심의 지속가능한 사회를 위한 바람직한 교통수단으로 등장하였다. 본 연구에서는 PRT 도입시 PRT 이용경험이 없는 사람들의 교통수단선택 행태의 변화를 분석하였다. PRT 선택행태 분석의 핵심 이슈는 경험해보지 못한 교통수단에 대한 이용자들의 인지와 평가를 어떻게 효과적으로 측정하는 가이다. PRT 도입전후의 교통수단 선택에 대한 RP와 SP 자료를 설문조사를 이용하여 수집하였다. 설문지는 PRT 선호에 대한 bias를 최소화하도록 설계하였으며, 설문응답자의 성실한 답변을 방해하는 수많은 SP 설문항목을 획기적으로 줄일 수 있도록, 복잡한 fractional factorial 설계를 사용하지 않았다. 분석결과를 통해 본 연구에서 제안된 방법이 교통수단선택과 관련된 설명변수들을 효과적으로 측정하고 있음을 알 수 있다. 이산선택모형을 이용하여 다양한 PRT 시스템 특성과 운영방식하에서의 교통수단선택을 추정하였으며, 2개의 대상도시에 대해 PRT 이용수요를 예측하였다.
냉동용 yeast doughnut dough의 안정성을 향상시킬 수 있는 적정배합비를 결정하기 위하여 설탕, SSL 및 $KBrO_{3}$의 첨가량을 3 변수와 3 levels fractional factorial 설계에 의하여 RSM computer program을 사용하여 최적조건을 조사하였다. 대조구의 부피에 가장 가까운 도우넛을 생산하는데 적합한 배합은 premix에 설탕 2%, SSL 0.3%, $KBrO_{3}$ 25ppm을 첨가하는 것이었으며, 이때 compressed yeast는 premix의 7.8%를 사용하였다. 그리고 대조구의 텍스쳐에 가까운 도우넛을 생산하는데 적합한 배합은 premix에 설탕 2%, SSL 0.4%, $KBrO_{3}$ 10ppm을 첨가하는 것이었고, 전체적인 품질이 우수한 도우넛을 생산하는데 적합한 배합은 premix에 설탕 2%, SSL 0.4%, $KBrO_{3}$, 20ppm을 첨가하며, 이 때 역시 compressed yeast는 premix의 7.8%를 사용하는 것이었다. 그리고 반죽을 만들 때 floor time을 생략하는 것이 도우넛의 부피와 텍스쳐를 우수하게 유지하는데 도움이 되었다. 이와 같이 결정된 냉동용 yeast doughnut dough의 배합비에 따라 반죽을 만들어 성형한 다음 $-18^{\circ}C$에서 냉동저장하면서 저장 중 품질변화를 측정한 결과, 저장 2주까지는 도우넛의 부피와 텍스쳐가 대조구와 유사하였으나, 3주 후부터는 대구조보다 바람직하지 못하게 나타났다.
팔당호와 한강 수질개선의 비시장 편익을 추정하기 위해 속성가치선택법(choice experiments)을 이용하였다. 부분직교(fractional factorial) 디자인을 이용하였으며 응답자에게 네 번의 이산선택 질문을 하였고(패널자료) 비합리적인 응답들을 제거하기 위해 예제를 도입하였다. 조건부로짓과 개인적 취향의 이질성을 허용하는 중첩로짓(mixed logit)을 이용한 결과, 패널자료의 종속성을 허용하는 것이 모형의 설명력을 크게 향상시켰다. 확률변수인 속성들의 평균 및 표준편차가 동시에 유의하였다는 것은 수질개선에 대해 평균적으로 선호하지만 개인적 취향은 매우 다를 것임을 의미한다. 수도권의 연평균 경제적 편익은, 팔당호와 한강의 물 속이 지금보다 조금(훨씬) 더 잘 보이면 약 1.5조 원(약 1.7조 원), 물의 쾌적성이 지금보다 조금 개선되면 약 2조 원, 그리고 생태다양성이 지금보다 서서히 높아지면 약 1.7조 원으로 추정되었다. 이 속성들이 동시에 개선되면 약 1.8~2.6조 원의 범위에 있을 것으로 예측되었다. 끝으로 본 연구와 같은 유형의 CE에 고유한 편의의 가능성에 대해서도 논하였다.
식물조직배양기술을 이용하여 게르마늄 함유 인삼 부정근을 생산하고자 식물생장조절물질로 유도된 인삼 부정근을 사용하여 게르마늄 함유 인삼 부정근의 생장을 증가시킬 수 있는 최적액체배양조건을 RSM으로 조사하였다. 최적 액체배양조건을 $GeO_2$의 농도, $GeO_2$의 첨가시기, 배지의 초기 pH, phosphoric acid ($H_3PO_4$)의 농도 3 level-4 factor의 fractional factorial block에 의하여 조사한 결과, 인삼 부정근의 생체중량은 최저 1.55g에서 최고 2.45g까지 나타났다. 다중회귀분석으로 구한 model식을 가지고 등고 분석과 3차원 분석을 수행한 후, 독립변수의 최저 또는 최고수준에서 종속변수가 최대치를 나타내지 않는 '배지의 초기 pH'와 'phosphoric acid의 농도' 변수에 대하여 model식을 편미분한 결과, 인삼부정근의 생체중량이 최고치를 나타내는 액체배양조건은 $GeO_2$ 10 ppm, pH 4.7, phosphoric acid 6.0mM로 예측되었다. 이렇게 결정된 조건값들을 model식에 대입하여 얻은 예상치는 2.47g이었다.
자동차 로워암과 같이 다양한 형상설계변수를 갖는 부품모듈의 최근 설계경향은 설계자가 관심을 갖는 설계영역을 선형 및 2 차 다항식으로 근사화시키는 반응표면모델로 탐색하고, 다음 단계로서 최적설계를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 로워암의 설계변수 변화에 따른 작용응력과 중량의 비선형적 변화뿐만 아니라 이의 예측에 적합한 신경망모델로 직교성과 균형성을 모두 만족시키는 다수준 전산실험계획법으로 설계영역을 탐색하였다. 구축된 신경망모델에 형상 설계변수의 공차도 같이 고려할 수 있는 식스시그마 제약조건을 적용하여 로워암의 공차 최적설계를 수행하고, 최적해의 공차 강건성을 확보하였다.
Aspheric glass lenses have many optical advantages, for glass have superior optical performance and an aspheric form can reduce optical aberrations. Recently, the use of it is rapidly expanding as the mass production becomes possible by glass molding press and so this method is considered as the best method for fabricating an aspheric glass lens, but it is difficult to control many parameters for pressing and cooling process. Design of experiments (DOE) is a very useful tool to design and analyze complicated industrial design problems. This study investigated the pressing conditions to mold aspheric glass lenses for mega pixel phone camera module using DOE method. We have applied fractional factorial design and the response variable was set form accuracy (PV) of aspheric surface of molded lens. The results of analysis indicates that all factors expect for pressing force of each step are available for the form accuracy (PV). It was the optimum condition of the designed pressing conditions for lowering the form accuracy(PV) value of molded lens that all factors were at the low level. The form accuracy (PV) of mold and molded lens under the optimum condition are $0.85\;{\mu}m$ and $0.922\;{\mu}m$ respectively.
The purposes of this study are two folds: a) to introduce conjoint choice model to research the choice behavior of theme park users, and b) to suggest the strategies to strengthen the competitiveness of theme parks. The major four theme parks in Seoul metropolitan areas were selected as study areas. A leading polling agency was employed to select 432 respondents by probability sampling and to conduct face-to-face interview. Both alternative generating and choice set generating fractional factorial design were conducted simultaneously to meet the necessary and sufficient conditions for calibration of the conjoint choice model. Dummy coding was used to represent the attribute levels, and the alternative-specific model was calibrated. The goodness-of-fit of the model was quite satisfactory($\rho$$^2$=0.47950), and most parameters values had to expected sign and magnitude. Car was preferred transport mode to shuttle bus for visiting theme parks ; however the most ideal attribute levels only were estimated significantly. Most attribute levels of shuttle bus were estimated significantly except the Dream Land, which is the least attractive park among study areas. Simulation results showed that the shuttle bus was a mode worth providing to switch the current car dominant visiting pattern of theme parks, which will be one the effective strategies to attract more patrons, especially for potential users adjacent to parks. Several ideals were suggested for future researches, in terms of utilization of more general utility function and new base alternative, and inclusion of more salient attributes such as constraints in the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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