본 연구에서는 tempeh제조 과정중의 phytic acid함량 변화를 측정하였고 그에 따른 단백질, 무기질과의 상호작용을 조사하였다. 또한 한국인의 기호에 맞는 대두 발효식품의 소개를 목적으로 tenpeh의 수응도도 아울러 조사하였다. 이상의 실험결과를 요약하면 다음과 같다. 1 ) Tempeh제조시 회수율은 75.28 %였다. 2) 날콩, 삶은 콩, teulpeh의 총 인 함량은 $718.60{\sim}744.2mg%$로 각 시료간에는 유의적인 차이가 없었다. 그러나 phytic acid p 함량은 날콩에 539.38 mg%, 삶은 콩에 462.28 mg%, tempeh에 348.64 mg%로 열처리나 발효에 의해 phytic acid p 함량이 유의적으로 낮아짐을 보였고 열처리보다는 발효에 의해 phytic acid p가 유의적으로 감소됨을 나타냈다. 3 ) 총 단백질 함량은 날콩과 tenlpeh간에 유의적인 차이가 없었고 Ultrafiltration한 후 보유된 단백질 함량에는 약간의 차이가 있었으나 통계적 유의성은 없었다. 단백질 g당 phytic acid mg양을 산출한 결과 Ultrafiltration한 후 retentate내의 phytic acid/protein ratio는 날콩에서 14.66 , tempeh에서 7.80으로 유의적인 차이를 보였다. 4 ) Ca의 함량은 날콩과 tempeh에서는 유의적인 차이가 없으나 Ultrafiltration한 후 retentate의 Ca보유율은 tenlpeh에서 유의적으로 낮았다. Zn의 함량도 날콩과 tempeh에서 유의적인 차이가 없었고 Ultrafiltradon한 후 retentate 내 Zn보유율은 tempeh에서 유의적으로 낮았다. 5) 관능검사 결과는 마늘을 첨가한 것이 냄새, general desirability 및 전체적 점수에서 유의적으로 높게 평가되었다. 그러나 두 시료 모두 색깔, 외관, 풍미, 질감, 냄새 및 general desirability에서 3.31이상의 좋은 평가를 받았으므로 tempeh가 새로운 식품으로 소개될때 별 저항없이 받아들여질 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.325-335
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2003
Robust design is to identify appropriate settings of control factors that make the system's performance robust to to changes in the noise factors that represent the source of variation. In the Taguchi parameter design, the product array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined array approach, was suggested by Welch et. al. (1990) and studied by others. In these studies, only single response variable was considered. We propose how to simultaneously optimize multiple responses when we use the combined array approach.
In the Taguchi parameter design, the product array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined array approach, was suggested by Welch et. al. (1990) and studied by others. In these studies, only single response variable was considered. We propose how to simultaneously optimize multiple responses when we use the combined array approach.
Taguchi´s parameter design is to determine the optimal settings of design parameters of a product or a process such that the characteristics of a product exhibit small variabilities around their targer values. His analysis of the problem has focused only on a single characteristic or response. However the quality of most products is seldom defined by a characteristic, and is rather the composite of a great number of characteristics which are often interrelated and nearly always measured in a variety of units. The critical problem in dealing with multiple characteristics is how to compromise the conflict among the selected levels of the design parameters for each individual characteristic. In this paper, Methodology using SN ratio optimized by unvariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the optimal compromise among several different response variables is developed. One existing case study is solved by the proposed method and the results are compared with ones by the sum of SN ratios, the expected weighted loss, the desirability functions, and EXTOPSIS model.
Commonality strategy is a popular design practice in designing a product line as it enables the firm cost saving and simplification in design, manufacturing, and distribution processes. However the issue of commonality has been mostly analyzed from a profit maximizing firm's perspective and, to our knowledge, there is no literature that deals with the issue from a different perspective. in this paper, we consider the issue of commonality strategy from a social welfare maximization perspective, and argue that commonality strategy used in designing of public goods can bring certain benefits not just for a firm but also for consumers, i.e., for society as a whole. While we assume certain cost saving in production process due to economies of scale under commonality strategy, we conceptualize two different effects of commonality strategy, utility effect due to cost saving and weighted-averaging effect, and show how these two effects interplay to determine the design of common attribute and desirability of commonality strategy. We also discuss how the implementation of commonality strategy differs under different objectives of a product line designer : social welfare and firm's profit maximization.
Taguchi's parameter design is to determine optimal settings of design parameters of a product or a process such that the characteristics of a product exhibit small variabilities around their target values. His analysis of the problem has focused only on a single characteristic or response, but the quality of most products is seldom defined by a characteristic, and is rather the composite of a great number of characteristics which are often interrelated and nearly always measured in a variety of units. The critical problem in dealing with multiple characteristics is how to compromise the conflicts among the selected levels of the design parameters for each individual characteristic. In this paper, the EXTOPSIS Model using SN ratio which can be optimized by univariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the optimal compromise among several different response variables is developed. Two existing case studies are solved by the proposed method and the results are compared with ones by the sum of SN ratios, the expected weighted loss, and the desirability function.
A common problem encountered in product or process design is the selection of optimal parameter levels which involves simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiresponse problem. A multiresponse problem is solved through three major stages: data collection, model building, and optimization. Up to date, various methods have been proposed for the optimization, including the desirability function approach and loss function approach. In this paper, the existing studies in multiresponse optimization are reviewed and a future research direction is then proposed.
Response surface methodology (RSM) empirically studies the relationship between a response variable and input variables in the product or process development phase. The ultimate goal of RSM is to find an optimal condition of the input variables that optimizes (maximizes or minimizes) the response variable. RSM can be seen as a knowledge management tool in terms of creating and utilizing data, information, and knowledge about a product production and service operations. In the field of product or process development, most real-world problems often involve a simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiple response surface (MRS) problem. Various approaches have been proposed for MRS optimization, which can be classified into loss function approach, priority-based approach, desirability function approach, process capability approach, and probability-based approach. In particular, the loss function approach is divided into univariate and multivariate approaches at large. This paper focuses on the univariate approach. The univariate approach first obtains the mean square error (MSE) for individual response variables. Then, it aggregates the MSE's into a single objective function. It is common to employ the weighted sum or the Tchebycheff metric for aggregation. Finally, it finds an optimal condition of the input variables that minimizes the objective function. When aggregating, the relative weights on the MSE's should be taken into account. However, there are few studies on how to determine the weights systematically. In this study, we propose an interactive procedure to determine the weights through considering a decision maker's preference. The proposed method is illustrated by the 'colloidal gas aphrons' problem, which is a typical MRS problem. We also discuss the extension of the proposed method to the weighted MSE (WMSE).
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1263-1272
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2016
다구찌가 제안한 파라미터설계에서 사용되는 교차배열은 제어인자뿐만 아니라 잡음인자를 동시에 고려한 획기적인 방법으로 많은 장점이 있다. 반면 단점으로는 지나치게 많은 실험수를 필요로 하는 점이다. 실험수를 줄이기 위한 방안으로 통합배열 방법론이 제시되었다. 또 다른 단점으로 다구찌는 최적조건을 찾는데 있어서 신호대 잡음비를 사용하였는데 신호대 잡음비를 사용함에 따라 여러 가지 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 파라미터설계에서의 단점을 개선하고자 신호대 잡음비에 의존하지 않으면서도 실험수를 줄이기 위한 대체방안을 제안하고자 한다. 아울러 파라미터설계에서 사용되는 교차배열과 실험수를 줄인 통합배열 두 가지 사례를 들어 비교 연구하고자 한다.
For product or process design and development, it is common to optimize multiple responses (characteristics) based on experimental data. To determine optimal conditions, we need to design the experiment, estimate a proper model for each response, and optimize the multiple responses simultaneously. There are several techniques and many research results on optimizing multiple responses simultaneously, when the experimental data are available. However, the experimental design issue for optimizing multiple responses has not been discussed yet. This paper proposes some idea on how to plan screening design when requirements for multiple performance characteristics are to be met in developing new products. A screening design procedure is developed for securing the requirements of multiple responses. Initial design factors are classified into three categories; specific, non-conflicting common, and conflicting common. After screening experiments, follow-up design region search method is suggested with respect to the most unsatisfied or important response, or overall desirability. A case study on a synthesis of melamine formaldehyde resin is presented to illustrate the procedure and to show the validity of the approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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