다중 반응표면식의 최적화 (Simultaneous Optimization of Multiple Response Surface Model)

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 12권 / 2호 / 1149 ~ 1159페이지
· 저자명 : 이우선

초록

본 연구는 둘 이상의 반응변수들을 동시에 만족시키는 다중 반응표면식의 최적화(optimization of multi-response surface) 문제를 다루고 있다. 이 방법들 중에서도 Khuri와 Cornell의 일반화 거리(generalized distance approach) 방법과 Derringer와 Suich의 바람직성 함수를 이용한 방법을 비교 분석하였다. 일반화 거리 방법은 실제로 다중 반응표면식의 최적점이 실험설계 공간의 중심에서 많이 떨어진 경계선에 근접한 점들이 선택될 위험이 상대적으로 높다는 사실을 알 수 있었다. 이 방법의 대안으로 바람직성 함수를 이용하여 전체적인 만족값을 최대로 하는 독립변수들의 수준을 찾는 바람직성함수 방법은 반응변수에 대한 중요가 다를 경우 아주 유용한 방법이며 일반화 거리 방법의 문제점을 다소나마 해결할 수 있는 방법으로 평가되고 있다. 이를 실증적으로 입증하기 위하여 Khuri와 Cornell(1996)의 실험분석사례의 자료를 근거로 일반화 거리 방법과 바람직성 함수를 이용한 방법의 결과를 구하고 이 두 방법의 차이를 비교분석하였다.

영어초록

Response surface methodology is useful in the solution of many types of industrial problems. This paper has focused on the optimization of the multiple responses. Simultaneous consideration of multiple responses involves first building an appropriate response surface model for each response and then trying to find a set of conditions that optimize all responses or at least keeps them in desired ranges. Two major methods of approaches to multiple response optimization are the generalized distance approach(Khuri and Conlon, 1981) and the desirability function approach(Derringer and Suich, 1980). Desirability function approach is very useful in the case of multiple responses. This method makes use of a desirability function in which the researchers own priorities and desires on the response values are considered in the optimization procedure. This paper first reviewed the specific characteristics of the two approaches in detail. Also, actual data analysis was done using the generalized distance approach and the desirability function approaches of which results are shown in this paper.

참고자료

· 없음