Bayesian experimental design is a useful concept in applied statistics for the design of efficient experiments especially if prior knowledge in the experiment is available. However, a theoretical or numerical approach is not simple to implement. We review the concept of a Bayesian experiment approach for linear and nonlinear statistical models. We investigate relationships between prior knowledge and optimal design to identify Bayesian experimental design process characteristics. A balanced design is important if we do not have prior knowledge; however, prior knowledge is important in design and expert opinions should reflect an efficient analysis. Care should be taken if we set a small sample size with a vague improper prior since both Bayesian design and non-Bayesian design provide incorrect solutions.
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.
Design of experiments (DOE) is a method that has been applied in the industry to improve value for many decades. This study provides an overview of 115 cases of statistical DOE applications in the field of chemical engineering. All cases were published in important scientific journals for the last ten years. The applied design type, the experiment size, the number of factors and levels affecting the response variable, and the area of application for the design were all analyzed. Obviously, the number of publications related with statistical DOE increased over time.
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.
The paper deals with comparative study on sensitivity analysis using various methods regarding to design of experiments for structure design of an active type DSF (Deck support frame) that was developed for float-over installation of offshore plant. The thickness sizing variables of structure member of the active type DSF were considered the design factors. The output responses were defined from the weight and the strength performances. Various methods such as orthogonal array design, Box-Behnken design, and Latin hypercube design were applied to the comparative study. In order to evaluate the approximation performance of the design space exploration according to the design of experiments, response surface method was generated for each design of experiment, and the accuracy characteristics of the approximation were reviewed. The design enhancement results such as numerical costs, weight minimization, etc. via the design of experiment methods were compared to the results of the best design. The orthogonal array design method represented the most improved results for the structure design of the active type DSF.
Journal of the korean veterinary medical association
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v.36
no.6
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pp.517-525
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2000
실험은 과학적 사실을 규명하기 위한 적극적인 수단이다. 실험이란 문자 그대로 검정 (test)을 의미하는데 좀 더 공식적으로 표현하자면 '연구자가 어떤 체계(system) 혹은 과정 (process)속으로 의도하는 변화를 투입 변수 (input variable)로 넣었을 때 그 결과로 얻게되는 반응에서 어떠한 변화가 초래되었는지 그 원인을 찾아내는 일련의 검정(series of tests)'이라고 정의할 수 있다. 넓은 의미에서 볼 때 실험의 형태는 발생조사(outbreak investigation)와 같이 현장 (fidld)에서 진행되는 관찰연구 (observational study)와 실험실 연구로 대별된다. 어떠한 연구형태이든 실험의 객관성을 달성하기 위해서는 연구의 목적에 합당한 실험계획을 작성하는 것이 필수적이다. 아무리 완벽하게 실험을 수행했다고 하더라도 실험계획에서 심각한 문제가 있다면 그 결과에 대해서는 신뢰성을 부여할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 실험을 계획할 때 적용되는 원리와 분산분석에서의 다중비교 및 의학연구에서 활용빈도가 높은 교차계획법 (crossover design)에 대하여 소개하고자 한다.
Data-adaptive sequential suboptimal designs for very complex computer simulation codes are considered based on a spatial prediction model. These designs are constructed for two simulators of the computational nuclear fusion devices model. The difficulty of constructing the optimal designs due to the irregular design region, and its alternatives are also discussed with some computational algorithms for obtaining the designs.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.1
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pp.161-171
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2021
This paper presents the findings of a comparative study on minimum weight design and sensitivity evaluation using different experimental design methods for the structural design of an active-type deck support frame (DSF) developed for the float-over installation of an of shore plant topside. The thickness sizing variables of the structural members of a passive-type DSF were considered the design factors, and the output responses were defined using the weight and strength performances. The design of the experimental methods applied in the comparative study of the minimum weight design and the sensitivity evaluation were the orthogonal array design, Box- Behnken design, and Latin hypercube design. A response surface method was generated for each design of the experiment to evaluate the approximation performance of the design space exploration according to the experimental design, and the accuracy characteristics of the approximation were reviewed. Regarding the minimum weight design, the design results, such as numerical costs and weight minimization, of the experimental design for the best design case, were evaluated. The Box- Behnken design method showed the optimum design results for the structural design of the passive-type DSF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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