이 총설에서는 반응표면분석법을 이용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 방법에 대하여 검토하였다. 반응표면분석을 수행하기 위한 절차와 반응표면분석의 필수적인 기본이론을 설명하였고, 반응표면분석법 중에서도 대부분 사용되는 2차 실험계획법(3인자 완전요인, 중심합성, Box-Behnken, 및 Doehlert 계획법)들에 대한 장단점 및 효율성을 비교하였다. 식품제조프로세스를 최적화하는데 반응표면분석법을 적용하기 위해서는 우선 실험계획을 선택하고, 적절한 모델함수를 적합화한 다음, 적합화된 모델의 질 및 실험데이터와의 예측의 정확성을 평가할 필요가 있다. 식품제조프로세스를 최적화할 때 일부요인계획, 완전요인계획 및 Plackett-Burman 계획 등과 같은 실험계획법을 사용하여 중요한 실험인자를 일차적으로 스크린한 다음, 2차 실험계획법을 선택하는 것이 바람직하다. 실제적으로 최적실험조건을 찾기 위해서는 F-test, 수정 $R^2$ 등과 같은 분산분석을 사용하여 모델을 적합화하는 것이 바람직하다. Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획은 중심합성계획법보다 좀 더 효율적이며, 최근에는 이 계획들을 적용한 문헌의 수가 증가하고 있는 추세이다. 더욱이 이 계획들은 3수준 완전요인계획법보다는 비교할 필요도 없이 훨씬 더 효율적이다. Box-Behnken설계는 식품분야에서와 같이 극한조건(즉, 인자들이 동시에 가장 높거나 혹은 가장 낮은 수준의 실험 조건)하에서 실험을 하는 것을 피하고자 할 때 유용하다. Doehlert 계획에서는 각 인자들의 수준(level)이 다르기 때문에, 몇몇 인자들이 가격적인 면에서 그리고(혹은) 장비사용에 제약을 받는 제한이 있다든지 혹은 인자의 중요도에 따라 수준의 수를 조절해야 할 필요가 있을 때에는 Doehlert 계획이 아주 유용하다. 종래에는 반응표면분석법의 2차 회귀모델 실험계획법 중에서 다른 계획법(Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획)에 비해 중심합성계획법을 압도적으로 많이 적용해 왔다. 그러나 Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획은 중심합성계획법보다 장점이 많기 때문에, 향후에는 Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획을 사용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 쪽으로 초점이 맞추어 지리라고 전망한다.
복합.융합화 능력을 겸비한 인재를 양성해야 하는 시대적 요구에 부응하여 공학자의 창의적 문제해결 능력 함양은 공학교육의 중요한 새로운 교육목표이다. 이 연구는 공학교육에 있어 실험계획 및 분석을 고려한 교육과정이 창의적 문제해결 능력을 뒷받침 할 수 있는 중요한 요소임을 지적하고 이것을 효과적으로 도입할 수 있는 교육과정의 설계에 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여, 먼저 실험계획 및 분석의 교육주제에서 기대되는 학습 성과와 공학자의 기본적인 공학능력과의 연관성을 알아보았다. 그리고 전통적으로 산업에서 큰 비중을 차지하고 있는 기계공학계열학과의 현재 공학 교육과정에서 운영중인 실험계획 및 분석의 교육내용에 대한 현황을 조사하였고, 또한 해당 공학 전문가들의 주요 활동분야들 중의 하나인 연구논문의 작성에서 나타난 실험계획 및 분석에 관련된 지식의 활용 실태를 분석하였다. 마지막으로, 이러한 실증적 사례를 근거로 공학자의 기본 자질인 창의적 문제해결 능력 향상을 위한 하나의 수단으로서 효과적인 실험계획 및 분석의 교과를 도입한 공학교육 과정의 모듈을 개발하였다.
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.
본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운송 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.
본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운성 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.
컴퓨터 시뮬레이션 실험을 이용한 제반 연구의 효율성을 높이기 위한 통계적 실험 계획법으로서 최적 실험법과 라틴 하이퍼큐브 계획법에 대하여 연구하여 최적 라틴 하이퍼큐브 계획법을 제시하였다. 또한 전산 실험 자료의 분석을 위하여, 공간적 예측모형을 택하여 자료로부터의 모수추정과 이 모형에 적합한 예측방법 및 최적 실험 계획법 등이 고려되었다. 최적 라틴 하이퍼큐브 실험계획법을 구성하기 위한 2단계 (2점 교환법 및 뉴톤방법) 알고리즘과 그것에 의한 결과를 제시하였고, 나아가 축차적(최적) 라틴 하이퍼큐브 계획법의 구축을 위한 한 방법을 제시하였다. 이와같은 접근법은 주요인 그림과 축차적인 계획 및 분석을 이용하여 집적회로 계획의 최적화 문제로 응용되어 결국 품질향상에 도움이 되도록 하는 실예를 통하여 그 실제적 적용성이 예증되었다.
최근, 마이크로어레이 실험 데이터의 품질과 재 생산성에 대한 신뢰도가 증가했기 때문에 마이크로어레이 데이터의 공유 및 활용에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다. 하지만, 개별적으로 진행되는 이 실험에서, 연구자는 각각의 실험계획에 따른 실험을 위해 별도로 실험계획을 하고, 그에 따른 단편적인 결과를 얻을 뿐, 이를 다시 재활용 하는 방안에는 microarray databases를 이용하는 것만이 전부였다. 하지만, 이 방법은 일반 생물학자들이, 다시 데이터베이스를 이용해서 분석하는데 많은 어려움을 가져왔고, 또한 각각의 실험 과정을 이용하는 과정에서도, 통합개발환경을 구축하지 못 한 것에 대해 시간적 손해를 많이 입고 있다. 이에 본 논문에서는 실험계획부터 자료의 표준화 및 시각화, 유의한 유전자 탐색, 군집분석, 분류분석을 할 수 있는 통합개발환경 프로그램에 대해 제시하고, 결론적으로 이 데이터를 효과적으로 재활용 할 수 있는 방안에 대해서 제시하였다. 결론적으로, 이 프로그램은 개별적인 통계 프로그램으로 분석을 할 때에 비해, 편의성이 향상하며, 시간적인 소모를 줄임으로써, 상당히 많은 이득을 얻을 수 있으며, 한번 분석한 데이터를 효율적으로 저장해 놓음으로써, 추후에 제 2,3의 데이터 가공을 통해, 더 많은 정보를 얻어 낼 수 있다.
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.
범용 열가소성 플라스틱(polyethylene(PE), polypropylene(PP), polystyrene(PS), polyethylene-terephthalate(PET), acrylonitrile-butandiene-styrene(ABS))과 폐윤활유의 동시처리 열분해반응 실험을 수행하였다. 반응실험은 40$m\ell$ 용량의 회분식 미분반응기(microreactor)를 이용한 실험과 1리터 용량의 autoclave를 이용한 실험의 두 가지로 구분하여 행하였다. 전자의 경우는 통계적 실험적계획법(statistical experimental design)의 하나인 회전계획실험(rotatable design experiments)으로서 오각형 실험계획(pentagonal experimental design)에 의거한 반응변수 실험을 수행한 후 반응표면(response surface)을 회기분석법에 의하여 분석함으로써 최대의 오일 수율을 얻을 수 있는 최적 반응조건을 추적, 결정하였다. Autoclave 반응실험의 기본적인 목적은 실제 연속공정에 있어서 열분해 반응기 거동을 모사하기 위한 전초단계로서 충분한 시료의 확보를 통하여 이 때 생성된 연로유의 체계적인 분석(비등점분포특성, 진공증류, 기체분석, 원소분석, 발열량, 비중 등)을 행함으로써 연료유 수율 및 품질을 모사하고자 하였다. 미분반응기 실험에 있어서 주 범용열가소성수지인 PE, PP 그리고 PS는 각각의 최적반응조건하에서 거의 100%에 가깝게 오일로 전환되었지만 응축수지인 PET와 그래프트공중합수지인 ABS의 오일수율은 각기 78% 및 90%로서 상대적으로 낮게 나타났다. Autoclave를 이용한 실험의 경우 혼합플라스틱을 폐유에 대하여 40wt% 혼합하여 열분해하였을 때, 80wt% 오일, 15wt% 코우크, 그리고 나머지 5wt%는 탄화수소기체(C1-C6)로 전환되었다. 진공증류(252$^{\circ}C$,2 torr) 결과, 기/액-분리도는 3으로서 이는 생성오일의 75wt%가 경질연료유(가솔린, 등유, 경유)로 회수 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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