• 대한기계학회논문집A
• /
• 제34권8호
• /
• pp.989-996
• /
• 2010

통계적 회귀모델과 보간모델은 구조공학 분야에서 실제실험과 전산실험의 결과로부터 자료를 분석하고 응답을 예측하기 위해 적용되었으며 최근 10 년 동안 다양한 설계방법론들과 함께 발전해왔다. 그러나 그들은 구조물의 크기와 형상과 같은 공간변수에 대해서만 취급해왔고 시간변수에 따라 변하는 시간-변화 동적응답을 고려할 수 없었다. 본 연구에서는 공간변수와 시간변수를 모두 취급하여 시간-변화 동적응답을 고려할 수 있는 다중응답접근법 기반 통계적 공간-시간 메타모델을 제안한다. 대표적 회귀모델인 반응표면모델과 보간모델인 크리깅모델을 구조공학 예제의 시간-변화 동적응답에 적용한다. 또한 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제함수와의 비교를 통해 두 통계적 공간-시간 메타모델의 정확성을 비교한다.

• 응용통계연구
• /
• 제11권2호
• /
• pp.423-433
• /
• 1998

농사실험에서 품종실험자료를 분석할 때, 난괴법(Completely Randomized Block Design) 모형을 많이 이용하고 있다. 이 모형에서는 각 블록내의 모든 실험단위들에서 비옥도가 같다고 가정한다. 그러나 많은 경우에 각 블록내 실험단위들의 비옥도에 규칙적인 이질성이 존재한다. 이러한 이질성을 고려하기 위하여, 본 논문에서는 다단계 일반화 선형모형(Hierarchical Generalized Linear Models)을 이용하여 품종효과와 블록내의 비옥도 효과를 함께 모형화 하고, 이 모형으로 Scottish Agricultural Colleges의 목록에 실려 있는 자료를 분석하여, 마코프체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo)방법으로 분석한 결과와 비교해 본다.

• Advances in materials Research
• /
• 제7권2호
• /
• pp.137-148
• /
• 2018

The present paper is a contribution in characterising end milling process of AISI 52100 ball bearing steel through statistical analyses of variance (ANOVA). The latter has been performed to identify the effect of the cutting parameters on the machined surface roughness and the cutting tool life. Wear measurements have been carried on multilayer coated carbide inserts and the respective surface roughness has been recorded. Taguchi's technique has been adapted to conduct the design experiments in terms of orthogonal arrays according to the cutting parameters (cutting speed, feed rate and depth of cut), the type of coating (TiN, TiCN, TiAlN) and lubricating condition. Regression analyses have conducted to the development of simplified empirical models that can be effectively used to predict surface roughness and tool wear in the present milling process.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
• /
• 제12권2호
• /
• pp.56-59
• /
• 2011

The characterization of the chemical mechanical polishing (CMP) process for undensified phophosilicate glass (PSG) film is reported using design of experiments (DOE). DOE has been used by experimenters to understand the relationship between the input variables and responses of interest in a simple and efficient way, and it typically is beneficial for determining the appropriatesize of experiments with multiple process variables and making statistical inferences for the responses of interest. The equipment controllable parameters used to operate the machine consist of the down force of the wafer carrier, pressure on the back side wafer, table and spindle speeds (SS), slurry flow (SF) rate, pad condition, etc. None of these are independent ofeach other and, thus, the interaction between the parameters also needs to be understoodfor improved process characterization in CMP. In this study, we selected the five controllable equipment parameters the most recommendedby process engineers, viz. the down force (DF), back pressure (BP), table speed (TS), SS, and SF, for the characterization of the CMP process with respect to the material removal rate and film uniformity in percentage terms. The polished material is undensified PSG which is widely used for the plananization of multi-layered metal interconnects. By statistical modeling and the analysis of the metrology data acquired from a series of $2^{5-1}$ fractional factorial designs with two center points, we showed that the DF, BP and TS have the greatest effect on both the removal rate and film uniformity, as expected. It is revealed that the film uniformity of the polished PSG film contains two and three-way interactions. Therefore, one can easily infer that process control based on a better understanding of the process is the key to success in current semiconductor manufacturing, in which the size of the wafer is approaching 300 mm and is scheduled to continuously increase up to 450 mm in or slightly after 2012.

• 응용통계연구
• /
• 제33권2호
• /
• pp.137-145
• /
• 2020

'투약용량 발견 시험(Dose Finding Study)'라고도 불리는 제 1상 임상시험은 동물 실험 혹은 시험관 실험을 통하여 개발된 신약물질을 사람에게 실시하는 첫 단계이다. 제1상 임상시험의 가장 주요한 목적은 환자에게 허용할 수 있고 최대의 효능을 가진 복용량을 결정하는 것이다. 본 논문에서는 이를 고려하여 최대허용용량(MTD)를 결정할 수 있는 적절한 추정방법을 제안하였다. 이 방법은 Biased coin design과 멈춤규칙을 이용하여 MTD를 추정한다. 제안하는 방법은 모의실험을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 산업공학
• /
• 제23권2호
• /
• pp.118-125
• /
• 2010

The determination of a regression model is important in using statistical designs of experiments. Generally, the exact regression model is not known, and experimenters suppose that a certain model form will be fit. Then an experimental design suitable for that predetermined model form is selected and the experiment is conducted. However, the initially chosen regression model may not be correct, and this can result in undesirable statistical properties. We develop model-robust experimental designs that have stable prediction variance for a family of candidate regression models over a cuboidal region by using genetic algorithms and the desirability function method. We then compare the stability of prediction variance of model-robust experimental designs with those of the 3-level face centered cube. These model-robust experimental designs have moderately high G-efficiencies for all candidate models that the experimenter may potentially wish to fit, and outperform the cuboidal design for the second-order model. The G-efficiencies are provided for the model-robust experimental designs and the face centered cube.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.7-14
• /
• 2002

In this paper, neutral networks are used to build models of oxide film etched In CHF$_3$/CF$_4$ with a magnetically enhanced reactive ion etcher(MERIE). A statistical 2$\^$4-1/ experimental design plus one center point was used to characterize relationships between process factors and etch responses. The factors that were varied include radio frequence(rf) power, pressure, CHF$_3$ and CF$_4$ flow rates. Resultant 9 experiments were used to train neural networks and trained networks were subsequently tested on its appropriateness using additionally conducted 8 experiments. A total of 17 experiments were thus conducted for this modeling. The etch responses modeled are dc bias voltage, etch rate and etch uniformity A qualitative, good agreement was obtained between predicted and observed behaviors.

• 감성과학
• /
• 제12권2호
• /
• pp.205-214
• /
• 2009

본 연구에서는 감성실내 공간 색채에 대한 연구로 심리설문반응과 생리신호 분석을 통하여 감성색채데이터 분석에 목적을 두었다. 생리신호반응 분석 중 뇌파측정과 SD 스케일법을 이용한 설문조사를 실시하여, 정성적인 감성어휘와 정량적인 감성생리신호 결과의 상호관계를 분석하였다. 본 연구의 색채에 대한 반응 실험은 30명의 피험자를 대상으로 하였으며, TeleScan Version 2의 분석틀과 SPSS 10.0 프로그램을 이용하여 측정 값을 분석하였다. 감성형용사 어휘 설문조사는 21쌍의 감성어휘로 SD(Semantic Differential) 스케일을 사용하여 측정하여 요인 분석과 분산분석을 실시하여 통계 처리하였다. 분석 결과 모든 요인에서 시각적 자극에 따른 반응 값에 유의한 차이가 발생하였으며(p<0.001), 자극 간에 요인 점수의 차이가 발생하는지 구체적으로 살펴보기 위해 사후분석(Duncan)을 실시하여 평균비교를 통한 색채와 뇌파의 관계를 분석하였다. 연구 결과 각 색채 자극은 관련 감성어휘를 갖고, 뇌파 검사에 의한 생리반응 특성을 갖는다. 이러한 연구는 감성에 따라 반응하는 감성 지능형 환경디자인에 중요한 데이터로 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 현대인의 건강에 대한 관심 증가에 따라 건강 증진 환경디자인에 도움을 줄 수 있는 색채 배색을 제안할 수 있다.

• 한국경영과학회지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.61-75
• /
• 2007

The purpose of this paper is to develop a new group classification method based on genetic algorithm and to com-pare its prediction performance with those of existing methods in the area of bond rating. To serve this purpose, we conduct various experiments with pilot and general models. Specifically, we first conduct experiments employing two pilot models : the one searching for the cluster center of each group and the other one searching for both the cluster center and the attribute weights in order to maximize classification accuracy. The results from the pilot experiments show that the performance of the latter in terms of classification accuracy ratio is higher than that of the former which provides the rationale of searching for both the cluster center of each group and the attribute weights to improve classification accuracy. With this lesson in mind, we design two generalized models employing genetic algorithm : the one is to maximize the classification accuracy and the other one is to minimize the total misclassification cost. We compare the performance of these two models with those of existing statistical and artificial intelligent models such as MDA, ANN, and Decision Tree, and conclude that the genetic algorithm-based group classification method that we propose in this paper significantly outperforms the other methods in respect of classification accuracy ratio as well as misclassification cost.

• 공업화학
• /
• 제30권5호
• /
• pp.615-619
• /
• 2019

통계학적 실험계획법을 이용하여 다공성 구조체인 MOF-235 합성 공정 최적화를 수행하였다. 합성에 사용되는 주성분인 terephthalic acid (TPA), Iron (III) chloride hexahydrate, N,N-dimethylformamide (DMF) 및 ethanol의 농도가 MOF-235의 결정구조를 형성하는데 중요한 요소가 되었다. 다양한 농도의 4가지 성분을 이용하여 MOF-235를 합성한 후 XRD를 이용하여 결정도를 측정하였다. 16가지 실험조건을 통해 합성한 MOF-235의 결정도 결과를 통계학적 해석을 통해 주성분의 조성이 입자의 합성에 미치는 영향을 분석하였다. F 검정법을 이용한 분산분석에서 에탄올의 농도가 입자의 결정도에 가장 큰 영향을 미치고 TPA가 가장 영향력이 작은 것으로 분석되었다. 결정도를 예측할 수 있는 회귀모델을 도출하였고 2가지 합성변수에 대한 예측결과를 등고선도를 이용하여 제시하였다. 마지막으로 혼합물법을 이용하여 3가지 합성인자가 미치는 결정도를 예측하여 제시하였다.