다중반응 동시 최적화를 위한 호감도 함수의 가중치 비교

Abstract

다중반응 최적법의 목적은 반응변수가 여러 개 있을 때 이들을 동시에 최적화시키는 방법에 대한 연구이다. 이 최적화를 위해 Harrington(1965)의 방법을 확장시킨 Derringer and Suich(1980)의 일반적인 반응의 변환을 사용한 호감도 함수방법(Desirability function approach)을 사용한다. 이것은 실험자의 주관적인 판단을 수용할 수 있는 방법으로 각 반응의 목표영역이 존재할 때 타당한 방법이라고 할 수 있다. 이 호감도 함수에서는 가중치(weight)에 따라 호감도 수치가 다르게 나타나는데, 대개 실험자는 가중치를 고려하지 않고 분석한다. 가중치는 각 반응 변수의 목표치에의 근접여부에 따라 적절히 선택할 수 있다. 따라서 가중치를 고려하지 않고 분석하였을 때는 부정확한 결과를 초래하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 다변량을 단일변량으로 변환하는 호감도 함수에 대해 알아보고, 이 호감도 함수에서 가중치를 주는 기준에 대해 알아본다. 마지막으로 여러 가지 가중치를 주었을 때 최적이라고 판단되어지는 경우의 선택방법을 살펴본다.;The object of the multi-response optimization is to investigate the methods of simultaneous optimization when multiple response variables exist. For this (simultaneous) optimization, this thesis employs the desirability function approach, which followed Derringer and Suich (1980)s general transformations of the response, an extension of Harrington (1965)s procedure. This is a method that adopts the user's subjective judgments, and is considered to be an appropriate approach when the target range for each response exists. In this transformation process, the level of desirability varies as the weight differs. Mostly, users do not consider the level of desirability in their analyses. Weights can be selected based on the closeness of each response variable from the target. When weights are not taken into account, inaccurate conclusions can possibly be derived. Therefore, this thesis examines the desirability function that transforms multivariates into univariates and the criterion of imposing weights in desirability function. Lastly, the selection methods for the cases that are considered to be the best when various weights are imposed are carried out.