실험계획법과 다변량 분석을 이용한 소재 선택 최적화

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< QSAR 접근법 활용 , 실험계획법 / 다변량 분석을 이용한 소재 선택 최적화 >

배경

원자재의 재료를 선택하는 과정은 일반적으로 속성 데이터를 이용해 , 모든 옵션을 테스트해야 하기 때문에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있습니다 . 그중 주요 단점은 , 모든 속성을 테스트한 결과로 얻어진 모형이 다른 물리적 , 화학적 성질 ( 물성 ) 을 가진 옵션을 예측하기 힘들다는 것입니다 . 하지만 , QSAR(Quantitative Structure–Activity Relationship) 접근방식으로 구축되는 모형은 더 적은 후보 재료 조합으로도 구현 가능하며 , 보다 지속적인 활용이 가능할 수 있습니다 .

문제 기술

• 얼마나 많은 옵션이 테스트되어야 하는가 ?
• 필요한 실험을 하기 위한 인력과 시간이 있는가 ?
• 신소재가 들어오게 되면 어떻게 해야 하는가 ?

해결책

• 물리적 , 화학적 , 그리고 ( 혹은 ) 생물학적 특성을 속성 대신 변수로 사용하세요 .
• 전통적인 방식이 아닌 , 차원축소를 위해 주성분을 사용하세요 .
• 테스트할 옵션의 부분집합을 선택하기 위해 주성분을 활용하여 공변량 실험을 디자인하세요 .
• 부분최소자승법 (Partial Least Squares) 이나 일반화 회귀모형을 이용해서 예측 모형을 구축하세요 . 이를 통해 물리적 , 화학적 , 그리고 ( 혹은 ) 생물학적 특성이 시간이 지나도 변하지 않는 지속가능한 모형을 얻을 수 있습니다 .

혜택

• 추측을 배제하기 위해 주성분을 활용한 후보물질 선택
• 테스트할 물질 조합 축소
• 향후 고려되어야 할 물질 추가가 필요할 때 지속가능한 모형 활용 가능

(영상) DOE and Multivariate Modeling Techniques for Material Selection ( 2019-EU-45MP-092 )

MV Example_Solution.jmp

MV_Example.jmp