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

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