반응표면분석법-이론 및 해석

소개글

본 자료는 몇년간 반응표면분석을 적용하고 또 관련 실험 및 논문 작성을 통해 얻은 간략한 노하우를 통해, 반응표면분석의 이론 및 결과 해석등을 자료입니다.

목차

1. 서론
2. Box-Behnken design (BBD)
3. Central composite design (CCD)
4. BBD와 CCD의 비교
5. Mono-factor experiment (single factor experiment)
6. 반응표면분석에 적용할 data들의 반복실험 여부
7. 반응표면분석법 적용
8. 반응표면분석법 적용 결과
9. 참고문헌

본문내용

서론
반응표면분석법이란 특정 범위의 조건에서 2차 모형을 이용하여 요인 수준의 변화에 따른 반응 변수와 패턴을 예측하고, 최적 반응 값을 주는 요인들의 최적조건을 찾을 때 사용하는 회귀 분석 방법이다. 식품, 의약품, 기계, 항공 등 매우 다양한 분야에서 활용되며, 가장 큰 장점은 2차 모형(모델)에 적용하는 적은 수의 실험으로 특정 범위에서의 결과 값의 패턴과 최적 값을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 반응표면분석법을 수행하기 위한 design은 여러 종류가 있지만, Box-Behnken design (BBD)과 Central composite design (CCD) 2가지 design이 대중적으로 사용된다.

Box-Behnken design (BBD)
Box-Behnken design은 실험 요인들의 범위를 중심점 (central point)를 기준으로 정육면체(box) 형태로 디자인하는 방법이다.

Box-behnken design은 최소 3개 이상의 요인이 필요하며, 중심점 포함 총 13개의 요인 조건이 필요하다. model이 잘 맞는지에 대한 통계값을 계산하려면 중심점 수를 최소 3번 이상 반복해야한다. Box-behnken design은 중심점(0,0,0)을 기준으로 ±1의 범위에 해당하는 정육면체가 예측 가능한 범위가 된다.

Central composite design (CCD)
Central composite design은 실험 요인들의 범위를 중심점 (central point)를 기준으로 원 또는 구 형태로 디자인하는 방법이다.

참고 자료

Myers RH, Anderson-Cook CM. 2009. Response Surface Methodology: Process andProduct Optimization using Designed Experiments, vol. 705, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, pp.. 193-195.
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