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이 책의 출판 목적은 세 가지이다. 첫 번째는 대학에서의 실험계획법 교재로 사용하는 것으로, 통계학과, 산업공학과, 제약학과와 식품공학과 등 다양한 분야의 학과에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. 두 번째로는 기업이나 공공기관의 연구자와 기술자들을 위한 실용적인 실험계획법의 입문서로 사용할 수 있도록 하였다. 이 경우에는 각 장의 입문과 Design Expert, Minitab과 R을 활용한 사례 중에서 필요한 부분을 선택하여 공부를 하면 도움이 될 것이다. 마지막으로 이 책은 품질경영기사나 기술사 실험계획법 시험을 준비하는 분들에게 도움을 주기 위해서 만든 것이다. 이 세 가지 목적을 달성하기 위하여 상세하게 설명하도록 노력하였고, 시각적인 분석에 초점을 맞추어서 사례 분석 위주로 설명을 하였다.

실험계획법은 실험의 설계(Design) 단계, 실험자료의 분석(Analysis) 단계와 최적화(Optimization) 단계로 구성된다. 실험의 설계 단계에서는 실험의 목적을 효율적이고 실용적으로 달성하기 위한 실험점들의 선택과 실험 실시 순서인 랜덤화가 결정된다. 분석단계에서는 실험자료의 효율적인 분석을 통하여 핵심 인자들과 교호작용효과 등의 선별을 포함하는 실험자료에 대한 적절한 모형을 찾고, 최적화 단계에서는 분석 단계에서 구한 적절한 모형을 참모형으로 가정한 경우에 실험목적에 부합되는 최적조건을 찾고 최적조건에서의 확인 실험을 통해서 재현성을 검토한다.



실험계획법의 이론은 1920년대 영국의 통계학자 Fisher가 로담스테드 농업실험소에서 농학 실험과 관련된 연구를 하면서 정립되었고, 1950년대부터 Box 박사가 수율 향상을 목적으로 화학공학 분야에 적용하기 시작하면서 최근에는 공학 분야에 더 활발하게 적용되고 있다.



식스시그마 경영은 고품질의 공산품을 저비용으로 생산하여 경쟁력을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서는 제품의 생산단계는 물론 그 제품의 연구 및 개발단계부터 제품의 품질 특성을 최적화하는 공정조건의 결정이 중요하다. 공학 분야의 전문지식을 활용하여 얻어진 제품의 품질 특성에 영향을 주리라 기대되는 인자들 중에서 제품의 품질특성에 실제로 영향을 주는 핵심적인 인자들을 선별하고, 핵심 인자들의 관심 영역에서 품질특성치에 대한 적절한 모형을 찾고, 품질특성치의 평균을 최적으로 하는 공정조건을 결정하도록 도와주는 통계적 방법이 바로 실험계획법이다. 최근에 제약회사의 신약과 유사약(Bio-similar) 개발에서 FDA의 승인을 얻기 위해서는 최적조건 근처에서 생산되는 제품의 99%에 대한 약효를 보증하는 Design Space를 구축하여 보고해야 한다.



이 책의 중요한 주제는 Stat-Ease 회사에서 개발한 실험계획법(DOE) 전문 소프트웨어인 Design Expert, 통계 범용 소프트웨어인 Minitab과 R을 활용하여 반응표면분석에서 Design Space의 구축을 시도하는 것이다. 이를 위하여 실험목적에 따라 효율적으로 실험을 설계하고, 실험자료의 분석을 통해 핵심인자들을 선별하여 적절한 모형으로 최적조건을 찾음으로써 반응표면분석에서 Design Space의 구축 방법에 대한 실습을 제공하고 있다. Design Expert의 적절한 출력 결과의 해석은 Minitab과 R 혹은 SAS와 같은 통계 범용 소프트웨어의 출력 결과의 해석과 동일하지만, 출력결과를 얻는 과정이 Design Expert에서는 시각적으로 전개가 되어서 용이하다는 장점을 가지고 있다.



이 책의 출판 목적은 세 가지이다. 첫 번째는 대학에서의 실험계획법 교재로 사용하는 것으로, 통계학과, 산업공학과, 제약학과와 식품공학과 등 다양한 분야의 학과에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. 두 번째로는 기업이나 공공기관의 연구자와 기술자들을 위한 실용적인 실험계획법의 입문서로 사용할 수 있도록 하였다. 이 경우에는 각 장의 입문과 Design Expert, Minitab과 R을 활용한 사례 중에서 필요한 부분을 선택하여 공부를 하면 도움이 될 것이다. 마지막으로 이 책은 품질경영기사나 기술사 실험계획법 시험을 준비하는 분들에게 도움을 주기 위해서 만든 것이다. 이 세 가지 목적을 달성하기 위하여 상세하게 설명하도록 노력하였고, 시각적인 분석에 초점을 맞추어서 사례 분석 위주로 설명을 하였다.



이 책을 읽는 데에는 한 학기 정도의 기초통계학과 회귀분석 과목을 이수할 필요가 있지만 배경지식이 없는 분들을 위하여 2장과 6장에 이 책을 읽는데 필요한 모평균에 대한 신뢰구간 구하기와 가설검정, 회귀분석을 간단히 수록하였다. 많은 참고가 되기를 바란다. 출간 후에라도 수정 사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이다.

1장 실험계획법 개요

1.1 실험계획이란 무엇인가

1.2 실험계획의 기본원리와 순서

1.3 실험계획법의 발전 과정



2장 기초통계분석

2.1 모집단과 표본

2.2 정규분포

2.3 모수와 통계량

2.4 t분포

2.5 X2분포와 F분포

2.6 통계적 추정

2.7 통계적 가설검정

2.8 Minitab과 R을 활용한 적용사례



3장 일원배치법

3.1 일원배치법이란?

3.2 실험의 랜덤화

3.3 일원배치법의 자료구조와 구조모형

3.4 분산분석

3.5 분산분석 후의 추정

3.6 반복수가 같지 않은 실험

3.7 변량모형

3.8 Design Expert, Minitab과 R 활용



4장 이원배치법

4.1 이원배치법 개요

4.2 실험의 랜덤화

4.3 고정모형(A,B: 고정요인)

4.4 혼합모형(A: 고정요인, B:랜덤요인)

4.5 분산분석 후의 추정

4.6 평균제곱의 기댓값을 구하는 방법

4.7 Design Expert, Minitab과 R 활용



5장 랜덤화블록설계, 라틴정방설계와 분할법

5.1 랜덤화블록설계

5.2 라틴정방설계

5.3 라틴정방의 구축

5.4 분할법

5.5 Design Expert, Minitab과 R 활용



6장 회귀분석

6.1 회귀분석의 기본 개념

6.2 산점도

6.3 단순선형회귀분석

6.4 회귀직선의 유의성 검정

6.5 다중선형회귀분석

6.6 회귀진단

6.7 모형평가통계량과 적절한 모형 찾기



7장 2수준 요인배치법

7.1 2수준 요인배치법의 개념

7.2 대비와 직교분해

7.3 22 요인배치법

7.4 23 요인배치법

7.5 2k 요인배치법

7.6 Design Expert, Minitab과 R 활용



8장 2수준 요인배치법의 교락법, 일부실시법과 직교배열표

8.1 계획의 개념

8.2 교락법

8.3 2k-p 일부실시법

8.4 2수준 직교배열표를 이용한 실험계획

8.5 Design Expert, Minitab과 R 활용



9장 반응표면분석

9.1 반응표면분석이란?

9.2 최대경사법

9.3 2차 반응표면모형 적합을 위한 실용적인 실험설계

9.4 이차다항모형의 정준분석

9.5 Design Expert를 활용한 이차반응표면분석의 순서

9.6 Design Expert, Minitab과 R을 활용한 이차반응표면 사례분석

9.7 EVOP법



10장 혼합물 실험계획법

10.1 혼합물 실험계획법의 기본 개념

10.2 실용적인 혼합물 실험설계

10.3 Design Expert, Minitab과 R을 활용한 혼합물 실험계획법 사례분석



11장 로버스트 파라미터 계획법

11.1 로버스트 파라미터 계획법

11.2 손실함수와 SN비

11.3 계량치 파라미터 계획법

11.4 Minitab을 활용한 망목특성 사례분석

11.5 반응표면분석을 활용한 로버스트 파라미터 계획법