안녕하세요. 랩솔루션즈입니다. 

이번 뉴스레터에서는 Fusion QbD에서 많이 사용되는 A-and G-Optimal 디자인에 대해 알아보겠습니다

• 목적: A-최적 설계의 목표는 파라미터 추정의 분산을 최소화하는 것입니다. 구체적으로는 모든 모델 파라미터 추정의 분산의 합을 최소화하여 전체적인 추정 정밀도를 높이는 것이 목적입니다.
• 효과: 이를 통해 실험 결과에 대한 파라미터의 추정이 더 정확해지고, 결과적으로 모델의 신뢰성이 향상됩니다.

• 목적: G-최적 설계는 실험 디자인 내에서 예측의 최대 분산을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 즉, 실험 범위 내에서 가능한 최악의 예측 분산을 줄이려고 합니다.
• 효과: 이 설계는 모든 가능한 실험 조건에서 모델의 예측 신뢰도를 극대화하려는 목적을 가지고 있으며, 특히 예측의 정확성을 중시하는 분야에서 유용합니다.

• 결합 목적: A- and G-optimal Process 디자인은 이 두 가지 최적화 기준을 통합하여 실험계획을 설계함으로써, 모델 파라미터의 추정 정확도와 예측 정확도를 동시에 최적화합니다. 이는 파라미터 추정과 예측 능력 모두에서 효율적인 설계를 가능하게 합니다.
• 적용 분야: 이러한 유형의 설계는 복잡한 산업 공정, 화학 반응, 제품 개발 등 다양한 공학적 응용 분야에서 특히 유용하며, 실험의 효율성을 극대화하고 비용과 시간을 절약할 수 있도록 돕습니다.

• 용해도 (% 농도): 5%, 10%, 15%
• 반응 온도 (°C): 60°C, 80°C, 100°C
• 반응 시간 (시간): 1시간, 2시간, 3시간

• 중심점(Center Point): 실험 번호 5와 6은 중심점으로, 이 설정은 중간값(용해도 10%, 온도 80°C, 시간 2시간)을 반복 측정하여 데이터의 재현성을 확인하고, 모델의 적합성을 평가합니다.
• 극단점(Star Points): 실험 번호 1, 2, 3, 4, 9, 10, 11, 12는 변수의 극단값(최소 및 최대 수준)에서의 실험으로, 변수의 주요 효과와 상호작용을 평가합니다.
• 추가 실험: 실험 번호 7, 8, 13, 14, 15, 16은 변수 조합의 다양한 수준에서 수행되며, 모델의 예측 정확도를 높이고 변수 간의 상호작용을 더욱 정밀하게 파악합니다.

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