$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Multiresponse Optimization: A Literature Review and Research Opportunities
다중반응표면최적화: 현황평가 및 추후 연구방향 원문보기

한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문, 2005 May 13, 2005년, pp.730 - 739  

Jeong, In-Jun (포항공과대학교 기계산업공학부) ,  Kim, Gwang-Jae (포항공과대학교 기계산업공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A common problem encountered in product or process design is the selection of optimal parameter levels which involve simultaneous consideration of multiresponse variables. A multiresponse problem is solved through three major stages: data collection, model building, and optimization. To date, variou...

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • section. The classification is performed in two aspects: statistical properties and the DM’s preference. Through the classification, limitations of the existing work and thus insights on the new direction in multiresponse optimization could be identified.
  • In the optimization stage, two questions must be addressed: “what-to-optimizee (optimization goal) and “how-to-optimize-it'' (solution technique). This paper focuses on the “what-to-optimize' aspect, assuming that the data have been collected and the response models have been fitted reasonably well. A multiresponse optimization problem is formally defined as:
  • The review and the classification aim to provide useful information about multiresponse optimization and to show the future directions, respectively. This paper has described the existing work under the category of the graphical, priority-based, desirability function, loss function, process capability, and probability-based approach. Then, it has been classified in two aspects: statistical properties and the DM’s preference.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로