본 연구의 목적은 실험 설계(DOE)를 이용하여 세 가지 원료의 단순 혼합물을 탐색하고, 다양한 조건(온도)에서 가격, 점도 및 안정성 측면에서 특성을 규명하는 것이었다. 사전 모델을 설정하는 데 어려움이 있었고, DOE의 성공과 결과 분석에 영향을 미칠 수 있는 불안정 영역(불안정 시 측정 가능한 반응 없음)이 존재했기 때문에, 배제 영역을 포함한 공간 채움 설계 방식을 적용하였다. 다양한 머신러닝 모델(SVM, 가우시안 프로세스)을 사용하여 초기 모델링을 수행했으나, 점도 데이터 결측치(예: 너무 낮은 점도 또는 일부 제형의 불안정성)로 인해 실험 공간의 특정 영역을 제대로 설명하지 못하는 문제가 있었다. 도메인 전문가의 정보와 K-최근접 이웃 알고리즘을 이용한 국소 데이터 대체 방법을 활용하여 모델링을 수정함으로써 만족스러운 결과를 얻었고, 실험 공간을 더 잘 이해하고 유망한 제형 후보를 식별할 수 있었다.
