현대 실험 설계에서는 흔히 '처리 요소 수 제한'이라는 제약 조건에 직면하는데, 이는 각 처리에 포함될 수 있는 요소의 수에 대한 제약입니다. 이러한 제약 조건이 있는 실험은 엔지니어링 시뮬레이션, AI 시스템 튜닝, 대규모 시스템 검증 등에서 일반적으로 발생합니다.
본 연구에서는 실행 가능한 제약 조건 내에서 모델링 및 분석의 통계적 효율성을 확보하기 위한 적절한 설계 방안을 개발하고자 했습니다. 요인 활성도의 균형을 유지하고, 저차원 부분 공간에서 우수한 투영 특성을 보존하며, 해석 가능한 모델링을 지원하기 위해 에일리어싱 현상을 줄이는, 카디널리티 제약 조건에 맞춘 2단계 설계 방식을 개발했습니다. 본 설계 방식은 균형 불완전 블록 설계(BIBD)를 기반으로 하며, 효율적인 유전 알고리즘(GA)을 사용하여 제약 조건이 있는 설계 공간을 탐색합니다.
실용적인 적용을 위해 기존 JMP 실험설계(DOE) 및 평가 도구를 활용하는 동시에 설계 생성 및 평가를 위한 알고리즘을 통합한 JMP 추가 기능을 사용했습니다. 이 추가 기능은 투영 품질 및 별칭 구조 검사를 자동화합니다. 수치 예제를 통해 처리 대상 수 제한 조건 하에서 향상된 추정 정확도와 더욱 명확한 요인 효과를 확인할 수 있습니다.
