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  + Robust Design (강건설계)  
  현재의 시장 상황은 제품의 기능성, 설계기간의 단축, 고품질, 저 비용의 제품 설계를 기업으로부터 요구하고 있다. 품질을 향상시키기 위한 노력으로 제품의 변동을 줄이는 것에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다. 강건설계는 품질과 신뢰성을 향상시키기 위하여, 제품과 공정의 변동을 최소화 하는 과정으로 산업공학에서 많이 사용하였다. 최근에는 기계공학, 화학과 토목공학과 같은 분야에도 적용되고 있다.

강건설계의 개념은 연구자들에 따라 다소 다르게 표현하고 있다. Taguchi는 "변동의 원인을 제거하지 않고, 원인의 영향을 최소화하여 제품의 품질을 향상 시키는 것"으로 정의하였다. 특히 파라미터 설계 (parameter design)는 변동요인에 영향을 적게 받는 성능을 얻도록 제품과 공정설계를 최적화를 의미한다.
반면 Suh는 "제조를 쉽게 하기 위하여, 설계 및 공정변수가 큰 공차를 가지더라도 기능적 요구들을 만족하는 설계"를 강건설계로 정의하고 있다. 그리고 Box는 최소의 비용으로 소비자의 기대를 만족시키기 위한 제조자의 지속적인 관심을 가지는 것으로 "시스템의 중앙(median) 성능이 소비자를 만족시키고, 가능한 입력 변동에 독립적인 설계"라고 말하고 있다. 이러한 개념에서 공통적인 사항은 변동에 둔감한 설계를 강건설계라고 할 수 있다.

강건설계를 필요로 하는 직접적인 원인은 제품의 변동이다. 변동에 대비하여 안전계수(safety factor)를 사용하는 방법도 있지만, 강건설계는 변동의 영향을 외연적으로 인식하고 설계하는 방법이다. 또한 존재하는 변동 원인은 제거하지 않고 입력 변수의 설정에 따라 성능의 변동을 줄이는 것을 의미한다.
변동의 원인은 일반적으로 외부적인 인자, 제품간 인자와 내부적 인자이다. 외부적 인자는 제품의 사용 온도, 습도, 하중과 사용자 오류등과 같은 제품의 외부적인 원인에 의한 것이다. 제품간 인자는 제조상의 원인에 의하여 무게, 치수와 같은 각 제품간에 발생하는 차이에 의하여 발생된다. 그리고 내부 인자는 제품의 사용시간에 따라 발생되는 마모(wear), 방전 등으로 발생된다. 일반적으로 강건설계의 적용은 외부적인 원인과 제품간의 차이에 의한 변동을 주로 다루고 있다. 반면 시간적인 원인은 어떤 제품, 부품 혹은 구조물이 규정된 조건 하에서 지정된 시간에 의도된 기능을 유지 수행하는 능력을 다루는 신뢰성 공학(reliability engineering)에서 주로 다루고 있다.
여러 가지 원인에 의하여 제품에 존재하는 변동들은 제품 성능(performance)의 변동을 발생시키고, 이는 제품의 품질에 직접적인 원인이 되므로, 제품의 품질 향상을 위해서는 성능이 목표한 성능을 가지고 성능의 변동이 작아야 한다. 목표 성능은 평균으로, 성능의 변동은 분산(variance) 혹은 표준편차(standard deviation)에 의하여 계량되어진다. 평균은 통상 결정론적 공칭값(nominal value)으로 근사화 할 수 있지만,
분산의 계산은 몇 가지 방법으로 구해야 한다. 일반적으로 분산을 구하는 방법은 몬테칼로 모사법, 테일러 급수를 이용한 방법, 그리고 실험계획법을 이용한 방법과 같은 통계적인 방법의 세가지로 분류된다.

결정론적 관점에서 통계적인 관점으로 옮겨오면서 평균과 분산의 두개의 매개변수를 다루어야 한다. 다구찌법에서는 강건성의 성취를 위하여 평균과 분산을 동시에 고려해야 하므로, Figure 1과 같이 두 단계의 과정을 거쳐 최적화 된다. 이러한 과정에서 평균과 분산을 각각 목표하는 곳으로 보내야 한다. 따라서 강건설계 자체가 평균과 분산의 다중 목적성을 가지게 된다. 다중 목적성을 해결하기 위한 방법으로 평균과 분산에 가중치를 두어 다중 목적함수로 설정하는 방법, 분산을 목적함수로 두고 평균 등을 제한조건으로 사용하는 방법, 성공의 확률을 사용하는 방법 등이 있다. 이러한 방법에서 강건설계의 성취 여부를 위한 강건성은 척도는 SN비, 분산, 민감도 지수, 성공의 확률 혹은 다중 목적함수를 사용하기도 한다.


 
Figure 1
Shifting the narrow distribution onto the target


제한조건의 강건성의 획득 방법에 대한 연구동향을 알아본다. 강건성에는 성능에 대한 강건성과 제한조건에 대한 강건성을 획득하는 문제로 나누고 있다. 다구찌법은 일반적으로 제한조건이 없는 경우 이나, 확률제한 조건 혹은 벌칙 함수법(penalty function method) 등을 사용하여 제한조건을 다룬다.

비선형 최적설계에는 제한조건 이동법(constraints shift approach), 공차 상자법(tolerance box approach), 그리고 통계적 제한조건법(stochastic constraint approach)등이 있다. 제한조건 이동법은 Figure 2(a)와 같이 제한조건을 이동시켜 강건성을 획득한다. 이 방법에는 다시 통계적인 계산에 의하여 제한조건의 이동량을
결정하는 방법과 최악상태에 의하여 제한조건의 이동량을 결정하는 방법이 있다. 각각의 제한조건의 이동량은 근사화 된 표준편차에 일정한 정수를 곱한 값과 설계변수 변화량에 제한조건의 함수 민감도를 곱한 값으로 결정 된다. 공차 상자법은 Figure 2(b)와 같이 설계변수에 대한 공차 상자를 만들어 제한조건에 대한 가용성을 점검
하는 방법이다. 그리고 이와 유사한 방법으로 Yu는 Figure 2(c)와 같이 공차의 범위가 타원형태로 표시되는데, 이는 설계변수의 연관(correlation)을 고려한 경우이다.
성능에 대한 정식화 혹은 관계가 규명되면, 원하는 성능과 함께 성능의 변동을 줄이는 방법이 요구된다.

다구찌의 실험계획법, 비선형 최적화 프로그램이 그 방법이다. 다구찌의 실험계획법의 설계변수가 규격화되어 있거나, 어떤 특정한 값들 중에서 선택되어야 하는 이산설계공간에 있을 때 유리하다. 비선형 최적화 프로그램 방법은 연속설계공간에서의 해를 구하며, 기존의 비선형 최적화 프로그램에 강건성을 획득하기 위하여 목적함수와 제한조건의 설정을 추가하여 좋은 해를 얻고 있다. 그리고 그 외 다른 방법으로 최적 해를 구한 다음, 후최적해석(post optimality analysis)을 실시하여 강건설계를 수행하고 있다.


 
Figure 2
Constraint activities for several cases:
(a)Shifting constraints feasibility robustness
(b)Tolerance box for worst-case analysis
(c) Positive correlated MVP
      (Manufacturing Variation Pattern)

 
     
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