Taguchi 직교배열 설계 (DOE)

일본 통계학자 Genichi Taguchi가 1950년대 정립한 부분요인설계(Fractional Factorial Design). 인자 수가 많을 때 전체 조합(예: 2^7 = 128회) 대신 직교성을 유지하는 최소 실험(예: 8회)으로 주효과를 효율적으로 추정합니다.

L 뒤 숫자는 실험 횟수. L4: 4 runs (3인자×2수준). L8: 8 runs (7인자×2수준). L9: 9 runs (4인자×3수준). 인자·수준 조합이 정해지면 가장 작은 직교배열을 선택합니다.

Taguchi의 강건성 지표. 평균(Signal)에 대한 변동(Noise)의 비율을 dB로 표현. ① Larger-the-Better(수율·강도): −10log(Σ1/y²/n). ② Smaller-the-Better(불량·진동): −10log(Σy²/n). ③ Nominal-the-Best(목표 일치): 10log(μ²/σ²). S/N이 클수록 안정적.

각 인자의 수준별 평균 응답을 선으로 표시. 기울기가 클수록 영향력 큰 인자, 평탄한 선은 무영향 인자. 목표(Larger/Smaller)에 부합하는 수준이 최적. 본 도구는 자동으로 최적 수준 조합을 추천합니다.

① 실험 횟수 대폭 감소 (예: 7인자×2수준 = 128→8회). ② 인자 효과 독립 추정 (직교성). ③ 결과의 통계적 신뢰성. ④ 비전문가도 해석 용이. 단점: 교호작용(interaction) 분석 제한적 — 필요시 더 큰 OA 또는 전체 요인 설계.

① 주효과 분석만 — 교호작용 분석 미지원. ② ANOVA·기여율 미산출. ③ L16·L18·L27 등 큰 OA 미지원 (L4·L8·L9만). ④ 반복(replicate) 미반영. 정밀 분석은 Minitab·JMP 같은 전용 통계 소프트웨어가 필요하며, 본 도구는 빠른 1차 분석·교육용입니다.