[CTO칼럼]전통적 실험계획법과 AI 기반 실험계획법

무엇이 다르고 어떻게 활용할까?

연구·개발 과정에서 “어떤 조건으로 실험을 진행할 것인가?”는 가장 중요한 의사결정 중 하나입니다. 전통적인 실험계획법(DOE)은 사전에 모든 실험 조건을 설계하는 방식이라면, AI 기반 실험계획법은 실험이 진행될수록 조건을 계속 업데이트하며 최적 조건을 탐색하는 접근입니다.

1. 전통적 DOE vs AI 실험계획법

✔ 전통적 DOE: 미리 설계하고 그대로 수행

모든 실험 조건(온도·압력·배합 비율 등)을 사전에 조합해 실험

장점: 통계적 해석이 명확, 구조가 투명

단점: 실험 수가 많아지고, 비효율적 조합도 모두 수행해야 함

✔ AI 기반 DOE: 실험할 때마다 모델이 업데이트

실험 결과를 반영해 모델이 다음 조건을 추천

장점: 실험 횟수 절감, 비선형·복잡한 시스템에 강함

단점: 초기 데이터가 너무 적으면 불안정, 해석 난이도↑

2. 독립변수 → 종속변수 예측

Gaussian Process Regression(GPR) vs Random Forest(RF)

� GPR

적은 데이터에도 잘 작동하고 불확실성(uncertainty) 을 제공

장점: Bayesian Optimization과 궁합이 가장 좋음

단점: 데이터가 많아지면 계산량 급증

사용: 초기 실험 단계, 고비용 실험, 매끄러운 함수 구조 예상될 때

� Random Forest

결정트리 다수를 묶은 비선형 모델

장점: 데이터 노이즈·변수 상호작용 처리에 강함

단점: 불확실성 제공이 제한적

사용: 데이터가 어느 정도 축적된 이후, 복잡한 비선형 문제

3. 종속변수 → 독립변수 추정: Bayesian Optimization

Bayesian Optimization은

“목표 특성(Y)을 가장 잘 만족시키는 조건(X)을 찾는 자동화된 최적화 방법”

입니다.

초기 실험 데이터를 기반으로 GPR 같은 surrogate model을 구축

Acquisition Function(EI, UCB 등)이 ‘다음 실험 조건’을 추천

실험 → 모델 업데이트 → 반복

적은 실험으로 최적 조건에 수렴

고비용·고변동 공정일수록 효과가 큽니다.

4. 간단 사례: 포장재 공정 조건 최적화

� 목표

“필름 강도(또는 산소투과도 OTR)를 가장 안정적으로 확보하는 압출 공정 조건 찾기”

� 독립변수

압출 온도(℃)

스크류 회전수(RPM)

필름 인장비(Draw ratio)

냉각 롤 온도

� 적용 흐름

초기 조건 8~10개 실험해 필름 강도·OTR 수집

데이터를 기반으로 GPR 모델 구축

Bayesian Optimization이

“필름 강도↑ + 변동성↓”을 만족할 다음 실험 조건 제안

실험 후 결과를 모델에 반영

15~25회 반복 후 최적 조건 수렴

예: 압출 205℃ / 회전수 48 RPM / 인장비 3.2 / 냉각 18℃

� 효과

기존 DOE 대비 실험 횟수 30~50% 절감

불량률 감소 및 공정 안정성 향상

최적 조건 탐색 시간이 대폭 단축

마무리

전통적 DOE는 명확한 통계 기반 설계에 강점이 있고,

AI 기반 DOE는 비용이 크고 변수 관계가 복잡한 공정에서 실험 수를 줄이고 빠르게 최적 조건을 찾는 데 큰 효과가 있습니다.

제조업에서 특히 재료물성과 공정 변수가 촘촘하게 얽힌 분야에서는 두 방법을 병행하면 효율이 훨씬 높아집니다.