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베이즈 다구치 방법 — 베이즈 강건 모수 설계
베이즈 다구치(Bayesian Taguchi) 방법은 다구치 겐이치(Genichi Taguchi)의 강건 모수 설계 철학과 베이즈 통계 추론을 통합합니다. 이 방법은 사전 공학 지식을 확률 분포로 부호화하고 실험 데이터를 통해 이 분포를 갱신함으로써, 제한된 실행만 가능한 경우에도 공정 변동성을 최소화하고 평균을 목표값에 유지하는 요인 설정을 식별합니다.
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출처
- Hamada, M., & Wu, C. F. J. (1992). Analysis of designed experiments with complex aliasing. Journal of Quality Technology, 24(3), 130–137. DOI: 10.1080/00224065.1992.11979383 ↗
- Box, G. E. P., & Jones, S. (1992). Designing products that are robust to the environment. Total Quality Management, 3(3), 265–282. DOI: 10.1080/09544129200000034 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Robust Parameter Design (Taguchi Framework). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/experimental-design/bayesian-taguchi-method
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