안녕하세요? 

AI와 머신러닝 기술이 고도화되었음에도 불구하고, 제조업의 연구개발(R&D) 및 제조 공정에서 실험계획법(DoE, Design of Experiments)이 여전히 핵심적인 역할을 하는 이유는 다음과 같습니다.

첫번째로, AI 학습을 위한 '고품질 데이터'를 생성합니다. AI 모델의 예측 정확도는 입력되는 데이터의 품질에 절대적으로 의존합니다. 현장에서 무작위로 수집된 빅데이터는 노이즈가 많고 편향되어 있을 확률이 높습니다.

두번째는 상관관계(Correlation)를 넘어선 '인과관계(Causality)' 증명입니다. AI와 딥러닝은 방대한 데이터 속에서 패턴과 상관관계를 찾는 데는 탁월하지만, "A 요소가 B 결과의 직접적인 원인인가?"를 증명하는 데는 취약합니다(블랙박스 현상). 미세한 공정 변화가 치명적인 불량으로 이어지는 반도체나, 엄격한 규제와 검증이 필요한 바이오제약(FDA 승인 등)에서는 결과의 원인을 통계적으로 명확히 규명(인과관계 파악)하는 DoE가 필수적입니다.

그리고, 실험 비용 및 시간의 획기적 절감하는 것입니다. JMP의 강력한 DoE 기능은 최소한의 실험 횟수로 모든 주요 변수의 교호작용(Interaction)을 파악할 수 있는 최적의 실험 조건을 설계해 주어, 비용을 극적으로 절감합니다. 특히, JMP의 Bayesian Optimization 실험은 최소의 실험(2~4회)으로부터 시작하여, 순차적으로 비선형 모델링을 고려한 최적조건을 찾아가는 혁신적인 방법입니다.

1) 교육 시간표

2) 일정 / 장소 
2026년 7월 20, 21, 22일 / 코지모임공간 강남역2 교육장

3) 참가준비 및 비용
- JMP 18, 19 버전 준비
- 66만원(VAT 포함) / 대학생은 40만원
- 교재 및 중식을 제공합니다.
- 교육 후 "JMP활용 전문가 2급(CDAJ-II)" 자격 시험을 무료로 응시할 수 있습니다.

4) 교육 문의
배용섭 박사(010-3748-7605) / 이노밸류파트너즈 대표
이메일 : ysbae1218@gmail.com
홈페이지 : www.innovalue.co.kr

감사합니다.
배용섭 드림