DOE Studio

화학 연구원을 위한 실험계획법(DOE) 웹앱입니다. 실험 설계 → 결과 입력 → 분석 → 반응표면 → 최적 조건 찾기 → 보고서까지 브라우저에서 합니다. 널리 쓰이는 상용 통계 프로그램의 실험계획법 메뉴와 같은 순서, 같은 통계 결과(표의 숫자) 를 내는 것을 목표로 합니다.

_{모든 화면 맨 위의 현재 작업 띠에 지금 작업의 이름과 결과 입력 진행이 보입니다. 이 예는 축점 6런(블록 2)을 아직 실험하지 않은 상태입니다.}

결과 숫자는 그 프로그램 공식 문서의 예제 출력표와 표시 자릿수까지 글자 단위로 대조해 검증합니다(검증).
이름·로고·도움말 문구·화면 디자인은 모두 직접 만들었습니다.
화면은 한국어·English 를 사이드바에서 바꿀 수 있고, 그래프와 보고서도 선택한 언어를 따릅니다.

주요 기능

단계	할 수 있는 것
설계	2수준 완전·부분요인(생성자·별칭 구조·블록·중앙점), Plackett-Burman, 일반 완전요인, 반응표면(중심합성 CCD·Box-Behnken), 혼합물(단순 중심·단순 격자·극꼭지점, 공정 변수), 확정적 선별설계, 2수준 분할구, D-최적 설계, Taguchi(직교배열 21종)
설계 수정	접기, 반복 추가, 랜덤화, 축점 추가(추가 전 실제 값 미리보기)
분석	계수표·모형 요약·분산분석(곡면성·적합성 결여), 단계적 선택, Box-Cox 변환, 가중 회귀, 산포 분석(표준편차), 이항 반응(로지스틱), 주요 결과 요약(유의한 항·곡면성·다음 단계 안내 — 요인·반응표면·분할구·혼합물·산포·이항 분석)
그래프	효과도(Pareto·정규·반정규), 잔차 4종, 주효과·교호작용·입방체도, 등고선·표면도, 혼합물 삼각 등고선·반응 추적 그림
최적화	예측(신뢰·예측구간), 중첩 등고선, 반응 최적화(만족도, 여러 반응 함께, 평균+표준편차·확률을 쓰는 강건 설계), 혼합물 배합 최적화
작업 관리	모든 화면 맨 위 '현재 작업' 띠, 작업 이름, 자동 저장(이어서 하기·이름 바꾸기·지우기), 작업 이름으로 내려받는 파일 이름
그 밖	검정력·표본 크기, 보고서 내려받기(Excel·HTML·PDF), 파일 불러오기(DOE Studio JSON·`.mwx` 워크시트·CSV·Excel)

화면 둘러보기

아래 화면은 앱에 들어 있는 내장 예제(가상 화학 데이터) 로 만든 것입니다. 온도·시간·촉매가 반응 수율에 주는 영향을 보는 실험입니다.

분석 — 주요 결과 요약과 결과표

표를 읽기 전에 무엇을 봐야 하는지 문장으로 알려 줍니다. 이 예에서는 곡면성이 유의하니 축점을 추가해 반응표면 설계로 넓히라고 안내합니다.

효과도와 요인 그림


Pareto 차트(오른쪽에 요인 이름표), 정규·반정규 확률도	주효과도(모서리점·중앙점), 교호작용도

반응표면 — 등고선도

축점을 추가한 중심합성설계(17런)로 2차 모형을 적합한 뒤, 두 요인에 대한 수율의 등고선을 그립니다.

반응 최적화 — 수율과 순도를 함께

분석 화면에서 적합한 모형을 그대로 이어받아 여러 반응의 목표를 함께 만족하는 조건을 찾습니다. 중첩 등고선도에서 흰 영역이 '수율 ≥ 74 %, 순도 ≥ 97.5 %' 를 모두 만족하는 범위입니다.

혼합물 — 용매 배합

물·에탄올·아세톤 배합비에 따른 용해도를 삼각 등고선으로 봅니다.

작업 관리 — 이전 작업 이어서 하기

작업은 바뀔 때마다 자동 저장됩니다. 새로 고치거나 창을 닫은 뒤에도 시작 화면에서 되살리고, 줄마다 이름을 붙이거나 지울 수 있습니다. 이름이 없는 작업은 저장 시각으로 보입니다.

빠르게 시작하기

Python 3.11 이상이 필요합니다.

git clone https://github.com/pcw7/doe-studio.git
cd doe-studio
python -m pip install -e .[report]   # report: PDF 보고서(reportlab)와 그래프 그림(kaleido)
streamlit run app/main.py            # 브라우저에서 http://localhost:8501

처음이라면 시작 화면의 내장 예제 → '반응 수율 선별 예제 불러오기' 로 아래 흐름을 따라 해 보세요. 화면 왼쪽의 도움말에는 실험 흐름, 목적별 설계 고르기, 결과 읽는 법, 용어 설명이 있습니다.

git 이 없으면 GitHub 저장소 페이지의 Code → Download ZIP 으로 받아 압축을 풀고, 그 폴더에서 pip install 부터 하면 됩니다.

여러 사람이 함께 쓰는 서버에 올리기

$env:DOE_STUDIO_AUTOSAVE = "0"      # 자동 저장 끄기
streamlit run app/main.py --server.address 0.0.0.0 --server.port 8501

다른 사람은 브라우저에서 http://서버주소:8501 로 들어옵니다. 서버 방화벽에서 이 포트를 열어야 할 수 있습니다.
자동 저장은 꺼 두세요. 저장 폴더가 서버에 하나뿐이라, 켜 두면 시작 화면의 이전 작업 목록에 다른 사람의 작업도 보입니다. 끄면 각자 워크시트 저장(.json) 으로 파일을 받아 보관합니다. 리눅스 셸에서는 export DOE_STUDIO_AUTOSAVE=0 입니다.
인터넷이 막힌 서버라면 필요한 패키지(pyproject.toml 의 dependencies)를 인터넷이 되는 PC 에서 서버와 같은 OS·Python 버전으로 pip download 해 함께 옮깁니다.
PDF 보고서
- 한글 글꼴: Windows 서버는 맑은 고딕을 자동으로 씁니다. 리눅스 서버는 나눔고딕을 설치해야 제 모양이 나옵니다(없으면 내장 CID 글꼴로 대신합니다).
- PDF 안 그래프는 kaleido 가 Chrome 으로 그립니다. Chrome 이 없으면 그래프 자리에 안내 문구가 들어갑니다. Excel·HTML 보고서는 상관없습니다.
화면 글꼴(Pretendard)은 저장소에 들어 있어 인터넷이 없어도 같은 모양으로 보입니다.

실험 흐름

설계 생성 — 요인과 수준(예: 온도 60~80 °C)을 정하면 런 순서표가 나옵니다. Excel·CSV 로 내보내 실험 기록지로 씁니다.
워크시트 — 반응 열(예: 수율)을 추가하고 결과를 입력합니다. 엑셀에서 붙여 넣어도 됩니다.
분석·그래프 — 주요 결과 요약에서 유의한 항과 곡면성을 확인하고, 필요하면 항을 빼서 모형을 줄입니다.
곡면성이 유의하면 워크시트 → 설계 수정 → 축점 추가로 반응표면 설계로 넓히고, 추가된 런을 실험해 다시 분석합니다.
반응 최적화·예측 — 반응마다 목표(최대화·최소화·목표값)와 범위를 정하면 최적 조건과 예측구간이 나옵니다.
보고서 내려받기 — 각 화면에서 Excel·HTML·PDF 보고서를 받습니다.

데이터 불러오기와 저장

형식	설명
DOE Studio 워크시트(`.json`)	설계 정보와 결과를 함께 저장·불러오기
`.mwx` 워크시트	열 데이터를 읽어 설계로 정의
CSV·텍스트	한글 윈도우 엑셀의 'CSV(쉼표로 분리)'(cp949), 'CSV UTF-8', 유니코드 텍스트, 세미콜론 구분 모두
Excel(`.xlsx`)	시트 선택, 워크시트 Excel 내보내기

이미 해 둔 실험 데이터도 분석할 수 있습니다. 파일을 올리고 요인 열을 고르면 2수준 요인·반응표면·확정적 선별·혼합물·일반 완전요인·Taguchi 가운데 어떤 설계인지 알아봅니다.
현재 작업 띠: 모든 화면 맨 위에 지금 작업의 이름(없으면 설계 종류), 설계·요인·런·열, 결과 입력 진행이 보입니다. 다른 화면에서는 워크시트 열기로 바로 갑니다.
작업 자동 저장: 워크시트(설계·입력한 결과)는 바뀔 때마다 이 컴퓨터의 ~/.doe_studio/autosave 에 저장됩니다. 새로 고치거나 창을 닫은 뒤에는 시작 화면의 이전 작업 이어서 하기로 되살립니다(최근 20개 보관).
- 목록 줄마다 이름(붙이기·바꾸기)과 지우기(한 번 더 확인) 버튼이 있습니다. 지금 작업의 이름은 워크시트 화면의 작업 이름 칸에 적습니다.
- 작업 이름은 화면 맨 위 '현재 작업' 띠와 내려받는 파일 이름(워크시트 .json·.csv·.xlsx, 보고서)에도 쓰입니다. 파일 이름에 못 쓰는 글자(\ / : * ? " < > |)는 _ 로 바뀝니다.
- 저장 폴더는 환경 변수 DOE_STUDIO_AUTOSAVE_DIR 로 바꿉니다.
- 여러 사람이 함께 쓰는 서버에서는 DOE_STUDIO_AUTOSAVE=0 으로 끕니다(여러 사람이 함께 쓰는 서버에 올리기).

검증

상용 통계 프로그램 공식 문서의 예제 출력표 49개를 정답지(tests/fixtures/)로 두고, 계수표·분산분석표·모형 요약·설계표 등을 표시 자릿수까지 글자 단위로 비교합니다.
문서 예제의 원자료(.MWX)로도 같은 결과가 나오는지 확인합니다. 원자료는 재배포할 수 없어 저장소에 없고, python research/fetch_samples.py 로 각자 내려받습니다. 파일이 없으면 해당 테스트와 시작 화면의 문서 예제는 건너뜁니다.
문서에 숫자 예제가 없는 기능(단계적 선택, Box-Cox, 이항 반응 등)은 statsmodels·scipy 로 따로 구현한 결과와 대조합니다.
python -m pytest — 테스트 408개.

폴더 구조

경로	내용
`doe_core/`	순수 Python 엔진. 화면과 분리되어 단독으로 쓰고 테스트할 수 있음
`doe_core/designs/`	설계 생성(요인·반응표면·혼합물·선별·분할구·최적 설계·Taguchi)과 설계 수정
`doe_core/analysis/`	모형 적합, 분산분석, 효과도 통계, 단계적 선택, Box-Cox, 산포·이항 분석, 주요 결과 요약
`doe_core/optimize/`	예측, 반응 최적화(만족도 함수), 혼합물 최적화
`doe_core/plots/`	그래프(plotly), 라이트/다크 테마, 영어 변환
`doe_core/report/`	보고서(Excel·HTML·PDF)
`doe_core/io/`	워크시트 저장·불러오기, CSV·Excel·`.mwx` 읽기, 자동 저장
`doe_core/examples.py`	내장 예제(가상 화학 데이터)
`app/`	Streamlit 화면. 진입점 `app/main.py`, 화면은 `app/views/`
`tests/`	pytest. `tests/fixtures/` 에 문서 예제의 출력표(정답지)
`research/`	문서·예제 데이터 수집 도구
`assets/readme/`	이 문서의 화면 그림
`app/static/fonts/`	내장 글꼴 Pretendard(SIL Open Font License 1.1, 라이선스 `Pretendard-OFL.txt`)
`app/assets/`	제품 마크(중앙점이 있는 2×2 요인설계)

개발

python -m pip install -e .[dev,report]
python research/fetch_samples.py   # 문서 예제 원자료(.MWX) 내려받기(선택)
python -m pytest
streamlit run app/main.py

진행 상태

단계별 체크리스트 펼치기

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.streamlit		.streamlit
app		app
assets/readme		assets/readme
data		data
doe_core		doe_core
research		research
tests		tests
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
pyproject.toml		pyproject.toml

Navigation Menu

Repository navigation

About

Repository files navigation

DOE Studio

주요 기능

화면 둘러보기

분석 — 주요 결과 요약과 결과표

효과도와 요인 그림

반응표면 — 등고선도

반응 최적화 — 수율과 순도를 함께

혼합물 — 용매 배합

작업 관리 — 이전 작업 이어서 하기

빠르게 시작하기

여러 사람이 함께 쓰는 서버에 올리기

실험 흐름

데이터 불러오기와 저장

검증

폴더 구조

개발

진행 상태

About

Releases

Packages

Contributors

Languages

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

DOE Studio

주요 기능

화면 둘러보기

분석 — 주요 결과 요약과 결과표

효과도와 요인 그림

반응표면 — 등고선도

반응 최적화 — 수율과 순도를 함께

혼합물 — 용매 배합

작업 관리 — 이전 작업 이어서 하기

빠르게 시작하기

여러 사람이 함께 쓰는 서버에 올리기

실험 흐름

데이터 불러오기와 저장

검증

폴더 구조

개발

진행 상태

About

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages