• 약물 개발에서 학제 간 최적화 문제를 동시에 해결하기 위한 개선의 여지가 있다. • 입력 요인과 계층적 시간지향 출력 응답 간의 기능적 관계를 나타내기 위해, 의약품 품질 특성(즉, 시간지향, 다중, 계층적 응답)을 표현하는 맞춤형 실험 및 추정 프레임워크를 제안한다. • 이러한 학제 간 의약품 제형 문제를 위해, 계층적 시간지향 강건 설계 최적화 모델(즉, 우선순위 기반, 가중치 기반, 통합 모델)을 제안한다. 실험 설계 및 강건 설계(Robust Design, RD) 방법론은 다양한 품질 특성의 성능을 향상시키고 낮은 비용으로 문제를 해결하기 위해 연구자들의 주목을 받아왔다. 그러나 시간지향, 다중, 계층적 응답과 관련된 학제 간 최적화 문제를 동시에 해결하기 위한 개선의 여지가 존재한다. 본 논문은 약물 개발을 위한 새로운 RD 모델링 및 최적화 알고리즘을 제안하며, 세 가지 연구 동기에 기반한다. 첫째, 의약품 품질 특성(즉, 시간지향, 다중, 계층적 응답)과 입력 요인 및 계층적 시간지향 출력 응답 간의 기능적 관계를 표현하기 위한 맞춤형 실험 및 추정 프레임워크를 제안한다. 둘째, 이러한 학제 간 의약품 제형 문제를 위해 새로운 계층적 시간지향 강건 설계(HTRD) 최적화 모델(즉, 우선순위 기반, 가중치 기반, 통합 모델)을 개발한다. 마지막으로, 약물 제형 개발에 대한 제약(의약품) 사례 연구를 시연 목적 으로 수행한다. 사례 연구 결과에 근거하면, 제안된 접근법은 편향과 분산이 유의미하게 작은 상태에서 최적해를 제공할 수 있다.

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