Advanced Design Engineering

Bong-Kee Lee

School of Mechanical Systems Engineering Chonnam National University

8. Taguchi Method (II)

Taguchi Method

 다구치 기법(Taguchi method)

– 품질공학(quality engineering)

• 통계적 공정관리 기법

• 다구치 기법

• 품질에 관련된 문제의 대부분은 설계 단계에서부터 이미 내제되 어 있음

• 품질 향상을 위한 노력은 효율적인 설계에서부터 시작되어야 함

• 통계적 공정관리 기법: 이미 설계된 품질을 가지는 제품의 제조공 정에서의 공정 이상상태를 감지하여 예방

• 다구치 기법: 설계 단계에서부터의 품질 설계를 위한 실용적인 방 법론

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 다구치 기법(Taguchi method)

– 직교배열표(orthogonal array)를 이용한 실험계획법의 변 형

• 1980년 다구치 박사에 의한 미국 Bell 연구소의 반도체 생산에 관 한 기술개발 지도 성공으로 폭발적으로 보급됨

• 자연의 유일한 해를 찾으려는 노력보다는 품질과 비용의 최적해 를 구하려는 의도에서 출발

• 제품 설계에서 가장 저렴한 생산가격으로 가장 안정적이고 신뢰 성이 높은 성능을 주는 인자의 조합을 찾는데 많이 이용됨

• 실험계획에 수반되는 이론과 노력이 상당히 단순화되거나 제거됨

• 경제적인 방법으로 한번에 많은 인자들을 고려하는 직접적 방법

• 교호작용이 상대적으로 크지 않은 경우에는 주 효과의 분석만으 로도 최적 조건과 우수한 재현성을 보장

Taguchi Method

 손실함수

– 품질에 대한 다구치의 정의

• 제품이 출하된 시점으로부터 성능특성치의 변동과 부작용 등으로 인하여 사회에 끼친 손실 (어떤 제품의 품질특성이 목표치를 벗어 남으로써 발생하는 손실)

• 종래의 손실에 대한 개념과의 차이점

– 규격의 상한선 또는 하한선 vs. 목표치 – 포물선으로 가정된 손실함수

기존의 손실함수 다구치 손실함수

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 손실함수

– 소니 TV의 예

• 동일한 공정, 자재, 제품의 규격에 의해 생산된 일본과 미국 공장 의 소니 TV

• 미국 소비자: 일본에서 생산된 TV를 선호

• 불량률: 거의 0%에 가까운 불량률을 가지는 미국 공장에서 생산 된 TV

• 색상밀도 분포의 차이: 60% 이상의 최상품을 생산하는 일본 공장

일본 및 미국 소니 TV의 색상밀도 분포

Taguchi Method

 손실함수의 종류(1)

– 망목 특성: 품질특성치가 목표치에 가까울수록 좋은 경우

• 품질특성치에 대하여 특정한 목표치가 주어져 있고, 품질이 목표 치에 가까울수록 좋은 경우

   

2

2





 k C

m y k y

L

손실함수

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 손실함수의 종류(2)

– 망소 특성: 품질특성치가 작을수록 좋은 경우

• 진동, 불량률 등과 같이 특성치가 작을수록 좋은 경우

• 목표치 m 이 0 인 경우와 동일함

   0 

2



 y

ky y

L

손실함수

Taguchi Method

 손실함수의 종류(3)

– 망대 특성: 품질특성치가 클수록 좋은 경우

• 수명, 수율, 적중률 등과 같이 특성치가 클수록 좋은 경우

• 망소특성과 역수의 관계를 통하여 손실함수를 유도

 

 0 

1

2



 y

ky y

L

손실함수

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 손실함수를 통한 기대손실의 계산 예

– 손실함수, L(y)의 기대치를 계산

• 예. 망목특성을 가지는 어떤 제품의 목표치가 100이고 품질비용 함수가 아래와 같음

라인 1: 평균 96, 표준편차 3 라인 2: 평균 98, 표준편차 5

라인 2의 표준편차를 3으로 줄일 경우 절약되는 비용

   

    

 ^{ }  ^{ } 

2

Var

m y k E L E

m y k y L



















분산 평균 목표치

 

40 

100 

 won 

L

 

40   3

40  96

100 

1000  won 

EL

 

40   5

40  98

100 

1160  won 

EL

 

40   5

40   3

640  won 



 EL

Taguchi Method

 다구치의 품질설계

– 일반적인 제품개발의 순서

• 제품설계 → 공정설계 → 제조

– 제품의 실제 성능에 영향을 주는 원인

• (사용자를 포함하여 제품이 사용되는) 환경 요인

• (시간에 따른) 제품 노후

• 공정상의 변동

제품개발단계 성능 변동 원인

환경 요인 제품 노후 공정상 변동

제품설계 ○ ○ ○

공정설계   ○

제조   ○

성능 변동 제거의 가능성 공정설계 향상에 따른 불량률 감소

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 다구치의 품질설계

– 공정설계 활동(1): 시스템 설계

• 바람직한 또는 소비자가 요구하는 기본적 기능을 지닌 원형 (prototype)을 개발

• 소비자의 욕구 및 제조와 관련된 제반 환경요인들을 고려

• 예. 100V 교류로 들어오는 전압을 115V 직류로 바꾸기 위한 전기 회로 설계

– 원하는 출력 115V를 목표치로 하는 자동제어 시스템의 사용 – 회로의 출력을 측정하여 목표치와 측정치의 차이에 따른 회로의 관

련 요인을 자동적으로 변화시키는 방식의 도입

– 즉, TV 전기회로의 시스템 설계는 바로 적절한 회로설계의 선택이 요 구됨

Taguchi Method

 다구치의 품질설계

– 공정설계 활동(2): 파라미터 설계

• 제품의 기능에 있어서의 변동을 최소화시킬 수 있도록 시스템의 각 요소의 요인수준을 결정

• 예. TV 전기회로의 원형회로의 요인들에 대한 최적수준을 결정

– A

: 출력전압의 변동이 심함

→ 출력전압의 변동이 적은 A

선택

→ 출력전압의 목표치보다 큰 값

→ 저항의 값을 높여 출력 조정 – 편차가 적은 수준을

우선적으로 선택

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 다구치의 품질설계

– 공정설계 활동(3): 허용차 설계

• 품질과 비용을 동시에 감안한 적정수준의 허용차를 결정

• 이를 위하여 각 요인수준의 허용가능한 편차를 파악

• 편차의 범위가 좁을수록, 품질이 상승하고 제품의 원가 및 제조비 용이 증대

• 편차의 범위가 넓을수록, 제품의 기능이 목표치에서 벗어나는 경 향이 증가하여 품질이 감소

• 가장 경제적인 허용차를 결정 (손실함수의 개념 적용 가능)

Taguchi Method

 다구치의 품질설계

– 제어요인(control parameter) 또는 설계요인

• 생산자에 의하여 설정되는 요인

– 잡음요인(noise parameter)

• 생산자가 제어할 수 없고 사용환경에 따라 변할 수 있는 요인

– 외부 잡음요인(outer noise): 온도, 습도, 압력 등과 같은 외부 사용 환

경조건의 변화에 의한 변동

– 내부 잡음요인(inner noise): 제품을 사용하는 과정에서 발생되는 노 후, 혹은 내부 마모나 열화 및 퇴색에 의한 변동

– 제품 잡음요인(product noise): 제품의 불완전 제조에 의하여 발생되 는 제품간 성능 특성치의 산포에 따른 변동

• 제품성능에 영향을 미치는 잡음요인들의 영향을 최소화시키는 각 설계요인들의 수준 결정: 실험계획법(직교배열표)을 통한 파라미 터 설계

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 S/N비 (S/N ratio)

– 신호입력과 잡음이 시스템의 산출물에 어느 정도의 영향 을 주는가를 나타내는 비

• 시스템에 가해지는 잡음이 품질의 변동을 초래하여 결과에 대한 신뢰성을 떨어뜨림

시스템

목적 결과

신호입력 산출물

잡음

S/N비 = 목적이 산출물의 결과에 어느 정도 반영되는가?

잡음의 크기가 산출물의 결과에 어느 정도 나쁜 영향을 주는가?

= 신호 입력이 산출물에 전달된 힘 잡음이 산출물에 전달된 힘

= 신호의 힘 잡음의 힘

Taguchi Method

 S/N비 (S/N ratio)

– 다구치 기법에서 각 실험의 특성치로 S/N비를 이용 – 품질 특성치의 종류별로 다르게 정의하여 사용 – S/N비의 값이 클수록 좋은 것으로 해석

• 망목 특성:

• 망소 특성:

• 망대 특성:

S/N비 = 신호의 힘

= 모평균의 제곱 추정치

잡음의 힘 분산 추정치

  dB log 1 20 log

10 S/N

2



 



 











  



 



 

Y Y

Y n

Y





  dB 1

log 10 S/N

1 2

 



 





 n

i

Yi

n

  dB 1 log 1 10 S/N

1 2



 



 





 n

i Yi

n

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 S/N비 (S/N ratio)

– 예. 두 공정조건 하에서 특정한 용강 내의 산소량

• 망목 특성: 정해진 목표치를 가지는 산소량

  dB 1 log

10 S/N

2











  



 



 

n Y

Y

공정조건 1 95 95 100 100 105 105 공정조건 2 80 80 80 120 120 120

 

  dB 15 . 6 13 1 480 log 100 10 S/N 480 , 100

dB 99 . 6 26 1 20 log 100 10 S/N 20 , 100

2 2

1 2

2 2

1 1











  



 



 



















  



 



 









 Y Y

공정조건 1에서의 품질이 더 좋음

Taguchi Method

 S/N비 (S/N ratio)

– 예. 어떤 연속주조 조건하에서 생산된 5매의 주편 내부에 발생된 크랙의 수

• 망소 특성: 적은 수의 크랙이 좋음

크랙의 수 16 22 0 10 8

  dB 1

log 10 S/N

1 2



 



 





 n

i

Yi

n

 16 22 10 8  22 . 57   dB 5

log 1 10

S/N



   







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 직교배열표(orthogonal array)

– 2수준–3인자의 실험계획법

• 다원배치법: 2  2  2 = 2³ = 8 (전조합배치표)

• 일부실시법: 일시일원실시법(one-factor-at-a-time experiment)

– 한 인자의 수준이 변할 때 다른 인자들의 수준은 변하지 않는 가정 – 총 4회의 실험

실험번호 A B C

1 0 0 0

2 0 0 1

3 0 1 0

4 0 1 1

5 1 0 0

6 1 0 1

7 1 1 0

8 1 1 1

실험번호 A B C

1 0 0 0

2 1 0 0

3 0 1 0

4 0 0 1

다원배치법, 요인배치법

일시일원실시법

Taguchi Method

 직교배열표(orthogonal array)

– 2수준–3인자의 실험계획법

• 일시일원실시법은 실험계획이 단순하다는 장점이 있으나, 직교배 열표를 이용한 실험에 비해 비효율적, 비체계적인 방법으로 사용 이 금기시되어 있음

• 직교배열표

실험번호 A B C

1 0 0 0

2 0 1 1

3 1 0 1

4 1 1 0

L

(2

) 직교배열

 각 열에 모든 수준이 나타나되, 각 수준의 빈도가 모두 동일함

 모든 열이 서로 직교하고 있음

 비용절감 뿐만이 아니라 전조합실시법과 유사한 강건한 실험계획

L: 직교배열 기호

4: 총 실험횟수

2: 수준 수

3: 인자 수

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 직교배열표(orthogonal array)

– 각 실험계획에 의한 총 실험 횟수

수준계 직교배열기호 인자수 실험횟수

직교배열 일시일원실시법 전조합실시법

2수준

L₄(2³) 3 4 ≤ 4 8

L₈(2⁷) 7 8 ≤ 8 128

L₁₂(2¹¹) 11 12 ≤ 12 2,048

L₁₆(2¹⁵) 15 16 ≤ 16 32,768

L₃₂(2³¹) 31 32 ≤ 32 2,147,483,647

3수준 L₉(3⁴) 4 9 ≤ 9 81

L₂₇(3¹³) 13 27 ≤ 27 1,594,323

혼합수준 L₁₈(2¹3⁷) 1(2수준)+7(3수준) 18 ≤ 16 4,374

L₃₆(2³3¹³) 3(2수준)+13(3수준) 36 ≤ 30 12,754,584

Taguchi Method

 직교배열표(orthogonal array)

– L ₄ (2 ³ ) 직교배열표

• 2수준의 3인자에 대한 총 4회의 실험계획

– L ₈ (2 ⁷ ) 직교배열표

• 2수준의 7인자에 대한 총 8회의 실험계획

실험번호 1 2 3

1 0 0 0

2 0 1 1

3 1 0 1

4 1 1 0

기본표시 a b ab

실험번호 1 2 3 4 5 6 7

1 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 1 1 1 1

3 0 1 1 0 0 1 1

4 0 1 1 1 1 0 0

5 1 0 1 0 1 0 1

6 1 0 1 1 0 1 0

7 1 1 0 0 1 1 0

8 1 1 0 1 0 0 1

기본표시 a b ab c ac bc abc

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 직교배열표(orthogonal array)

– 기본표시에 의한 인자배치

• 교호작용이 없는 경우

– 5개의 인자: A, B, C, D, E

실험번호 1 2 3 4 5 6 7 실험조건

1 0 0 0 0 0 0 0 A₀B₀C₀D₀E₀ 2 0 0 0 1 1 1 1 A₀B₀C₀D₁E₁ 3 0 1 1 0 0 1 1 A₀B₁C₁D₀E₀ 4 0 1 1 1 1 0 0 A₀B₁C₁D₁E₁ 5 1 0 1 0 1 0 1 A₁B₀C₁D₀E₁ 6 1 0 1 1 0 1 0 A₁B₀C₁D₁E₀ 7 1 1 0 0 1 1 0 A₁B₁C₀D₀E₁ 8 1 1 0 1 0 0 1 A₁B₁C₀D₁E₀

기본표시 a b ab c ac bc abc

배치 A B C D E e e

Taguchi Method

 직교배열표(orthogonal array)

– 기본표시에 의한 인자배치

• 교호작용이 있는 경우

– 4개의 인자: A, B, C, D & 교호작용: AB, AC

실험번호 1 2 3 4 5 6 7 실험조건

1 0 0 0 0 0 0 0 A₀B₀C₀D₀

2 0 0 0 1 1 1 1 A₀B₀C₁D₁

3 0 1 1 0 0 1 1 A₀B₁C₀D₁

4 0 1 1 1 1 0 0 A₀B₁C₁D₀

5 1 0 1 0 1 0 1 A₁B₀C₀D₀

6 1 0 1 1 0 1 0 A₁B₀C₁D₁

7 1 1 0 0 1 1 0 A₁B₁C₀D₁

8 1 1 0 1 0 0 1 A₁B₁C₁D₀

기본표시 a b ab c ac bc abc

배치 A B AB C AC D e

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 직교배열표(orthogonal array)

– 파라미터 설계

• 파라미터 설계를 위한 실험 및 결과분석 과정 (1) 인자와 인자의 수준을 결정한다.

(2) 수준 수와 요인(인자 및 교호작용)의 수를 고려하여 적절한 직교 배열표를 선정한다.

(3) 직교배열표에 인자(또는 교호작용)를 배치한다.

(4) 배치된 인자의 실험조건에 따라 실험을 반복적으로 실시하고 결 과를 측정한다.

(5) 각 실험번호에 해당하는 결과치들을 S/N비로 환산한다.

(6) S/N비 데이터를 바탕으로 간이분석법, 또는 분산분석법을 통하 여 결과를 분석한다.

Taguchi Method

 직교배열표(orthogonal array)

– 파라미터 설계

• 잡음의 영향 하에서 성능특성치의 분산을 작게 함과 동시에 평균 을 목표치에 근접시킬 수 있는 제어인자의 적절한 수준을 찾음 (1) 직교배열표를 이용하여 설계된 실험에서 제어인자들에 대한 동

일 실험 조건하에서 2번 이상의 실험을 반복함

 반복실험을 통하여 잡음이나 제어하기 어려운 인자의 영향을 오차 항으로 간주하고 오차항의 분산을 보다 정확하게 추정함

 잡음을 실험에서 고려할 수 있는 상황에서는 제어인자 실험조건에 결합시키는 경우도 있음

(2) S/N비의 계산하고 이를 새로운 특성치로 삼아 분석(분산분석 혹 은 간이분석)을 실시함

 평균조정인자: 성능특성치의 평균에 영향을 주는 제어인자

 산포제어인자: S/N비에 영향을 주는 제어인자 혹은 평균 및 S/N비

에 동시에 영향을 주는 제어인자

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 직교배열표(orthogonal array)

– 파라미터 설계

• 파라미터 설계 시 고려해야 할 주요 착안점

(1) 품질특성치의 산포를 줄임: 잡음에 최소의 영향을 받는 생산 및 공정조건을 설계함으로써 품질의 안정성을 도모함

(2) 품질특성치의 평균값을 목표치에 근접시킴: 품질특성치에 영향 을 미치는 설계요인들을 선택하여 목표치에 근접시킬 수 있는 각 요인들의 수준을 결정 (*(1)과 (2)의 조건들이 일치하지 않을 경우 산포를 최소화시키는 조건이 우선함)

(3) 비용을 최소화함

(4) 확인실험을 통하여 재현성을 확인함

Taguchi Method

 직교배열표(orthogonal array)

– 간이분석법

• 2수준 실험에서의 간이분석

– 실험별 S/N비

실험번호 f

f

… f

S/N비

1

직교배열표

S/N

2 S/N

︙ ︙

M S/N

합계 T



 _i

T

S/N

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 직교배열표(orthogonal array)

– 간이분석법

• 2수준 실험에서의 간이분석

– 간이분석표

– T

: 요인 f

에 대하여 수준 0에서의 S/N비의 합

1

0 i

i

i T T

R  

f

… f

… f

합계 S/N비

합계

수준 0 T

T

T

수준 1 T

T

T

수준간 범위 R

R

R

기여율(%) C

C

C

100

1

0 i

i T

T T 





100





i R

C R

Taguchi Method

 직교배열표(orthogonal array)

– 간이분석법

• 3수준 실험에서의 간이분석

– 간이분석표

    



2 2 1 2 1

0 i i i i i

i

i T T T T T T

SS      

f

… f

… f

합계 S/N비

합계

수준 0 T

T

T

수준 1 T

T

T

수준 2 T

T

T

제곱합 SS

SS

SS

기여율(%) C

C

C

100

2 1 0 i

i i

T T T T









 _i

T SS

SS



100



T i

i SS

C SS

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 적용사례

– 망소 특성 실험의 예

• 실험데이터

요인

배치 A B AB C D e e 반복실험 S/N_i

1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5

1 0 0 0 0 0 0 0 34 22 29 14 25 -28.20

2 0 0 0 1 1 1 1 32 24 26 16 28 -28.22

3 0 1 1 0 0 1 1 24 18 25 27 22 -27.38

4 0 1 1 1 1 0 0 27 22 26 23 25 -27.84

5 0 0 1 0 1 0 1 30 25 27 29 20 -28.44

6 0 0 1 1 0 1 0 19 16 33 34 19 -28.09

7 0 1 0 0 1 1 0 25 33 24 25 21 -28.27

8 0 1 0 1 0 0 1 26 27 27 28 26 -28.57

  dB 1

log 10 S/N

1 2

 



 





 n

i

Yi

n

Taguchi Method

 적용사례

– 망소 특성 실험의 예

• 간이분석표

요인배치 A B AB C D 합계

S/N비 합계

수준 0 -111.64 -112.95 -113.26 -112.29 -112.24

-225.01 수준 1 -113.37 -112.06 -111.75 -112.72 -112.77

수준간 범위 1.73 0.89 1.51 0.43 0.53 5.09

기여율(%) 34.0 17.5 29.7 8.4 10.4 100.0

기여율 파레토도

50 40 30 20 10

요인 A AB B D C

누적 기여율 34.0 63.7 81.2 91.6 100.0

 전체 인자들 중에서 누적 기

여율의 합이 80~90% 정도를

점유하는 인자들을 유의한 인

자로 선택한 후, 인자들에 대한

최적수준조합을 결정

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 적용사례

– 망소 특성 실험의 예

• 간이분석표

A B AB C D

A B

AB C D A₀

B₁

C₀ D₀

Taguchi Method

 적용사례

– 망소 특성 실험의 예

• 교호작용에 관련된 해당인자들의 이원표

• A 및 B 인자의 수준조합별 S/N비

A₀ A₁

B₀ S/N₀₀ = -56.42 S/N₁₀ = -56.53 B₁ S/N₀₁ = -55.22 S/N₁₁ = -56.84

School of Mechanical Systems Engineering Advanced Design Engineering

 적용사례

– 다른 수준의 인자 실험의 예

• 금속코팅유리 기판 위에 IC를 장착할 때, 접착강도와 전도성의 최 적화 실험

– 이 실험을 통하여 과거에 알려져 있지 않았던 사실로, 동이 전기저항 의 면에서 니켈보다 뛰어나며 충분한 접착강도가 얻어진다는 사실이 판명되어, 중요한 품질 특성의 개선으로 이어졌음

– IC제어에 의한 자동차용 액정 디스플레이 개발 프로젝트의 일환으로 실시됨

– 표시동작을 제어하는 IC칩은 기판 위에 장착되며, 단순하게 IC칩의 다리를 기판 위의 전도 선로에 접착제로 고정하는 실험

– 최적화 특성값: 접착강도 및 접착부의 전기저항 값

Taguchi Method

 적용사례

– 다른 수준의 인자 실험의 예

• 제어인자 수준

– (4수준의 인자 1개) + (2수준의 인자 4개)

1 2 3 4

접착제의 종류(A) D1 H-20-E 88-1 H-20E-175

접착 시간(B) 90°C / 90분 120°C / 60분 - -

도체 재질(C) Cu Ni - -

폴리우레탄 코팅(D) Yes No - -

IC 핀 코팅(E) 주석 은 - -

School of Mechanical Systems Engineering Advanced Design Engineering

 적용사례

– 다른 수준의 인자 실험의 예

• 직교배열표

– L

(2

) 직교배열표를 수정하여 인자를 할당

1 2 3 4 5 6 7 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 1 1 1 3 0 1 1 0 0 1 1 4 0 1 1 1 1 0 0 5 1 0 1 0 1 0 1 6 1 0 1 1 0 1 0 7 1 1 0 0 1 1 0 8 1 1 0 1 0 0 1

A e B C D E

1 2 3 4 5 6 7 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 1 1 1 3 0 1 1 0 0 1 1 4 0 1 1 1 1 0 0 5 1 0 1 0 1 0 1 6 1 0 1 1 0 1 0 7 1 1 0 0 1 1 0 8 1 1 0 1 0 0 1

2개의 열을 결합

A1

A2

A3

A4

Taguchi Method

 적용사례

– 다른 수준의 인자 실험의 예

• 실험을 통한 측정 및 S/N비 계산

– 저항: 망소 특성 & 접착강도: 망대 특성

A B C D E 저항 S/N비 접착강도 S/N비

1 1 1 1 1 1 -23.42 56.3

2 1 2 2 2 2 -53.44 54.6

3 2 1 1 2 2 -15.02 55.4

4 2 2 2 1 1 -56.34 59.1

5 3 1 2 1 2 -73.51 59.0

6 3 2 1 2 1 -20.00 58.0

7 4 1 2 2 1 -58.99 54.6

8 4 2 1 1 2 -15.77 59.3

School of Mechanical Systems Engineering Advanced Design Engineering

 적용사례

– 다른 수준의 인자 실험의 예

• S/N비를 통한 분석

저항 S/N비 접착강도 S/N비

1 2 3 4 1 2 3 4

A -38.43 -35.68 -46.76 -37.38 55.51 57.25 58.49 56.96

B -42.74 -36.39 56.34 57.75

C -18.55 -60.57 57.26 56.84

D -42.26 -36.86 58.43 55.67

E -39.69 -39.43 57.01 57.09

[인자 A] 접착강도에서 A2→A3의 S/N비 증가율보다 저항에서의 A3→A2의 S/N 비 증가율이 더 큼. 또한 접착강도 보다 저항이 시스템 특성 상 더 중요한 인자임.

[인자 D] 저항에서의 인자 D의 기여율은 낮지만, 접착강도에서는 높은 기여율을 지니고 있음.

Taguchi Method

 적용사례

– 다른 수준의 인자 실험의 예

• 최적수준 결정

1 2 3 4

접착제의 종류(A) D1 H-20-E 88-1 H-20E-175

접착 시간(B) 90°C / 90분 120°C / 60분 - -

도체 재질(C) Cu Ni - -

폴리우레탄 코팅(D) Yes No - -

IC 핀 코팅(E) 주석 은 - -

 도체의 종류에 대해서는 기존의 조사결과가 없었으나, 동이 전기저항 면에서 니켈에 비하여 우수하며, 접착강도 면에서도 전혀 손색이 없다는 사실이 판명됨

 그 결과 큰 개선이 이루어져 최적 조건에서의 전기저항은 과거의 값 보다 현저 히 떨어짐

 폴리우레탄 코팅으로 접착강도가 증대한다는 결과도 매우 중요한 것으로 평가

됨