측정 불확도란? (I)

측정불확도란? (I)

 

(1) 측정의 목적은 관심대상 양 – 측정량에 관한 정보를 얻기 위함이다.

     측정량은 그릇의 부피, 배터리의 단자 간 전위차, 플라스크에 담긴 물에 함유된 납의 질량 농도 등이 될 수 있다.

 

(2) 완벽한 측정은 없다. 어떤 양을 측정했을 때 그 결과는 측정시스템, 측정절차, 작업자의 기술 수준, 환경조건 등,

     그 외 여러 효과에 의존한다.

 

    측정시스템이 충분한 분해능을 가지고 있어 지시값의 작은 변화도 구별해 낼 수 있다는 전제 하에,
    여러 번의 측정이 같은 방법, 같은 환경조건에서 이뤄졌더라도, 일반적으로 지시값은 매 번 다르게 얻어진다.

    이러한  지시값들은 지시량의 한 예로 간주된다.

 

(3) 지시값의 분산은 측정이 얼마나 잘 되었는 지와 관련될 수 있다. 지시값의 평균은 참값에 대한 추정값을 제공하며,

     일반적으로 개별 지시값보다 더 신뢰할 만하다. 분산과 지시값의 개수는 평균값의 참값에 대한 추정값으로서의

     적격성에 관련한 정보를 제공한다. 그러나 일반적으로 이러한 정보는 충분하지 않다.

 

(4) 측정시스템은 참값이 아닌, 참값에서 어느 정도 벗어난 오프셋 값을 중심으로 분산을 갖는 지시값을 제공할 수
     도 있다. 오프셋 값과 참값의 차이는 종종 계통오차라고도 일컫는다. 가정용 체중계를 생각해 보자. 아무도

     올라서지 않았을 때 체중계가 0대신 0에서 벗어난 어떤 오프셋 값을 보여준다고 가정해 보자. 이럴 경우, 한 사람의

      체중을 몇 번이고 반복해서 측정하더라도 이 오프셋 효과는 본질적으로 지시값의 평균에 존재하게 될 것이다.

      계통오차는 양으로 간주하며, 일반적으로 일정하게 유지되거나 다른 양에 특정한 방식으로 의존하는 오차성분이다.

 

 (5) 측정오차에는 계통오차와 우연오차 두 종류가 있다. 계통오차(측정편향에 대한 추정값)는 측정값이 오프셋을

      포함하고 있다는 사실과 연관되어 있다. 우연오차는 측정을 반복하면, 일반적으로 이전 값과 다른 측정값을

      얻게 되는 사실과 연관되어 있다. 이전에 얻어진 값으로부터 다음 측정값을 정확히 예측할 수 없으므로

      우연한 것이다. (만약 예측이 가능하다면, 이 우연효과는 문제가 되지 않는다!) 일반적으로 각각의 오차에는

       여러 가지 성분이 기여한다.