측정 불확실성과 측정 오차의 차이

측정 불확도와 오차는 계측학에서 연구되는 기본 개념이며, 계측 검사자들이 자주 사용하는 중요한 개념 중 하나입니다. 이는 측정 결과의 신뢰성과 값 전달의 정확성 및 일관성과 직접적인 관련이 있습니다. 그러나 개념이 명확하지 않아 두 개념을 혼동하거나 잘못 사용하는 경우가 많습니다. 본 논문에서는 "측정 불확도의 평가 및 표현" 연구 경험을 바탕으로 두 개념의 차이점을 집중적으로 다룹니다. 우선 측정 불확도와 오차의 개념적 차이를 명확히 해야 합니다.

측정 불확실성은 측정값의 참값이 존재하는 값의 범위를 평가하는 특징을 나타냅니다.이는 특정 신뢰 확률에 따라 참값이 존재할 수 있는 구간을 나타냅니다. 표준편차 또는 그 배수, 혹은 신뢰 수준을 나타내는 구간의 반폭 등이 될 수 있습니다. 이는 특정한 참 오차가 아니라, 보정할 수 없는 오차 범위의 일부를 매개변수 형태로 정량적으로 표현한 것입니다. 불확실성은 우발적 효과와 체계적 효과의 불완전한 보정에서 비롯되며, 합리적으로 할당된 측정값을 특성화하는 데 사용되는 분산 매개변수입니다. 불확실성은 산출 방법에 따라 A형과 B형 두 가지 평가 요소로 구분됩니다. A형 평가 요소는 관측 계열의 통계적 분석을 통해 수행하는 불확실성 평가이며, B형 평가 요소는 경험이나 기타 정보를 바탕으로 추정하는 것으로, 근사적인 "표준편차"로 표현되는 불확실성 요소가 존재한다고 가정합니다.

대부분의 경우 오차는 측정 오차를 의미하며, 전통적인 정의는 측정 결과와 측정값의 참값 사이의 차이입니다.일반적으로 오차는 체계적 오차와 우발적 오차의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 오차는 객관적으로 존재하며 명확한 값을 가져야 하지만, 대부분의 경우 참값을 알 수 없기 때문에 참 오차를 정확하게 알 수는 없습니다. 따라서 우리는 특정한 조건 하에서 참값에 대한 최적의 근사값을 찾고, 이를 관례적인 참값이라고 부릅니다.

개념 이해를 통해 측정 불확실성과 측정 오차 사이에는 주로 다음과 같은 차이점이 있음을 알 수 있습니다.

1. 평가 목적의 차이점:

측정 불확실성은 측정값의 산포를 나타내기 위한 것입니다.

측정 오차의 목적은 측정 결과가 참값에서 얼마나 벗어나는지를 나타내는 것입니다.

2. 평가 결과의 차이점:

측정 불확실성은 표준 편차 또는 표준 편차의 배수, 혹은 신뢰 구간의 반폭으로 표현되는 부호 없는 매개변수입니다. 이는 실험, 데이터, 경험 등의 정보를 바탕으로 사람이 평가합니다. 측정 불확실성은 A형과 B형 두 가지 평가 방법을 통해 정량적으로 측정할 수 있습니다.

측정 오차는 양수 또는 음수 부호를 갖는 값입니다. 그 값은 측정 결과에서 측정된 참값을 뺀 값입니다. 참값은 알 수 없으므로 정확하게 구할 수 없습니다. 참값 대신 관례적인 참값을 사용하면 추정값만 얻을 수 있습니다.

3. 영향 요인의 차이점:

측정 불확실성은 사람이 분석과 평가를 통해 얻는 것이므로, 측정 대상에 대한 사람의 이해, 측정량 및 측정 과정에 영향을 미치는 요인과 관련이 있습니다.

측정 오류는 객관적으로 존재하며 외부 요인의 영향을 받지 않고 사람들의 이해도에 따라 변하지 않습니다.

따라서 불확실성 분석을 수행할 때는 다양한 영향 요인을 충분히 고려하고 불확실성 평가를 검증해야 합니다. 그렇지 않으면 분석 및 추정이 불충분하여 측정 결과가 실제 값에 매우 근접할 때(즉, 오차가 작을 때) 추정된 불확실성이 크게 나타나거나, 실제 측정 오차가 클 때 제시된 불확실성이 매우 작게 나타나는 문제가 발생할 수 있습니다.

4. 본질적인 차이점:

측정 불확실성과 불확실성 성분의 속성을 구분하는 것은 일반적으로 불필요합니다. 만약 구분해야 할 필요가 있다면, 각각 "랜덤 효과에 의해 발생하는 불확실성 성분"과 "시스템 효과에 의해 발생하는 불확실성 성분"으로 표현해야 합니다.

측정 오차는 그 특성에 따라 랜덤 오차와 시스템 오차로 나눌 수 있다. 정의상, 랜덤 오차와 시스템 오차는 측정 횟수가 무한히 많은 경우 이상적인 개념이다.

5. 측정 결과 보정값의 차이:

'불확실성'이라는 용어 자체는 추정 가능한 값을 의미합니다. 특정하고 정확한 오차 값을 가리키는 것은 아닙니다. 추정은 가능하지만, 그 값을 보정하는 데 사용할 수는 없습니다. 불완전한 보정으로 인해 발생하는 불확실성은 보정된 측정 결과의 불확실성에서만 고려될 수 있습니다.

시스템 오차의 추정값을 알고 있다면 측정 결과를 보정하여 보정된 측정 결과를 얻을 수 있습니다.

측정값을 보정하면 실제 값에 더 가까워질 수 있지만, 불확실성은 줄어들지 않을 뿐만 아니라 오히려 커지는 경우도 있습니다. 이는 주로 실제 값이 정확히 얼마인지 알 수 없고, 측정 결과가 실제 값에 얼마나 가깝거나 멀리 떨어져 있는지 정도만 추정할 수 있기 때문입니다.

측정 불확도와 오차는 위와 같은 차이점이 있지만, 밀접한 관련이 있습니다. 불확도 개념은 오차 이론의 응용 및 확장이며, 오차 분석은 측정 불확도 평가의 이론적 기반입니다. 특히 B형 부품의 측정값을 추정할 때 오차 분석은 필수 불가결합니다. 예를 들어, 측정 기기의 특성은 최대 허용 오차, 지시 오차 등으로 설명할 수 있습니다. 기술 사양 및 규정에 명시된 측정 기기의 허용 오차 한계값을 "최대 허용 오차" 또는 "허용 오차 한계"라고 합니다. 이는 특정 기기의 실제 오차가 아니라, 제조사가 특정 기기에 대해 지정한 지시 오차의 허용 범위입니다. 측정 기기의 최대 허용 오차는 기기 설명서에서 확인할 수 있으며, 수치로 표시할 때는 플러스 또는 마이너스 부호를 붙여서 나타내고, 일반적으로 절대 오차, 상대 오차, 기준 오차 또는 이들의 조합으로 표시됩니다. 예를 들어 ±0.1PV, ±1% 등과 같이 측정기기의 최대 허용 오차는 측정 불확도 그 자체는 아니지만, 측정 불확도 평가의 기준으로 활용될 수 있습니다. 측정 결과에 측정기기가 유발하는 불확도는 B형 평가 방법에 따라 기기의 최대 허용 오차를 기준으로 평가할 수 있습니다. 또 다른 예로, 측정기기의 지시값과 해당 입력값의 합의된 참값 간의 차이가 측정기기의 지시 오차입니다. 물리적 측정 도구의 경우, 지시값은 해당 도구의 공칭값입니다. 일반적으로 상위 측정 표준에서 제공하거나 재현한 값을 합의된 참값(교정값 또는 표준값이라고도 함)으로 사용합니다. 검증 작업에서 측정 표준에서 제시한 표준값의 확장 불확도가 시험 대상 기기의 최대 허용 오차의 1/3에서 1/10 사이이고, 시험 대상 기기의 지시 오차가 규정된 최대 허용 오차 범위 내에 있으면 합격으로 판정할 수 있습니다.