오차(error)와 불확도(uncertainty)는 정의와 개념이 서로 다르며, 서로 혼동해서는 안 됩니다. 그러나 두 개념은 밀접한 관련성을 가지고 있습니다.
오차 분석은 여전히 측정 불확도 평가의 이론적 기초이며, 특히 B형 불확도 성분을 추정할 때 더욱 중요합니다.
오차 분석을 바탕으로 볼 때, 불확도의 개념은 오차 이론의 응용이자 확장이라고 할 수 있습니다.
표준 분동의 오차와 불확도는 계측·교정 시험자가 매우 중요하게 여기는 문제 중 하나이며, 계량학에서 연구되는 기본 명제이기도 합니다.
이는 측정 결과의 신뢰성과 국가 기준값의 정확성과 직접적으로 관련됩니다.
품질 계측에서도 동일하게 중요하며, 다음과 같은 측면으로 나누어 설명할 수 있습니다.
표준 분동 오차와 불확도의 관계
1. 오차(Error)
대부분의 경우 오차란 측정 오차를 의미하며, 전통적인 정의는
측정 결과와 측정 대상의 참값(true value) 간의 차이입니다.
오차는 일반적으로 다음 두 가지로 구분됩니다.
- 계통 오차(Systematic error)
- 우연 오차(Random error)
하지만 실제 측정에서는 대부분 참값을 알 수 없기 때문에, 진정한 오차 역시 정확히 알 수 없습니다.
따라서 우리는 특정 조건하에서 참값에 가장 근접한 값을 구하며, 이를 합의된 참값(약정 참값)이라고 부릅니다.
그러나 이 값은 특정 조건에서만 유효한 상대적인 값일 뿐입니다.
실제 조건과 참값은 끊임없이 변화하며, 측정 방법 또한 완벽하지 않기 때문에 측정 결과는 일정 범위 내에서 변동하게 됩니다.
이러한 이유로, 현재 국내외 계측 분야에서는 측정 결과의 범위를 표현하는 수단으로 측정 불확도를 사용하는 경향이 점점 강화되고 있습니다.
2. 측정 불확도의 정의
측정 불확도란 측정 대상의 참값이 존재할 것으로 추정되는 범위를 평가하여 나타내는 값입니다.
이는 일정한 신뢰 확률에 따라 참값이 포함될 가능성이 있는 구간을 제시합니다.
그러나 불확도는 구체적인 오차 값 자체를 나타내는 것은 아니며,
보정할 수 없는 오차 범위의 일부를 정량적인 매개변수 형태로 표현한 것입니다.
불확도는 우연 효과 및 계통 효과에 대한 보정이 완전하지 못한 데서 발생하며,
합리적으로 부여된 측정값의 분산 특성을 나타내는 지표로 사용됩니다.
불확도는 그 산출 방법에 따라 다음과 같이 구분됩니다.
- A형 불확도(Type A)
관측값의 반복 측정 결과를 통계적으로 분석하여 평가하는 불확도이며,
실험 표준 불확도 또는 표준편차라고도 합니다. - B형 불확도(Type B)
경험적 자료나 기타 정보에 근거하여 추정한 불확도입니다.
이 경우 불확도 성분은 어떤 형태의 추정된 표준편차를 가진 것으로 간주됩니다.
실제 측정 과정에서의 합성 불확도(전체 불확도)에는
A형 불확도와 B형 불확도가 동시에 포함될 수 있습니다.