A Study on the Modeling and Propagation to Evaluate Uncertainties in Measurement Results

측정결과의 불확도산정을 위한 모델링과 불확도 전파에 관한 연구

The concept of measurement uncertainty has been recognised for many years since "Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement" was published 1993 by ISO. This study firstly propose the mathematical model to evaluate uncertainty considering the dispersion of samples because the mathematical model of a measurement is an important to evaluate uncertainty, and it must contains every quantify which contribute significantly to uncertainty in the measurement result. Secondly the standard uncertainty of the result of a measurement, namely combined standard uncertainty is evaluated using the law of propagation of uncertainty, what is termed in GUM method. In GUM method, a measurand is usually approximated by a linear function of its variables by the transforming its input quantities. Furthermore central limit theorem is applied to the input quantity. However the mathematical model of a measurement is generally not always a linearity function, and a distribution function of input or output quantity is not necessarily normal distribution. Then, in some cases GUM method is not favorable to evaluate a measurement uncertainty. Therefore this study propose a new method and its algorithm which use the Monte-carlo simulation to evaluate a measurement uncertainty in both case of linearity or non-linearity function. function.

국제적으로 측정결과의 신뢰성을 판단할 수 있는 척도로서 불확도(Uncertainty)개념이 도입되고 국제 표준화기구(ISO)가 여러 국제기구와 합동으로 "측정불확도표현지침(GUM)"을 1993년에 발간하게 되었다. 본 논문에서는 시료의 산포가 존재하는 경우 시료산포를 불확도 인자로 적용하여 측정결과에 대한 불확도를 평가할 수 있는 측정모델을 구축하여 제시하고, GUM에서 제시한 불확도 전파법칙의 문제점을 분석하여 이를 보완할 수 있는 새로운 불확도의 평가방법으로 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 컴퓨터프로그램 활용의 필요성을 논하고자 한다. 또한 이러한 이론적 근거를 바탕으로 하여 불확도를 평가할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발사례를 제시하고자 한다. 제시하고자 한다.