Transcript Lecture1

한국계량측정협회(KASTO) 세미나
교정주기(calibration interval)
설정 및 조정
2009년 5월 12일
KASTO 2009, Mark Kuster
오늘의 강의

오전 세션: 개요
–
–
–
–

교정주기 분석(Interval Analysis) 기초
교정주기 분석의 이점
방법론 개요
시스템 확립
오후 세션: 기술적 방법
–
–
–
–
–
데이터 요구조건
목표 신뢰도
통계적 방법론
시스템 효과
질의 응답
KASTO 2009, Mark Kuster
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KASTO 세미나
오전 세션
교정주기 분석 개요
KASTO 2009, Mark Kuster
교정주기 분석 개요







교정주기 분석의 기초
측정 신뢰도 & 불확도 증가
임의 교정주기 vs. 최적 교정주기
교정주기 분석 이득
교정주기 분석 방법론
비용 고려사항
시스템 확립
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약어







OOT - 허용차 초과(Out Of Tolerance)
IT - 허용차 이내(In Tolerance)
UUT -교정대상기기(Unit Under Test)
M&TE - 측정 및 시험장비
(Measurement and Test Equipment)
BOP - 주기 시작(Beginning Of Period)
EOP - 주기 종결(End Of Period)
AOP - 주기 평균(Average Over Period)
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약어
NCSLI (National Conference of Standards
Laboratories International)
 RP - 권고규격(Recommended Practice)
 MLE - 최우추정
(Maximum Likelihood Estimation)

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주기 분석의 기본

주기적 교정(Periodic calibration)은 위험관리 툴이다
–
–

OOT를 예방하지 않는다
OOT에서 사용될 수 있는 시간 장비를 제어한다
불확도 증가
M&TE 교정 후 시간이 지나면서 측정불확도 증가
M&TE 교정 후 시간이 지나면서 측정 신뢰도 감소


교정 주기는 오직 OOT 가능성만을 제어한다
측정 신뢰도

–
–

정의: M&TE가 허용 오차 내 있을 가능성
교정 후 시간 함수
주어진 모든 장비에 대해 모델이 될 수 있다(통계적 방법)
교정주기 분석의 목표
–
OOT M&TE 의 사용을 용인할 수 있는 수준으로 제한
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불확실성 증가 & 측정 신뢰도
f (x)
f ( x3 )
f ( x2 )
f ( x1 )
X ( t)=
a + bt
x3
x2
시간
x1
x
속성 값
Measurement Reliability (측정 신뢰도)
R( t )
Reliability Target (목표 신뢰도)
R*
Interval (주기)
Time since calibration ( t )
(교정 후 시간)
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불확도 증가 요인
드리프트 가능성
불확도 증가
환경


스트레스 가능성
취급
경과시간에 따른 외란(外亂)
지식의 부족 → 불확도
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불확실성 증가 원인
드리프트
–
–
무작위
예측된
핸들링
–
–
–
–
–
–
충격
전원 사이클
진동
손상 / 오용
물리적 스트레스 /
변형
기타.
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환경
–
–
–
–
–
–
–
–
–
열/냉
녹
오염
건조
자기장
정전 방전
전리 방사선
파워 서지
빛, 기타
의심
–
–
확신 부족
지식 부족
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불확도 전파
(위치 소급체계에서 하나의 측정 층)
폐루프
uuut
내재
n
uproc n
ute
AOP
n
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교정
uuut
EOP
n
uuut
내재
n +1
(발견됨)
uproc n + 1
uuut
BOP
n
불확도 증가
(체류 시간)
ute
AOP
n+1
(남겨짐)
박스 = 프로세스
원 = 불확도
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임의 교정주기 vs. 최적 교정주기
임의 (강제된) 교정주기
–
–
신뢰도와 알려진 관계 없음
최적화 할 수 없는 상태(Sub-optimal)
: 과다 또는 부정확
•
•
과도한 정보는 가치를 더하지 못함
부정확한 정보는 소용이 없음
최적 교정주기
–
–
–
알려진 신뢰도 생산
신뢰도 달성 비용에 대해 감소된 불확도의
이점(Benefit)으로 균형을 맞춤
신속하고 효과적인 비용으로 결정 됨
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교정주기 분석의 이점
품질, 안전성 & 보안성
–
–
–
M&TE 적용에 의존
신뢰할 만한 M&TE 교정에 적은 시간 소요
신뢰할 수 없는 M&TE 교정에 많은 시간
소요
전반적으로 측정 신뢰도를 높임
현저한 비용 절감을 가져옴
–
–
교정 비용 감소
생산 품질 증가 & 위험 감소
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교정주기 분석 방법
(NCSLI RP-1에서)
여러 가지 방법
–
–
–
일반적 교정주기
차용/강제된 교정주기
엔지니어링 분석
알고리즘 방법
–
–
A1 & A2 반응 방법
A3 교정주기 검증 방법
통계적 방법
–
–
S1, S2 & S3 MLE 방법
변수 데이터
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일반 교정주기 방법
모든 장비를 동일한 교정주기에 맞춘다
장점
–
–
–
간단하고 저렴
데이터 필요 없음
훈련서 필요 없음
단점
–
–
측정 신뢰도를 제어하지 않는다
교정주기가 다른 장비 측정 시 비용이 듬
다음에 사용
–
–
–
M&TE 목록이 작고 균일할 때
분석 계측학 전공자가 없을 때
올바른 교정주기는 항상 최대 허용값보다 높다
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차용 교정주기
•
•
타 기관의 교정주기를 모방
장점
–
–
•
간단하고 저렴
조정하지 않는 한 데이터가 필요 없음
단점
–
–
–
–
올바른 측정
다양한 사용
원 기관에서
비용은 초기
신뢰도를 제공하지 않는다
& 교정 조건을 보정하기가 어렵다
교정주기 변화 추적을 요구할 수도 있다
교정주기의 품질과 조정에 따라 달라진다
다음에 사용
–
–
–
기관들의 목표 신뢰도, 절차, 사용이 동일할 때
목표 신뢰도는 다르지만 신뢰도 모델이 올바를 때
후에 다른 방법으로 교정주기를 조정하게 될 때
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엔지니어링 분석 방법
컴포넌트 수준에서 장비 드리프트 & 안정성을 분석
장점
–
교정 데이터가 필요 없음
단점
–
–
–
컴포넌트 및 장비에 대한 상세 데이터가 필요
엔지니어링/과학자 시간에 비용이 많이 들어감
다중의 투입 추정값으로 인해 결과가 불확실함
다음에 사용
–
–
–
M&TE가 매우 간단할 때—예를 들어, 게이지 블록
재원, 장비&환경 데이터가 충분히 존재할 때
초기 주기에서만 가능
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반응 방법 : A1, A2
가장 최근 또는 최후의 교정 결과에 응답
장점
–
–
–
간단하고 비용이 저렴
교정 이력이 아주 조금 또는 거의 필요 없음
별도의 트레이닝이 필요치 않음
단점
–
–
–
빈약한 성과
A2는 간단한 소프트웨어를 요구할 수 있다
유지 및 생산 비용이 오를 수 있다
다음에 사용
–
다른 방법이 효과가 없을 때
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A1 방법 시뮬레이션
IT로 발견될 경우 주기에 1 + a 를 곱한다
OOT로 발견될 경우 주기에 1 – b 를 곱한다
올바른 주기에 안주하지 않는다
Assigned Intervals vs Correct Interval (할당된 간격 대 올바른 주기)
1500
Interval/d
•
•
•
1000
500
0
0
10
20
30
40
50
Calibration
60
70
80
90
100
Correct Interval (올바른 주기)
Assigned Interval (할당된 주기)
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A3 교정주기 검증 방법
통계적으로 기존 교정주기를 검증한다
장점
–
–
–
–
–
대단히 간단하면서도 효과적이다
방대한 양의 교정 데이터를 처리한다
고유의 자가 보정
상업적으로 대단히 유용
막대한 비용 절감 효과
단점
–
–
올바른 교정주기에 도달하기 위해 상당량의 교정주기를
취할 수 있다
수동 분석을 피하기 위해 특수 목적의 소프트웨어가
필요하다
다음에 사용
–
–
보다 첨단의 통계 법이 유효하지 않을 때
MLE 법에 대해 데이터가 충분하지 않을 때
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MLE 법: S1, S2, S3
다양한 교정주기에서 데이터를 이용,
올바른 주기를 예측한다
장점
–
–
서로 다른 목표 신뢰도에도 쉽게 적응
올바른 주기를 즉각적으로 결정
상당한 비용 절감 효과
단점
–
–
–
–
–
Measurement Reliability (측정 신뢰도)
R(t )
Reliability Target
실행하기가 쉽지 않다
데이터에 대한 요구 조건이 많다
지수 S1 모델은 모든 M&TE에 적합하지 않다
첨단 소프트웨어가 필요하다
상용화 될 가능성이 적다
(목표 신뢰도)
R*
Interval (주기)
다음에 사용
–
–
재고가 많은 대형 교정실
다양한 교정주기의 데이터가 충분할 때
Time since calibration ( t )
(교정 후 시간)
NCSLI RP-1, 1996.
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변수 데이터 법
수치 교정 데이터 및 선형 회귀를 이용한다
장점
–
–
–
–
단점
–
–
–
MLE법에 비해 데이터가 조금 필요하다
원하는 신뢰도를 얻기 위해 주기를 바로
X(t)
예측할 수 있다
표준 회귀 기법을 사용한다
상당한 비용 절감 효과를 가져온다
A
ttribute
V
alue
아직은 널리 실행되지 않고 있다
수동 분석을 피하기 위해 소프트웨어가
필요하다
무작위 불안정성의 도구에는 적용되지
않을 수 있다
(상위 불확실성 한계)
U
pperU
ncertaintyLim
it
b(t)
X(t)=a+bt
(속성 값)
t
0
Low
erU
ncertaintyLim
it
(하위 불확실성 한계)
Tim
eS
inceC
alibration/ Test
(교정/테스트 후 시간)
다음에 사용
–
도구들이 예상대로 표류할 때
–
모든 측정 파라미터에 대한 수치
데이터가 있을 때
NCSLI RP-1, 1996.
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비용 고려
•
•
일반적 & 차용 교정주기와 방법 A1 & A2 는
수행 및 운영하기에 비용이 저렴하지만
커다란 프로그램 비용을 초래할 수 있다.
통계 방법과 A3 방법은 수행에 비용이 많이
들지만 장기적으로 볼 때 비용 효과적이다.
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일반적인 권고
•
•
•
•
•
•
결정 트리(decision trees)는 NCSLI RP-1를 참조
소규모 교정실 또는 별도의 교정주기가 없는 교정
데이터는 A3 방법을 참조
여러 주기에서 충분한 데이터를 보유한 대형
교정실에서는 S1 방법 또는 S2 방법을 참조
예측 가능한 드리프트 경우에서는 변수 데이터를
참조
특수한 상황일 경우는 일반, 차용 또는 엔지니어링
교정주기를 참조
A3, S1 & S2 방법은 오늘 오후세션에서 상세히
논의된다
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시스템 개발 프로세스






교정주기 분석 방법(들)을 선정한다
데이터 수집 형식을 설정한다
데이터 그루핑, 필터, 윈도우를 만든다
교정주기를 생성하고 할당한다
신뢰도를 모니터링 한다
목표 신뢰도가 벗어난 것에 대하여 결정을
내린다
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프로세스 흐름
(방법 선택)
Select
Methods
(데이터 준비)
Prepare
Data
(주기 설정)
Assign
Intervals
Connecting this
process tightly to your
laboratory
management
software reduces
operating costs.
Monitor
Reliability
(신뢰도 모니터링)
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본 프로세스를 여러분의
실험실 관리 소프트웨어와
긴밀히 연결시키면
운영비가 줄어든다.
Make
Corrections
(보정)
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