<div data-bbox="167 103 244 117" data-label="Page-Header"><p>제14981호</p></div>
<div data-bbox="433 103 453 117" data-label="Page-Header"><p>권</p></div>
<div data-bbox="539 103 560 117" data-label="Page-Header"><p>보</p></div>
<div data-bbox="677 103 832 117" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="130 403 148 470" data-label="Section-Header"><p>b) 기기 종류</p></div>
<div data-bbox="148 129 219 490" data-label="Text"><p>기기 종류는 응용, 복잡성, 안정성 및 기술 측면에서 동질적인 모델 번호의 집합체라고 할 수 있으며, 기술, 복잡성 및 정확성에 의해 고정형복이 세분화(전압계, AC, 디지털)된 것이다.</p></div>
<div data-bbox="225 403 243 470" data-label="Section-Header"><p>c) 유사 번호</p></div>
<div data-bbox="243 129 360 490" data-label="Text"><p>MTE가 서로 유사성을 가진 모델 번호를 포함한 기기 종류를 소그룹으로 그룹화 할 수도 있다. 측정기간의 용도 및 종류 차이가 본질적으로 작거나 외형적인 경우에서의 유사성은, 모델 번호의 초기 버전과 나중에전 사이의 차이로 알 수 있으며, 그러한 경우 새로운 종류는 이전 모델과 유사한 성능특성을 갖는 것으로 기대될 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="360 129 431 490" data-label="Text"><p>모델 번호는 직접적인 관계성에 부가하여, 유사성에 대한 다른 기준이 가능하다. 기본적으로는 본질적인 것과 같은 특징 및 거적을 갖는 둘 이상의 MTE 모델은 유사한 것으로 간주할 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="437 353 455 470" data-label="Section-Header"><p>d) 데이터 타당성 확인</p></div>
<div data-bbox="455 129 526 490" data-label="Text"><p>데이터 타당성 확인은 고정대상에 포함되어 있는 MTE를 대표하지 않은 데이터를 제거하는 것이 필요하며, 데이터의 대표성을 측정하는 데에는 다음과 같은 세 가지 척도가 있다.</p></div>
<div data-bbox="526 382 600 470" data-label="List-Group">
<ul>
<li>▶ 데이터 타당성</li>
<li>▶ 데이터 일치성</li>
<li>▶ 데이터 연속성</li>
</ul>
</div>
<div data-bbox="600 382 618 470" data-label="Section-Header"><p>① 데이터 타당성</p></div>
<div data-bbox="618 129 740 490" data-label="Text"><p>고정수기 분석에 앞서, 지나치게 짧거나 긴 계 의뢰(resubmission) 시간을 제거하기 위하여 이 경우에 대한 데이터를 무시한다. 이러한 시간은 기간과 관련된 특성이 아니고 신뢰도 기대값과 무관한 것으로서 짧은 계 의뢰 시간은 높은 신뢰도와 관련이 되고 긴 계 의뢰 시간은 낮은 신뢰도와 관련이 된다고 기대할 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="740 129 811 490" data-label="Text"><p>따라서 MTE의 관측 신뢰도의 지나치게 낮은 값을 갖는 짧은 계 의뢰 시간이나 MTE의 관측 신뢰도의 지나치게 높은 값을 갖는 긴 계 의뢰 시간은 무시된다.</p></div>
<div data-bbox="811 129 861 490" data-label="Text"><p>짧은 계 의뢰 시간은 계 의뢰 시간의 최빈값의 사분의 일 보다 작은 것으로 정의될 수 있으며, 긴 계 의뢰 시간은 계 의뢰 시간의 최빈값의 두</p></div>
<div data-bbox="130 512 175 872" data-label="Text"><p>없으므로 정기적인 고정 외에 추가로 해야할 일은 허용치이탈에 관련된 주요 속성의 계속된 사용을 방지하는 것이다.</p></div>
<div data-bbox="175 512 246 872" data-label="Text"><p>허용치이탈에 대한 파라미터를 사용자가 검토하고 확인할 수 있다면, 사용자는 아마 파라미터의 계속적인 사용을 막거나 허용치이탈에 대한 영향을 최소화하여 사용할 것이다.</p></div>
<div data-bbox="246 512 363 872" data-label="Text"><p>이같은 이유로 허용치이탈 시계열의 데이터 수집에서 사용자가 검토 및 확인할 수 있는 여러 가지 요소를 무시하는 것이 보통이다. 이것은 사용자가 검토 및 발견에 따른 가능한 한 허용치이탈의 재 발생을 무시하는 것은 아니고 단순히 데이터에서 허용치이탈을 고려하지 않고 시간을 재 설정하기 위한 것이다.</p></div>
<div data-bbox="363 512 480 872" data-label="Text"><p>사용자 검토 및 확인의 문제는 아마금 장기적인 교정을 해야할지 아닐지 정하는데 있어서 결정적인 요소가 된다. 많은 사용자가 장비가 운영되는 방식에 의해 파라미터가 허용치 내인지 아닌지 알 수 있다고 생각하는 데, 이러한 경우라면, 정기적인 교정이 필요하지 않다는 것을 의미하기 때문이다.</p></div>
<div data-bbox="480 512 625 872" data-label="Text"><p>사용자는 단순히 허용치이탈이 의심되는 때에 측정기에 대하여 재 교정을 하게 하면 된다. 비공식적 연구에 따르면, 측정기 및 시퀀스비의 허용치이탈 시간을 검토할 수 있다고 생각하는 사용자는 파라미터가 몇 가지 복수의 허용치 한계에 의해 규격을 넘어서는 경우 대표적으로 대신 검토할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 파라미터 값이 허용치 한계를 넘어서는 시점은 사용종의 장비 변화에 의해서 받은 보통 검토될 수 없기 때문이다.</p></div>
<div data-bbox="631 781 649 858" data-label="Section-Header"><p>6) 장비 그룹화</p></div>
<div data-bbox="649 512 720 872" data-label="Text"><p>고정 대상 측정기의 그룹화는 고정수기 분석을 위한 충분한 데이터 수집이 용이하도록, 동질적인 그룹으로 데이터를 모은다. 다음의 그룹요소 등은 실제로 측정기를 관리하는데 유용하게 사용되고 있다.</p></div>
<div data-bbox="720 787 738 854" data-label="Section-Header"><p>a) 모델 번호</p></div>
<div data-bbox="738 512 865 872" data-label="Text"><p>고정대상 측정기 중에서 동일한 제조업체/모델 번호가 부여된 측정기 및 시퀀스비는 디자인, 조립, 적용 및 규격 면에서 같은 분류로 구분된다. 주 기본식이 모델 번호 수를 또는 파라미터 수열에서 이루어지는데 관계없이 모델 번호에 의한 그룹화는 바람직한 분류의 형태로 알려져 있으며, 관련측면에서 자주 이용되고 있다.</p></div>