<div data-bbox="167 100 243 113" data-label="Page-Header">제14981호</div>
<div data-bbox="434 100 454 113" data-label="Page-Header">단</div>
<div data-bbox="540 100 561 113" data-label="Page-Header">도</div>
<div data-bbox="679 100 830 113" data-label="Page-Header">2001.12.19. (수요일)</div>
<div data-bbox="132 124 170 483" data-label="Text">
<p>유리수론 <math>a = 0.10</math>에서는 기술자를 중 어느 누구도 낮은 고장을 이상지로 판단하지 않을 수 있다.</p>
</div>
<div data-bbox="175 124 235 483" data-label="Text">
<p>사용자 그리고 교정 시설의 낮은 고장을 이상지의 과락 과정은 위의 예제에서 사용된 바와 같이 같은 대립 방법을 사용하여 높은 고장을 이상지의 과락 과정과 같은 방법으로 진행된다.</p>
</div>
<div data-bbox="238 404 256 488" data-label="Section-Header">
<h4>2-6. 공학적 분석</h4>
</div>
<div data-bbox="259 124 343 483" data-label="Text">
<p>공학적 분석은 미리 결정된 허용치 이내에서 백분율로 교정증기를 예측하기 위해 사용되어 지기도 한다. 이 방법들은 예측적인 반면에 예측에 의한 결과가 교정 이력보다는 오히려 측정기의 안정성과 다른 공학적 분석요소 등에 근거하기도 한다.</p>
</div>
<div data-bbox="346 124 453 483" data-label="Text">
<p>앞에서 언급하였듯이 허용치에 비교한 측정 측정의 안정성은 시험/교정 주기를 정하는데 있어 결정적인 역할을 한다. 교정주기 선정에 있어서 제 약조건에 따른 측정 반응과 크기가 빈도수가 일러져 있다면 그 측정들이 허용치를 벗어나는데 요구되는 확실한 예측 시간을 구체화하는 것도 가능하다. 이와 같은 산정은 공학적 분석의 결과로 얻어질 수 있다.</p>
</div>
<div data-bbox="456 124 539 483" data-label="Text">
<p>공학적 분석에서는 측정 또는 파라미터의 여러형태에 관심을 갖게되는데, 이를 위한 방법은 여러 가지로 할 수 있으나, 우선 한 방법은 한 종류가 허용치 이내가 되기 위해 미리 결정된 측정값의 일부분에 상응하는 시간 주기를 결정하는 것이다.</p>
</div>
<div data-bbox="542 124 603 483" data-label="Text">
<p>다른 방법은 퍼밍의 방법을 사용하거나 그 주기를 가장 불안정한 측정에 맞추는 것이다. 또 다른 방법은 중요도(criticality)와 사용요구에 따라 측정들을 개조화 시키는 방법이다.</p>
</div>
<div data-bbox="606 124 670 483" data-label="Text">
<p>현재로서는 가장 좋은 관행에 대한 일반적인 적성사상은 없다. 불확실한 경우 퍼밍의 방법은 측정 신뢰도를 낮추지 않으면서 경제적인 해법이 되기 때문에 이 방법을 추천한다.</p>
</div>
<div data-bbox="673 124 734 483" data-label="Text">
<p>공학적 분석이 만약 성능 규격에 비교하여 측정의 안정성에 초점을 맞추어 목적에 도달하고 잘 짜여진 방법이라면 이는 타당하고 효과적인 방법으로서 접근 방법이 될 수 있다.</p>
</div>
<div data-bbox="737 124 866 483" data-label="Text">
<p>공학적 분석은 공학적 판단과는 차이가 있다. 공학적 판단은 한 종류의 운영적인 "실" 및 신뢰도의 지식이 교정주기가 추진되어지는 것에서부터 측정 신뢰도의 정도에까지 연계되는 프로세스라고 한다. 이 프로세스의 주관성 성격 그리고 작업 신뢰도와 측정 신뢰도간의 차이를 인식한다는 것이 실무자의 마음속에 항상 명확하지 않을 수도 있기 때문에 공학적 판단에 의한 주기 추정은 권장될 만한 방법이 아니다.</p>
</div>
<div data-bbox="132 508 170 866" data-label="Text">
<p>중앙값 보다 작은 <math>n</math>개의 OOTR을 관측할 확률 <math>\mu(n)</math>을 구하기 위해, <math>\mu(n)</math>의 확률밀도함수를 다음과 같이 정의한다.</p>
</div>
<div data-bbox="175 600 215 780" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\mu(n) = \frac{n!}{(n-n)!} \left( \frac{N-n}{N} \right)^{n-n} \left( \frac{n}{N} \right)^n</math>
</div>
<div data-bbox="225 508 275 866" data-label="Text">
<p>90% 신뢰수준에서 기술사 이상치를 파악하고자 한다고 가정하자. 즉, <math>\alpha = 0.1</math>이며 다음 결과를 얻을 수 있다.</p>
</div>
<div data-bbox="278 790 295 866" data-label="Section-Header">
<h4>Eddie Zittlaff:</h4>
</div>
<div data-bbox="300 550 395 780" data-label="Equation-Block">
<math display="block">n_{\text{low}} = 2, n_{\text{high}} = 0</math>
<math display="block">\mu(2) = \frac{2!}{5^2} - \frac{25}{81}</math>
<math display="block">\sum_{n=n_{\text{low}}}^{n_{\text{high}}} \mu(n) = \mu(2) = \mu(2) = \frac{25}{81} = 0.309</math>
</div>
<div data-bbox="405 800 425 866" data-label="Section-Header">
<h4>Hap Halvah:</h4>
</div>
<div data-bbox="430 630 480 780" data-label="Equation-Block">
<math display="block">n_{\text{low}} = 1, n_{\text{high}} = 0</math>
<math display="block">\sum_{n=n_{\text{low}}}^{n_{\text{high}}} \mu(n) = \sum_{n=1}^0 \mu(n) = 1</math>
</div>
<div data-bbox="485 790 505 866" data-label="Section-Header">
<h4>Wanda Swoose:</h4>
</div>
<div data-bbox="510 620 565 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">n_{\text{low}} = 1, n_{\text{high}} = 0</math>
<math display="block">\sum_{n=n_{\text{low}}}^{n_{\text{high}}} \mu(n) = \sum_{n=1}^0 \mu(n) = 1</math>
</div>
<div data-bbox="575 790 595 866" data-label="Section-Header">
<h4>Mel Fermmeyer:</h4>
</div>
<div data-bbox="600 590 715 760" data-label="Equation-Block">
<math display="block">n_{\text{low}} = 2, n_{\text{high}} = 1</math>
<math display="block">\mu(n) = \frac{2!}{11(2-n)!} \left( \frac{4^2-n}{5} \right)^{2-n}</math>
<math display="block">\mu(2) = \frac{2!}{11(2-1)!} \left( \frac{4^2-5^2}{5} \right)^{2-5} = \frac{40}{81}</math>
<math display="block">\mu(n) = \frac{40}{81} = 25/81</math>
</div>
<div data-bbox="720 840 740 866" data-label="Text">
<p>그리고</p>
</div>
<div data-bbox="745 550 865 770" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\sum_{n=n_{\text{low}}}^{n_{\text{high}}} \mu(n) = \sum_{n=2}^1 \mu(n) = \sum_{n=2}^1 \mu(n) = \frac{(40+25)}{81} = 0.803</math>
<math display="block">n_{\text{low}} = 3, n_{\text{high}} = 3</math>
<math display="block">\sum_{n=n_{\text{low}}}^{n_{\text{high}}} \mu(n) = \sum_{n=3}^3 \mu(n) = 1</math>
</div>
<div data-bbox="780 790 800 866" data-label="Section-Header">
<h4>Guy Gitchemoli:</h4>
</div>
<div data-bbox="485 880 515 895" data-label="Page-Footer">152</div>