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불확도 분석을 이용한 관성모멘트 측정장비의 신뢰도평가
The Confidence Estimation of MOI Measurement Equipment using Uncertainty Analysis 원문보기

항공우주시스템공학회지 = Journal of aerospace system engineering, v.12 no.3, 2018년, pp.53 - 57  

김광로 (국방과학연구소) ,  강휘원 (국방과학연구소) ,  설창원 (국방과학연구소)

초록
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몬테카를로 시뮬레이션 방법과 측정불확도 표현 지침은 불확도 평가를 위해 가장 널리 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는 자체 개발된 질량관성모멘트 측정장비의 신뢰도를 평가하기 위해 몬테카를로 방법과 GUM방법이 사용되었다. 결과에 따르면 GUM방법에 의해 평가된 불확도가 몬테카를로 방법에 의한 것보다 약간 과소평가되었고 그 차이는 GUM방법의 근사화에 기인한 것으로, 두 방법에 의해 평가된 관성모멘트 불확도들은 추정량의 1% 미만으로 개발된 관성모멘트 측정시스템의 높은 측정신뢰성을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Monte Carlo simulation (MCS) method and the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) are the most widely used approaches for uncertainty estimation. In this paper, MCS and GUM were used to estimate the confidence of MOI measurement equipment developed in-house. According to th...

주제어

#측정불확도  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 자체 개발한 관성모멘트 측정 장비를 이용하여 실제 구조물에 대한 관성모멘트를 측정하였다. 관성모멘트는 항공기, 유도무기 등 비행체의 정확한 비행성능 예측에 중요한 물리량으로서 회전축의 위치뿐만 아니라 물체의 질량과 형상 모두에 의해 결정된다.
  • 따라서 일반적으로 비행시험 전에 지상시험을 통하여 비행체의 관성모멘트를 직접 측정한다. 이에 측정된 결과에 대해 대표적인 불확도 산출방법인 GUM 방법과 MCS 방법을 적용하여 불확도를 산출하고, 측정장비의 신뢰도를 평가해보고자 한다.

가설 설정

  • 관성모멘트 측정결과에 영향을 미칠 수 있는 불확도 요인들로는 중량, 스프링상수, 진동주파수, 길이 측정 관련 불확도 요인들이 식별되었다. 측정기의 소급성에 의한 부분은 교정성적서 값을 사용하고, 반복성의 경우에는 시험 데이터의 평균 및 표준편차를 사용하였고, 분해능의 경우는 일반적으로 사용하는 직사각형 분포로 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
측정불확도를 평가하는 방법 중 GUM 방법의 장 단점을 설명하시오 GUM 방법은 컴퓨터의 도움 없이도 간편하게 불확도 전파법칙을 통해 계산할 수 있는 장점이 있는 반면 측정량의 확률분포는 전파되지 않아서 근사화된 합성 분산의 확률분포를 이용하여 측정량의 확률분포를 추정하여 불확도를 산출한다. 또한 불확도 전파법칙이 테일러 전개의 1차 근사식을 사용하는데, 복잡한 모델식을 다루어야 하는 경우에는 계산과정에서 오류를 범할 가능성도 높아지는 단점이 있다.[6-7]
측정불확도가 실험결과의 신뢰도를 가늠할 수 있도록 해주는 이유는 무엇인가 일반적으로 측정은 완벽할 수 없고, 측정결과가 측정하려는 양을 얼마나 잘 나타내 주는지 항상 분석이 필요하다.[1][2] 그런 측면에서 측정불확도는 측정결과의 품질을 정량적인 지표로 제시해 줌으로써 시험결과의 신뢰도를 가늠할 수 있도록 해준다. 또한 다양한 국가에서 생산되는 측정결과를 비교하고 상호인정을 위해서도 보편적인 절차가 필요한데, 국제표준화기구(ISO)는 측정불확도 표현지침서[3]를 1993년에 발간하였고, 이후 1995년, 2008년[4]에 걸쳐 지침을 개정해오고 있다.
몬테카를로 시뮬레이션(MCS) 방법의 장점은 무엇인가 이에 반해 몬테카를로 시뮬레이션(MCS) 방법은 각 불확도 성분의 확률분포에 맞게 난수를 발생시키고 측정량의 불확도 모형에 따라 난수를 합성한 후, 합성된 확률분포에서 기댓값, 합성 표준불확도, 포함구간 및 포함인자를 구하는 방법으로 측정량의 확률분포가 정규분포가 아닌 경우에도 정확한 포함구간을 계산할 수 있으며 입력량 변동이 기능적인 관계를 가지고 출력량 변동으로 어떻게 전파되는 지에 대한 과정이 복잡한 수학적인 과정 없이 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있다.[8-10]
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. Chan Kyu Joo, Jong Hoon Kim, and Michiko Furudate, "Measurement of Thrust Induced by the Dielectric Barrier Discharge in Cylinder Pipes," Journal of Aerospace System Engineering, Vol. 11, No. 6, pp.56-63, 2017. 

  2. Ji Sung Oh, Jun Su Shin, Keun Hwan Moon, and Jung Pyo Lee, "Launch and Altimate of Small Hybrid Rocket," Journal of Aerospace System Engineering, Vol. 4, No. 3, pp.29-33, 2010. 

  3. ISO GUM, Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, International Organization for Standardization, 1993 

  4. BIPM, Evaluation of measurement data - Guide to the expression of uncertainty in measurement, JCGM 100:2008 

  5. BIPM, Evaluation of measurement data - Supplement 1 to the "Guide to the expression of uncertainty in measurement" - Propagation of distributions using a Monte Carlo method, JCGM 101:2008 

  6. Young-Cheol Ha, Jae-Young Her, Seung-Jun Lee, Kang-Jin Lee, "Comparison of ISO-GUM and Monte Carlo Method for Evaluation of Measurement Uncertainty," Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers - B 38(7) pp.647-656, 2008 

  7. Kwang-Ro Kim and Young-Shin Lee, "Study on the Estimation of Measurement Uncertainty in MOI Measurement," J. of the Korea Institute of Military Science and Technology, Vol.16, No.6 pp. 797-802, 2013. 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Martin Basil, Christos Papadopoulos, Donald Sutherland and Hoi Yeung, "Application of Probabilistic Uncertainty Methods (Monte Carlo Simulation) in Flow Measurement Uncertainty Estimation," Flow Measurement 2001 International Conference, pp. 1-21, 2001. 

  9. Bo-Hwa Lee, Kyung-Jae Lee, In-Young Yang, Soo-Seok Yang and Dae-Sung Lee, "Uncertainty Assessment using Monte Carlo Simulation in Net Thrust Measurement at AETF," KSAS International Journal, Vol. 8, No.2, pp. 126-131, 2007. 

    원문보기 상세보기

  10. Jungkee Suh, Hyungsik Min, Minsu Park, Jin-Chun Woo, and Jongsang Kim, "A Study on Comparison between the Propagation of Uncertainty by GUM and Monte-Carlo Simulation," Journal of the Korean Chemical Society, Vol. 47, No. 1, pp. 31-37, 2003. 

    원문보기 상세보기 crossref

  11. Taylor J.R., An introduction to Error Analysis in Measurement. The Study of Uncertainty in Physical Measurement, 2nd Ed., University Science Books 1997. 

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