정확도란? 측정 정확도 vs 반복 정밀도, Rd와 FS 한 번에 이해하기

산업 공정 제어, 에너지 관리 및 품질 관리 분야에서 정확도는 측정값과 실제 값의 근접 정도를 의미합니다. 일반적으로 허용 오차의 백분율로 표시되며, 예를 들어 "±1%"는 실제 측정 결과가 실제 값에서 위아래로 1% 이내에 있다는 것을 의미합니다.
정확도에 대해 이야기할 때 반드시 알아야 할 기본 개념이 있습니다. 아무리 고급 장비라도 미세한 오차나 변동은 불가피하다는 것입니다.
만약 모든 제품이 완벽하게 오차 없이 100% 설계 값과 일치해야 한다면, 결과는 다음과 같을 것입니다.
     • 거의 모든 제품이 불량으로 분류됨
     • 생산 효율 저하
     • 비용 급증 및 자원 낭비
따라서 제품 설계 및 검사 과정에서 일반적으로 "허용 가능한 오차 범위"가 정의됩니다. 제품이 이 범위 내에 있으면 정상적으로 작동하고 품질에 영향을 미치지 않는 것으로 간주됩니다. 이 범위를 허용 오차(Tolerance)라고 합니다.

유량계 또는 기타 측정 장비의 사양에서 "반복 정밀도(Repeatability)"라는 용어를 종종 볼 수 있습니다. 반복 정밀도와 앞서 언급한 측정 정확도(Accuracy)는 서로 다른 개념입니다.

간단히 말해, 측정 정확도가 높다고 해서 결과가 항상 안정적인 것은 아니며, 반복 정밀도가 높다고 해서 반드시 정확한 측정이 되는 것도 아닙니다. 정확도와 반복 정밀도가 모두 우수하고 올바른 교정이 이루어졌을 때만 장비는 신뢰할 수 있습니다.
유량계를 선택할 때 정확도는 중요하지만, 일반적으로 정확도가 높을수록 가격도 높아집니다. 따라서 실제 필요에 따라 정확도와 가격의 균형을 맞추는 것이 좋습니다. 예를 들어, 단순히 수도관 내 물의 대략적인 양을 알고 싶을 경우 고정밀 유량계는 필요하지 않습니다. 반면, 정밀 공정에서 화학 약품을 모니터링해야 하는 경우 높은 정확도의 유량계가 필요합니다.

정확도는 일반적으로 두 가지 방법으로 표시됩니다. 만 스케일 백분율(FS)과 실측값 백분율(Rd 또는 RD)입니다.

선형성(Linearity)은 직선성이라고도 하며, 장비의 측정값이 이론적 직선(이상적인 입력-출력 관계)과 얼마나 일치하는지를 평가하는 지표입니다. 입력 값이 변할 때 출력 값의 추세가 직선에 가까울수록 선형성이 우수하다고 판단합니다.
정확도(Accuracy)는 측정 결과가 실제 값에 얼마나 가까운지를 강조합니다. 두 개념의 차이는 정확도는 단일 측정의 정확성에 초점을 두고, 선형성은 전체 출력 변화의 안정성과 예측 가능성에 초점을 둡니다.

그렇다면 선형성과 반복 정밀도(Repeatability)는 어떻게 다를까요?

반복 정밀도는 동일한 조건에서 장비를 여러 번 측정했을 때 결과의 일관성을 의미하며, 측정값이 서로 얼마나 근접하는지를 봅니다. 선형성은 입력 값이 변할 때 출력 변화의 추세가 규칙적인지(이론 직선에 가까운지)를 관찰합니다.
예를 들어 반복 정밀도가 ±0.1% FS라면 동일한 유량 조건에서 반복 측정 결과의 최대 오차가 ±0.1%를 초과하지 않는다는 뜻입니다.
선형성이 ±0.5% FS라면 출력 곡선이 이론 직선에서 최대 ±0.5% 벗어날 수 있음을 의미합니다.

결론: 선형성과 정확도는 독립적인 성능 지표이며, 선형성이 좋다고 해서 정확도가 좋은 것은 아닙니다. 반드시 별도로 평가해야 합니다.