정확도와 정밀도

가끔, 어떤 실험을 하면서 측정이나 관측 같은 것을 하게되면, 그런 데이터를 기록에 남기게 됩니다. 그런

데이터를 기록할 때, 그 데이터가 실제 측정하는 대상의 이론적 참값에 대해서 또는, 그 각각의 실험 값에

대해서 가지는 특정한 정도를 나타내어, 그 자료의 신뢰성을 기준하는 척도가 존재합니다.

 

 

정확도

 

측정하여 기록한 데이터 값이 얼마나 본래의 참값에 근접하냐를 따지는 정도입니다. 즉, 측정값이 본래의

참값에 근접한 정도가 정확도라고 말할 수 있겠죠. 가령, 10%라는 참값에 대해서, 측정후 9%의 결과를

얻은 실험1과, 9.5%의 결과를 얻은 실험2에 대해서 정확도가 더 큰 것은 실험2입니다. 보통, 우리는

이 정확도의 개념을 많이 인지하고 있습니다. 단지, 참값에 근접한 정도라고 표현해서 그 말이 조금

어려워 보일 뿐입니다. 참값에 근접하다는 말 자체는, 결국에는 참값과의 오차가 적다는 것으로 이해할

수 있고, 이렇게 오차가 적을수록 정확도가 크다고 표현하는 것은 조금 더 이해가 수월할 수 있겠습니다.

 

 

정밀도

 

측정하여 기록한 데이터 값이 여러개 있을 때, 그 각각의 데이터가 이루는 유사성의 정도를 말하는 것입니다.

즉, 측정을 여러번 해도, 그 결과에 차이가 별로 없다면, 그 측정을 한 도구나 시스템에 있어서 정밀한

도구 또는 시스템이라고 말할 수 있는 것입니다. 그래서 인간보다는 기계나 로봇에 있어서 정밀도의 개념을

많이 적용하는 편입니다. 하나의 예로, 어느곳의 습도를 여러번 측정할 때, 한번은 28%였다가, 한번은 또

25%였다가 하는 측정기구 A가 있고, 한번은 31%였다가 한번은 또 29%의 결과를 얻은 측정기구 B가 있다고

한다면, 측정의 범위가 A는 3%이고, B는 2%이므로, B가 더 정밀한 것이라는 결론을 지을 수 있게 됩니다.

 

 

정확도와 정밀도

 

정확도는 참값에 근접한 정도이고, 정밀도는 각각의 자료가 서로 근접한 정도라는 것을 생각한다면, 무언가

유사성이 있다는 생각을 할 수 있습니다. 그렇지만 일단은 두 개념이 서로 확실히 다른 개념이기 때문에

혼동하지 말아야 합니다.

아주 휘귀한 특정 질병에 걸린 사람이 실제로 전세계에 9명 있다고 가정합시다. 그럴 때, A 컴퓨터는

상황과 여러 경우를 대입했을 때, 8명이 있거나 10명이 있거나 9명이 있다는 3개의 자료를 제시했습니다.

그리고, B 컴퓨터는 또한 상황을 대입했을 때, 3번 모두 11명으로 예측하는 자료를 제시했습니다.

이 때, 우리는 A 컴퓨터를 정확하다고 말합니다. 실제 참값인 9명에 더 근접한 결과를 보였기 때문이죠.

그리고, B 컴퓨터를 정밀하다고 말합니다. 측정 3번에 있어서 서로 유사한 결과값을 보였기 때문이죠.

여기서 확인할 수 있는 확실한 사실은, 정밀도가 큰 B도 정확도는 낮을 수 있다는 것입니다.

그런데, 어떻게 보면 A 컴퓨터는 1의 오차밖에 없으므로 어느정도 정밀하다고 생각할 수 있습니다.

하나 확실한건, 어쩔 수 없이 정확하기 위해서는 정밀해야 합니다. 즉, 참값에 근접해야 하므로, 각각의

결과값끼리도 참값을 사이에두고 상당히 가까이 밀집해 있습니다. 즉, 정확도가 크다면 정밀도가 크다고

말할 수 있다는 것입니다.

 

그래서, 정확도와 정밀도에 관해서 정확한 정의를 내리자면, 다음과 같습니다.

 

정밀한 자료라도 항상 정확하지는 않다.

정확한 자료라면 거의 정밀하다.

 

<출처:네이버오픈백과>