KR20140094478A

KR20140094478A - 계측 장치의 계측 데이터를 처리하는 데이터 처리 방법

Info

Publication number: KR20140094478A
Application number: KR1020140042071A
Authority: KR
Inventors: 신헌주
Original assignee: (주)솔트린
Priority date: 2014-04-08
Filing date: 2014-04-08
Publication date: 2014-07-30

Abstract

본 발명은 농도계, 온도계, 밀도계 등의 계측 장비에 의해 계측된 데이터를 처리하는 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 오류 분석식 및 오류 대체값을 저장하여 준비하는 단계, 외부 데이터를 수신하는 단계, 수신된 상기 외부 데이터를 상기 오류 분석식에 의해 분석하여 오류 데이터를 선별하고 상기 오류 데이터를 상기오류 대체값으로 치환하는 단계 및 상기 오류 대체값으로 치환된 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법을 제공한다.

Description

계측 장치의 계측 데이터를 처리하는 데이터 처리 방법 {PROCESSING METHOD FOR MEASUREMENT}

본 발명은 농도계, 온도계, 밀도계 등의 계측 장치에 의해 계측된 데이터를 처리하는 방법에 관한 것이다.

농도계, 온도계, 밀도계 등의 다양한 계측 장비가 반도체, 디스플레이, 태양광, 건설, 자동차, 화학, 방이오, 제약 등의 다양한 산업분야에서 사용된다. 일반적으로 계측 장비에 의해 측정되는 계측 데이터는 광원 내지 음원의 파장, 세기, 굴절, 반사, 흡수도의 변화 또는 측정 대상 물질의 부피, 복사, 전기적 특성, 밀도, 점도의 변화를 수치화한 것이다. 이러한 계측 데이터는 외부의 진동, 온도 변화, 압력 변화, 조명 변화에 민감하게 반응하여 측정 대상 물질의 실제 농도 또는 밀도 등의 변화와 다른 왜곡된 데이터를 사용자에게 보여주게 된다.

이러한 왜곡된 데이터는 농도 또는 밀도 등의 계측이 필요한 연구, 산업 현장에서 잘못된 알람을 발생시켜 연구, 제조 비용을 증가시킨다. 또한 실제 농도 또는 밀도 등의 값을 반영하지 못하여 연구, 제조 결과에 대한 신뢰를 떨어뜨리게 된다.

하기 특허문헌은 센서 데이터의 오류를 복구하는 수질 센서 장애 제어 장치를 개시한다.

한국 공개특허 2013-0086496

본 발명의 일 실시 예의 목적은 외부의 진동, 온도 변화, 압력 변화, 조명 변화 등에 의해 오류가 발생한 계측 데이터를 처리하는 데이터 처리 방법을 제안하는 것이다.

본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법은, 오류 분석식 및 오류 대체값을 저장하여 준비하는 단계, 외부 데이터를 수신하는 단계, 수신된 상기 외부 데이터를 오류 분석식에 의해 분석하여 오류 데이터를 선별하고 상기 오류 데이터를 오류 대체값으로 치환하는 단계 및 상기 오류 대체값으로 치환된 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계 이전에, 상기 외부 데이터의 변화값을 상쇄시키기 위해 오프셋 간격마다 오프셋 기준값으로 오프셋하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 오류 대체값으로 치환하는 단계 이전에, 상기 외부 데이터를 온도 보정식에 의해 보정하여 온도에 따른 데이터 오류를 보완하여 온도보정 데이터를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 오류 대체값으로 치환하는 단계 이전에, 상기 외부 데이터를 압력 보정식에 의해 보정하여 압력에 따른 데이터 오류를 보완하여 압력보정 데이터를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계 이전에, 상기 처리 데이터를 지정된 단위로 변환하는 단위 변환 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법에 의하면, 외부의 진동, 온도 변화, 압력 변화, 조명 변화 등에 의해 오류가 발생한 계측 데이터의 왜곡 데이터를 데이터 처리 장치에서 처리한 후 모니터링부에 송신함으로써, 왜곡 데이터가 모니터링 되는 것을 방지할 수 있고, 왜곡 데이터 발생에 의한 대응 시간 및 비용을 감소시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법을 사용하는 데이터 처리 장치가 계측 장비에서 사용되는 예를 도시한 블록 다이아 그램이다.
도 2 는 본 발명의 제1 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법의 블록 다이아 그램이다.
도 3은 본 발명의 제3 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법의 블록 다이아 그램이다.
도 4는 본 발명의 제3 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법의 블록 다이아 그램이다.
도 5은 본 발명의 제4 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법의 블록 다이아 그램이다.
도 6은 본 발명의 제5 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법의 블록 다이아 그램이다.
도 7a는 계측 장비의 일 예인 농도계에서 측정하는 과산화수소의 공급원이 변경됨에 따라 과산화수소 공급원에 온도 차이가 발생하여 수 초에 걸쳐 왜곡된 외부 데이터가 나타나는 것을 보여주는 그래프이다.
도 7b는 도 7a의 외부 데이터를 본 발명의 실시 예에 따라 왜곡된 데이터를 보상한 후의 처리 데이터를 보여주는 그래프이다.
도 8a는 계측 시간의 경과에 따라 계측 장치의 측정 기준이 되는 초기값이 변하여 농도값이 서서히 상승하는 프로파일을 보여주는 그래프이다.
도 8b는 도 8a의 외부 데이터를 본 발명의 실시 예에 따라 오프셋을 수행하여 초기값을 보정한 처리 데이터의 프로파일을 보여주는 그래프이다.

본 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용을 기재하기 위해 구체적인 실시 예 및 도면을 참조한다. 여기에 기재된 실시 예 및 도면은 본 발명의 일 실시 예에 해당한다. 따라서 여기에 기재된 실시 예 및 도면에 한정되지 않고 그 외에 다양한 구조, 방법, 기능, 물질 또는 이들의 결합관계가 가능하다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법이 사용되는 데이터 처리 장치가 계측 장비에서 사용되는 예를 도시한 블록 다이아 그램이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법이 사용되는 데이터 처리 장치는, 계측부에 의해 측정된 데이터를 수신 받아 이를 처리하고, 처리된 데이터를 모니터링부로 송신한다.

계측부로부터 수신되는 외부 데이터는 계측부에서 계측된 데이터이다. 계측부에는 농도 계측부, 온도 계측부, 밀도 계측부 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 산업분야에 있어서도 반도체 제조, 기계 제조, 화학 물질 제조, 바이오 산업 등에 적용되는 계측부를 포함하며, 이에 한정되지 않는다.

농도 계측부는 측정 대상 물질에 광원 또는 초음파 등을 조사하여 측정 대상 물질의 농도 변화에 따른 광원 또는 초음파 등의 파장, 세기, 굴절, 반사, 흡수도 등의 변화 데이터를 측정하고 그 데이터를 데이터 처리 장치에 보낼 수 있다. 온도 계측부는 측정 대상 물질의 온도 변화에 따른 부피, 복사, 전기적 특성의 변화 데이터를 측정하고 그 데이터를 데이터 처리 장치에 보낼 수 있다. 밀도 계측부는 측정 대상 물질의 밀도 및 점도 변화에 따른 진동 및 주파수 변화를 측정하고 그 데이터를 데이터 처리 장치에 보낼 수 있다.

도 2 는 본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법의 블록 다이아 그램이다.

도 2을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법은, 오류 분석식 및 오류 대체값을 저장하고 준비하는 단계, 외부 데이터를 수신하는 단계, 수신된 외부 데이터를 오류 분석식에 의해 분석하여 오류 데이터를 선별하고 오류 데이터를 오류 대체값으로 치환하는 단계, 및 치환된 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계를 포함한다.

외부 데이터를 수신하는 방법은 아날로그 통신 또는 디지털 통신일 수 있다. 구체적으로 모뎀, LAN, RS232, RS423, RS422, RS485 및 X.25 통신일 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 외부 데이터를 전송하는 매체도 유선 매체 또는 무선 매체일 수 있다. 구체적으로 동축 케이블, 광케이블, 그 밖의 통신 케이블이 계측부와 데이터 처리 장치의 수신부에 직접 연결되어 외부 데이터를 수신 받을 수 있다. 또한, 무선 매체를 이용하여 외부 데이터를 수신 받을 수 있다.

수신 받은 외부 데이터는 외부의 진동, 온도 변화, 압력 변화, 조명 변화에 의해 노이즈(noise)를 포함할 수 있다. 또한 계측부에서 수신부로 데이터 이동 중에 노이즈가 포함될 수 있다. 이러한 노이즈는 왜곡된 데이터를 발생시키는 원인이 된다.

계측 장비로부터 수신된 외부 데이터는 광원 내지 음원의 파장, 세기, 굴절, 반사, 흡수도의 변화 또는 측정 대상 물질의 부피, 복사, 전기적 특성, 밀도, 점도의 변화를 수치화한 것일 수 있다. 이러한 외부 데이터는 외부의 진동, 온도 변화, 압력 변화, 조명 변화에 민감하게 반응하여 측정 대상 물질의 실제 농도 또는 밀도 등의 변화와 다른 왜곡된 데이터를 포함할 수 있다.

이러한 왜곡된 데이터는 농도 또는 밀도 등의 계측이 필요한 연구, 산업 현장에서 잘못된 알람을 발생시켜 연구, 제조 비용이 증가하게 된다. 또한, 실제 농도 또는 밀도 등의 값을 반영하지 못하여 연구, 제조 결과에 대한 신뢰를 떨어뜨리게 된다.

본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법은 계측부에서 측정된 데이터의 왜곡을 보상하여 보상된 데이터를 모니터링부로 송신한다.

도 7a는 계측 장비의 일 예인 농도계에서 측정하는 과산화수소의 공급원이 변경됨에 따라 과산화수소 공급원에 온도 차이가 발생하여 수 초에 걸쳐 왜곡된 외부 데이터가 나타나는 것을 보여주는 그래프이고, 도 7b는 도 7a의 외부 데이터를 본 발명의 일 실시 예에 따라 왜곡된 데이터를 보상한 후의 처리 데이터를 보여주는 그래프이다.

농도계 등의 계측 장치는 상하한 값을 특정하여, 측정 대상 물질의 농도 등이 기 설정된 상하한 값을 벗어 나는 경우 알람을 발생시키도록 구성될 수 있다. 측정 대상 물질의 공급원이 바뀌거나 외부 환경이 급격히 변하는 경우, 측정 대상 물질의 밀도, 점도, 흡수도 등의 물성도 변하게 된다. 이러한 외부요인에 따른 물성 변화는 수 초 내지 수 분에 걸쳐 회복된다. 이 기간 동안 실제 농도값 등의 변화는 없지만 계측부에서 측정된 데이터는 수 초 내지 수 분에 걸쳐 왜곡된 농도값 등을 데이터 처리 장치에 송신하게된다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 수신된 외부 데이터를 오류 분석식에 의해 분석하여 오류 데이터를 선별하고 오류 데이터를 오류 대체값으로 치환한다.

이를 통하여 잘못된 알람 발생에 따른 비용 상승을 방지할 수 있고, 연구 내지 제조 결과에 신뢰를 높일 수 있다.

오류 데이터 처리를 위해 사용하는 오류 분석식은 농도 등의 계측활동 전에 저장되어 있을 수 있다. 오류 분석식은 수 초 내지 수 분에 걸쳐 종전의 데이터에서 일정 값을 벗어 나는 경우 오류 데이터로 선별하도록 설정될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르는 오류 분석식은, 분석 대상이 되는 외부 데이터를 수집하기 전까지 수집된 외부 데이터의 평균값을 A, 상기 외부 데이터를 B, 오류 데이터 선별 기준값을 C라고 할 때, (B-A)/A > C 인 조건에서 오류 데이터로 선별하는 것일 수 있다. 평균값 A는 분석 대상이 되는 외부 데이터를 수집하기 전까지의 데이터 평균값으로, 최소 60초 이상 수집된 데이터일 수 있다. 평균값 A을 구하는 수식은, 분석 대상이 되는 외부 데이터를 수집하기 전까지 수집된 외부 데이터의 총 합을 E, 수집에 걸린 시간을 F라 할 때 E/F에 의해 구할 수 있다. 오류 데이터 선별 기준값 C는 계측 장비, 대상 물질, 계측 환경 등에 따라 적절한 값으로 선택될 수 있다. C 값이 너무 큰 경우에는 왜곡 데이터를 충분히 제거할 수 없는 문제가 있고, 너무 작은 경우에는 잦은 왜곡 되지 않은 정상적인 데이터까지 제거하는 문제가 있다. 과산화수소의 농도 측정의 경우 0.005 내지 0.05가 바람직하다.

본 발명의 일 실시 예에 따르는 오류 대체값은 데이터 처리 장치에 사전에 입력되어 있는 값이거나, 분석 대상이 되는 외부 데이터를 수집하기 전까지 수집된 외부 데이터의 평균값일 수 있다. 오류 분석식에 의해 오류로 판정된 데이터는 왜곡된 데이터이므로 왜곡되지 않은 실제 데이터에 가까운 값으로 치환한다. 오류 대체값은 실제 데이터의 값은 아니지만 실제 데이터에 가까운 값으로 설정하므로, 왜곡된 데이터를 보정 없이 그대로 모니터링부에 송신하는 것 보다 데이터의 신뢰도가 높아진다.

오류 대체값은 측정 대상 물질의 최초 설정값 또는 정상 상태의 측정값일 수 있다. 이를 데이터 데이터 처리 장치에 저장하여 놓고, 오류 데이터로 판별된 데이터를 오류 대체값으로 치환한다.

오류 대체값은 분석 대상이 되는 외부 데이터를 수집하기 전까지 수집된 외부 데이터의 평균값일 수 있다. 평균값을 오류 대체값으로 설정하는 경우가 정상 측정값으로 하는 경우 보다 오류 데이터 이전의 데이터와 차이가 보다 적을 수 있기 때문에 모니터링부에 보다 안정적인 프로파일을 제공하게 된다.

도 3은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 데이터 처리 방법의 블록 다이어그램이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 데이터 처리 방법은, 외부로 처리 데이터를 송신하는 단계 이전에, 외부 데이터의 변화값을 상쇄시키기 위해 오프셋 기준값으로 오프셋하는 단계를 더 포함한다.

계측 장치는 대상 물질을 계측하는 동안 일정한 압력 및 온도, 화학약품, 진동 등에 지속적으로 노출된다. 이로 인하여 계측 장치는 물리적 또는 화학적으로 미세한 변형이 발생할 수 있고, 측정 기준이 되는 초기값에 변화가 발생할 수 있다. 이러한 초기값의 변화는 서서히 발생하기 때문에 일정기간이 지난 후 비로서 발견되고 문제가 된다. 계측 장치의 초기값이 변화하면 그 변화량만큼 측정된 데이터에도 오류가 발생하게 된다. 이러한 오류를 바로 잡기 위해 계측 장비를 세정, 수리, 교환하는 경우 계측 장치를 사용하는 장비를 사용할 수 없게 되어 시간 및 비용적인 손실이 발생하게 되고, 계측 장치의 세정 등을 위한 비용이 발생하게 된다. 계측 장치에서 측정된 데이터를 변화량만큼 초기값을 오프셋(offset)하여 보정해 주면 별도의 시간 및 비용 없이 문제를 해결할 수 있다.

도 8a는 계측 시간의 경과에 따라 계측 장치의 측정 기준이 되는 초기값이 변하여 농도값이 서서히 상승하는 프로파일을 보여주는 그래프이고, 도 8b는 도 8a의 외부 데이터를 본 발명의 실시 예에 따라 오프셋을 수행하여 초기값을 보정한 처리 데이터의 프로파일을 보여주는 그래프이다.

도 8a를 참조하면, 계측 장치의 계측값은 시간이 경과함에 따라 서서히 증가하는 것을 볼 수 있다. 이러한 증가는 실제 농도의 증가에 따른 것이 아니라 계측 장치의 초기값이 변한 결과이다. 계측 장치의 초기값 변화에 따라 과산화수소의 농도가 9600분에 걸쳐 0.03 wt% 상승한 것을 알 수 있다. 오프셋을 시행할 간격은 계측 장비 또는 계측 대상 물질에 따라 달라질 수 있다. 도 9b는 오프셋 간격을 3000분으로, 초기값을 0.5 wt%로 설정하여 외부데이터를 오프셋을 수행한 후의 처리 데이터를 보여준다. 도 8b의 (a)는 오프셋을 수행한 시점을 나타낸다. 오프셋을 하여 계측 데이터의 오류를 바로 잡을 수 있고, 계측 장치의 세정, 수리, 교체 시 발생하는 비용을 절감할 수 있다.

오프셋을 수행 하기 위해서는 초기값과 오프셋 간격을 정해야 한다. 초기값은 해당 계측 장치에서 측정하는 물질의 목표 계측값으로 설정할 수 있다. 오프셋 간격은 장비 또는 계측 대상 물질에 따라 달라질 수 있다. 고압, 고진동의 환경에서 계측하는 경우보다 저압, 저진동의 환경에서 계측을 하는 경우 오프셋 간격은 길어질 수 있다. 초기값 및 오프셋 간격은 계측 공정을 진행하기 전에 데이터 처리 장치에 저장하여 준비할 수 있다.

오프셋 단계에서는 다음 오프셋 간격이 돌아올 때까지 동일한 수식이 적용되어 계측 데이터를 보정한다. 오프셋을 수행하기 위해 사용되는 수식은, 오프초기값을 L, 오프셋 간격 최초 도달 시점의 계측 데이터를 M, 현재 계측 데이터를 N, 오프셋된 오프셋 데이터를 O라할 때, O = N+ (L - M) 일 수 있다.

도 4는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 데이터 처리 방법이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법은, 오류 데이터를 오류 대체값으로 치환하는 단계 이전에, 외부 데이터를 온도 보정식에 의해 보정하여 온도에 따른 데이터 오류를 보완하여 온도보정 데이터를 산출하는 단계를 포함한다.

계측부에 의해 계측된 외부 데이터는 외부의 온도 변화에 의해 노이즈(noise)를 포함할 수 있다.

계측을 통해 특정한 단위로 환산시키는 계측 장치의 계측 알고리즘은 일반적으로 일정한 온도에서 계측하는 것을 전제로 한다. 온도가 변하면 계측 대상 물질의 분자 에너지에 변화가 생겨 밀도, 점도, 부피, 굴절률 등 물질의 성질이 변하며, 이는 온도 변화량에 비례 또는 반비례하는 것으로 알려져 있다. 따라서 계측 장치의 계측 알고리즘 생성시 설정된 온도(온도 보정의 기준이 되는 온도)와 계측 시 온도 차이를 알면 온도 변화에 따른 노이즈 또는 오류를 보상해 줄 수 있다. 이를 위하여 본 실시 예에 따른 데이터 처리 방법을 수행하는 데이터 처리 장치는 측정 대상 물질의 측정 시 온도 측정을 위한 온도계를 포함할 수 있다.

온도 변화에 따른 오류 값을 보상하기 위한 온도 보정식은, 외부 데이터를 B, 온도 보정의 기준이 되는 온도를 Ts, 온도 변화에 따른 데이터 변화값(=데이터 변화량/온도 변화량)을 D, 상기 외부 데이터의 측정 당시의 온도를 Td라 할 때, B-(Ts-Td)*D의 값을 온도 보정 데이터로 할 수 있다.

도 5는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 데이터 처리 방법이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법은, 오류 데이터를 오류 대체값으로 치환하는 단계 이전에, 외부 데이터를 압력 보정식에 의해 보정하여 압력에 따른 데이터 오류를 보완하여 압력보정 데이터를 산출하는 단계를 포함한다.

계측부에서 계측된 외부 데이터는 외부의 온도 변화뿐 아니라 압력 변화에 의해서도 노이즈(noise)를 포함할 수 있다. 이를 위하여 본 실시 예에 따른 데이터 처리 방법을 수행하는 데이터 처리 장치는 측정 대상 물질의 측정 시 압력 측정을 위한 압력계를 포함할 수 있다.

도 6은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 데이터 처리 방법을 도시한 블록 다이아그램이다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 데이터 처리 방법은, 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계 이전에, 처리 데이터를 지정된 단위로 변환하는 단계를 포함한다.

외부 데이터 및 처리 데이터는 계측 장치에서 측정된 농도 또는 밀도 등의 변화를 수치화 하고 이를 가공한 값이고, 계측하려고 하는 농도나 밀도 자체의 값은 아니다. 따라서 계측 대상 물성의 단위로 환산이 필요하다. 단위 환산을 통하여 모니터링부에 모니터링되는 데이터의 분석 및 관리가 용이해 진다.

처리 데이터의 단위를 변환하기 위해 사용되는 수식 및 단위는 데이터 처리 장치에 계측 공정 수행 이전에 저장될 수 있다.

본 발명의 실시 예에서 살핀 각 단계의 구성은 다양한 조합이 가능하다. 본 발명은 실시 형태에 의해 한정되는 것이 아니며, 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 형태의 치환 및 변형이 가능하고 동일하거나 균등한 사상을 나타내는 것이라면, 본 실시 예에 설명되지 않았더라도 본 발명의 범위 내로 해석 되어야 할 것이고, 본 발명의 실시형태에 기재되었지만 청구범위에 기재되지 않은 구성 요소는 본 발명의 필수 구성요소로서 한정 해석되지 아니한다.

10: 계측부
20: 모니터링부
100: 데이터 처리 장치

Claims

오류 분석식 및 오류 대체값을 저장하여 준비하는 단계;
외부 데이터를 수신하는 단계;
수신된 상기 외부 데이터를 상기 오류 분석식에 의해 분석하여 오류 데이터를 선별하고 상기 오류 데이터를 상기오류 대체값으로 치환하는 단계; 및
상기 오류 대체값으로 치환된 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계; 를 포함하는 데이터 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 오류 분석식은, 상기 외부 데이터를 수집하기 전까지 수집된 외부 데이터의 평균값을 A, 상기 외부 데이터를 B, 오류 데이터 선별 기준값을 C라고 할 때, |(B-A)/A| > C 인 조건에서 오류 데이터로 선별하는 데이터 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 오류 대체값은 사용자에 의해 기 입력된 값 또는 상기 외부 데이터를 수집하기 전까지 수집된 외부 데이터의 평균값 중 어느 하나인 데이터 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계 이전에,
상기 외부 데이터의 변화값을 상쇄시키기 위해 오프셋 간격마다 오프셋 기준값으로 오프셋하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제4항에 있어서,
상기 오프셋을 수행하는 수식은, 오프초기값을 L, 오프셋 간격 최초 도달 시점의 계측 데이터를 M, 현재 계측 데이터를 N, 오프셋된 오프셋 데이터를 O라할 때, O = N+ (L - M) 의 값을 상기 처리 데이터로 산출하는 데이터 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 오류 대체값으로 치환하는 단계 이전에,
상기 외부 데이터를 온도 보정식에 의해 보정하여 온도에 따른 데이터 오류를 보완하여 온도보정 데이터를 산출하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제6항에 있어서,
상기 온도 보정식은, 상기 외부 데이터를 B, 온도 보정의 기준이 되는 온도를 Ts, 온도 변화에 따른 데이터 변화값(데이터 변화량/온도 변화량)을 D, 상기 외부 데이터의 측정 당시의 온도를 Td라 할 때, B-(Ts-Td)*D의 값을 상기 온도 보정 데이터로 산출하는 데이터 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 오류 대체값으로 치환하는 단계 이전에,
상기 외부 데이터를 압력 보정식에 의해 보정하여 압력에 따른 데이터 오류를 보완하여 압력보정 데이터를 산출하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 처리 데이터를 외부로 송신하는 단계 이전에,
상기 처리 데이터를 지정된 단위로 변환하는 단위 변환 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법.