불확도 및 단위 검증
물리 단위와 측정 불확도를 GUM·몬테카를로 방식으로 추적·전파하고, 코드의 단위 오류까지 정적으로 잡아주는 계량학 스킬.
데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.
무엇을 해주나
- pint로 단위를 붙인 계산을 검증하고, 분광·화학 등 물리적 문맥이 필요한 단위 변환(nm→eV, g→mol)을 수행합니다.
- GUM 프레임워크로 불확도 예산을 만들고, Type A/B 평가·분포별 제수(√3, √6 등)·Welch-Satterthwaite 유효 자유도·포함 계수 k와 확장 불확도 U를 계산합니다.
- 몬테카를로 전파를 같은 모델에 동시에 돌려 JCGM 101 8절 검증 테스트로 선형화 타당성을 판정합니다.
audit_units.py로 기존 분석 코드의 숨은 결함(.magnitude남용,curve_fit의absolute_sigma누락, ufloat 재생성으로 인한 상관 소실 등)을 정적 검사합니다.check_plausibility.py로 레이놀즈·페클레·크누센 등 14개 무차원 수, 특성 스케일, 관측 크기 범위와 비교해 결과가 물리적으로 가능한지 확인합니다.
이런 분께 추천
- 측정 결과에 ±를 붙여 보고해야 하는 실험 연구자, 계측·교정 담당자.
- 논문·시험성적서에 유효숫자와 포함 계수를 정확히 표기해야 하는 대학원생.
- 단위가 섞인 과학·엔지니어링 파이썬 코드를 리뷰하거나 CI에 검증을 넣고 싶은 개발자.
활용 예시
- 질량·직경·높이 측정값으로 밀도를 계산하며 GUM과 몬테카를로 결과를 비교하고 보고 가능한 구간을 판정.
- 교정성적서의 확장 불확도(k=2), 사양서의 직사각형 한계, 반복성 데이터를 합쳐 불확도 예산 표를 마크다운으로 생성.
- 모세관 유동의 레이놀즈 수를 계산해 층류 여부를 확인하고, 세포 직경 2 m 같은 비현실적 값을 사전 차단.
· · · 설치 가이드 · · ·
설치 없이 지금 한 번 써보기
아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.
이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘: https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/uncertainty-and-units/SKILL.md 내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)
Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.
↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.
Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
- 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
- Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
- Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
Claude Code에 설치
Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요
클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘. GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/uncertainty-and-units 폴더를 내 ~/.claude/skills/uncertainty-and-units/ 에 그대로 복사해줘. 설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.
직접 명령으로 설치하기
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/uncertainty-and-units ~/.claude/skills/⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.
- 터미널을 열고 작업할 디렉터리로 이동합니다.
- 저장소를 복제합니다:
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git - 스킬 폴더를 Claude Code 스킬 경로로 복사합니다:
mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/uncertainty-and-units ~/.claude/skills/ - Python 3.12 이상 가상환경을 만듭니다:
uv venv --python 3.13 && source .venv/bin/activate - 의존성을 설치합니다:
uv pip install "pint==0.25.3" "uncertainties==3.2.3" "numpy==2.5.1" "scipy==1.18.0" python ~/.claude/skills/uncertainty-and-units/scripts/propagate_uncertainty.py --help로 동작을 확인합니다.- Claude Code를 재시작한 뒤 "이 단위 계산 검증해줘", "불확도 예산 만들어줘"처럼 요청하면 스킬이 발동합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT