AMI(Advanced Metering Infrastructure)의 구축 확대로 인해 계량데이터의 수집을 위한 원격검침서비스 이외에도 계량데이터를 이용한 수요관리, 에너지쉼표 등 다양한 융복합 서비스들이 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 계량데이터의 효율적 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 중복데이터 제거를 통해 AMI의 시스템별 구축목적에 따라 계량데이터를 처리하는 효율성을 분석하고자 한다.
한국전력공사는 200년부터 저압 고객에 대한 AMI (Advanced Metering Infrastructure) 기반의 검침시스템을 구축하여 운영하고 있다. 한전의 AMI 검침시스템은 현재 255만호에 설치되어 운영되고 있으며 2020년까지 2200만호를 설치하여 운영할 예정이다. 본 연구에서는 원활한 AMI 검침망 운영을 위해 DCU (Data Concentration Unit) 및 모뎀에 대한 네트워크 동작상태를 감시할 수 있는 AMI 망관리시스템을 개발하였다. AMI 망관리시스템은 네트워크 장비에 대한 속성 데이터 및 네트워크 토플로지 정보, 통신성능 정보, 장애정보 등을 수집하고, 데이터 분석을 통해 장애내역을 생성하며, 원격에서 장비를 제어하는 등의 기능을 제공하고 있다. AMI 망관리시스템은 전력선 통신망에서 네트워크 장비에 대한 약 370여개의 MIB (Management Information Base) 정보를 SNMP (Simple Network Management Protocol)를 이용하여 수집과 제어를 수행하고 있다. 본 논문에서는 AMI 망관리시스템에 대한 주요 기능과 설계내용, 구현된 서비스 화면을 소개하고자 한다.
Park, Yeseul;Lee, Meeyeon;Kim, Myung-Hee;Lee, Jung-Won
Journal of Information Processing Systems
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제12권1호
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pp.129-148
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2016
Acute myocardial infarction (AMI) is one of the three emergency diseases that require urgent diagnosis and treatment in the golden hour. It is important to identify the status of the coronary artery in AMI due to the nature of disease. Therefore, multi-modal medical images, which can effectively show the status of the coronary artery, have been widely used to diagnose AMI. However, the legacy system has provided multi-modal medical images with flat and unstructured data. It has a lack of semantic information between multi-modal images, which are distributed and stored individually. If we can see the status of the coronary artery all at once by integrating the core information extracted from multi-modal medical images, the time for diagnosis and treatment will be reduced. In this paper, we analyze semantic relations between multi-modal medical images based on coronary anatomy for AMI. First, we selected a coronary arteriogram, coronary angiography, and echocardiography as the representative medical images for AMI and extracted semantic features from them, respectively. We then analyzed the semantic relations between them and defined the convergence data model for AMI. As a result, we show that the data model can present core information from multi-modal medical images and enable to diagnose through the united view of AMI intuitively.
Purpose: This paper introduces Pohang University of Science Technology (POSTECH) advanced metering infrastructure (AMI) and Open Innovation Big Data Center (OIBC) platform and analysis results of electricity consumption data collected via the AMI in POSTECH campus. Methods: We installed 248 sensors in seven buildings at POSTECH for the AMI and collected electricity consumption data from the buildings. To identify the amounts and trends of electricity consumption of the seven buildings, electricity consumption data collected from March to June 2019 were analyzed. In addition, this study compared the differences between the amounts and trends of electricity consumption of the seven buildings before and after the COVID-19 outbreak by using electricity consumption data collected from March to June 2019 and 2020. Results: Users can monitor, visualize, and download electricity consumption data collected via the AMI on the OIBC platform. The analysis results show that the seven buildings consume different amounts of electricity and have different consumption trends. In addition, the amounts of most buildings were significantly reduced after the COVID-19 outbreak. Conclusion: POSTECH AMI and OIBC platform can be a good reference for other universities that prepare their own microgrid. The analysis results provides a proof that POSTECH needs to establish customized strategies on reducing electricity for each building. Such results would be useful for energy-efficient operation and preparation of unusual energy consumptions due to unexpected situations like the COVID-19 pandemic.
Purpose : The purpose of this study is to provide the basic data to improve pre-hospital phase emergency care for acute myocardial infarction (AMI) patients by analyzing AMI patients' clinical characteristics and emergency care situations. Methods : Data were collected through medical records of 385 AMI patients including ambulance records of 107 AMI patients transferred to the emergency medical center for three and a half years. Results : Regarding emergency care for AMI patients in pre-hospital phase, 47% of the care revealed moderate level or higher, and appropriateness of pre-hospital phase emergency care for cardiopulmonary complaints practiced by paramedics showed statistically significant improvement in recent years (p<.001). The time from onset of symptom to ballooning intervention by 119 emergency services was shorter than that in other cases. However, emergency care by paramedic was mainly basic life support. Conclusion : Since prognosis of AMI shows vast differences depending on prompt detection and medical intervention, cooperation between pre-hospital and in-hospital phase is highly required. 119 paramedics should be trained focusing on the accurate assessment and emergency care, and medical direction should be activated. In addition, regulation on 12-lead EKG, cardiac enzyme analysis, use of analgesics and thrombolytic agents should be legally implemented.
장기간에 걸친 전 지구적인 위성관측 지표면 알베도 자료는 전 지구 기후 및 환경의 변화 감시에 활발히 이용되고 있으며 그 활용도와 중요성이 크다. 우리나라의 경우 정지궤도위성 천리안위성 1호(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 센서와 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 센서의 세대교체를 통해 지속적인 지표면 알베도 산출물의 확보가 가능하다. 그러나 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 산출물은 센서 및 알고리즘의 차이로 인해 산출물 간의 차이가 존재한다. 따라서 COMS/MI와 GK-2A/AMI 지표면 알베도 산출 기간을 확장하고 지속적인 기후변화 감시 연계성 확보를 위해 두 위성 산출물 간의 오차 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 COMS/MI 및 GK-2A/AMI 지표면 알베도 자료의 중복기간을 대상으로 지상관측자료 AERONET (Aerosol Robotic Network)와 타 위성자료 GLASS (Global Land Surface Satellite)와 함께 비교 분석하였다. 오차 분석 결과 AERONET과의 검증에서 COMS/MI의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 0.043로 GK-2A/AMI의 RMSE인 0.015보다 높게 나타났다. 또한 GLASS와 비교하였을 때 COMS/MI의 RMSE는 0.029로 GK-2A/AMI의 0.038보다 낮게 나타났다. 이러한 오차특성을 이해하고 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 자료를 사용할 때 장기간 기후변화 감시에 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권2호
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pp.225-238
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2022
In this paper, we propose a clustering method for advanced metering infrastructure (AMI) data in Korea. As AMI data presents non-stationarity, we consider time-dependent frequency domain principal components analysis, which is a proper method for locally stationary time series data. We develop a new clustering method based on time-varying eigenvectors, and our method provides a meaningful result that is different from the clustering results obtained by employing conventional methods, such as K-means and K-centres functional clustering. Simulation study demonstrates the superiority of the proposed approach. We further apply the clustering results to the evaluation of the electricity price system in South Korea, and validate the reform of the progressive electricity tariff system.
최근 전국 각 지역 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 원격검침 시스템의 보급사업이 활성화되고 있으며, 전력수요 관리를 위한 양방향 통신 및 보안 요금제 기능 등 다양한 계량 기능을 제공하고 있다. 현재 AMI 시스템은 새로운 내부 IoT 장비 및 네트워크 규모의 증가로 인해 기존 RDB(Relational Database) 기반 장애 분석이 어렵다. 본 연구는 기존 RDB 데이터를 활용하는 새로운 GDB(Graph Database)기반 장애 분석 방법을 제안한다. 내부 임계치와 상태 값 등 누적된 데이터를 통해 새로운 장애 패턴의 상관관계를 분석한다. GDB 기반 시뮬레이션 결과 RDB에서 분석이 어려웠던 새로운 장애 패턴을 예측할 수 있음을 확인하였다.
취수원에서 정수장과 배수지를 거쳐 수용가에 이르기까지 공급되는 급수량을 결정하는데 있어 각 수용가별 물 사용 패턴은 수요량을 예측하여 취수량을 결정하는데 있어 매우 중요한 지표이다. 생활용수 추정은 용도별(가정용, 상업용, 공업용 등)로 분류하여 경향성이 나타날 수 있도록 과거 사용실적을 바탕으로 장래 용도별 사용량을 추정한다. 이는 경험을 바탕으로 한 것으로 일반적으로 시계열 모형을 이용하는데 수요예측의 실패 가능성이 높으며 효율적인 방법이라 할 수 없다. 이에 본 연구에서는 최근 통신기술의 발달로 양방향 통신이 가능한 AMI(Advanced Metering Infrastructure, 원격검침인프라)센서를 영종도 112블록의 528개의 수용가에 설치하였다. AMI는 스마트 미터에서 측정한 데이터를 원격 검침기를 통해 물 사용량을 자동으로 계측할 수 있다. AMI 데이터를 이용하여 영종도 112블록의 운북동과 운서동의 각 용도별, 요일별, 그리고 도심지와 농가의 실시간 물 사용 패턴을 분석하였다. 분석 결과 운북동과 운서동의 물 사용 패턴은 비슷한 경향을 보이는 것으로 보이나 도시화된 운서동에 비해 운북동의 물사용량이 상대적으로 적고 첨두사용량의 발생시간 또한 빠른 것으로 나타났다. 또한 가정용과 공공용의 경우 시간별 물 사용량이 요일에 따라 일정한 경향이 있으나 상업용과 공업용은 일정한 사용량을 보였다. 향후 112블록의 관망해석에 실시간 물사용 패턴을 적용하여 효율적으로 급수량 결정을 할 수 있을 것으로 사료된다.
Purpose: Acute myocardial infarction (AMI) leads to death if the patient does not receive emergency treatment. Thus it is very important to recognize the symptoms in the early stage. The purpose of this study was to identify clusters of symptoms that represent AMI in Koreans. Methods: The study used a retrospective, descriptive design with secondary data analysis. Data were abstracted from 725 medical records of AMI patients admitted from June 1, 2006 to August 15, 2014 at a university hospital. Results: Analysis of the AMI symptoms revealed five symptom clusters; Cluster 1 (n=140): middle chest pain (100%), shortness of breath, and cold sweating, Cluster 2 (n=256): substernal pain (100%), cold sweating, and shortness of breath, Cluster 3 (n=47): substernal pain (95.7%), left arm pain, shortness of breath, cold sweating, left shoulder pain, right arm pain, and the lower neck pain, Cluster 4 (n=212): shortness of breath (28.3%), left chest pain, and upper abdominal pain, and Cluster 5 (n=70): cold sweating (100%), left chest pain, shortness of breath, left shoulder pain, and upper abdominal pain. Length of hospital stay and mortality rate were significantly different according to symptom clusters (F=2.52, p =.040; F=3.62, p =.006, respectively). Conclusion: Symptom clusters of AMI from this study can be used for AMI patients in order to recognize their symptoms at an early stage. The study findings should be considered when developing educational prevention programs for Koreans with AMI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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