• 품질경영학회지
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• 제50권3호
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• pp.617-634
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• 2022

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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.65-72
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• 2015

스크램블링 기술을 적용한 AMI/HDB-3 방식은 장거리 데이터전송 회선부호화에 주로 사용된다. 본 논문은 정보통신용 부호 표준(KS X 1001 ; 2014 확인)에 규정되어 있는 한글낱자, 한글고어낱자용 부호집합에 대하여 데이터 링크 계층에서 HDLC Flag의 비트 또는 문자 스터핑과 물리계층의 AMI/HDB-3 스크램블링 측면에서 데이터 전송효율을 높이는 새로운 한글낱자용 부호집합 체계를 제시하였다. 기존 부호집합 체계와 비교를 위해 ($4{\times}4$) 비트 원천부호화 규칙과 한글낱자 사용빈도 통계를 적용한 결과, 약 22.01%의 데이터 처리효율이 향상되는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.359-365
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• 2021

천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.

• 전기학회논문지
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• 제62권10호
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• pp.1368-1375
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• 2013

The Smart Grid, which can monitor or diagnose the power grid in real time to operate efficiently, has been pushed ahead systematically as one of alternatives to solve these issues by combining the advanced Information Communication Technology and the electrical network. Hence, the electric company which introduces smart grid technology can read remotely the electrical meter readings by means of two-way communication between the meter and the central system. This enabled the customer and the utility to take part in reasonable electrical energy utilization. AMI became one of the core foundations in realizing the Smart Grid. It is hard to test the entire process of AMI system before the full deployment because it covers the broad objects from the customer to the utility operation system and requires mass data handling and management. Therefore, we design an efficient AMI network model and a simulator for performance evaluation required to simulate the network model similar to the real environment. This tool supports to evaluate the efficiency of the AMI network equipments and deployment. Additionally, it estimates the appropriate number of deployments and the proper capabilities.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.208-211
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• 2012

전력시스템에서 MDMS(Meter Data Management System)는 HAN(Home Area Network)과 Smart Meter, SUN(Smart energy Utility Network)와 같은 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 기반 환경에서 수많은 전력 또는 수도 가스 사용량과 같은 데이터를 수집, 취득하고, 이들 데이터를 처리, 가공, 분석하여 가치 있는 정보로 변환시켜, 요금서비스 및 다양한 부가서비스 창출에 활용되는 소프트웨어 인프라이다. 최근 MDMS 개발은 기능의 중요성 뿐만 아니라 다른 응용 시스템들과의 상호 운용성을 고려하여 개발하는 요구 기능을 가진다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에 적합한 AMI의 전력처리시스템(MDMS) 개발을 위한 설계 방안을 기술하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.67-74
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• 2013

Major utilities have been focusing on R&D and nationwide business of AMI system which plays a vital role in SmartGrid whose concept is to maximize energy efficiency and optimize electric power facility management with exchanging real time information between utilities and consumers based on ICT technologies in power grid. In this paper, we suggest a power loss monitoring method using KEPCO's AMI system which is operating in fields and with the acquisition of AMI data and analyses verify the validation of a power loss monitoring method.

• 대한간호학회지
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• 제45권3호
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• pp.378-387
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• 2015

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.

• 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.

• 성인간호학회지
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• 제26권2호
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• pp.203-213
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• 2014

Purpose: The purpose of this study was to understand and describe the every day life experience of patients with acute myocardial infarction (AMI) during the recovery period after Percutaneous Coronary Intervention (PCI) using a qualitative approach. Methods: Twelve patients with AMI participated in this study. Their age ranged from 42 to 75. The data were collected by individual in-depth interviews and all interviews were audio-taped and transcribed verbatim. The transcribed data were analyzed using traditional qualitative content analysis. Results: Six sub-themes emerged from the data as follows: Getting to know about illness, getting motivated for health behavior, putting an effort into health behavioral change, having difficulties maintaining health behavior, setting up coping strategies for health behavior and having a need for a tailored education. The results of this study showed how the health behaviors of patients with AMI are related to their every day life experiences. Conclusion: The results of this study could help health professionals to better understand patients with AMI and design effective educational interventions to improve their health behaviors.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.3-3
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• 2019

최근 기후변화로 인한 집중호우, 가뭄 등 예측하기 어려운 사태가 발생하면서 깨끗하고 안정적인 용수공급 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 IoT와 기존 물관리시스템을 결합한 스마트워터그리드 출범은 실시간으로 수요와 공급량의 정보를 취득하여 물 관리 효율성을 제고 할 수 있게 되었다. 실시간 수요량 자료를 이용하여 물 수요량 예측을 통한 최적의 물 공급량을 결정할 수 있다. 이 때 스마트워터그리드의 핵심 기술은 실시간으로 취득한 자료의 품질관리라 할 수 있다. 본 연구 대상지역인 영종도 112 블록에는 528개 AMI 스마트 미터를 이용하여 1시간 단위의 물 수요량 자료를 원격 검침하고 있다. 각 수용가에 설치된 AMI 센서를 통해 수집된 자료에는 오류를 포함할 수 있는데 통신 장애, 미터기 고장 및 교체 등으로 발생된다. 결측된 수요량 자료는 상수관망 수리해석에 사용되는 기본자료로서 비표본오차를 증가시켜 검정력과 정확성을 결여시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 수집된 자료를 가용할 수 있는 자료로 정제하고 대체하기 위해 완전히 관찰된 자료(complete data)만을 이용하여 각 시간에 따른 관경별, 용도별 그리고 요일별 수요패턴을 추정한다. 결측된 자료는 기존에 사용되는 평균대체법과 핫덱 대체(hot deck imputation) 등과 비교 검증한다.