Recently, the spreading business of AMI (Advanced Metering Infrastructure) remote metering systems in various regions of the country has been activated, and it provides various metering functions such as two-way communication and security plan functions for power demand management. Current AMI system is difficult to analyze based on the existing RDB(Relational Database) due to the increase in the size of new internal IoT devices and networks. This study proposes a new GDB(Graph Database) based failure analysis method that utilizes existing RDB data. It analyzes the correlation of new failure patterns through accumulated data such as internal thresholds and status values. As a result of GDB-based simulation, it was confirmed that RDB can predict to a new obstacle pattern that was difficult to analyze.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.384-389
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2005
The objective on this project is to develop a cooperative Field Robot (FR), by using a customize Open Control Platform (OCP) as design and development process. An OCP is a CORBA-based solution for networked control system, which facilitates the transitioning of control designs to embedded targets. In order to achieve the cooperation surveillance system, two FRs are distributed by navigation messages (GPS and sensor data) using CORBA event-channel communication, while graphical information from IR night vision camera is distributed using CORBA Asynchronous Method Invocation (AMI). The QoS features of AMI in the network are to provide the additional delivery method for distributing an IR camera Images will be evaluate in this experiment. In this paper also presents an empirical performance evaluation from the variable chunk sizes were compared with the number of clients and message latency, some of the measurement data's are summarized in the following paragraph. In the AMI buffers size measurement, when the chuck sizes were change, the message latency is significantly change according to it frame size. The smaller frame size between 256 bytes to 512 bytes is more efficient fur the message size below 2Mbytes, but it average performance in the large of message size a bigger frame size is more efficient. For the several destination, the same experiment using 512 bytes to 2 Mbytes frame with 2 to 5 destinations are presented. For the message size bigger than 2Mbytes, the AMI are still able to meet requirement far more than 5 clients simultaneously.
Sheen, Seung Hun;Hong, Je Beom;Kim, Hakyung;Kim, Jimin;Han, In-bo;Sohn, Seil
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.65
no.4
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pp.507-513
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2022
Objective : The goal of the following statewide age and gender-coordinated cohort study in Korea is to find out if there is a link between acute myocardial infarction (AMI) and Parkinson's disease (PD). Methods : Utilizing the National Health Insurance Sharing Service cohort, patient data were collected. Six thousand four hundred seventy-five individuals with PD were distinguished by utilizing the International Classification of Diseases 10 code G20 and have enrolled in the PD group. The number of participants decreased to 5259 after excluding 1039 patients who were hospitalized less than one time or who visited an outpatient clinic less than twice. Then, 26295 individuals were selected as part of the control group after case control matching was conducted through 1 : 5 age- and gender-coordinated matching. The Cox proportional hazard regression analysis and Kaplan-Meier method were utilized to analyze the likelihood of AMI in PD. Results : After controlling for age and gender, the hazard ratio of AMI in the PD group was 3.603 (95% confidence interval [CI], 2.837-4.577). After that, the following hazard ratio of AMI in the PD group was modified against for co-morbid medical disorders, resulting in 3.551 (95% CI, 2.795-4.511). According to a subgroup analysis, in males and females aged <65 and aged ≥65 and in the non-diabetes and diabetes, hypertension and non-hypertension, dyslipidemia and non-dyslipidemia subgroups, the AMI incidence rates were dramatically higher in the PD group compared to that of the control. Conclusion : Individuals with PD have a greater chance of AMI, according to this cross-national study.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.7
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pp.56-64
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2012
A smart grid is the next generation power grid which combines the existing power grid with information technology, so an energy efficient power grid can be provided. In this paper, in order to build an efficient smart grid an AMI system, which gears with the existing home network and provides an user friendly management function, is proposed. The proposed AMI system, which is based on an extended home network, consists of various functional units; smart meters, communication modules, home gateway, security modules, meter data management modules (MDMM), electric power application modules and so on. The proposed home network system, which can reduce electric power consumption and transmit data more effectively, is designed by using IEEE 802.15.4. The extended home gateway can exchange energy consumption information with the outside management system via web services. The proposed AMI system is designed to enable two-way communication between the home gateway and MDMM via the Internet. The AES(Advanced Encryption Standard) algorithm, which is a symmetric block cipher algorithm, is used to ensure secure information exchange. Even though the results in this study could be limited to our experimental environment, the result of the simulation test shows that the proposed system reduces electric power consumption by 4~42% on average compared to the case of using no control.
We have made a topological study of cosmic microwave background (CMB) polarization maps by simulating the AMiBA experiment results. A ACDM CMB sky is adopted to make mock interferometric observations designed for the AMiBA experiment. CMB polarization fields are reconstructed from the AMiBA mock visibility data using the maximum entropy method. We have also considered effects of Galactic foregrounds on the CMB polarization fields. The genus statistic is calculated from the simulated Q and U polarization maps, where Q and U are Stokes parameters. Our study shows that the Galactic foreground emission, even at low Galactic latitude, is expected to have small effects on the CMB polarization field. Increasing survey area and integration time is essential to detect non-Gaussian signals of cosmological origin through genus measurement.
Kim, Young-Il;Park, So-Jung;Choi, Moon-Seok;Jang, Kyung-Seok;Park, Byung-Seok;Jung, Nam-Joon
Proceedings of the KIEE Conference
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2015.07a
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pp.404-405
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2015
스마트그리드 기반의 원격검침에 대한 요구가 증대하면서 한전에서는 2008년부터 저압 고객에 대한 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 기반의 검침시스템이 구축되어 운영되고 있다. 한전의 AMI 검침시스템은 2020년까지 2200만호에 대한 원격검침을 지원할 예정에 있으며, 이를 위해서는 원격검침 망을 구성하는 DCU(Data Concentration Unit) 및 모뎀에 대한 네트워크를 관리하는 검침네트워크 관리시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 검침네트워크에 대한 설비 정보, 네트워크 구성정보, 성능정보, 트래픽 정보 등을 관리하고, 통신설비에 대한 장애현황 및 이력을 관리하는 시스템에 대한 설계 및 개발내용을 소개하고자 한다.
To detect thunderstorms occurring in Korea, National Meteorological Satellite Center (NMSC) also introduced the rapid-development thunderstorm (RDT) algorithm developed by EUMETSAT. At NMCS, the H-RDT (HR) based on the Himawari-8 satellite and the K-RDT (KR) which combines the GK2A convection initiation output with the RDT were developed. In this study, we optimized the KR (KU) to improve the detection level of thunderstorms occurring in Korea. For this, we used all available data, such as GK2A/AMI, RADAR, lightning, and numerical model data from the recent two years (2019-2020). The machine learning of logistic regression and stepwise variable selection was used to optimize the KU algorithms. For considering the developing stages and duration time of thunderstorms, and data availability of GK2A/AMI, a total of 72 types of detection algorithms were developed. The level of detection of the KR, HR, and KU was evaluated qualitatively and quantitatively using lightning and RADAR data. Visual inspection using the lightning and RADAR data showed that all three algorithms detect thunderstorms that occurred in Korea well. However, the level of detection differs according to the lightning frequency and day/night, and the higher the frequency of lightning, the higher the detection level is. And the level of detection is generally higher at night than day. The quantitative verification of KU using lightning (RADAR) data showed that POD and FAR are 0.70 (0.34) and 0.57 (0.04), respectively. The verification results showed that the detection level of KU is slightly better than that of KR and HR.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.143-150
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2021
In the recent power industry, a change is taking place from manual meter reading to remote meter reading using AMI(Advanced Metering Infrastructure). If such the power data generated from the AMI is recorded on the blockchain, integrity is guaranteed by preventing forgery and tampering. As data sharing becomes transparent, new business can be created. However, Ethereum blockchain is not suitable for processing large amounts of transactions due to the limitation of processing speed. As a solution to overcome such the limitation, various On/Off-Chain methods are being investigated. In this paper, we propose a interface server using data sharding as a solution for storing large amounts of power data in Etherium blockchain environments. Experimental results show that our power-data processing system with sharding method lessen the data omission rate to 0% that occurs when the transactions are transmitted to Ethereum and enhance the processing speed approximately 9 times.
Residential electricity consumption can be predicted more accurately by utilizing the realtime household electricity consumption reference that can be collected by the AMI as the ICT developed under the smart grid circumstance. This paper studied the model that predicts residential power load using the ARIMA, TBATS, NNAR model based on the data of hour unit amount of household electricity consumption, and unlike forecasting the consumption of the whole households at once, it computed the anticipated amount of the electricity consumption by aggregating the predictive value of each established model of cluster that was collected by the households which show the similiar load profile. Especially, as the typical time series data, the electricity consumption data chose the clustering analysis method that is appropriate to the time series data. Therefore, Dynamic Time Warping and Periodogram based method is used in this paper. By the result, forecasting the residential elecrtricity consumption by clustering the similiar household showed better performance than forecasting at once and in summertime, NNAR model performed best, and in wintertime, it was TBATS model. Lastly, clustering method showed most improvements in forecasting capability when the DTW method that was manifested the difference between the patterns of each cluster was used.
Park, Jeong Ho;Moon, Sung Woo;Kim, Tae Yun;Ro, Young Sun;Cha, Won Chul;Kim, Yu Jin;Shin, Sang Do
Clinical and Experimental Emergency Medicine
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v.5
no.4
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pp.264-271
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2018
Objective For patients with acute myocardial infarction (AMI), symptoms assessed by emergency medical services (EMS) providers have a critical role in prehospital treatment decisions. The purpose of this study was to evaluate the diagnostic accuracy of EMS provider-assessed cardiac symptoms of AMI. Methods Patients transported by EMS to 4 study hospitals from 2008 to 2012 were included. Using EMS and administrative emergency department databases, patients were stratified according to the presence of EMS-assessed cardiac symptoms and emergency department diagnosis of AMI. Cardiac symptoms were defined as chest pain, dyspnea, palpitations, and syncope. Disproportionate stratified sampling was used, and medical records of sampled patients were reviewed to identify an actual diagnosis of AMI. Using inverse probability weighting, verification bias-corrected diagnostic performance was estimated. Results Overall, 92,353 patients were enrolled in the study. Of these, 13,971 (15.1%) complained of cardiac symptoms to EMS providers. A total of 775 patients were sampled for hospital record review. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of EMS provider-assessed cardiac symptoms for the final diagnosis of AMI was 73.3% (95% confidence interval [CI], 70.8 to 75.7), 85.3% (95% CI, 85.3 to 85.4), 3.9% (95% CI, 3.6 to 4.2), and 99.7% (95% CI, 99.7 to 99.8), respectively. Conclusion We found that EMS provider-assessed cardiac symptoms had moderate sensitivity and high specificity for diagnosis of AMI. EMS policymakers can use these data to evaluate the pertinence of specific prehospital treatment of AMI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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