earticle

논문검색

그래프 데이터베이스 기반 AMI 네트워크 장애 분석

원문정보

AMI Network Failure Analysis based on Graph Database

정우철, 전문석, 최도현

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

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.

한국어

최근 전국 각 지역 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 원격검침 시스템의 보급사업이 활성화되고 있으 며, 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 임계치 와 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.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 AMI 검침 시스템
2.2 RDB 기반 장애 진단의 문제점
3. GDB 기반 AMI 검침 시스템
3.1 GDB 기반 프레임워크
3.2 기본 환경설정 및 시각화 준비
3.3 장애 분석/예측 방법
4. 성능분석
4.1 최소공통조상 분석
4.2 시그널 통계 분석
4.3 장애 유형 군집화 심화 분석
5. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 정우철 Woo-Cheol Jeong. 숭실대학교 컴퓨터학과 학생
  • 전문석 Moon-Seog Jun. 숭실대학교 컴퓨터학과 교수
  • 최도현 Do-Hyeon Choi. 숭실대학교 컴퓨터학과 학생

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

      • 4,000원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.