AMI시스템에서 유사도를 활용한 누락데이터 보정 방법

• 영문명: Estimate method of missing data using Similarity in AMI system
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 권혁록(Hyuk-Rok Kwon) 홍택은(Taek-Eun Hong) 김판구(Pan-Koo Kim)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol8, No.4, 80~84쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.12.30

국문 초록

AMI가 확대보급이 빠르게 진행되고 있고, 이에 따라 전력사용 데이터를 활용한 다양한 서비스들이 늘어나고 있다. 이러한 서비스를 효용성을 높이기 위해서 누락된 계량데이터들을 보정할 필요가 있다. 본 논문에서는 누락된 계량데이터의 보정을 위해서 유클리디안 유사도를 이용하여 사용량 패턴이 유사한 고객을 찾아 누락데이터를 보정하는 방식을 제안하고 선행 방식과의 비교자료를 제공한다.

영문 초록

As a result of AMI rapidly expanding and distributing its products, variety of services that utilize data on the use of electricity are increasing. In order to make these services more effective, missing metric data needs to be corrected, compensating for which Euclidean similarity is used to find customers with similar usage patterns. Throughout such a process, we propose a method for correcting missing data and provide comparison with the preceding methods.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 본 론

Ⅲ. 결 론

키워드

추정 유사도 누락데이터 Estimate Similarity AMI MissingData