KR102234485B1 - 적산 계량기의 순시 값 추출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

적산 계량기의 순시 값 추출 장치 및 방법이 개시된다. 적산 계량기의 순시 값 추출 방법은 일정 시간 간격에 따라 적산 계량기를 통해 시계열적으로 측정되는 제1 적산 값들 중 실시간 순시 값을 추출하고자 하는 특정 시간 구간에 대응하는 제2 적산 값들을 식별하는 단계; 상기 식별된 제2 적산 값들의 크기를 통해 결정된 중간 값을 이용하여 상기 식별된 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계; 상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들에서 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 보정하는 단계; 및 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 계산된 변량에 기초하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

적산 계량기의 순시 값 추출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR EXTRACTING REAL TIME VALUE FROM COMULATIVE MEASURE}
본 발명은 적산 계량기의 순시 값 추출 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 적산 값의 형태로 제공되는 적산 계량기의 측정 값으로부터 실시간 순시 값을 추출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
시계열로 변화하는 물리량을 측정하는 계량기 중, 실시간 순시 값보다 누적 적산 값의 측정이 중요한 경우 계량기 제작 단가의 하락을 위하여 적산 값 만을 측정하는 형태로 제작할 수 있다. 이러한 적산 값을 측정하는 계량기의 대표적인 예시로는 일반적으로 설치되는 적산전력랑계나 적산수도계량기, 적산유량계 등이 있다.
전력이나 수도 사용에 따른 요금 정산은 정산 기간 동안 측정된 사용량에 계약된 정산 요금제 하에서의 단가를 곱해 이루어진다. 정산 과정에 적용되는 요금제는 일반적으로 시간대와 관계없는 상수이거나, 전력 누진요금제의 경우처럼 정산 기간 동안의 총사용량만을 변수로 하는 함수 형태이다. 즉, 정산 기간 전체에 대한 정산 금액은 정산 기간 동안의 총사용량에만 관계가 있으며, 각 시점 별 사용량과는 관계가 없다.
이러한 경우 계량기의 단가를 낮추고 실시간 순시 값이 아닌 누적 적산 값 만을 측정한다 해도, 정산 기간 전후 적산 값의 차이를 통해 전체 정산 기간 동안의 총 사용량을 계산해낼 수만 있다면 정산이라는 관점에 있어서는 아무런 문제가 생기지 않는다.
이처럼 요금 정산이라는 비용 측면에서 중요한 역할을 맞는 계량기라 하여도 그 생산 시점이 오래되었거나 단가 감소에 중점을 두었을 경우 최소한으로 필요한 기능만을 남겨 누적 적산 값 만을 측정하도록 생산된 경우가 일반적이다. 또한 이러한 계량기들 중 많은 수는 통신 장비를 포함하고 있지 않아 관리자의 수기 취합 형태로 데이터 수집이 이루어진다.
단순히 요금 정산이란 용도로 총 사용량만을 측정하던 과거와는 달리, 현재에 있어서는 자신이 보유한 설비에 대한 정밀한 모니터링 및 관리, 고장 진단이라는 관리자의 요구 하에 실시간 순시 값의 파악이 중요해지고 있다. 추가적 관리의 목적이 아니더라도, 전력 사용량의 경우 실시간 전력 요금제를 적용하여 시간대별로 변동하는 정산 요금에 따른 정산을 수행하는 방향으로 변화의 모습이 보이고 있으며, 이를 위해서는 시간대별 전력 사용량의 측정이 요구된다.
실시간 순시 값의 파악을 위해서는 기본적으로 통신 설비의 구축이 요구되며, 이에 더하여 기존에 누적 적산 값 만을 측정하던 계량기를 실시간 순시 값까지 측정할 수 있는 것으로 교체해야만 한다. 이는 기존 계량기 교체, 신규 계량기 발주, 신규 계량기 설치라는 비용을 발생시킨다. 시간대별 요금제 적용으로 인해 적산 값 측정 계량기를 정밀한 순시 값 측정 계량기로 교체하는 것이 강제되는 경우라면 이와 같은 비용의 지출 역시도 강제된다.
그러나 일반적인 경우로 실시간 순시 값 파악을 통한 효과적 관리로 전체 관리비를 절감하고자 하는 목적이라면 계량기 교체와 관련된 추가 비용의 발생은 지양되어야 만한다. 또한 실시간 순시 값을 측정할 수 있는 계량기로 교체한 경우라고 해도, 순간적인 오류가 큰 변화를 발생시킬 수 있는 실시간 순시 값은 단순 관리 용도로만 사용하고, 정산에 있어서는 순간적인 오류의 영향이 시간에 따라 적분되어 줄어드는 누적 값을 사용하는 경우가 많다.
요약하자면, 설비 관리 및 요금 정산 측면에서 계측 값의 정밀함이 요구됨에 따라 기존의 누적 적산 값 뿐만 아니라 실시간 순시 값을 측정할 필요성이 생겼으나, 측정되는 실시간 순시 값은 순간적인 오류에 크게 영향을 받아 불안정한 측면이 있을 뿐더러, 그 측정을 위한 계량기 교체 설치 비용을 발생시킨다는 문제가 발생할 수 있다.
본 발명은 적산 값 형태로 제공되는 측정 값에 존재하는 오류를 제거하고, 누락된 측정 값을 보정함으로써 보다 정확한 순시 값을 추출할 수 있는 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 적산 계량기의 순시 값 추출 방법은 일정 시간 간격에 따라 적산 계량기를 통해 시계열적으로 측정되는 제1 적산 값들 중 실시간 순시 값을 추출하고자 하는 특정 시간 구간에 대응하는 제2 적산 값들을 식별하는 단계; 상기 식별된 제2 적산 값들의 크기를 통해 결정된 중간 값을 이용하여 상기 식별된 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계; 상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들에서 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 보정하는 단계; 및 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 계산된 변량에 기초하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계는 상기 중간 값의 크기 및 상기 중간 값의 측정 시점과 상기 제2 적산 값들의 개별적인 크기 및 상기 제2 적산 값들의 개별적인 측정 시점을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하는 단계; 및 상기 도출된 시간 대비 변화량과 상기 적산 계산기를 통해 측정되는 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기에 기초하여 상기 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계는 상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 초과하는 경우, 해당하는 제2 적산 값을 오류가 존재하는 적산 값으로 판단할 수 있다.
상기 적산 값을 보정하는 단계는 상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들 중 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점 주위에서 식별된 제3 적산 값들을 식별하는 단계; 상기 식별된 제3 적산 값들 중 상기 끝단에 대응하는 측정 시점과 가장 가까운 적산 값들을 이용하여 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 재생성하는 단계; 및 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 적산 값이 누락된 것으로 식별된 경우, 상기 재생성된 적산 값을 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값으로 결정하는 단계는 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 적산 값이 이미 존재하는 것으로 식별된 경우, 상기 재성성된 적산 값과 이미 존재하는 적산 값의 크기 차이를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 크기 차이가 미리 설정된 기준을 초과하는 경우, 상기 이미 존재하는 적산 값을 상기 재성성된 적산 값으로 교체하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 순시 값을 추출하는 단계는 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 변량을 계산하는 단계; 상기 인접한 두 개의 적산 값들에 대한 측정 시점의 차이와 상기 계산된 변량을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하는 단계; 상기 도출된 시간 대비 변화량과 상기 적산 계산기를 통해 측정되는 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기에 기초하여 상기 계산된 변량을 필터링 하는 단계; 및 상기 필터링하고 남은 변량들을 합산하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 계산된 변량을 필터링 하는 단계는 상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 초과하는 경우, 해당하는 변량을 제거하고, 상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기 이하인 경우, 해당하는 변량을 유지할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 적산 계량기의 순시 값 추출장치는 일정 시간 간격에 따라 적산 계량기를 통해 시계열적으로 측정되는 제1 적산 값들 중 실시간 순시 값을 추출하고자 하는 특정 시간 구간에 대응하는 제2 적산 값들을 식별하고, 상기 식별된 제2 적산 값들의 크기를 통해 결정된 중간 값을 이용하여 상기 식별된 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 데이터 전처리부; 상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들에서 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 보정하는 데이터 보정부; 및 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 계산된 변량에 기초하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 추출하는 순시 값 추출부를 포함할 수 있다.
상기 데이터 전처리부는 상기 중간 값의 크기 및 상기 중간 값의 측정 시점과 상기 제2 적산 값들의 개별적인 크기 및 상기 제2 적산 값들의 개별적인 측정 시점을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하고, 상기 도출된 시간 대비 변화량과 상기 적산 계산기를 통해 측정되는 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기에 기초하여 상기 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거할 수 있다.
상기 데이터 전처리부는 상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 초과하는 경우, 해당하는 제2 적산 값을 오류가 존재하는 적산 값으로 판단할 수 있다.
상기 데이터 보정부 상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들 중 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점 주위에서 식별된 제3 적산 값들을 식별하고, 상기 식별된 제3 적산 값들 중 상기 끝단에 대응하는 측정 시점과 가장 가까운 적산 값들을 이용하여 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 재생성하며, 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 적산 값이 누락된 것으로 식별된 경우, 상기 재생성된 적산 값을 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값으로 결정할 수 있다.
상기 데이터 보정부는 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 적산 값이 이미 존재하는 것으로 식별된 경우, 상기 재성성된 적산 값과 이미 존재하는 적산 값의 크기 차이를 계산하고, 상기 계산된 크기 차이가 미리 설정된 기준을 초과하는 경우, 상기 이미 존재하는 적산 값을 상기 재성성된 적산 값으로 교체할 수 있다.
상기 순시 값 추출부는 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 변량을 계산하고, 상기 인접한 두 개의 적산 값들에 대한 측정 시점의 차이와 상기 계산된 변량을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하며, 상기 도출된 시간 대비 변화량과 상기 적산 계산기를 통해 측정되는 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기에 기초하여 상기 계산된 변량을 필터링 하고, 상기 필터링하고 남은 변량들을 합산하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 결정할 수 있다.
상기 순시 값 추출부는 상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 초과하는 경우, 해당하는 변량을 제거하고, 상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기 이하인 경우, 해당하는 변량을 유지할 수 있다.
본 발명은 일정 시간 간격에 따라 적산 계량기를 통해 시계열적으로 측정된 적산 값 만을 이용하여 순시 값을 추출함으로써 계량기의 교체 없이 안정적으로 실시간 순시 값의 추출이 가능할 수 있다.
또한, 본 발명은 적산 값 형태로 제공되는 측정 값에 존재하는 오류를 제거하고, 누락된 측정 값을 보정함으로써 보다 정확한 순시 값을 추출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 순시 값 추출 알고리즘이 적용된 데이터 처리 시스템의 구조를 도식화한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 처리 시스템의 구조를 도식화한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 전처리부의 작업 수행 순서를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 전처리부의 작업 수행을 시각화하여 표현한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 보정부의 작업 수행 순서를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 보정부의 작업 수행을 시각화하여 표현한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 순시 값 추출부의 작업 수행 순서를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 순시 값 추출부의 작업 수행을 시각화하여 표현한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 순시 값 추출 알고리즘이 적용된 데이터 처리 시스템의 구조를 도식화한 도면이다.
본 발명에서 제안하는 순시 값 추출 알고리즘은 적산 값 형태로 측정되어 수집되는 시계열 물리량에 적용되는 것으로, 이러한 물리량의 대표적인 예로는 전력량이나 유량 등이 존재할 수 있다. 도 1을 참고하면, 순시 값을 추출하고자 하는 계측 대상(100)은 건물, 설비, 장비 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 계측 대상(100)의 한 예로는 건물 자체 또는 건물 내에 존재하는 전력 생산/소비 설비들이 될 수 있다. 또는 계측 대상(100)은 건물 내에 유량을 공급/순환/소비시키는 냉난방 설비이나 공조/수도 설비 등이 될 수도 있다.
이와 같은 계측 대상(100)에 설치되는 적산계량기(200)들은 측정부(210)와 통신부(220)를 포함할 수 있으며, 계측 대상(100)은 측정부(210)를 통해 개별 계측 대상의 물리량을 시계열 형태의 적산 값으로 측정 및 저장하고, 측정된 시계열 형태의 적산 값을 통신부(220)를 통해 네트워크(300)로 전달할 수 있다. 이러한 적산계량기(200)의 예로는 통신장비와 연동된 적산전력량계나 적산유량계 등이 있을 수 있다.
네트워크(300)를 통해 전달되는 시계열 형태의 적산 값에 대응하는 물리량 측정 값들은 본 발명에서 제안하는 순시 값 추출 알고리즘이 적용된 데이터 처리 시스템(400)으로 전송되어 데이터 처리가 진행될 수 있다. 그리고, 데이터 처리 시스템(400)은 데이터 처리를 통해 시계열 형태의 적산 값들로부터 실시간 순시 값을 추출할 수 있으며, 추출된 실시간 순시 값은 이후 사용을 위해 데이터베이스(500)에 저장되거나, 타 분석 시스템 또는 시각화 시스템 등에 직접 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 처리 시스템의 구조를 도식화한 도면이다.
도 2는 데이터 처리 시스템(400)은 본 발명에서 제안하는 순시 값 추출 알고리즘이 구현된 구조로, 시계열적으로 측정된 적산 값들로부터 실시간 순시 값 추출해내는 계산을 수행하는 것을 주 목적으로 한다. 즉, 본 발명의 데이터 처리 시스템(400)은 순시 값 추출 장치와 동일할 수 있다.
도 2를 참고하면, 네트워크(300)를 통해 전달된 적산 값들은 데이터베이스(500)를 거치거나 바로 데이터 처리 시스템(400)으로 전달되어 시스템의 내부 메모리(410)에 저장될 수 있다. 이때, 내부 메모리(410)의 대표적인 예로는 하드디스크나 RAM(Random Access Memory) 등이 될 수 있다. 데이터 처리 시스템(400)은 내부 타이머(420)를 통해 일정 수준의 시간이 흐른 것을 파악하고, 특정 시간 구간에 대해 내부 메모리(410)에 저장된 데이터를 활용하여 해당 특정 시간 구간의 실시간 순시 값이자 통계 값을 추출할 수 있다.
여기서 특정 시간 구간의 길이는 시계열적으로 측정된 적산 값들의 수집 주기보다 긴 임의의 시간 간격이 될 수 있다. 예를 들어 시계열적으로 측정된 적산 값들이 1초 간격으로 수집되고 있다면, 특정 시간 구간은 10초, 1분, 5분, 1시간, 1일 등의 시간 간격이 될 수 있고, 5분 간격으로 수집되고 있다면, 10분, 30분, 1시간, 1일, 1주, 1월 등의 시간 간격이 될 수도 있다.
이와 같이 정해진 특정 시간 구간에 대한 적산 값들로부터 실시간 순시 값을 추출해내는 알고리즘은 데이터 처리 시스템(400)의 데이터 전처리부(430), 데이터 보정부(440), 순시값 추출부(450)를 거쳐 이루어진다. 데이터 전처리부(430)에서는 먼저 적산 값 형태의 측정 값에 존재하는 오류 데이터를 제외하고, 데이터 보정부(440)에서는 시계열적으로 측정된 적산 값들에 존재하는 데이터 누락을 보정할 수 있다. 그리고, 마지막으로 순시값 추출부(450)에서는 전처리 및 보정이 완료된 적산 값들로부터 실시간 순시 값의 추출 결과를 도출하는 작업을 수행한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 전처리부의 작업 수행 순서를 도시한 도면이다.
도 3은 데이터 처리 시스템(400)의 데이터 전처리부(430)에서 수행하는 작업의 흐름도이다. 데이터 전처리부(430)에서는 시계열 형태의 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 작업을 수행할 수 있다. 먼저 단계(S431)에서, 데이터 전처리부(430)는 순시 값을 측정하고자 하는 특정 시간 구간의 전후에 시간적 여유를 두고 해당 특정 시간 구간 동안 측정된 시계열 형태의 적산 값들을 식별할 수 있다.
그리고, 단계(S432)에서, 데이터 전처리부(430)부는 식별된 시계열 형태의 적산 값들의 크기를 고려하여 중간 값(median)을 결정하고, 단계(S433)에서, 해당 중간 값의 크기와 측정 시점을 시계열 형태의 적산 값들 각각의 개별적인 크기 및 측정 시점과 비교함으로써 오류가 존재하는 적산 값을 걸러낼 수 있다.
구체적으로 오류가 존재하는 적산 값을 걸러내는 방식은 시계열 형태의 적산 값들 각각의 크기 및 측정 시점과 중간 값의 크기 및 측정 시점을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하고, 도출된 시간 대비 변화량과 대상 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 비교함으로써 오류가 존재하는 적산 값을 제거할 수 있다. 예컨대 대상 물리량이 적산전력량일 경우, 대상 물리량의 최대 변화 가능 기울기는 전력량계에 연결된 설비들의 피크 발전량 및 사용량에 의해 결정될 수 있다. 이때, 시계열 형태의 적산 값들 각각과 중간 값의 시간 대비 변화량은 아래의 식 1과 같이 계산될 수 있다.
<식 1>
Figure 112019079614427-pat00001
데이터 전처리부(430)부는 이후 정상값 허용범위에 기반하여 시계열 형태의 적산 값들에 대한 필터링을 아래와 같은 식 2에 기초하여 수행할 수 있다.
<식 2>
Figure 112019079614427-pat00002
만약, 시계열 형태의 적산 값들 각각이 정상값 허용범위 필터링을 통과했다면 데이터 전처리부(430)는 단계(S434)와 같이 수집된 적산 값들에서 해당 적산 값을 유지하고, 통과하지 못했다면 단계(435)와 같이 수집된 적산 값들에서 해당 적산 값을 삭제하는 것으로 데이터 전처리의 작업을 마무리할 수 있다.
즉, 본 발명의 일실시예인 순시 값 추출 장치 및 일실시예인 순시 값 추출 방법을 비교할 경우, 순시 값 추출 장치, 즉 데이터 처리 시스템(400)의 데이터 전처리부(430)는 순시 값 추출 방법에서의 식별하는 단계 및 제거하는 단계를 수행할 있으며, 실시 형태에서는 이에 한정되지 않고, 추가적인 단계가 도입될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 전처리부의 작업 수행을 시각화하여 표현한 도면이다.
도 4의 예시에서 적산 값들은 5분 간격으로 측정되어 수집되고 있으며, 순시 값(통계 값)의 추출 대상 시간 구간은 15시부터 16시까지의 1시간 구간이다. 먼저, 데이터 전처리부(430)는 추출 대상 시간 구간의 전후로 20분씩 여유를 두고 14시 40분부터 16시 20분까지 시계열적으로 측정된 적산 값들을 취합할 수 있다.
이렇게 취합된 적산 값들은 통신 과정에서의 오류, 측정 과정에서의 오류, 기타 다양한 문제로 인하여 이상치 형태의 오류가 존재하는 전산 값을 포함할 수 있다. 도 4의 실선으로 시각화된 시계열 형태의 적산 값 데이터를 통해 확인할 수 있듯이 도 4의 예시 데이터는 15시 10분과 15시 45분에 발생한 오류 데이터를 포함하고 있다. 데이터 전처리부(430)는 오류 데이터를 포함한 상태로 중간 값을 계산하고, 취합된 적산 값들의 개별 데이터와 중간값의 데이터를 비교함으로써 개별 데이터가 정상값 허용 범위 내에 존재하는지 확인하는 것으로 오류 데이터를 필터링할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 보정부의 작업 수행 순서를 도시한 도면이다.
도 5를 참고하면, 데이터 보정부(440)에서는 데이터 전처리부(430)에서 처리가 완료된 시계열 형태의 적산 값들에서 누락된 데이터에 대한 보정 작업을 수행할 수 있다. 측정 단계에서의 오류나 통신 단계에서의 오류 등 다양한 원인에 의하여 시계열 형태의 적산 값들 중 일부가 누락될 수 있고, 앞서 데이터 전처리부(430)의 전처리 단계에서 오류 데이터를 제거한 결과로 일부 시점의 적산 값들이 누락(제거)될 수 있다. 데이터의 누락이 추출 대상 시간 구간의 내부에서 발생했다면 큰 문제가 없으나, 추출 대상 시간 구간 양 끝단에서 발생한 경우라면 추출 대상 시간 구간 전 후의 적산 값 비교가 불가능해져 순시 값(통계 값)의 계산 역시도 불가능해지는 문제가 발생한다.
데이터 보정부(440)는 단계(S441)에서, 데이터 전처리부(430)에서 오류가 존재하는 적산 값이 제거되어 전처리가 완료된 데이터를 수신하고, 단계(S442)에서, 추출 대상 시간 구간의 양 끝단 인근에서 수집된 적산 값들을 탐색하여 수집할 수 있다.
이후 데이터 보정부(440)는 단계(S443)에서, 추출 대상 시간 구간의 양 끝단 인근에서 수집된 적산 값들 중 양 끝단에 가장 가까운 적산 값들을 활용하여 보간법 (interpolation) 또는 외삽법 (extrapolation)을 통해 양 끝단 시점의 적산 값을 재생성할 수 있다. 예컨대, 추출 대상 시간 구간의 시작 시점을 tS라 하고, 수집된 시계열 형태의 적산 값들 중 tS 전후로 가장 가까운 시점에 측정된 데이터가 tA (tA < tS)와 tB (tS < tB) 시점의 xA와 xB라면, 데이터 보정부(440)는 아래의 식 3에 따른 보간법으로 tS 시점의 적산 값을 재생성 할 수 있다.
<식 3>
xS = xA * (tB - tS) / (tB - tA) + xB * (tS - tA) / (tB - tA)
이후 데이터 보정부(440)는 양 끝단 시점의 적산 값을 계산을 통해 재생성한 이후, 단계(S444)와 같이 원래 양 끝단 시점의 데이터가 누락 없이 존재했는지를 확인할 수 있다. 만약 양 끝단 시점의 데이터가 누락되어 존재하지 않았다면 데이터 보정부(440)는 단계(S445)와 같이 계산을 통해 재생성된 적산 값을 해당하는 양 끝단 시점의 데이터로 사용할 수 있다. 이와는 달리 만약 끝단 시점의 데이터가 누락되지 않고 존재했다면, 데이터 보정부(440)는 단계(S446)과 같이 계산을 통해 재생성된 적산 값과 원래의 적산 값 간의 크기를 비교해보고, 크기의 차이가 크지 않다면(미리 설정된 기준 이하) 단계(S447)과 같이 원래의 적산 값을 양 끝단의 데이터로 사용하고, 크기의 차이가 크다면(미리 설정된 기준 초과) 단계(445)와 같이 재생성된 적산 값을 양 끝단 시점의 데이터로 사용할 수 있다.
즉, 본 발명의 일실시예인 순시 값 추출 장치 및 일실시예인 순시 값 추출 방법을 비교할 경우, 순시 값 추출 장치, 즉 데이터 처리 시스템(400)의 데이터 보정부(440)는 순시 값 추출 방법에서의 보정하는 단계를 수행할 있으며, 실시 형태에서는 이에 한정되지 않고, 추가적인 단계가 도입될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 보정부의 작업 수행을 시각화하여 표현한 도면이다.
도 6의 예시에서 적산 값들은 15분 간격으로 측정되어 수집되고 있으며, 순시 값(통계 값)의 추출 대상 시간 구간은 12시부터 13시까지의 1시간 구간이다. 데이터 전처리부(430)의 중간 값 기반 필터링 작업에 의해 12시 시점의 데이터는 그 오류가 크다고 판단되어 제거되었음을 알 수 있다.
데이터 보정부(430)는 먼저 오류가 존재하는 적산 값의 제거가 완료된 시계열 형태의 적산 값들을 수신하고, 추출 대상 시간 구간 양 끝단인 12시와 13시 인근의 데이터를 탐색해, 보간법/외사법을 적용함으로써 양 끝단에 대응하는 시점에서의 적산 값을 재생성할 수 있다.
12시의 경우 해당 시점의 데이터가 누락된 것으로 확인되므로 데이터 보정부(430)는 재생성된 적산 값을 해당 시점의 데이터로 적용하여 사용하고, 13시의 경우 해당 시점의 데이터가 누락되지 않은 것으로 확인되므로 계산을 통해 재생성된 적산 값과 원래의 적산 값과의 차이를 통해 해당 시점에서의 적산 값을 결정할 수 있다. 도 6의 예시에서는 재생성된 적산 값과 원래의 적산 값 간의 크기 차이가 작아(미리 설정된 기준 이하) 원래의 적산 값을 해당 시점의 데이터로 적용하여 사용할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 순시 값 추출부의 작업 수행 순서를 도시한 도면이다.
순시 값 추출부(450)는 데이터 전처리부(430)에서 처리가 끝나 오류가 없을 것으로 기대되고 데이터 보정부(440)에서의 처리도 끝나 추출 대상 시간 구간 양 끝단 시점의 적산 값이 존재하는 데이터를 사용하여 추출 대상 시간 구간에서의 순시 값(통계 값)을 계산하는 작업을 수행할 수 있다. 먼저 순시 값 추출부(450)는 단계(S451)에서, 데이터 전처리부(430)와 데이터 보정부(440)의 처리가 끝난 추출 대상 시간 구간 내의 시계열 형태의 적산 값들을 수신할 수 있다.
이후 순시 값 추출부(450)는 단계(S452)에서, 수신된 시계열 형태의 적산 값들 중 인접한 2개의 적산 값들 마다 그 변량을 계산할 수 있다. 순시 값 추출부(450)는 단계(S453)에서, 앞서 데이터 전처리부(430)에서 수행했던 필터링과 동일하게, 변량의 시간 대비 변화량이 0 이상이고 대상 물리량의 최대 변화 가능 기울기 이하인지 확인하여 필터링을 수행할 수 있다. 이후 순시 값 추출부(450)는 필터링 결과 정상 범위에 속하지 못한 변량들은 단계(S455)와 같이 삭제하고, 단계(454)와 같이 정상 범위에 있는 변량들만 유지하여 단계(456)과 같이 유지된 변량들의 값을 합산함으로써 추출 대상 시간 구간의 순시 값(통계 값)을 추출 할 수 있다.
즉, 본 발명의 일실시예인 순시 값 추출 장치 및 일실시예인 순시 값 추출 방법을 비교할 경우, 순시 값 추출 장치, 즉 데이터 처리 시스템(400)의 순시 값 추출부(450)는 순시 값 추출 방법에서의 추출하는 단계를 수행할 있으며, 실시 형태에서는 이에 한정되지 않고, 추가적인 단계가 도입될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 순시 값 추출부의 작업 수행을 시각화하여 표현한 도면이다.
도 8의 예시에서 적산 값들은 5분 가격으로 측정되어 수집되고 있으며, 순시 값(통계 값)의 추출 대상 시간 구간은 10시부터 11시까지의 1시간 구간이다. 데이터 전처리부(430)의 중간값 기반 필터링 작업에 의해 정도가 심한 이상치 데이터는 제거되었을 것이라 예상할 수 있는 상태이며, 데이터 보정부(440)의 양 끝단 데이터 보정 작업에 의해 10시와 11시의 데이터가 확정적으로 존재하는 시계열 형태의 적산 값들일 수 있다. 데이터 전처리부(430)의 중간값 기반 필터링은 그 오류 정도가 심한 이상치 데이터만을 제거하기에 작은 수준의 오류 데이터는 아직 남아있다고 예상할 수 있다.
예컨대 도 8의 시각화 결과를 통해 볼 때 시계열 형태의 적산 값들이 10시 10분에서 크게 감소하는 형태와 10시 45분에 크게 증가하는 형태를 확인할 수 있다. 10시 45분 전후의 데이터를 좀 더 자세히 살펴본다면, 10시 45분에서 측정된 적산 값에 오류가 있어 한 차례 큰 값으로 전달되었다가 10시 50분에 다시 정상 측정 데이터가 전달된 것인지, 10시 45분의 큰 값이 정상이고 10시 50분, 10시 55분, 11시의 적산 값들에 오류가 있어 작은 값으로 전달된 것인지 확정할 수 없다.
따라서 순시 값 추출부(450)에서는 오류가 있는 것으로 예상되는 데이터 전후의 변량을 모두 제거하는 것으로 이와 같은 작은 수준의 이상치에 대응할 수 있다.
즉, 순시 값 추출부(450)는 데이터 전처리부(430)와 데이터 보정부(440)의 처리가 끝난 추출 대상 시간 구간 10시부터 11시까지의 시계열 형태의 적산 값들을 수신하고, 인접한 2개의 적산 값들 마다 변량을 계산할 수 있다. 일례로, 도 8에서 회색 화살표들이 이 변량에 해당할 수 있다.
순시 값 추출부(450)는 계산된 개별 변량에 대해 그 크기가 정상 허용 범위 내에 있는지 확인하고, 허용 범위 내에 있는 변량들은 유지하나 그렇지 않은 변량들은 제거할 수 있다. 일례로, 도 8에서 X가 표시된 회색 화살표들이 제거된 변량에 해당할 수 있다.
마지막으로 순시 값 추출부(450)는 남아있는 변량들을 모두 합산함으로써 해당 추출 대상 시간 구간에서의 순시 값(통계 값)을 추출할 수 있다. 일례로, 도 8의 그래프 우측에 존재하는 검은색 화살표들이 이 합산 결과 즉, 추출 대상 시간 구간에서의 순시 값을 나타낼 수 있다.
이와 같이 본 발명은 누적 적산 값 만을 가지고 실시간 순시 값(통계 값)을 추출해내는 한편, 적산 값에 포함되어 있는 오차 또는 데이터 누락에 대응하기 위한 계산 알고리즘을 제시함으로써 보다 정확한 실시간 순시 값을 추출할 수 있다. 또한, 본 발명은 적산 전력량계나 적산수도계량기, 적산유량계 등 측정 대상 물리량의 측정값을 적산 값 형태로 제공하는 계량기의 사용에 있어 계량기의 교체 없이도 안정적인 실시간 순시 값(통계 값)의 추출이 가능하다는 장점이 있다.
한편, 본 발명에 따른 시계열적으로 측정된 적산 값들을 이용하여 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 추출하는 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.
본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체)에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.
또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체를 모두 포함할 수 있다.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
100 : 계측 대상
200 : 적산 계량기
210 : 측정부
220 : 통신부
300 : 네트워크
400 : 데이터 처리 시스템
410 : 내부 메모리
420 : 타이머
430 : 데이터 전처리부
440 : 데이터 보정부
450 : 순시 값 추출부
500 : 데이터베이스

Claims (14)

  1. 일정 시간 간격에 따라 적산 계량기를 통해 시계열적으로 측정되는 제1 적산 값들 중 실시간 순시 값을 추출하고자 하는 특정 시간 구간에 대응하는 제2 적산 값들을 식별하는 단계;
    상기 식별된 제2 적산 값들의 크기를 통해 결정된 중간 값을 이용하여 상기 식별된 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계;
    상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들에서 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 보정하는 단계; 및
    상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 계산된 변량에 기초하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 추출하는 단계
    를 포함하는 적산 계량기의 순시 값 추출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계는,
    상기 중간 값의 크기 및 상기 중간 값의 측정 시점과 상기 제2 적산 값들의 개별적인 크기 및 상기 제2 적산 값들의 개별적인 측정 시점을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하는 단계; 및
    상기 도출된 시간 대비 변화량과 상기 적산 계량기를 통해 측정되는 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기에 기초하여 상기 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계
    를 포함하는 적산 계량기의 순시 값 추출 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 단계는,
    상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 초과하는 경우, 해당하는 제2 적산 값을 오류가 존재하는 적산 값으로 판단하는 적산 계량기의 순시 값 추출 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적산 값을 보정하는 단계는,
    상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들 중 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점 주위에서 식별된 제3 적산 값들을 식별하는 단계;
    상기 식별된 제3 적산 값들 중 상기 끝단에 대응하는 측정 시점과 가장 가까운 적산 값들을 이용하여 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 재생성하는 단계; 및
    상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 적산 값이 누락된 것으로 식별된 경우, 상기 재생성된 적산 값을 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값으로 결정하는 단계
    를 포함하는 적산 계량기의 순시 값 추출 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값으로 결정하는 단계는,
    상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 적산 값이 이미 존재하는 것으로 식별된 경우, 상기 재생성된 적산 값과 이미 존재하는 적산 값의 크기 차이를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 크기 차이가 미리 설정된 기준을 초과하는 경우, 상기 이미 존재하는 적산 값을 상기 재생성된 적산 값으로 교체하는 단계
    를 더 포함하는 적산 계량기의 순시 값 추출 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 순시 값을 추출하는 단계는,
    상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 변량을 계산하는 단계;
    상기 인접한 두 개의 적산 값들에 대한 측정 시점의 차이와 상기 계산된 변량을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하는 단계;
    상기 도출된 시간 대비 변화량과 상기 적산 계량기를 통해 측정되는 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기에 기초하여 상기 계산된 변량을 필터링 하는 단계; 및
    상기 필터링하고 남은 변량들을 합산하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 결정하는 단계
    를 포함하는 적산 계량기의 순시 값 추출 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 계산된 변량을 필터링 하는 단계는,
    상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 초과하는 경우, 해당하는 변량을 제거하고,
    상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기 이하인 경우, 해당하는 변량을 유지하는 적산 계량기의 순시 값 추출 방법.
  8. 일정 시간 간격에 따라 적산 계량기를 통해 시계열적으로 측정되는 제1 적산 값들 중 실시간 순시 값을 추출하고자 하는 특정 시간 구간에 대응하는 제2 적산 값들을 식별하고, 상기 식별된 제2 적산 값들의 크기를 통해 결정된 중간 값을 이용하여 상기 식별된 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 데이터 전처리부;
    상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들에서 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 보정하는 데이터 보정부; 및
    상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 계산된 변량에 기초하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 추출하는 순시 값 추출부
    를 포함하는 적산 계량기의 순시 값 추출 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 데이터 전처리부는,
    상기 중간 값의 크기 및 상기 중간 값의 측정 시점과 상기 제2 적산 값들의 개별적인 크기 및 상기 제2 적산 값들의 개별적인 측정 시점을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하고, 상기 도출된 시간 대비 변화량과 상기 적산 계량기를 통해 측정되는 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기에 기초하여 상기 제2 적산 값들 중 오류가 존재하는 적산 값을 제거하는 적산 계량기의 순시 값 추출 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 데이터 전처리부는,
    상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 초과하는 경우, 해당하는 제2 적산 값을 오류가 존재하는 적산 값으로 판단하는 적산 계량기의 순시 값 추출 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 데이터 보정부,
    상기 오류가 존재하는 적산 값이 제거된 제2 적산 값들 중 상기 특정 시간 구간의 양 끝단에 대응하는 측정 시점 주위에서 식별된 제3 적산 값들을 식별하고, 상기 식별된 제3 적산 값들 중 상기 끝단에 대응하는 측정 시점과 가장 가까운 적산 값들을 이용하여 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 대한 적산 값을 재생성하며, 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 적산 값이 누락된 것으로 식별된 경우, 상기 재생성된 적산 값을 상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값으로 결정하는 적산 계량기의 순시 값 추출 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 데이터 보정부는,
    상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점에 적산 값이 이미 존재하는 것으로 식별된 경우, 상기 재생성된 적산 값과 이미 존재하는 적산 값의 크기 차이를 계산하고, 상기 계산된 크기 차이가 미리 설정된 기준을 초과하는 경우, 상기 이미 존재하는 적산 값을 상기 재생성된 적산 값으로 교체하는 적산 계량기의 순시 값 추출 장치.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 순시 값 추출부는,
    상기 양 끝단에 대응하는 측정 시점의 적산 값이 보정된 제2 적산 값들 중 인접한 두 개의 적산 값들 마다 변량을 계산하고, 상기 인접한 두 개의 적산 값들에 대한 측정 시점의 차이와 상기 계산된 변량을 이용하여 시간 대비 변화량을 도출하며, 상기 도출된 시간 대비 변화량과 상기 적산 계량기를 통해 측정되는 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기에 기초하여 상기 계산된 변량을 필터링 하고, 상기 필터링하고 남은 변량들을 합산하여 상기 특정 시간 구간에 대한 순시 값을 결정하는 적산 계량기의 순시 값 추출 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 순시 값 추출부는,
    상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기를 초과하는 경우, 해당하는 변량을 제거하고, 상기 도출된 시간 대비 변화량이 상기 측정 대상에 대한 물리량의 최대 변화 가능 기울기 이하인 경우, 해당하는 변량을 유지하는 적산 계량기의 순시 값 추출 장치.
KR1020190094445A 2019-04-15 2019-08-02 적산 계량기의 순시 값 추출 장치 및 방법 KR102234485B1 (ko)

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