이종 시스템 상호운용성을 위한 토폴로지 지문 기반 전력설비 식별 기법 = Topology-based facility integration that integrates heterogeneous system block operations

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As distribution grids evolve under carbon-neutral policies, massive integration of distributed energy resources, and rapid digitalization of field devices, utilities increasingly operate multiple heterogeneous information systems. Advanced Distribution Management Systems (ADMS) focus on operational functions such as switching, outage analysis, and restoration, while GIS-based asset systems (e.g., SDIS) manage spatial attributes such as coordinates and facility geometry. Although the IEC TC57 Common Information Model (CIM) provides a foundation for semantic interoperability, practical system integration remains difficult because the same physical asset is often represented with different local identifiers (Local IDs) across systems. Attribute-based matching and reference/master-data approaches are further degraded by missing or erroneous identifiers and by human errors accumulated during manual mapping and maintenance.
This dissertation proposes a topology-based Local ID mapping method using a Topology Fingerprint (TF) that characterizes an asset by the structure of its electrical connectivity rather than by unreliable attribute values. Each system converts its network representation into a CIM-aligned topology model and derives a TF for each node from a rooted tree traversal. The TF is defined as a deterministic sequence that records, in depth-first search (DFS) order, the number of children encountered at each visited node. To guarantee reproducibility across heterogeneous implementations, a three-stage tree ordering scheme is introduced to fix child visitation order prior to TF generation: (i) depth priority, (ii) subtree size priority, and (iii) equipment-type priority based on the rarity and operational significance of devices (CB, recloser, switch, DG, junction). Local ID–TF tables are generated per system, and cross-system matching is performed by comparing TFs to identify corresponding assets.
Case studies evaluate TF uniqueness and the effect of traversal depth on identifiability. The results show that deeper searches improve discrimination, and that identification may be delayed in near-linear (serial) topology segments where repetitive structural patterns produce similar fingerprints at shallow depths; beyond a certain depth, distinctive branching or terminal features emerge and enable separation. A field-oriented study using data from Jeju demonstrates practical mapping and visualization linkage between an ADMS single-line diagram and an SDIS geographic map via TF-based identification.
Finally, the dissertation discusses operational deployment strategies. A Global ID management architecture is presented in which ADMS and SDIS exchange topology payloads, the manager assigns Global IDs after TF-based identification, and Local ID–Global ID mapping tables are distributed to participating systems. This enables immediate data exchange using Global IDs without repeatedly building pairwise mapping tables and supports automated propagation of newly created assets from SDIS to interconnected systems (e.g., ADMS and MDMS/AMI). The proposed approach improves interoperability robustness, reduces manual mapping overhead, and provides a scalable basis for multi-system distribution-grid operations.

국문 초록 (Abstract)

탄소중립 정책 추진과 분산형 전원 확대, 전력설비의 디지털 전환으로 배전계통 운영 환경은 빠르게 복잡해지고 있다. 재생에너지, 에너지저장장치, 전기차 충전 인프라 등 다양한 설비가 계통에 연계되면서 계통 운영자는 정전 관리와 복구 스위칭뿐 아니라 전압 품질 유지, 과부하 예방, 분산전원 변동 대응 등 복합적인 운영 목표를 동시에 고려해야 한다. 이러한 변화는 배전계통운영시스템(ADMS), GIS 기반 설비관리시스템(SDIS), 계측·계량 시스템(MDMS/AMI) 등 목적이 상이한 다수 시스템의 도입으로 이어지며, 효율적인 계통 운영을 위해 시스템 간 데이터 교환 및 기능 연계가 필수 요건이 되고 있다. 그러나 각 시스템은 목적에 맞게 독립적으로 개발되어 데이터 구조와 모델링 방식이 상이하고, 동일 설비라도 시스템별로 서로 다른 로컬 식별자(Local ID)가 부여되는 경우가 빈번하다. 특히 전산화번호 등 속성 기반 식별 정보에는 누락·오류가 존재할 수 있어, 속성 기반 또는 수작업 기반의 맵핑 방식은 운영 환경에서 유지보수 부담과 품질 저하 문제를 야기한다.
본 논문은 이종 시스템 간 상호운용성 확보를 위해 국제표준인 IEC TC57 공통정보모델(CIM)을 기반으로 토폴로지 정보를 정규화하고, 설비의 연결 구조를 공통 키로 활용하는 토폴로지 지문(Topology Fingerprint, TF) 기반 Local ID 맵핑 방법을 제안한다. 제안 방법은 ADMS와 SDIS가 생성한 토폴로지 정보를 CIM 기반 표현으로 변환한 뒤, 각 노드에 대해 트리 탐색을 수행하고, 깊이우선탐색(DFS) 과정에서 방문한 노드의 자식 노드 수를 방문 순서대로 기록하여 TF를 생성한다. 또한 동일한 토폴로지 구조라도 시스템 구현 및 데이터 저장 순서 차이로 인해 자식 노드 나열 순서가 달라질 수 있으며, 이 경우 DFS 방문 순서가 달라져 TF가 서로 다르게 생성되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 TF 생성 이전 단계에서 트리 정렬 규칙을 정의하여 분기점에서의 자식 서브트리 순서를 결정적으로 고정한다. 트리 정렬은 (1) 깊이 우선, (2) 서브트리 전체 노드 수 우선, (3) 설비 종류 우선순위(CB, Recloser, Switch, DG, Junction) 순으로 단계적으로 적용하며, 설비 우선순위는 계통에서 상대적으로 희소성이 높고 운영상 중요도가 큰 설비를 우선 배치한다는 관점에서 설정하였다. 이를 통해 동일 구조에 대해 동일 TF가 생성되도록 결정성과 재현성을 확보하고, 시스템 간 TF 비교를 기반으로 Local ID–Local ID 맵핑테이블을 자동으로 생성한다.
사례연구에서는 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 (1) TF의 고유성, (2) 탐색 깊이(Depth)에 따른 식별 성능 변화를 분석하였다. 분석 결과, 탐색 깊이가 증가할수록 주변 구조 정보가 충분히 반영되어 식별 성능이 향상되는 경향을 확인하였다. 특히 토폴로지 구조가 선형(일렬)으로 구성된 구간에서는 낮은 탐색 깊이에서 구조 패턴이 유사하게 나타나 식별이 지연될 수 있으며, 일정 깊이 이후 분기 또는 말단 구조 차이가 지문에 반영되면서 구분이 가능해지는 특성이 나타났다. 이는 TF 기반 방법의 성능이 계통 구조 특성과 탐색 파라미터에 의해 영향을 받음을 의미하며, 운영 적용 시 구조 특성을 고려한 탐색 깊이 설정이 필요함을 시사한다. 또한 제주 지역 실계통 데이터를 대상으로 ADMS–SDIS 객체 맵핑을 수행하고, 맵핑 결과를 활용하여 ADMS 계통도와 SDIS 지형도 간 연동(동일 노드 탐색 및 화면 이동)이 가능함을 확인하였다.
더 나아가 본 논문은 TF 기반 맵핑을 운영 체계로 확장하기 위한 적용 방안을 제시한다. Global ID 관리시스템이 ADMS 및 SDIS로부터 CIM 기반 토폴로지 Payload를 수신하고, TF 기반 객체 식별 후 Global ID를 부여한 뒤 시스템별 Local ID–Global ID 맵핑테이블을 배포하는 구조를 제안하였다. 이 구조에서는 ADMS와 SDIS가 연계가 필요할 때 Global ID를 중심키로 데이터를 교환할 수 있어, 연계 시점마다 별도의 쌍대 맵핑테이블을 구축하는 절차를 감소시킬 수 있다. 또한 SDIS에서 신규 설비가 생성되는 경우 토폴로지 정보를 기반으로 객체를 식별하여 Global ID를 부여하고, ADMS·MDMS 등 연계 시스템으로 자동 배포함으로써 신규 설비 반영의 자동화 가능성을 제시하였다. 운영 적용을 위해서는 토폴로지 스냅샷 시점, TF 생성 파라미터 및 정렬 규칙 버전, Global ID 부여·배포 상태, 갱신 이력 등 최소 관리 항목이 함께 관리되어야 함을 정리하였다.
결론적으로, 본 논문은 속성 기반 식별의 한계를 보완하는 구조 기반 식별 방법으로서 TF 기반 Local ID 맵핑 기법을 제시하고, 트리 정렬 규칙을 통해 지문 생성의 결정성과 재현성을 확보하였으며, 사례연구 및 실계통 적용을 통해 운영 적용 가능성을 검증하였다. 제안 방법은 시스템 수 증가로 인한 연계 복잡도를 완화하고, 객체 식별 및 맵핑 유지보수 부담을 줄이며, 향후 배전 운영 플랫폼 환경에서 상호운용성 기반 데이터 교환 체계 구축에 기여할 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 국문요약 = ⅵ
• 1. 서론 = 1
• 1.1 연구배경 = 1
• 1.2 선행연구 = 3
• 1.3 연구 범위 및 논문 구성 = 4
• 2. 시스템 연계 필요성 = 6
• 2.1 전력계통 운영시스템 변화 = 6
• 2.2 전력계통의 운영시스템 상호운용성 = 9
• 2.2.1 모델통합의 필요성 = 11
• 2.2.2 ID 식별 및 맵핑의 필요성 = 14
• 2.3 기존 시스템 간 연계 방법 = 16
• 2.3.1 기준정보 정의 및 Mapping 테이블 생성 = 18
• 2.4 기존 시스템 간 연계 한계점 = 20
• 2.4.1 휴먼에러: 분기점 오류 = 22
• 2.4.2 휴먼에러: 전주순서 오류 = 24
• 2.4.3 휴먼에러: 전산화번호 오류 = 25
• 3. 토폴로지 기반 Local ID Mapping 방법 = 28
• 3.1 토폴로지 기반 객체식별 개요 및 Mapping 절차 = 28
• 3.1.1 토폴로지 지문 기반 Mapping 절차 개요 = 28
• 3.1.2 토폴로지 지문 생성 절차 = 30
• 3.1.3 제안 절차의 구성 = 33
• 3.2 정보모델 = 34
• 3.2.1 CIM에서의 토폴로지 구성 = 36
• 3.2.2 Pad 정보모델 변환 = 37
• 3.2.3 Line 정보모델 변환 = 38
• 3.3 토폴로지 지문 생성 = 40
• 3.3.1 노드별 트리 생성 = 41
• 3.3.2 토폴로지 지문 생성 규칙 = 42
• 3.3.3 토리 정렬 규칙 및 필요성 = 43
• 3.3.4 Local ID – TF 테이블 생성 = 47
• 4. 사례연구 = 49
• 4.1 토폴로지 지문 고유성 및 지문 길이 유효성 검증 = 49
• 4.1.1 사례연구 환경 = 49
• 4.1.2 고유성 검증 결과 = 51
• 4.1.3 지문 길이 유효성 검증의 필요성 = 52
• 4.1.4 지문 길이별 결과 및 해석 = 53
• 4.2 제주본부 ADMS - SDIS 객체 Mapping = 56
• 4.2.1 사례연구 환경 = 57
• 4.2.2 사례연구 결과 = 59
• 5. 토폴로지 기반 Mapping 기법 적용 방안 = 62
• 5.1 ADMS–SDIS 객체 Mapping 적용방안 = 62
• 5.1.1 토폴로지 기반 Mapping 적용 구조 = 62
• 5.1.2 상호 식별 및 Mapping 테이블 생성·검증 절차 = 64
• 5.1.3 토폴로지 기반 좌표 연계에 의한 계통도 지형화 = 67
• 5.1.4 실계통 적용 시나리오: 정전구간 지형도 표시 = 69
• 5.1.5 신규설비 배포 체계 = 70
• 6. 결론 = 74
• 참고문헌 = 78
• ABSTRACT = 81