부하 변경 공격은 배전 시스템의 전압 프로파일에 심각한 영향을 미치며, 이는 실제 부하 모델인 ZIP 모델을 고려할 때 더욱 두드러진다.
사이버 위협(예: MadIoT)으로 인한 N-k 예비 상황을 신속하고 정확하게 평가하기 위해 조건부 가우시안 랜덤 필드 기반 데이터 주도 방법을 제안합니다. 이 방법은 물리 기반 솔버의 시작점을 개선하여 예비 분석 속도를 높입니다. 또한 그래프 구조를 활용하여 물리적 해석 가능성과 일반화 능력을 향상시킵니다.
본 연구는 스마트 기술 적용을 통해 전력 시스템의 사이버 위험을 평가하고, 이를 기반으로 한 새로운 상호 보험 모델을 제안한다.