KR102083881B1 - 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

Abstract

검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드(smart water grid) 관리 시스템은, 수용가에 설치된 하나 이상의 스마트 미터기로부터 수용가의 에너지 사용량에 대한 미터 데이터(meter data)를 수신하도록 구성되며, 상기 미터 데이터가 저장되는 로컬 데이터베이스(local database)를 포함하는 헤드엔드 시스템(Head End System); 및 상기 헤드엔드 시스템에 상기 미터 데이터를 수집할 상기 스마트 미터기의 정보를 전송하며, 상기 헤드엔드 시스템으로부터 상기 미터 데이터를 수신하고, 수용가에 상응하는 고객 정보 및 상기 미터 데이터가 저장되는 마스터 데이터베이스(master database)를 포함하는 미터 데이터 관리 시스템을 포함한다. 상기 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템은, 전기, 수도, 온수, 가스, 열량 등 에너지 사용량을 정확하게 검침할 수 있으며, 시설 관제 및 사용량 측정을 통한 이용도 만족도 증대, 안전 관리 및 운영 효율화 등을 달성할 수 있어, 인공지능을 이용한 사회 안전망 서비스로도 활용될 수 있다.

Description

검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램 { SYSTEM AND METHOD FOR MANAGEMENT OF SMART WATER GRID BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND USING METER DATA AND COMPUTER PROGRAM FOR THE SAME }

실시예들은 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드(smart water grid) 관리 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 실시예들은 전기, 수도, 온수, 가스, 열량 등 에너지 사용량을 정확하게 검침할 수 있고 인공지능을 이용한 사회 안전망 서비스로 활용될 수 있는 스마트 미터링(smart metering) 관련 기술에 대한 것이다.

가정이나 기업 등 사용처에서의 전기, 수도, 온수, 가스, 열량 등 에너지 사용량을 확인하기 위하여, 기존에는 검침원이 각 사용처를 돌아다니면서 계량기를 확인하였다.

최근에는, 정보 통신 기술이 발전하면서 사용처에서의 에너지 사용량을 원격지(예컨대, 방재 센터)에서 전용선을 이용하여 컴퓨터로 자동 검침하고 상태를 관리하는 종합적인 관리 시스템인 원격 검침 시스템이 등장하였다. 예를 들어, 한국공개특허공보 제10-2018-0072325호는 블록 체인을 이용한 원격 검침 시스템을 개시한다.

그러나, 종래의 원격 검침 시스템은 오류, 조작 또는 누락의 가능성이 상존하는 문제가 있다. 수도 사용량에 대한 수검침 시스템을 예로 들면, 현행 수검침 시스템은 지자체별로 유수율의 편차가 매우 커 검침 데이터에 대한 정확한 관리가 이루어지지 않고 있음을 알 수 있다.

특히, 물부족 현상 및 수도 생산원가의 상승으로 인해 향후 수도요금 체계가 현실화될 가능성이 있는 현재의 실정에서, 정확한 검침은 물론이고 시설 관제 및 사용량 측정을 통한 이용도 만족도 증대, 안전 관리 및 운영 효율화의 필요성이 증가하고 있으나, 현재까지 이러한 필요에 부합하는 원격 검침 시스템은 존재하지 아니하였다.

한국공개특허공보 제10-2018-0072325호

본 발명의 일 측면에 따르면, 전기, 수도, 온수, 가스, 열량 등 에너지 사용량에 대한 정확한 검침이 가능하고, 시설 관제 및 사용량 측정을 통한 이용도 만족도 증대, 안전 관리 및 운영 효율화 등을 달성할 수 있어, 스마트 미터링(smart metering)에 기반하여 인공지능을 이용한 사회 안전망 서비스로도 활용될 수 있는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드(smart water grid) 관리 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.

일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드(smart water grid) 관리 시스템은, 수용가에 설치된 하나 이상의 스마트 미터기로부터 수용가의 에너지 사용량에 대한 미터 데이터(meter data)를 수신하도록 구성되며, 상기 미터 데이터가 저장되는 로컬 데이터베이스(local database)를 포함하는 헤드엔드 시스템(Head End System); 및 상기 헤드엔드 시스템에 상기 미터 데이터를 수집할 상기 스마트 미터기의 정보를 전송하며, 상기 헤드엔드 시스템으로부터 상기 미터 데이터를 수신하고, 수용가에 상응하는 고객 정보 및 상기 미터 데이터가 저장되는 마스터 데이터베이스(master database)를 포함하는 미터 데이터 관리 시스템을 포함한다.

상기 미터 데이터 관리 시스템은, 상기 고객 정보 및 상기 미터 데이터에 기초하여 상기 스마트 미터기의 설치, 관리, 검침 또는 제어 중 하나 이상에 연관된 작업 정보를 생성하도록 구성된 작업 지원부를 더 포함한다.

일 실시예에서, 상기 헤드엔드 시스템은, 사용자 입력에 의해 정의되는 하나 이상의 운영 시나리오에 상응하여 추출된 상기 미터 데이터의 일부를 저장하도록 구성된 하나 이상의 기능특화 데이터베이스; 및 상기 운영 시나리오에 기초하여 상기 기능특화 데이터베이스에 저장된 상기 미터 데이터와 관련하여 상기 스마트 미터기와 통신하도록 구성된 메시지 큐(message que) 처리부를 포함한다.

일 실시예에서, 상기 하나 이상의 운영 시나리오 중 적어도 일부는 외부 서버로부터 수신된 정보를 이용하여 정의되며, 상기 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템은 하나 이상의 상기 외부 서버로부터 정보를 수집하여 상기 헤드엔드 시스템에 제공하기 위한 외부 연동 수집기를 더 포함한다.

일 실시예에서, 상기 작업 지원부는, 외부 연동 서버로부터 수용가 정보 및 수용가의 정산 정보 중 하나 이상을 수신하도록 더 구성된다.

일 실시예에서, 상기 작업 지원부는, 상기 작업 정보를 이용하여 작업 할당 정보를 생성하고, 상기 작업 할당 정보를 작업자의 사용자 장치에 전송하도록 더 구성된다.

일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템은, 상기 미터 데이터 관리 시스템에 저장된 정보의 패턴을 분석하고, 분석된 패턴에 기초하여, 상기 스마트 미터기의 장비 관리, 상기 미터 데이터에 대한 이상 탐지, 및 수용가의 에너지 수요 예측 중 하나 이상에 연관된 분석 정보를 생성하도록 구성된 인공지능 서비스 시스템을 더 포함한다.

일 실시예에서, 상기 인공지능 서비스 시스템은, 상기 미터 데이터 관리 시스템에 저장된 정보의 패턴을 검색하기 위한 사용자 입력을 수신하도록 구성된 검색부를 포함한다.

일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법은, 헤드엔드 시스템이 미터 데이터를 수집할 스마트 미터기의 정보를 미터 데이터 관리 시스템으로부터 수신하는 단계; 상기 헤드엔드 시스템이, 상기 스마트 미터기의 정보에 기초하여, 수용가에 설치된 하나 이상의 상기 스마트 미터기로부터 수용가의 에너지 사용량에 대한 미터 데이터를 수신하는 단계; 상기 헤드엔드 시스템이 상기 미터 데이터를 상기 헤드엔드 시스템의 로컬 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 헤드엔드 시스템이 상기 미터 데이터를 상기 미터 데이터 관리 시스템에 전송하는 단계; 상기 미터 데이터 관리 시스템이, 수용가에 상응하는 고객 정보 및 상기 미터 데이터를 상기 미터 데이터 관리 시스템의 마스터 데이터베이스에 저장하는 단계; 및 상기 미터 데이터 관리 시스템이, 상기 고객 정보 및 상기 미터 데이터에 기초하여, 상기 스마트 미터기의 설치, 관리, 검침 또는 제어 중 하나 이상에 연관된 작업 정보를 생성하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법은, 상기 헤드엔드 시스템이, 상기 사용자 입력에 의해 정의되는 하나 이상의 운영 시나리오에 상응하여 상기 미터 데이터의 일부를 추출하는 단계; 상기 헤드엔드 시스템이, 추출된 상기 미터 데이터의 일부를 상기 헤드엔드 시스템의 하나 이상의 기능특화 데이터베이스에 저장하는 단계; 및 상기 헤드엔드 시스템이, 상기 운영 시나리오에 기초하여 상기 기능특화 데이터베이스에 저장된 상기 미터 데이터와 관련하여 상기 스마트 미터기에 메시지를 전송하는 단계를 더 포함한다.

일 실시예에서, 상기 하나 이상의 운영 시나리오 중 적어도 일부는 외부 서버로부터 수신된 정보를 이용하여 정의된다.

이때, 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법은, 상기 스마트 미터기에 메시지를 전송하는 단계 전에, 외부 연동 수집기가 하나 이상의 상기 외부 서버로부터 정보를 수집하여 상기 헤드엔드 시스템에 전송하는 단계를 더 포함한다.

일 실시예에서, 상기 작업 정보를 생성하는 단계는, 외부 연동 서버로부터 수용가 정보 및 수용가의 정산 정보 중 하나 이상을 수신하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법은, 상기 헤드엔드 시스템이, 상기 작업 정보를 이용하여 작업 할당 정보를 생성하는 단계; 및 상기 헤드엔드 시스템이, 상기 작업 할당 정보를 작업자의 사용자 장치에 전송하는 단계를 더 포함한다.

일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법은, 인공지능 서비스 시스템에 의하여, 상기 미터 데이터 관리 시스템에 저장된 정보의 패턴을 분석하는 단계; 및 상기 인공지능 서비스 시스템이, 상기 분석하는 단계에서 분석된 패턴에 기초하여, 상기 스마트 미터기의 장비 관리, 상기 미터 데이터에 대한 이상 탐지, 및 수용가의 에너지 수요 예측 중 하나 이상에 연관된 분석 정보를 생성하는 단계를 더 포함한다.

일 실시예에서, 상기 패턴을 분석하는 단계는, 상기 미터 데이터 관리 시스템에 저장된 정보의 패턴을 검색하기 위한 사용자 입력을 수신하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 하드웨어와 결합되어 전술한 실시예들에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법을 실행하기 위한 것으로서 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장된 것일 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드(smart water grid) 관리 시스템 및 방법에 의하면, 전기, 수도, 온수, 가스, 열량 등 에너지 사용량에 대한 정확한 검침을 수행할 수 있다. 예를 들어, 수도 검침에 적용할 경우 정확한 검침으로 유수율 개선 및 세수 증대 효과를 기대할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 측면에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템 및 방법에 의하면, 누수와 같은 장비 이상을 감지하고 장비의 노후화를 예측할 수 있어 시스템의 안정성을 증대시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 일 측면에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템 및 방법이 지자체의 서비스에 적용될 경우, 효과적인 실시간 데이터의 적용에 의해 대민 서비스의 수준을 향상시킬 수 있고, 행정 서비스의 효율을 높이고 서비스 사각지대를 제거하여 스마트 행정을 달성할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드(smart water grid) 관리 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2은 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템의 하드웨어 아키텍처(architecture)를 나타내는 개념도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템의 데이터 흐름을 나타내는 개념도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법의 헤드엔드 시스템(Head End System)에 의한 동작의 각 단계를 나타내는 순서도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법의 미터 데이터 관리 시스템(Meter Data Management System)에 의한 동작의 각 단계를 나타내는 순서도이다.

이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 상세히 살펴본다.

도 1은 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드(smart water grid) 관리 시스템의 개략적인 블록도이다.

본 명세서에서 스마트워트 그리드란, 물 사용에 대한 로그 데이터라고 할 수 있는 검침 데이터를 수집하여 물 사용에 대한 패턴을 분석하고, 이를 통해 수도 사용에 대한 검침, 관리, 요금 수납 등의 기능을 종합적으로 수행할 수 있는 그리드 기술을 지칭한다.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템은 헤드 엔드 시스템(Head End System; HES)(10) 및 미터 데이터 관리 시스템(Meter Data Management System; MDMS)(20)을 포함한다. HES(10)는 하나 이상의 수용가와 근거리 유선 및/또는 무선 통신 네트워크를 기반으로 통신하는 로컬 영역의 시스템으로서 수용가의 하나 이상의 스마트 미터기(100)로부터 수용가의 에너지 사용량에 대한 미터 데이터를 수신하도록 구성된다.

본 명세서에서 수용가란, 전기, 수도, 온수, 가스, 열량 등 임의의 형태의 에너지의 사용처를 지칭하는 것으로서, 가정 또는 기업을 지칭하는 것일 수 있고 특정 형태로 한정되지 않는다. 스마트 미터기(100)는 수용가에 설치되어 전술한 다양한 형태의 에너지 사용량을 측정하고 이를 로컬 시스템인 HES(10)에 전송하는 기능을 한다. 예를 들어, 스마트 미터기(100)는 사물 인터넷(Internet of Thing; IoT) 기반의 통신 기능이 구비된 계량 장치 등일 수 있다. 본 명세서에서는, 수도 사용량에 대한 검침 데이터 관리를 수행하는 실시예를 기반으로 본 발명에 대하여 설명하나, 본 발명이 적용될 수 있는 검침 데이터는 이에 한정되는 것은 아니다.

일 실시예에서, HES(10)는 하나 또는 복수의 스마트 미터기(100)의 통신을 중개하는 게이트웨이(110)를 통하여 스마트 미터기(100)와 통신할 수도 있다. 이때, 게이트웨이(110)와 HES(10) 사이의 통신 방법은 유선 및/또는 무선 네트워크를 통하여 객체와 객체가 네트워킹 할 수 있는 모든 통신 방법을 포함할 수 있으며, 유선 통신, 무선 통신, 3G, 4G, 혹은 그 이외의 방법으로 제한되지 않는다.

예를 들어, 게이트웨이(110) 및 HES(10) 사이의 유선 및/또는 무선 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 통신 방법에 의한 통신 네트워크를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

실시예들에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템의 HES(10), MDMS(20) 등과 이에 포함된 각 부(unit)는, 전적으로 하드웨어이거나, 또는 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대, HES(10), MDMS(20) 등과 이에 포함된 각 부는 특정 형식 및 내용의 데이터를 처리하거나 또는/또한 전자통신 방식으로 주고받기 위한 하드웨어 및 이에 관련된 소프트웨어를 통칭할 수 있다. 본 명세서에서 "부", "모듈", "장치", "단말기", "서버" 또는 "시스템" 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.

또한, 본 명세서를 통해 설명되고 HES(10), MDMS(20) 등을 구성하는 각각의 요소는 반드시 서로 물리적으로 구분되는 별개의 장치를 지칭하는 것으로 의도되지 않는다. 예컨대, 도 1의 인터페이스부(11), 로컬 DB(12) 등은 HES(10)를 구성하는 하드웨어를 해당 하드웨어에 의해 수행되는 동작에 따라 기능적으로 구분한 것일 뿐, 반드시 각각의 부가 서로 독립적으로 구비되어야 하는 것이 아니다. 물론, 실시예에 따라서는 특정 시스템을 구성하는 여러 단위 구성요소 하나 이상이 서로 물리적으로 구분되는 별개의 장치로 구현되는 것도 가능하다.

일 실시예에서, HES(10)는 하나 이상의 스마트 미터기(100)로부터 미터 데이터를 수신하기 위한 인터페이스부(11) 및 상기 인터페이스부(11)를 통해 수신된 미터 데이터가 저장되기 위한 로컬 DB(12)를 포함한다. 로컬 DB(12)에 저장된 미터 데이터는, 실시간 또는 주기적으로 MDMS(20)의 마스터 DB(26)에 저장된 데이터와 동기화됨으로써, MDMS(20)에서 하나 이상의 HES(10)를 통해 방대한 영역의 수용가에 설치된 스마트 미터기(100)를 통한 검침 데이터를 관리하는 것이 가능하도록 한다.

일 실시예에서, HES(10)는 하나 이상의 기능특화 DB(141-144) 및 메시지 큐(message que) 처리부(13)를 더 포함한다. 기능특화 DB(141-144)는 사용자에 의해 HES(10)에 입력된 특정한 운영 시나리오의 실현을 위해 미터 데이터 중 운영 시나리오에 필요한 특정 정보를 추출하여 저장하는 것이다. 기능특화 DB(141-144)는 데이터를 해당 데이터에 상응하는 수용가의 특성 및/또는 개별 고객의 특성을 기반으로 분류한 것으로서, 예컨대, 지역별 DB(141), 독거노인 DB(142), 빈집 DB(143), 기타 DB(144) 등일 수 있다.

메시지 큐 처리부(13)는 운영 시나리오에 따라 기능특화 DB(141-144)에 저장된 미터 데이터를 분석한 결과 특정한 스마트 미터기(100)에 정보를 전송할 필요가 있을 경우, 복수의 스마트 미터기(100)들에 전송되는 정보를 메시지 방식으로 처리함으로써 스마트 미터기(100)들의 제어가 끊김 없이 이루어질 수 있도록 하는 역할을 한다. 이때, 스마트 미터기(100)에 전송되는 정보란 스마트 미터기(100) 자체의 구동 또는 스마트 미터기(100)에 연결된 에너지 소비 장치의 구동을 개시, 중단 또는 조절하기 위한 임의의 정보일 수 있고, 이에 대해서는 상세히 후술한다.

일 실시예에서, 운영 시나리오는 적어도 부분적으로 외부 서버(41-44)에서 수신되는 정보를 기반으로 정의될 수 있으며, 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템은 외부 서버(41-44)로부터 운영 시나리오의 실현에 필요한 정보를 수집하여 HES(10)에 제공하기 위한 외부 연동 수집기(40)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 외부 연동 수집기(40)가 정보를 수집하는 외부 서버란, 전기, 수도, 온수, 가스, 열량 등의 사용량 고지와 결제 등을 수행하기 위한 종래 시스템인 레거시(legacy) 시스템(41), 수용가의 사용자에게 메시지를 전송하기 위한 SMS(Short Message Service) 서버(42), 공공기관에서 공중에게 제공하는 데이터를 게시하는 개방데이터 서버(43), 및 기상청 서버(44)와 같이 특정 목적성을 가지는 공공기관의 데이터 제공 서버 등일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

MDMS(20)는 로컬 시스템인 하나 이상의 HES(10)와 통신하는 클라우드 영역의 시스템으로서, 각 수용가의 고객 정보 및 미터 데이터를 관리하기 위한 마스터 데이터베이스(database; DB)(26)를 포함한다. MDMS(20)는 관리자 또는 다른 장치로부터의 요청에 대한 응답으로 마스터 DB(26)에 저장된 고객 정보 및/또는 미터 데이터를 제공하여, MDMS(20)를 기반으로 한 미터 데이터의 수집, 검증, 수정 및 조회 등 관리와, 데이터 모니터링, 통계, 보고 등 분석 정보의 생성을 수행할 수 있도록 한다.

일 예로, MDMS(20)는 관리자 또는 다른 장치로부터 미리 설정된 API(Application Programming Interface)를 통해 API 게이트웨이(22)에 수신된 요청에 대한 응답으로 마스터 DB(26)에 저장된 데이터 또는 이에 관련된 부가 정보를 제공할 수 있다. 또한, MDMS(20)는 마스터 DB(26)의 정보를 한시적으로 저장하였다가 빠른 속도로 제공하기 위하여 마스터 DB(26)와 API 게이트웨이(22) 사이에 연결된 인-메모리 데이터 그리드(In-Memory Data Grid; IMDG)(27)를 더 포함할 수도 있다.

MDMS(20)를 통한 미터 데이터의 관리와 분석 보고의 생성은 MDMS(20)의 인터페이스부(21)가 제공하는 관리 인터페이스를 통하여 이루어질 수 있다. 이때, 인터페이스부(21)는 미터 데이터 관리를 위한 업무 포탈(portal), 대시보드(dashboard) 또는 모바일 인력관리(Work Force Management; WFM)와 같은 애플리케이션을 통하여 전술한 기능을 제공할 수 있으나, MDMS(20)가 이의 기능 구현을 위하여 사용자와 상호작용하는 인터페이스는 특정 형태로 한정되는 것은 아니다.

일 실시예에서, MDMS(20)는 마스터 DB(26)의 내용을 기반으로 수용가의 미터 데이터에 대한 관리 기능을 실현하기 위한 미터 데이터 관리부(23)를 포함한다.

또한 일 실시예에서, MDMS(20)는 인터페이스부(21)가 제공하는 사용자 인터페이스의 사용을 위하여 관리자의 권한 인증을 수행하기 위한 인증 관리부(24)를 포함한다.

또한 일 실시예에서, MDMS(20)는 마스터 DB(26)의 고객 정보 및/또는 미터 데이터를 기초로 스마트 미터기(100)의 설치, 관리, 검침 및/또는 제어에 연관된 작업 정보를 생성하는 작업 지원부(25)를 포함한다. 작업 지원부(25)는, 위와 같이 생성된 작업 정보를 기반으로 작업자의 사용자 장치(미도시)에 작업 할당 정보를 전송할 수 있다. 또한 작업 지원부(25)는 작업 내용의 결정을 위해 외부 서버로부터 수신된 수용가 정보 및/또는 수용가의 정산 정보를 이용할 수도 있으며, 이러한 정보는 외부 연동 수집기(40)에 의해 획득된 것일 수 있다.

일 실시예에서, 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템은 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 서비스 시스템(30)을 더 포함한다. AI 서비스 시스템(30)은 MDMS(20)에 저장된 정보의 패턴을 분석하여, 스마트 미터기(100)의 장비 관리, 미터 데이터에 대한 이상 탐지, 및/또는 수용가의 에너지 수요 예측 등을 수행하고 이를 분석 정보로 생성하는 분석부(33)를 포함한다. 또한, AI 서비스 시스템(30)은 MDMS(20)에 저장된 정보의 패턴을 사용자가 검색할 수 있도록 하기 위한 검색부(34)를 더 포함할 수 있다.

AI 서비스 시스템(30)에 의한 전술한 동작은 AI 서비스 시스템(30)의 인터페이스부(31)가 제공하는 서비스 인터페이스에 관리자가 접속하여 사용할 수 있다. 또한, API 서비스 시스템(30)은 관리자 또는 다른 장치로부터의 API를 통한 요청에 응답함으로써 분석 정보의 생성 및 패턴의 검색 등이 이루어질 수 있도록 하는 API 게이트웨이(32)를 더 포함할 수도 있다.

도 2은 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템의 하드웨어 아키텍처(architecture)를 나타내는 개념도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 실시예들에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템의 HES(10) 및 외부 연동 수집기(40)는 공공 영역에서 외부의 연동 시스템, 스마트 미터기, 스마트 미터기를 관제하는 게이트웨이 및/또는 사용자 장치 등과 통신하는 웹 서버(web server)(202, 212) 또는 전용망 기반의 서버(203, 211)를 포함하여 구현될 수 있다. 또한, 웹 서버(202)는 프록시 서버(proxy server)(201)를 통하여 외부 시스템 또는 사용자 장치와 통신하도록 구성될 수도 있다.

한편, 클라우드 서버에 해당하는 MDMS(20)는 인증 서버(204)에 의한 사용자 인증을 기반으로 동작하는 사설 영역의 장치이며, 예컨대, 업무 포탈과 같이 관리자의 인증을 요구하는 사용자 인터페이스를 기반으로 MDMS(20)에 의한 관리 기능을 구현할 수 있다. MDMS(20)는 NoSQL 또는 DBMS와 같은 데이터베이스(207, 215) 및 데이터 처리단(208, 216)를 기반으로 구축된 마스터 DB(26)를 포함한다.

MDMS(20)는 HES(10)의 웹 서버(202, 212)와의 API 기반의 통신을 통해 HES(10)의 로컬 DB(12)와 마스터 MDMS(2)의 마스터 DB(26)를 연동하기 위한 웹 애플리케이션 서버(Web Application Server; WAS) 또는 배치(batch) 서버(205, 214)를 포함할 수 있다. 또는/또한, MDMS(20)는 HES(10) 또는 외부 연동 수집기(40)의 전용망 기반의 서버(203, 211)와 MDMS(2)의 마스터 DB(26)를 연동하기 위한 마스터 및 데이터 노드(206, 213)를 더 포함할 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템의 데이터 흐름을 나타내는 개념도이다.

도 3을 참조하면, HES(10)는 MDMS의 미터 데이터 관리부(23)로부터 미터 데이터를 수집할 스마트 미터기(100)의 정보를 수신하고, 수신된 스마트 미터기(100)의 정보를 기반으로 스마트 미터기(100)와 통신함으로서 미터 데이터를 수집할 수 있다. 미터 데이터의 수집은 스마트 미터기(100)와 통신 연결된 게이트웨이(110)를 통하여 이루어질 수 있고, 게이트웨이(110)와 HES(10)는 게이트웨이(110)의 통신 규격에 따라 협대역 사물인터넷(Narrow Band Internet of Things; NB-IoT) 표준에 의한 통신 방식이나, 유선 통신 방식, 또는 WiFi, 3G, LTE 등 근거리 또는 광대역 통신 네트워크를 통한 통신 방식 등을 이용하여 수행될 수 있다.

또한, 스마트 미터기(100)의 정보의 전송과 미터 데이터의 수집 동작은 MDMS의 인터페이스부(21)가 제공하는 사용자 인터페이스를 기반으로 관리자에 의해 제어될 수 있다.

MDMS의 미터 데이터 관리부(23)는 HES(10)가 수집한 미터 데이터를 수신하고, 이를 MDMS의 마스터 DB에 연동하여 저장할 수 있다. 또한, 미터 데이터 관리부(23)는 미터 데이터를 작업 지원부(25)에 전송하여 작업 할당 정보를 생성하거나, AI 서비스 시스템(30)의 요청에 대한 응답으로 미터 데이터의 사용 패턴 등의 AI 서비스 시스템(30)에 전송할 수 있다.

또한 작업 지원부(25)에서는, 미터 데이터 관리부(23)로부터 전송된 미터 데이터를 기반으로 스마트 미터기(100)의 설치, 관리, 검침 및/또는 제어에 관련된 작업 정보를 생성하고, 작업 정보를 작업자의 사용자 장치(60)에 전송하여 작업을 할당할 수 있다. 또한, 작업 정보의 생성에는 외부 연동 서버(50)로부터 수신된 수용가 정보 및 수용가의 정산 정보 등이 이용될 수 있다.

예를 들어, 새로운 수용가에서 수도 사용이 요청된 경우를 상정하여 설명한다. 이 경우, 작업 지원부(25)는 한국수자원 공사의 레거시 시스템 등 수도 관련 가입자 정보를 획득할 수 있는 외부 연동 서버(50)로부터 수용가의 청약 정보를 수신하고, 이를 기반으로 설치팀 작업자의 사용자 단말(60)에 스마트 미터기(100)와 같은 장치의 설치 작업을 할당할 수 있다. 한편, 작업 지원부(25)는 해당 수용가의 청약 정보를 미터 데이터 관리부(23)에 전송함으로써 미터 데이터 관리부(23)에서 향후 해당 수용가의 스마트 미터기(100)로부터 수신된 미터 데이터에 대한 관리가 가능하도록 할 수 있다.

도 3에 도시된 실시예에서 작업자의 사용자 장치(60)는 스마트폰(smartphone) 형태로 도시되었으나, 이는 예시적인 것으로서, 사용자 장치(60)는 MDMS에 의한 모바일 인력관리(WFM) 기능을 실현하기 위해 MDMS와 통신이 가능한 것이라면 장치의 종류에 관계 없이 다른 임의의 형태를 가질 수도 있다.

도 4는 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법의 HES에 의한 동작의 각 단계를 나타내는 순서도이다. 설명의 편의를 위하여, 도 1 및 도 4를 참조하여 본 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법의 각 단계에 대하여 설명한다

먼저, HES(10)는 MDMS(20)로부터 미터 데이터를 수신할 스마트 미터기(100)의 정보를 수신할 수 있다(S11). 미터 데이터를 수신할 스마트 미터기(100)의 정보란, 예컨대 수도 이용 가입자 정보와 같은 고객 정보를 기반으로 결정되는 것일 수 있다. 또한, 이러한 고객 정보는 외부 연동 수집기(40)에 의해 레거시 시스템(41) 등으로부터 수집되어 MDMS(20)의 미터 관리부(23)에 제공되고, 또한 미터 관리부(23)에 의해 마스터 DB(26)에 저장된 것일 수 있다.

HES(10)는, MDMS(20)로부터 전송된 스마트 미터기(100)의 정보를 이용하여, 하나 이상의 스마트 미터기(100)로부터 미터 데이터를 수신할 수 있다(S12). 예를 들어, 미터 데이터는 수도 사용량 등의 에너지 사용량을 의미하고, 실시간으로 또는 주기적으로 스마트 미터기(100)로부터 HES(10)로 전송될 수 있다. 일 실시예에서, 스마트 미터기(100)는 IoT 기반의 통신 기능이 구비된 장치이고, 스마트 미터기(100)로부터 HES(10)로의 미터 데이터 전송은 하나 이상의 게이트웨이(110)를 경유하여 이루어진다.

HES(10)는 스마트 미터기(100)로부터 수신된 미터 데이터를 HES(10)의 로컬 DB(12)에 저장할 수 있다(S13). 또한, HES(10)는 미터 데이터를 MDMS(20)에 전송함으로써 로컬 DB(12)의 미터 데이터와 MDMS(20)의 마스터 DB(26)가 연동되도록 할 수 있다(S14). HES(10)를 이용하는 로컬 영역의 내외부 사용자 또는 개발자 등은 HES(10)의 인터페이스부(11)가 제공하는 사용자 인터페이스를 이용하여 로컬 DB(12)에 접근하고, 미터 데이터에 대한 조회나 관리 등을 수행할 수 있다.

한편, HES(10)는 데이터 흐름을 위한 사용자 입력을 수신하고 이를 기반으로 정의된 운영 시나리오를 실현하는 기능을 할 수 있다. 먼저, HES(10)는 미터 데이터에서 다양한 운영 시나리오에 맞추어 특정한 미터 데이터를 추출하고(S15), 추출된 미터 데이터를 각 운영 시나리오에 상응하는 기능특화 DB(141-144)에 저장할 수 있다(S16). 기능특화 DB(141-144)에 저장되는 미터 데이터란, 특정 속성을 가지는 고객들로부터 수신된 미터 데이터를 선별한 것이거나, 또는/또한 미터 데이터 중 특정 필드 값을 추출한 것일 수 있다.

예를 들면, HES(10)는 고객 정보를 기반으로 일정 연령(예컨대, 70세) 이상의 노인이 다른 동거인 없이 혼자 거주하는 가정의 경우, 해당 가정의 스마트 미터기(100)로부터 수신된 미터 데이터를 별도로 분류하여 독거노인 DB(142)에 저장할 수 있다. 이때, 운영 시나리오는 독거노인 DB(142)에 미터 데이터가 저장된 고객을 대상으로 하여 해당 고객의 에너지 사용량이 평소의 수치에 비해 큰 폭으로 감소하거나 큰 폭으로 증가하는 경우, 이는 사고(예컨대, 밸브 미잠금, 고독사 등)의 가능성이 있는 것으로 판단하도록 작성되어 적용될 수 있다.

또 다른 예로서, HES(10)는 고객 정보를 기반으로 일시적으로 평소의 주거지에 머물고 있지 않는 고객을 파악하고(예컨대, 고객 정보의 사용 일시정지 신청 등을 통해), 해당 고객에 상응하는 스마트 미터기(100)로부터 수신된 미터 데이터를 별도로 분류하여 빈집 DB(143)에 저장할 수 있다. 이때, 운영 시나리오는 빈집 DB(143)에 미터 데이터가 저장된 고객을 대상으로 하여 해당 고객의 에너지 사용량이 평소의 수치에 비해 큰 폭으로 증가하는 경우, 사고(예컨대, 도난 등) 또는 상태변경(예컨대, 고객의 사용 재개)의 가능성이 있는 것으로 판단하도록 작성되어 적용될 수 있다.

이상의 예와 같이, 사전에 설정된 운영 시나리오를 기반으로 미터 데이터를 분석한 결과 스마트 미터기(100)의 제어가 필요한 것으로 결정되면, HES(10)의 메시지 큐 처리부(13)는 운영 시나리오에 따라 해당하는 스마트 미터기(100)에 메시지를 전송할 수 있다(S17). 이때, 전송되는 메시지란 스마트 미터기(100) 또는 스마트 미터기(100)에 연결된 에너지 소비 장치의 동작을 중단, 개시 또는 다른 방식으로 제어하기 위한 제어 명령일 수 있다. 예컨대, 메시지 큐 처리부(13)는 스마트 미터기(100)가 사용자의 주의 환기를 위해 문자, 소리 및/또는 빛 등으로 알림을 출력하도록 제어 명령을 전송하거나, 또는 스마트 미터기(100)에 연결된 에너지 소비 장치의 구동을 강제 중지하도록 할 수 있다.

기능특화 DB(141-144)를 통해 미터 데이터를 관리하고 스마트 미터기(100)를 관리하기 위한 운영 시나리오의 작성은, 내외부 사용자 또는 개발자 등이 HES(10)의 인터페이스부(11)가 제공하는 사용자 인터페이스를 통하여 HES(10)에 접속하여 수행할 수 있다. 사용자는 수집할 미터 데이터를 정의하거나, 수집한 데이터의 처리에 대한 데이터 흐름과 이에 따른 제어 방식을 정의함으로써 다양한 운영 시나리오를 작성할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법의 MDMS에 의한 동작의 각 단계를 나타내는 순서도이다. 설명의 편의를 위하여, 도 1 및 도 5를 참조하여 본 실시예에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법의 각 단계에 대하여 설명한다.

먼저, MDMS(20)는 HES(10)로부터 미터 데이터를 수신하고(S21), 수신된 미터 데이터를 각 스마트 미터기(100)에 상응하는 고객 정보와 함께 MDMS(20)의 마스터 DB(26)에 저장할 수 있다(S22). 마스터 DB(26)에 저장되는 고객 정보는, 외부 연동 수집기(40)에 의하여 레거시 시스템(41)과 같은 외부 서버로부터 수집된 것일 수도 있다.

다음으로, MDMS(20)는 마스터 DB(26)에 저장된 정보를 기반으로 스마트 미터기(100)의 설치, 관리, 검침, 제어 등에 대한 작업 정보 생성하고(S23), 생성된 작업 정보를 작업자에게 할당하기 위하여 작업자의 사용자 장치(미도시)에 작업 정보를 전송할 수 있다(S24). 이상의 동작은 MDMS(20)를 이용하여 미터 데이터의 수집, 검증, 수정 및 조회 등 관리를 가능하게 하는 동시에 원격검침 작업대상을 조회하거나 작업내역을 등록하는 등 인력 관리를 실현하기 위한 것이다.

MDMS(20)를 이용하는 관리자는 인증 관리자(24)를 통한 인증을 거친 후 MDMS(20)의 인터페이스부(21)가 제공하는 대시보드, 차트, 업무 포탈 등 다양한 형태의 원격검침 관제 사용자 인터페이스를 기반으로 고객별, 지역별, 및/또는 데이터별 검침 데이터의 관리를 수행할 수 있다. 또한 관리자는, 원격검침에 관련된 설정의 관리나, 수용가의 지역별 및/또는 그룹별 관리를 수행할 수도 있다.

한편, MDMS(20)는 마스터 DB(26)에 저장된 정보를 AI 서비스 시스템(30)에 전송할 수 있다. AI 서비스 시스템(30)의 분석부(33)에서는 마스터 DB(26)에 저장된 정보의 패턴을 분석하여(S25), 스마트 미터기(100) 등 장비의 관리, 수용가의 고객 또는 장비와 관련된 이상의 탐지, 또는 하나 또는 복수의 수용가에 의한 에너지 수요 예측 등을 위한 분석 정보를 생성할 수 있다(S26).

예를 들면, 분석부(33)는 각각의 스마트 미터기(100)의 등록 정보를 기반으로 특정 스마트 미터기(100)가 교체 주기에 도달한 것을 감지하거나, 또는 각 스마트 미터기(100)에 의해 전송되는 미터 데이터의 패턴을 분석하여 특정 스마트 미터기(100)가 평소와 지나치게 큰 폭으로 상이한 미터 데이터를 전송하는 경우 장비 이상의 가능성이 있는 것 등을 감지할 수 있다.

또한, 분석부(33)는 미터 데이터의 패턴 분석을 통하여 수용가 또는 특정 지역 또는 그룹 내 수용가들의 향후 에너지 소비 예측량을 산출할 수 있다. 분석부(33)에 의한 향후 에너지 소비 예측량의 산출에는, 개방데이터 서버(43) 또는 기상청 서버(44) 등 공공기관 서버가 제공하는 정보를 외부 연동 수집기(40)에 의해 수집한 정보가 활용될 수도 있다. 예를 들어, 분석부(33)는 과거의 특정 계절 및/또는 날씨에 발생한 에너지 수요의 데이터 패턴을 분석하고, 이를 현재의 계절 및/또는 날씨 상황과 비교하여 향후 에너지 수비 예측량을 산출할 수 있다.

이상에서 설명한 실시예들에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법에 의한 동작은 적어도 부분적으로 컴퓨터 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 실시예들에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법에 의한 동작을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.

이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.

Claims (15)

1. 수용가에 설치된 하나 이상의 스마트 미터기로부터 수용가의 에너지 사용량에 대한 미터 데이터를 수신하도록 구성되며, 상기 미터 데이터가 저장되는 로컬 데이터베이스를 포함하는 헤드엔드 시스템;
   상기 헤드엔드 시스템에 상기 미터 데이터를 수집할 상기 스마트 미터기의 정보를 전송하며, 상기 헤드엔드 시스템으로부터 상기 미터 데이터를 수신하고, 수용가에 상응하는 고객 정보 및 상기 미터 데이터가 저장되는 마스터 데이터베이스를 포함하는 미터 데이터 관리 시스템; 및
   상기 미터 데이터 관리 시스템에 저장된 정보의 패턴을 분석하고, 분석된 패턴에 기초하여, 상기 스마트 미터기의 장비 관리 및 상기 미터 데이터에 대한 이상 탐지 중 하나 이상에 연관된 분석 정보를 생성하도록 구성된 인공지능 서비스 시스템을 포함하되,
   상기 헤드엔드 시스템은,
   상기 미터 데이터 관리 시스템으로부터 전송된 상기 스마트 미터기의 정보를 이용하여 상기 하나 이상의 스마트 미터기로부터 상기 미터 데이터를 수신하며,
   상기 미터 데이터를 상기 미터 데이터 관리 시스템에 전송함으로써 상기 로컬 데이터베이스와 상기 마스터 데이터베이스가 연동되게 하도록 더 구성되고,
   상기 미터 데이터 관리 시스템은, 상기 고객 정보 및 상기 미터 데이터에 기초하여 상기 스마트 미터기의 설치 및 관리 중 하나 이상에 연관된 작업 정보를 생성하도록 구성된 작업 지원부를 더 포함하며,
   상기 작업 지원부는, 상기 작업 정보를 이용하여 인력에 의한 상기 스마트 미터기의 설치 또는 관리를 위한 작업 할당 정보를 생성하고, 상기 작업 할당 정보를 작업자의 사용자 장치에 전송하도록 더 구성된, 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 헤드엔드 시스템은,
   사용자 입력에 의해 정의되는 하나 이상의 운영 시나리오에 상응하여 추출된 상기 미터 데이터의 일부를 저장하도록 구성된 하나 이상의 기능특화 데이터베이스; 및
   상기 운영 시나리오에 기초하여 상기 기능특화 데이터베이스에 저장된 상기 미터 데이터와 관련하여 상기 스마트 미터기와 통신하도록 구성된 메시지 큐 처리부를 포함하는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 하나 이상의 운영 시나리오 중 적어도 일부는 외부 서버로부터 수신된 정보를 이용하여 정의되며,
   하나 이상의 상기 외부 서버로부터 정보를 수집하여 상기 헤드엔드 시스템에 제공하기 위한 외부 연동 수집기를 더 포함하는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 작업 지원부는, 외부 연동 서버로부터 수용가 정보 및 수용가의 정산 정보 중 하나 이상을 수신하도록 더 구성된 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템.
   
5. 삭제
6. 삭제
7. 제1항에 있어서,
   상기 인공지능 서비스 시스템은, 상기 미터 데이터 관리 시스템에 저장된 정보의 패턴을 검색하기 위한 사용자 입력을 수신하도록 구성된 검색부를 포함하는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 시스템.
   
8. 헤드엔드 시스템이 미터 데이터를 수집할 스마트 미터기의 정보를 미터 데이터 관리 시스템으로부터 수신하는 단계;
   상기 헤드엔드 시스템이, 상기 스마트 미터기의 정보에 기초하여, 수용가에 설치된 하나 이상의 상기 스마트 미터기로부터 수용가의 에너지 사용량에 대한 미터 데이터를 수신하는 단계;
   상기 헤드엔드 시스템이 상기 미터 데이터를 상기 헤드엔드 시스템의 로컬 데이터베이스에 저장하는 단계;
   상기 헤드엔드 시스템이, 상기 헤드엔드 시스템의 상기 로컬 데이터베이스와 상기 미터 데이터 관리 시스템의 마스터 데이터베이스가 연동되도록, 상기 미터 데이터를 상기 미터 데이터 관리 시스템에 전송하는 단계;
   상기 미터 데이터 관리 시스템이, 수용가에 상응하는 고객 정보 및 상기 미터 데이터를 상기 미터 데이터 관리 시스템의 상기 마스터 데이터베이스에 저장하는 단계;
   인공지능 서비스 시스템에 의하여, 상기 미터 데이터 관리 시스템에 저장된 정보의 패턴을 분석하는 단계; 및
   상기 인공지능 서비스 시스템이, 상기 분석하는 단계에서 분석된 패턴에 기초하여, 상기 스마트 미터기의 장비 관리 및 상기 미터 데이터에 대한 이상 탐지 중 하나 이상에 연관된 분석 정보를 생성하는 단계;
   상기 미터 데이터 관리 시스템이, 상기 고객 정보 및 상기 미터 데이터에 기초하여, 상기 스마트 미터기의 설치 및 관리 중 하나 이상에 연관된 작업 정보를 생성하는 단계;
   상기 헤드엔드 시스템이, 상기 작업 정보를 이용하여 인력에 의한 상기 스마트 미터기의 설치 또는 관리를 위한 작업 할당 정보를 생성하는 단계; 및
   상기 헤드엔드 시스템이, 상기 작업 할당 정보를 작업자의 사용자 장치에 전송하는 단계를 포함하는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 헤드엔드 시스템이, 사용자 입력에 의해 정의되는 하나 이상의 운영 시나리오에 상응하여 상기 미터 데이터의 일부를 추출하는 단계;
   상기 헤드엔드 시스템이, 추출된 상기 미터 데이터의 일부를 상기 헤드엔드 시스템의 하나 이상의 기능특화 데이터베이스에 저장하는 단계; 및
   상기 헤드엔드 시스템이, 상기 운영 시나리오에 기초하여 상기 기능특화 데이터베이스에 저장된 상기 미터 데이터와 관련하여 상기 스마트 미터기에 메시지를 전송하는 단계를 더 포함하는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 하나 이상의 운영 시나리오 중 적어도 일부는 외부 서버로부터 수신된 정보를 이용하여 정의되며,
    상기 스마트 미터기에 메시지를 전송하는 단계 전에, 외부 연동 수집기가 하나 이상의 상기 외부 서버로부터 정보를 수집하여 상기 헤드엔드 시스템에 전송하는 단계를 더 포함하는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법.
    
11. 제8항에 있어서,
    상기 작업 정보를 생성하는 단계는, 외부 연동 서버로부터 수용가 정보 및 수용가의 정산 정보 중 하나 이상을 수신하는 단계를 포함하는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법.
    
12. 삭제
13. 삭제
14. 제8항에 있어서,
    상기 패턴을 분석하는 단계는, 상기 미터 데이터 관리 시스템에 저장된 정보의 패턴을 검색하기 위한 사용자 입력을 수신하는 단계를 포함하는 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법.
    
15. 하드웨어와 결합되어 제8항 내지 제11항 및 제14항 중 어느 한 항에 따른 검침 데이터를 활용한 인공지능 기반의 스마트워터 그리드 관리 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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