KR102273041B1 - 전력사용량 기반 신용평가 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 실시간 신용평가 가능하고 담보 관리비용을 절감할 수 있는 전력사용량 기반 신용평가 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 수용가의 전력사용량을 포함하는 제1 전력사용정보 및 상기 수용가 내 동산담보의 전력사용량을 포함하는 제2 전력사용정보를 획득하기 위한 계측부; 상기 제1 전력사용정보 및 상기 제2 전력사용정보를 저장하고, 외부로부터 입력받은 설정값을 저장하는 저장부; 및 상기 설정값, 상기 제1 전력사용정보 및 상기 제2 전력사용정보를 기반으로 상기 수용가에 대해 규칙기반방식으로 신용을 평가하여 제1 신용평가정보를 생성하는 규칙기반 신용평가부를 포함한다.

Description

전력사용량 기반 신용평가 시스템 및 방법{CREDIT EVALUATION SYSTEM AND METHOD BASED ON ELECTRICITY CONSUMPTION}

본 발명은 수용가 신용을 평가하기 위한 신용평가 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 전력사용량을 기반으로 수용가의 신용을 평가할 수 있는 신용평가 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로 은행 등과 같은 금융기관에서는 대출 실행 또는 기 대출한 자금, 즉 여신 관리를 위해 거래 기업 등에 대한　신용을　평가하는　신용　평가　시스템을 보유하거나 또는 외부　신용　평가　기관으로부터　신용　평가　결과를 제공받는다.

일반적으로　신용　평가　방법은 일반적으로 해당 기업이 제공한 담보 상태나 기업의 자산 또는　신용　상태 또는 대표자의　신용　상태 등을 고려하여 이루어지고 있다.

신용평가를 위해서는 방법으로는 생산량의 직접 측정 방법 또는 재무제표 확인방식이 가장 효과적이지만, 생산량의 직접 측정 방법은 실시간 측정 및 기업비밀 노출에 대한 부담, 담보관리 비용 증가로 용이하지 않다. 또한 재무제표 확인 방식은 해당 결과 공표에 수개월이 소요되어 실시간 신용을 평가하기에 적합하지 않다.

대한민국 등록특허 제10-1928290호

본 발명은 담보물을 포함한 수용가의 신용상태를 실시간으로 평가 가능하며, 담보물의 관리비용을 절약할 수 있는 신용평가 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가 시스템은, 수용가의 전력사용량을 포함하는 제1 전력사용정보 및 상기 수용가 내 동산담보의 전력사용량을 포함하는 제2 전력사용정보를 획득하기 위한 계측부; 상기 제1 전력사용정보 및 상기 제2 전력사용정보를 저장하고, 외부로부터 입력받은 설정값을 저장하는 저장부; 및 상기 설정값, 상기 제1 전력사용정보 및 상기 제2 전력사용정보를 기반으로 상기 수용가에 대해 규칙기반방식으로 신용을 평가하여 제1 신용평가정보를 생성하는 규칙기반 신용평가부를 포함한다.

또한 실시예에 있어서, 상기 제1 전력사용정보, 상기 제2 전력사용정보 및 학습에 의해 갱신되는 알고리즘에 기반하여 상기 수용가에 대해 인공지능방식으로 제2 신용평가정보를 생성하는 제2 신용평가부 및 학습을 통해 상기 알고리즘을 수정하는 학습부를 더 포함한다.

또한 실시예에 있어서, 상기 규칙기반 신용평가부는, 상기 제1 전력사용정보에 포함된 수용가의 전력사용량 및 상기 제2 전력사용정보에 포함된 전력사용량의 비율을 고려하여 상기 수용가의 신용평가를 수행한다.

또한 실시예에 있어서, 상기 설정값은 단위시간 구간별로 설정된다.

또한 실시예에 있어서, 상기 학습부는, 상기 제1 전력사용정보, 제2 전력사용정보, 상기 제1 신용평가정보, 상기 제2 신용평가정보를 학습하고, 상기 학습에 기반하여 상기 알고리즘을 수정한다.

또한 실시예에 있어서, 상기 저장부는, 외부로부터 동종업계 전력사용정보, 상기 수용가의 매출정보를 포함하는 부가정보를 입력받아 저장하고, 상기 학습부는, 상기 부가정보를 고려하여 상기 알고리즘을 수정한다.

또한 실시예에 있어서, 상기 학습부는, 업종별 특성을 고려하여 기간별 설정값을 산출하여 상기 알고리즘을 수정한다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가 시스템은, 수용가의 전력사용량을 포함하는 전력사용정보를 획득하기 위한 계측부; 상기 전력사용정보를 저장하고, 외부로부터 입력받은 설정값을 저장하는 저장부; 및 상기 설정값, 상기 전력사용정보를 기반으로 상기 수용가에 대한 제1 신용평가정보를 생성하는 제1 신용평가부를 포함한다.

또한 실시예에 있어서, 상기 전력사용정보, 학습에 의해 갱신되는 알고리즘에 기반하여 상기 수용가에 대해 인공지능방식으로 제2 신용평가정보를 생성하는 제2 신용평가부 및 학습을 통해 상기 알고리즘을 수정하는 학습부를 더 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가방법은, 수용가의 전력사용량과 관련된 제1 전력사용정보 및 상기 수용가 내 동산담보의 제2 전력사용량과 관련된 제2 전력사용정보를 수집하는 데이터 수집과정; 상기 수집된 제1 전력사용정보, 제2 전력사용정보, 설정값을 저장하는 데이터 저장과정; 및 상기 제1 전력사용정보, 상기 제2 전력사용정보, 상기 설정값을 기반으로 규칙기반방식으로 제1 신용평가정보를 생성하고, 상기 제1 전력사용정보, 상기 제2 전력사용정보 및 알고리즘을 기반으로 인공지능방식으로 제2 신용평가정보를 생성하는 신용평가단계를 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가방법은, 수용가의 전력사용량과 관련된 전력사용정보를 수집하는 데이터 수집과정; 상기 수집된 전력사용정보, 설정값을 저장하는 데이터 저장과정; 및 상기 전력사용정보 및 상기 설정값을 기반으로 규칙기반방식으로 제1 신용평가정보를 생성하고, 상기 전력사용정보 및 알고리즘을 기반으로 인공지능방식으로 제2 신용평가정보를 생성하는 신용평가단계를 포함한다.

본 발명에 따르면, 수용가의 전체전력사용량 및 담보동산의 전력사용량을 기반으로 수용가의 신용을 평가함으로써, 동산담보를 포함하는 수용가의 신용정도를 더욱 정확하게 파악할 수 있다.

본 발명에 따르면, 규칙기반 신용평가 및 인공지능기반 신용평가를 병행함으로써, 채권자에게 더욱 정확한 신용평가정보를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 규칙기반 신용평가부를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 신용평가부의 신용평가방법의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 알고리즘이 갱신되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 6의 신용평가부를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 제2 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 전력사용량 기반 신용평가 시스템(1)은 계측부(110), 저장부(120), 신용평가부(130)를 포함한다.

계측부(110)는 수용가(20)의 전력사용량을 포함하는 제1 전력사용정보를 수집하고, 수용가 내 동산담보(22)의 전력사용량을 포함하는 제2 전력사용정보를 수집한다. 이를 위해 계측부(110)는 수용가의 전력사용량을 포함하는 제1 전력사용정보를 수집하기 위한 제1 전력사용량 계측장치(111) 및 수용가 내 동산담보(22)의 전력사용량을 포함하는 제2 전력사용정보를 수집하기 위한 적어도 하나의 제2 전력사용량 계측장치(112)를 포함한다. 수용가 내 동산담보(22)에 설치되는 제2 전력사용량 계측장치(112)는 수용가의 동의 하에 설치될 수 있다.

상기 동산담보(22)는 전력사용량을 이용하여 신용평가가 가능한 목적물이다. 예를 들어, 동산담보(22)는 채권자에 의해 채권을 담보하기 위한 것으로서 전력을 소모하며 수요자의 생산성에 기여하는 특정 설비일 수 있다.

제1 및 제2 전력사용량 계측장치(111, 112)는 수용가의 전력사용량 및 동산담보(22)의 전력사용량을 미리 설정된 측정주기마다 측정한다. 전력사용량 계측장치(110)의 전력사용량 측정주기는 분단위, 시단위, 일단위, 주단위 또는 월단위일 수 있다.

제1 및 제2 전력사용정보 각각은 기본정보 및 메타정보를 포함한다. 기본정보는 시계열 전력사용정보로서, 전력사용량 및 시계열정보를 포함한다. 그리고 메타정보는 수용가 식별(ID)정보 또는 동산담보 식별(ID)정보를 포함한다.

저장부(120)는 계측부(110)로부터 제1 전력사용정보 및 제2 전력사용정보를 수신하고, 제1 전력사용정보 및 제2 전력사용정보를 저장한다. 또한 저장부(120)는 외부로부터 설정값을 입력받고, 설정값을 저장한다. 이외에도 저장부(120)는 외부로부터 동종업계 전력사용량, 수요가의 매출정보 등의 부가정보를 입력받아 저장할 수 있다. 그리고 저장부(120)는 신용평가부(130)의 신용평가 가능하도록 제1 전력사용정보 및 제2 전력사용정보를 전처리, 가공할 수 있다.

이때 설정값은, 신용평가를 위한 단위시간, 단위시간당 전력사용상한치, 단위시간당 전력사용하한치, 단위시간당 평균전력사용범위, 가동시간범위, 비가동시간범위, 가동일, 비가동일, 수용가의 전력사용량 대비 수요가 내 동산담보의 전력사용량 비율, 단위시간당 전력사용량 변동허용범위, 최대전력사용 상한치, 최소전력사용 하한치, 단위시간당 전력사용량 변동허용범위 중 적어도 하나를 포함한다. 상기 설정값은 도 3과 같이 단위시간 구간별로 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어 가동시간범위 내의 설정값들과 비가동시간범위 내의 설정값들과 상이하게 설정될 수 있으며, 가동시간범위 내에서도 설정값들은 단위시간별로 서로 다르게 설정될 수 있다.

저장부(120)는 데이터 이상 발생 시, 데이터를 전처리, 가공한다.

저장부(120)는 최대전력사용 상한치를 초과한 전력사용량은 수용가 또는 동산담보에서 사용할 수 있는 최대전력사용량을 넘어선 것으로 데이터 이상으로 판단될 수 있고, 최소전력사용 하한치 미만인 전력사용량은 수용가 또는 동산담보에서 사용해야하는 최소전력사용량을 넘지 못한 것으로 데이터 이상으로 판단될 수 있다. 또한 저장부(120)는 단위시간당 전력사용량의 변동량이 허용한계를 초과한 경우, 짧은 시간동안 전력사용량이 큰 차이로 다수회 변동하는 경우 또는 전력사용량이 '0' 또는 음수값이 설정횟수 이상으로 발생하는 경우, 데이터이상으로 판단할 수 있다.

저장부(120)는 제1 및 제2 전력사용정보 중 이상이 발생한 해당구간을 제외하거나, 해당구간에서 최대전력사용 상한치 초과 부분 또는 최소전력사용 하한치 미만 부분을 미리 설정된 값으로 수정하여 데이터를 가공하거나, 그대로 유지할 수 있다. 그리고 저장부(120)는 신용평가부(130)의 통지부(134)로 하여금 해당결과를 채권자(40) 또는 신용평가기관(30)에 판단결과를 통보하도록 한다.

부가정보는 외부입력을 통해 저장부(120)에 입력 및 저장될 수 있다. 저장부(120)에 입력되어 저장되는 부가정보는, 동종업계의 전력사용정보, 수용가의 매출정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이외에도 저장부는, 신용평가에 도움이 되는 부가정보를 저장할 수 있다. 부가정보는 인공지능 기반으로 신용을 평가하는 인공지능기반 신용평가부(132)에서 사용되는 알고리즘을 학습부(133)가 수정하기 위해 이용될 수 있다.

도 2는 도 1의 신용평가부를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 신용평가부(130)는 규칙기반 신용평가부(131), 인공지능기반 신용평가부(132), 학습부(133), 통지부(134)를 포함한다.

전력사용량은 해당 수용가의 생산성에 비례하므로, 전력사용량이 증가하게 되면, 수용가의 신용도 증가하는 것으로 판단될 수 있다. 이와 반대로, 전력사용량이 감소하게 되면, 생산성이 떨어져서 수용가의 신용도 감소하는 것으로 판단될 수 있다.

규칙기반 신용평가부(131)는 제1 전력사용정보, 제2 전력사용정보, 설정값에 기반하여 규칙기반 방식으로 수용가의 신용을 평가하여 제1 신용평가정보를 생성한다. 이때 설정값은 사용자 또는 외부에서 변경하지 않는 한 일정하게 유지된다. 규칙기반 신용평가부(131)가 설정값에 기반하여 수용가의 신용을 평가하므로, 수용가의 내적 및 외적 변동상황과 무관하게 수용가에 대한 신속한 신용평가가 가능하다. 이에 비해 인공지능 방식의 신용평가방법은 수용가에 내적 및 외적 변동상황이 발생한 경우, 학습할 기간이 필요하기 때문에, 단기간 내 정확한 신용평가가 불가능하다.

규칙기반 신용평가부(131)는 단위시간 동안의 전력사용정보를 분석한다. 규칙기반 신용평가부(131)는, 단위시간 동안 전력사용량이 전력사용상한치 대비 얼마나 초과하는 지 여부, 단위시간 동안 전력사용량이 전력사용하한치 대비 얼마나 밑도는지 여부, 단위시간 동안의 전력사용량이 단위시간당 평균사용전력범위를 만족하는지 여부를 분석한다.

이때 규칙기반 신용평가부(131)는 제1 전력사용정보의 전력사용량 대비 제2 전력사용정보의 전력사용량 비율을 산출하고, 동산담보의 전력사용량 비율이 신용정도평가 설정값 중 동산담보 전력사용량 비율범위 내에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다.

예를 들어, 제1 전력사용정보의 전력사용량은 변화가 없지만, 제2 전력사용정보의 전력사용이 매우 낮아 제1 전력사용정보의 전력사용량 대비 제2 전력사용정보의 전력사용량 비율이 동산담보 전력사용량 비율범위 미만인 경우는 동산담보의 고장, 멸실, 도난 등을 의미할 수 있다. 또한 이와는 반대로 제1 전력사용정보의 전력사용량 대비 제2 전력사용정보의 전력사용량 비율이 동산담보 전력사용량 비율범위를 초과하는 경우는 동산담보 외에 다른 설비의 고장, 멸실, 도난 등을 의미할 수 있다. 동산담보에 문제가 발생한 경우, 수리비, 복원비 등의 비용지출이 예상되므로, 수용가의 신용 하락이 예상된다. 따라서 제1 전력사용정보의 전력사용량 대비 제2 전력사용정보의 전력사용량 비율은 동산담보(22)를 포함하는 수용가(20)의 신용상태의 파악을 더욱 용이하게 하며, 동산담보(22)의 상태를 감시도 가능하게 되어, 채권자가 주기적으로 수용가를 직접 방문하여 동산담보의 상태를 확인할 필요가 없게 되어, 동산담보의 관리비용을 절감할 수 있게 된다. 인공지능기반 신용평가부(132)에서 아용되는 알고리즘도 제1 전력사용정보의 전력사용량 대비 제2 전력사용정보의 전력사용량 비율이 고려된다.

또한 규칙기반 신용평가부(131)는 아래 표 1과 같이 수용가의 신용상태를 판단할 수 있다.

설정	신용평가지표
하루기준: 전력량 50% 이상 감소한주 기준: 전력량 50% 이상 감소, 한달 기준: 전력량 30% 이상 감소	심각
하루기준: 전력량 30%~50% 감소한주기준: 전력량 30%~50% 감소 한달기준: 전력량 30% 이하 감소	경계
하루기준: 전력량 30%이하 감소한주기준: 전력량 10%~30% 감소 한달기준: 전력량 증감없음	주의
이외	양호

위 표 1과 같이, 규칙기반 신용평가부(131)는 단위기간을 설정하고, 바로 직전 단위기간 동안의 전력량 대비 현재 단위기간 동안의 전력량의 증감비율을 이용하여 신용평가를 수행할 수 있다. 예를 들어, 규칙기반 신용평가부(131)는 전날에 비해 전력사용량이 얼마나 증감되었는지, 저번주에 비해 전력사용량이 얼마나 증감되었는지, 저번달에 비해 전력사용량이 얼마나 증감되었는지 분석하여, 수용가에 대한 신용정도를 평가할 수 있다. 또한 규칙기반 신용평가부(131)는 가동시간범위 내의 전력사용량과 비가동시간범위 내의 전력사용량을 분리하여 분석할 수 있다. 또한 규칙기반 신용평가부(131)는 가동일은 물론, 비가동일에도 전력사용량을 확인하여 분석할 수 있다.

또한 규칙기반 신용평가부(131)는 업무시간대를 설정하여, 업무시간대를 기준으로 전력사용량 기반 신용평가를 수행할 수 있다. 또한 규칙기반 신용평가부(131)는, 계절특성을 고려하여, 전력사용량 기반 신용평가를 수행할 수 있다.

도 3은 신용평가부의 신용평가방법의 예시를 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 가로축은 시간축으로서 주단위이고, 세로축은 kw/h로서 사용전력량을 나타낸다. 이때 설정값은 상한 설정값인 설정값 1과, 하한 설정값인 설정값 2로 나타난다. 설정값은 계절특성 등을 고려하여 매주 다르게 설정될 수 있다.

이때 도 3의 신용평가부(130)는 규칙기반 신용평가부(131)이거나 또는 인공지능기반 신용평가부(132)일 수 있다.

규칙기반 신용평가부(131)는 전력사용 상한치에 해당되는 설정값 1 및 전력사용 하한치인 설정값 2의 범위를 기반으로 수용가의 신용을 평가할 수 있다. 예를 들어, 사용전력량이 설정값1을 초과하거나 설정값2에 미치지 못하는 경우, 신용변동이 발생한 것으로 판단될 수 있다. 인공지능기반 신용평가부(132)는 규칙기반 신용평가부(131)와 마찬가지로 전력사용 상한치에 해당되는 설정값 1 및 전력사용 하한치인 설정값 2의 범위를 기반으로 수용가의 신용을 평가할 수 있다. 이때 인공지능기반 신용평가부(132)의 설정값 1 및 설정값 2는 내부설정값으로서 학습에 의해 갱신된다. 따라서 인공지능기반 신용평가부(132)의 설정값 1 및 설정값 2는 규칙기반 신용평가부(131)의 설정값1 및 설정값2와는 상이할 수 있다.

또한 규칙기반 신용평가부(131)는 단위시간당 사용전력량 변화량, 단위시간당 사용전력의 누적변화량, 단위시간당 사용전량의 변화패턴 등을 기반으로 신용평가를 수행할 수 있다.

인공지능기반 신용평가부(132)는 학습부(133)에 의해 갱신되는 알고리즘을 이용하여 제2 신용평가정보를 생성한다. 구체적으로 인공지능기반 신용평가부(132)는 제1 전력사용정보, 제2 전력사용정보를 알고리즘에 기반하여 인공지능 방식으로 수용가의 신용을 평가하여 제2 신용평가정보를 생성한다. 이때 인공지능기반 신용평가부(132)는 규칙기반 신용평가부의 제1 신용평가정보를 제1 전력사용정보, 제2 전력사용정보와 함께 알고리즘에 넣어 인공지능 기반으로 제2 신용평가정보를 생성할 수도 있다.

인공지능기반 신용평가부(132)는, 최초에 신용평가를 위한 알고리즘을 생성하기 위해, 일정기간 이상의 제1 및 제2 전력사용정보 및 신용평가정보 등이 필요하다. 저장부에 새로 저장되는 제1 및 제2 전력사용정보 및 외부에서 새로 입력되는 부가정보를 이용하여 알고리즘을 구성하는 내부설정값들이 학습부에 의해 갱신 또는 수정된다.

도 4는 알고리즘이 갱신되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

전력량 수집과정(S1), 이상징후기준 설정과정(S2), 이상징후 판단과정(S3), 이상징후기준 갱신과정(S4)을 포함한다.

전력량 수집과정(S1)에서, 수용가에 설치된 제1 전력량 계측장치를 이용하여 수용가의 전체 전력사용량과 관련된 제1 전력사용정보를 수집하고, 수용가 내 동산담보에 설치된 제2 전력량 계측장치를 이용하여 수용가 내 동산담보의 전력사용량과 관련된 제2 전력사용정보를 수집한다.

이상징후기준 설정과정(S2)에서, 현재 사용하려는 알고리즘을 학습부에 의해 갱신된 알고리즘으로 설정한다.

이상징후 판단과정(S3)은, 갱신된 알고리즘을 이용하여, 제1 및 제2 전력사용정보를 분석하여 이상징후를 판단한다. 이상징후 판단과정(S3)에서는, 규칙기반 신용평가부에 의해 생성되는 제1 신용평가정보 및 부가정보에 속하는 수용가의 매출정보, 동종업계의 전력사용정보가 이용될 수 있다. 이상징후가 발생한 경우란, 현재 알고리즘에 의해 생성되는 제2 신용평가정보가 수용가의 매출정보, 동종업계의 전력사용정보 등에 비추어 수정이 필요한 것으로 판단되는 경우이다.

이상징후 갱신과정(S4)는 이상징후 판단과정(S3)에서 이상징후가 발생한 것으로 판단되면, 통지부(134)가 이상징후를 채권자 또는 신용평가기관에 통지하고, 학습부(133)는 새로운 제1 및 제2 전력사용정보, 부가정보를 포함하는 데이터를 수집하여 학습하고 알고리즘을 수정한다. 이때 수정된 알고리즘은 다시 이상징후 설정과정(S2)으로 되돌아가서 수정된 알고리즘으로 현재 알고리즘을 대체하고, 다시 이상징후 판단과정(S3)을 수행한다. 이때 다시 수행되는 이상징후 판단과정(S3)에서 판단된 결과도 모두 학습된다.

학습부(133)는 제1 전력사용정보, 제2 전력사용정보, 설정값, 제1 신용평가정보, 제2 신용평가정보를 입력받아 학습하고, 인공지능기반 신용평가부(132)의 알고리즘을 수정한다. 이때 학습부(133)는 동종업계 전력사용정보, 상기 수용가의 매출정보를 포함하는 부가정보가 저장부(120)에 저장되어 있는 경우, 부가정보도 함께 고려하여 알고리즘을 수정한다.

구체적으로 학습부(133)는 저장부(120)로부터 제1 전력사용정보, 제2 전력사용정보, 설정값을 제공받고, 부가정보가 존재하면 부가정보도 제공받는다. 또한 학습부(133)는 규칙기반 신용평가부(131)로부터 제1 신용평가정보, 인공지능 기반 신용평가부(320)로부터 제2 신용평가정보를 제공받는다. 학습부(133)는 인공신경망, SVM(support vector machine), 머신러닝. 딥러닝 등과 같은 알고리즘을 이용하여 학습을 하고, 알고리즘을 수정한다.

학습부(133)는 업종별 특성을 고려하여 기간별 내부설정값을 산출하고, 이를 알고리즘에 적용하여 알고리즘을 수정할 수 있다. 예를 들어, 수용가의 업종이 에어컨 제조업체, 선풍기 제조업체, 아이스크림 제조업체 등과 같이 계절별로 생산량이 달라지는 업종인 경우, 계절별로 신용평가정도를 달리하도록 알고리즘을 수정할 수 있다. 그 외에도, 업종별 특성이 기간별로 생산량이 달라지는 경우, 기반별 내부설정값을 산출하고, 이를 알고리즘에 적용하여 알고리즘을 수정할 수 있다.

동종업계의 전력사용량이 상승 또는 하락한 경우, 학습부(133)는 이에 대응되도록 수용가의 전력사용량과 관련된 알고리즘을 수정하여 동종업계의 전력사용량을 신용평가에 반영할 수 있다. 동종업계의 전력사용량이 상승한 경우, 해당 업계의 호황을 예측할 수 있고, 동종업계의 전력사용량이 하락한 경우, 해당 업계의 불황을 예측할 수 있다. 따라서 학습부(133)는 동종업계의 전력사용량의 상승 또는 하락을 나타내는 부가정보를 기반으로 알고리즘 내 내부설정값을 변경하여 신용평가정보를 조정할 수 있다. 또한 학습부(133)는 일정기간 동안 동종업계의 전력사용량 증감비율과 수용가의 전력사용량 증감비율을 기반으로 알고리즘 내 내부설정값을 변경하여 신용평가정보를 조정할 수 있다. 예를 들어, 동종업계의 전력사용량이 증가되었는데, 수용가의 전력사용량은 그대로 유지되는 경우, 수용가의 경쟁력이 동종업계의 경쟁력보다 낮아진 것으로 판단하여, 학습부는 알고리즘 내 내부설정값을 변경하여 신용평가정보를 조정할 수 있다.

또한 학습부(133)는 수용가의 매출정보를 기반으로 알고리즘 내 내부설정값을 변경하여 신용평가정보를 조정할 수 있다. 예를 들어 수용가의 매출이 떨어졌음에도 산출된 수용가의 신용이 상승한 경우, 학습부(133)는 입력된 전력사용량 대비 수용가의 신용을 낮추도록 알고리즘을 수정할 수 있다. 이와 반대로, 수용가의 매출이 상승하였음에도 불구하고 산출된 수용가의 신용이 하락한 경우, 학습부(133)는 입력된 전력사용량 대비 수용가의 신용을 높이도록 알고리즘을 수정할 수 있다.

통지부(134)는 데이터 이상 또는 신용평가결과를 채권자 또는 신용평가기관에 통지하는 기능을 수행한다.

예를 들어, 저장부(120)에서 저장된 제1 및 제2 전력사용정보가 데이터 이상으로 판단한 경우, 통지부(134)는 데이터 이상이 발생하였음을 채권자에게 통지한다. 예를 들어, 통지부(134)는 제1 신용평가부(131)로부터의 제1 신용평가정보와, 제2 신용평가부(132)로부터의 제2 신용평가정보를 채권자 또는 신용평가기관에 통지한다.

규칙기반 신용평가부(131)는 설정값에 기반하여 수용가의 신용을 평가하므로, 수용가의 내적 및 외적 변동상황과 무관하게 수용가에 대한 신속한 신용평가가 가능하다. 이에 비해 인공지능기반 신용평가부(132)는 학습부에 의해 알고리즘이 수정될 수 있는 일정기간, 예를 들어 일주일정도의 데이터가 필요하므로, 수용가의 내적 및 외적 변동상황에 신속한 신용평가가 가능하지 않다. 하지만 인공지능기반 신용평가부(132)는 학습부(133)에 의해 갱신되는 알고리즘에 기반하여 수용가의 신용을 평가하므로, 주변상황을 반영하여 정확한 신용평가가 가능하다.

본 발명에 따르면, 수용가의 내적, 외적변동에 무관한 규칙기반 제1 신용평가정보와 수용가의 내적, 외적변동을 고려한 인공지능기반 제2 신용평가정보가 채권자에게 모두 제공되므로, 채권자가 수용가의 신용정도를 파악하기 용이하다.

또한 본 발명에 따르면, 수용가의 전력사용량과, 수용가 내 동산담보의 전력사용량을 기반으로, 수용가의 신용평가를 수행함으로써 수용가 내 신용정도를 더욱 정확히 평가할 수 있을 뿐 아니라 동산담보의 상태를 감시할 수 있다.

수용가(20)의 전체 전력사용량만을 기반으로 동산담보(22)를 포함하는 수용가(20)의 신용정도를 파악하는 경우, 동산담보(22)의 가치하락, 멸실, 훼손이 정확하게 반영되지 않을 수 있다. 따라서 본 발명은 수용가(20)의 전체전력사용량 및 담보동산(22)의 전력사용량 모두를 기반으로 신용을 평가함으로서, 동산담보(22)를 포함하는 수용가(20)의 신용정도를 더욱 정확하게 파악할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 전력사용량 기반 신용평가방법은 데이터 수집과정(S10), 데이터 저장과정(S20), 신용평가과정(S30)을 포함한다.

데이터 수집과정(S10)에서, 수용가의 전력사용량과 관련된 제1 전력사용정보 및 상기 수용가 내 동산담보의 제2 전력사용량과 관련된 제2 전력사용정보를 수집한다. 상세한 과정은 계측부에서 설명한 바와 같으므로, 설명을 생략한다.

데이터 저장과정(S20)에서, 저장부가 수집된 제1 및 제2 전력사용정보를 저장한다. 이외에 저장부는 설정값 및 부가정보를 입력받아 저장할 수 있다. 상세한 과정은 저장부에서 설명한 바와 같으므로, 설명을 생략한다.

신용평가과정(S30)은 제1 및 제2 전력사용정보 및 설정값을 기반으로 제1 규칙기반으로 신용평가하여 제1 신용평가정보를 생성하고, 제1 및 제2 전력사용정보 및 알고리즘을 기반으로 인공지능 기반 제2 신용평가정보를 생성한다.

이하 본 발명의 제2 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가 시스템을 설명한다. 제2 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가 시스템에 대한 설명 중 제1 실시예의 설명과 중복되는 설명은 생략한다.

도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 전력사용량 기반 신용평가 시스템(2)은 계측부(210), 저장부(220), 신용평가부(230)를 포함한다.

계측부(210)는 수용가(20)의 전력사용량을 포함하는 제1 전력사용정보를 수집한다. 이를 위해 계측부(210)는 수용가의 전력사용량을 포함하는 제1 전력사용정보를 수집하기 위한 제1 전력사용량 계측장치(221)를 포함한다.

제1 실시예와는 달리 본 실시예의 전력사용량 기반 신용평가시스템은 수용가 내 동산담보(22)의 전력사용량을 포함하는 제2 전력사용정보를 수집하지 않고, 수용가의 제1 전력사용량만을 수집하므로, 신용평가에 있어서 수용가 내 담보동산의 전력사용량을 이용하지 않는다.

제1 전력사용정보는 기본정보 및 메타정보를 포함한다. 기본정보는 시계열 전력사용정보로서, 전력사용량 및 시계열정보를 포함한다. 그리고 메타정보는 수용가 식별(ID)정보를 포함한다. 또한 저장부(220)는 외부로부터 설정값을 입력받고, 설정값을 저장한다. 이외에도 저장부(220)는 외부로부터 동종업계 전력사용량, 수요가의 매출정보 등의 부가정보를 입력받아 저장할 수 있다. 그리고 저장부(120)는 신용평가부(130)의 신용평가 가능하도록 제1 전력사용정보를 전처리, 가공할 수 있다.

특히 저장부(220)에 저장되는 부가정보는 동종업계의 업체 내 설비의 전력사용량 정보, 해당 동종업계의 업체 내 설비정보, 수용가의 매출정보 등을 추가로 포함할 수 있다.

동종업계의 업체 내 설비의 전력사용량 정보는 업체의 전력사용량과는 달리 동종업계의 업체 내 설비에 전력사용량 계측장치를 별도로 설치한 경우에 획득될 수 있는 정보이다. 그리고 동종업계의 해당 업체 내 설비정보는 복수일 수 있으며, 복수의 설비정보는 동종업계의 업체 내 설치된 설비종류, 설비대수를 포함한다.

신용평가부(230)는 수용가 내 설치된 설비종류, 설비대수, 수용가의 제1 전력사용정보, 동종업계 업체 내 설비종류, 설비대수, 및 동종업계의 업체 내 설비의 전력사용정보에 기반하여 신용을 평가할 수 있다.

본 실시예에서, 신용평가부(230)는 동종업계의 업체 내 설비의 전력사용량 정보를 수용가 내 설비의 전력사용량에 대한 정보로 이용하여 수용가에 대한 신용을 평가할 수 있다. 구체적으로, 신용평가부(230)는 동종업계의 업체 내 설비대수를 이용하여 동종업계의 업체 내 설비의 전력사용량 정보를 수용가 내 설비대수에 대응되도록 전력사용량을 가상전력사용량으로 변환하고, 가상전력사용량을 수용가 내 설비의 전력사용량에 대한 정보로 이용하여 수용가의 신용을 평가할 수 있다.

예를 들어, 수용가 내 동산담보인 A설비가 X대 있는 경우, 동종업계인 B 업체에도 A설비가 Y대 있는 경우, 동종업계 업체인 B업체의 A설비의 전력사용량을 수용가의 A설비의 설비대수에 대응되도록 B업체의 A설비 전력사용량에 X/Y를 곱하여 가상전력사용량을 산출할 수 있다. 신용평가부는 상기 가상전력사용량을 수용가 내 동산담보인 설비의 전력사용량으로 설정하고, 가상전력사용량과 수용가 내 전력사용량의 비율을 고려하여 수용가의 신용평가에 반영할 수 있다.

이때 동종업계의 업체가 복수인 경우, 신용평가부(230)는 동종업계의 업체 내 설비의 전력사용량 정보 각각에 대해 가상전력사용량을 산출한 뒤, 산출된 가상전력사용량을 평균하여 평균가상전력사용량을 산출하고, 평균가상전력사용량을 수용가 내 설비의 전력사용량으로 설정하여 수용가의 신용을 평가할 수 있다.

도 7는 도 6의 신용평가부를 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 신용평가부(230)는 규칙기반 신용평가부(231), 인공지능기반 신용평가부(232), 학습부(233), 통지부(234)를 포함한다.

전력사용량은 해당 수용가의 생산성에 비례하므로, 전력사용량이 증가하게 되면, 수용가의 신용도 증가하는 것으로 판단될 수 있다. 이와 반대로, 전력사용량이 감소하게 되면, 생산성이 떨어져서 수용가의 신용도 감소하는 것으로 판단될 수 있다.

규칙기반 신용평가부(231)는, 제1 전력사용정보, 설정값에 기반하여 규칙기반 방식으로 수용가의 신용을 평가하여 제1 신용평가정보를 생성한다. 이때 설정값은 사용자 또는 외부에서 변경하지 않는 한 일정하게 유지된다. 규칙기반 신용평가부(231)가 설정값에 기반하여 수용가의 신용을 평가하므로, 수용가의 내적 및 외적 변동상황과 무관하게 수용가에 대한 신속한 신용평가가 가능하다.

제1 실시예와는 달리, 본 실시예에서 규칙기반 신용평가부(231)는, 제1 전력사용정보의 전력사용량 대비 제2 전력사용정보의 전력사용량 비율을 산출하지 않고, 제1 전력사용정보를 설정값과 비교하여 수용가에 대한 신용평가정보를 생성한다. 본 실시예에서 규칙기반 신용평가부(231)에 대한 설명은 제1 실시예와 중복되므로 생략한다.

인공지능기반 신용평가부(232)는 학습부(233)에 의해 갱신되는 알고리즘을 이용하여 제2 신용평가정보를 생성한다. 구체적으로 인공지능기반 신용평가부(232)는 제1 전력사용정보를 알고리즘에 기반하여 인공지능 방식으로 수용가의 신용을 평가하여 제2 신용평가정보를 생성한다. 이때 인공지능기반 신용평가부(132)는 규칙기반 신용평가부의 제1 신용평가정보도 제1 전력사용정보와 함께 알고리즘에 넣어 인공지능 기반으로 제2 신용평가정보를 생성할 수도 있다. 제1 실시예와는 달리, 본 실시예에서 인공지능기반 신용평가부(232)는, 제1 전력사용정보 및 알고리즘을 이용하여 수용가에 대한 신용평가정보를 인공지능 방식으로 생성한다. 그 외 본 실시예에서 인공지능기반 신용평가부(232)에 대한 설명은 제2 전력사용정보를 이용하는 구성을 제외하고는 제1 실시예에서 설명한 바와 동일하다.

학습부(233)는 제1 전력사용정보, 설정값, 부가정보, 제1 신용평가정보, 제2 신용평가정보를 입력받아 학습하고, 인공지능 기반 신용평가부(232)에서 사용되는 알고리즘을 수정한다. 본 실시예에서 학습부(233)에 대한 설명은, 제1 실시예에서 설명한 학습부(233)에 대한 설명 중 제2 전력사용정보를 이용하는 구성을 제외하고는 동일하다.

도 8는 본 발명의 제2 실시예에 따른 전력사용량 기반 신용평가방법을 설명하기 위한 도면이다.

전력사용량 기반 신용평가방법은, 수용가의 제1 전력사용정보를 수집하는 데이터 수집과정(S110)과, 제1 전력사용정보를 저장하는 데이터 저장과정(S120)과, 제1 전력사용정보를 이용하여, 규칙기반으로 신용평가하여 제1 신용평가정보를 생성하고, 인공지능기반으로 신용평가하여 제2 신용평가정보를 생성하는 과정(S130)을 포함한다.

본 실시예에서의 전력사용량 기반 신용평가방법은, 제1 실시예에서 제2 전력사용정보를 이용하는 구성을 제외하고는 동일하므로 상세한 설명은 생략한다.

본 발명에 의하면, 전력사용량을 기반으로 수용가의 신용을 간단하게 평가할 수 있다.

또한 본 발명에 의하면, 규칙기반 방식 및 인공지능 방식으로 각각 신용평가정보를 생성함으로써 채권자로 하여금 신용정도를 더욱 정확하게 파악할 수 있게 한다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예가 상세히 기술되었지만, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않고, 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

110, 210: 수집부
120, 220: 저장부
130, 230: 신용평가부
131, 231: 규칙기반 신용평가부
132, 232: 인공지능기반 신용평가부
133, 233: 학습부
134, 234: 통지부

Claims (11)

1. 삭제
2. 수용가의 전력사용량을 포함하는 제1 전력사용정보를 획득하기 위한 계측부;
   상기 제1 전력사용정보를 저장하고, 외부로부터 입력받은 설정값을 저장하는 저장부;
   상기 설정값, 상기 제1 전력사용정보를 기반으로 상기 수용가에 대해 신용을 평가하여 제1 신용평가정보를 생성하는 신용평가부;
   상기 제1 전력사용정보 및 학습에 의해 갱신되는 알고리즘에 기반하여 상기 수용가에 대해 인공지능방식으로 제2 신용평가정보를 생성하는 제2 신용평가부 및
   학습을 통해 상기 알고리즘을 수정하는 학습부를 포함하며,
   상기 저장부는 외부로부터 동종업계 업체 내 설비의 전력사용량 정보 및 설비정보를 포함하는 부가정보를 입력받아 저장하고,
   상기 신용평가부는 저장부에 상기 수용가의 설비대수가 X, 상기 동종업계 업체 내 설비대수가 Y로 저장되어 있는 경우 상기 동종업계 내 설비의 전력사용량에 X/Y를 곱하여 가상전력사용량으로 설정하고, 상기 수용가의 전력사용량 대비 상기 가상전력사용량의 비율을 산출하여 상기 수용가의 신용평가를 수행하는 것을 특징으로 하는 전력사용량 기반 신용평가시스템.
   
3. 삭제
4. 수용가의 전력사용량을 포함하는 제1 전력사용정보를 획득하기 위한 계측부;
   상기 제1 전력사용정보를 저장하고, 외부로부터 입력받은 설정값을 저장하는 저장부;
   상기 설정값, 상기 제1 전력사용정보를 기반으로 상기 수용가에 대해 신용을 평가하여 제1 신용평가정보를 생성하는 신용평가부를 포함하며,
   상기 저장부는 외부로부터 동종업계 업체 내 설비의 전력사용량 정보 및 설비정보를 포함하는 부가정보를 입력받아 저장하고,
   상기 신용평가부는 저장부에 상기 수용가의 설비대수가 X, 상기 동종업계 업체 내 설비대수가 Y로 저장되어 있는 경우 상기 동종업계 내 설비의 전력사용량에 X/Y를 곱하여 가상전력사용량으로 설정하고, 상기 수용가의 전력사용량 대비 상기 가상전력사용량의 비율을 산출하여 상기 수용가의 신용평가를 수행하며,
   상기 설정값은 단위시간 구간별로 설정되는 것을 특징으로 하는 전력사용량 기반 신용평가시스템.
5. 삭제
6. 삭제
7. 제2항에 있어서,
   상기 학습부는,
   업종별 특성을 고려하여 기간별 설정값을 산출하여 상기 알고리즘을 수정하는 것을 특징으로 하는 전력사용량 기반 신용평가시스템.
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제
11. 삭제

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