This study aims to predict main household characteristics (number of women, ratio of women, Married, children) from household electricity consumption. I utilized actual electricity consumption data on 300 households in Korea, who used application-based smart meters, and analyzed empirically through machine learning algorithms. Unlike previous smart meter data-based studies centered around European and American countries, this study used Korean smart meter data to examine the relationship between household electricity consumption and household characteristics. It is worth that it can bridge the gap among studies the existing study by including variables that were mainly predicted in the previous study and further predicting variables for women. These findings are intended to provide a complementary role in the census and, at the same time, an opportunity to create new businesses.
본 연구는 전력 사용량의 특성을 이용하여 4가지 주요 가구 특성(여성 가구원 수, 여성 비율, 결혼 여부, 자녀 유무)을 예측하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 실시간 전력 소비량을 모바일 어플리케이션을 통해 모니터링 할 수 있는 서비스를 제공하고 있는 스마트 미터 회사의 사용자 300 가구를 대상으로 취득한 실제 전력 사용 데이터를 활용하고, 기계학습 알고리즘을 통해 실증적으로 분석했다. 본 연구는 기존의 유럽과 미주 국가 중심으로 진행된 스마트 미터 데이터 기반 연구들과 달리 한국의 스마트 미터 데이터를 사용하여 사용 패턴과 가구 특성의 관계를 살펴보았다. 기존에 수행된 연구에서 주로 예측되었던 변수를 포함하고 여성에 대한 변수를 추가적으로 예측하여 기존 연구의 보완적 역할을 하였다. 이러한 연구 결과를 통해, 국가 규모의 가구 조사의 보완적 역할을 함과 동시에 새로운 비즈니스 창출의 기회를 제공하고자 한다.
