거주자의 AMI 사용 의사와 거주자 이해를 위한 AMI 데이터 활용에 관한 연구

Abstract

Advanced metering infrastructure (AMI) is an integrated system of smart meters, communication networks, and data management systems. An AMI allows the automatic and remote measurement and monitoring of electricity consumption. It also provides important information for managing peak demand and power quality. Such information can be useful for both electric power companies and customers (e.g., residents and building managers). Electric power companies can use the information to make intelligent decisions for the efficient operation of power plants. Customers can receive feedback about electricity price signals and projected monthly bills, which can support them make more informed decisions about their usage. According to an increase in electricity consumption in residential buildings, much effort has been made in penetrating AMIs and utilizing the data collected by AMIs. However, most of the efforts have been made from the company’s perspective, not the resident’s perspective. This research addresses this limitation by understanding resident’s perspective in examining AMI usage intention and analyzing AMI data. This research tackles two objectives. The first is to develop an AMI usage intention model focusing on information privacy concerns (IPCs) and perceived electricity usage habits (PEUHs). Because AMI data have detailed information about the behaviors and activities of a particular household, IPCs are considered one of the important factors influencing residents’ intention to use AMIs. Electric power companies have emphasized that PEUHs are considered a basic motivation for residents to use AMIs. According to the importance of IPCs and PEUHs, this research first develops scales for IPCs and PEUHs and then validates the effects of IPCs and PEUHs on AMI usage intention. The second is to conduct case studies that show how AMI data can be applied to understand residents. For developing services and policies that residents really need, understanding residents should be preceded. AMI data can be utilized to understand various resident’s perspectives. This research focuses on understanding resident’s electricity consumption and noise discomfort between neighbors. In the first case, AMI data are utilized to reconcile differences between resident’s electricity consumption from electricity-related companies’ perspective (companies’ perspective) and from resident perception. The electricity-related companies include all companies that provide electricity (electricity suppliers), distribute AMIs and collect (AMI distributors and data collectors), and apply AMI data (service/policy developers). The consumption from companies’ perspective means the consumption that the companies come to know based on actual electricity consumption. The consumption from resident perception means the consumption that residents perceive according to their life patterns or usage patterns of electrical appliances. Understanding the differences is important for developing resident-centered services and policies for electricity usage management. In the second case, AMI data are utilized to assess noise discomfort between neighbors caused by electrical appliances. In this case, a method that utilizes AMI data to assess noise discomfort levels caused by electrical appliances between neighboring households is proposed. This research provides the following contributions. For the first objective, this study provides scales for IPCs and PEUHs and their effects on AMI usage intention. The scales can be used to quantitatively measure resident’s IPCs and PEUHs and the identified effects can provide useful information for electric power companies to develop strategies and policies for AMI penetration. For the second objective, this study provides insights into how AMI data can be applied to understand residents. The insights would be a basis to promote further studies applying AMI data. Ultimately, this research shows the importance of understanding resident’s perspective in examining AMI usage intention and analyzing AMI data. It implies that residents are the most important player who enables the collection of AMI data as well as consumes AMI data-based services or policies.

지능형 전력계량시스템(이하 AMI)은 실시간으로 건물의 전력 데이터를 수집, 저장, 공유할 수 있는 인프라를 의미한다. 거주 건물의 전력 사용량이 늘어나기 시작하면서 거주 건물에 AMI를 보급하고, 수집된 전력 사용 데이터를 활용한 효과적인 전력 사용 관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만, AMI 수용과 AMI 데이터 사용에 있어 중요한 의사결정자인 거주자를 고려하지 않음으로써 AMI 수용과 AMI 데이터를 사용한 전력 사용 관리 서비스 및 정책 등이 성공적으로 이루어지지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구는 거주자를 고려한 AMI 수용과AMI 데이터 활용 방안에 관해 연구하였다. AMI 수용 단계에서는 거주자가 AMI를 사용할 의도를 가지는 데 영향을 미치는 요인을 정보 프라이버시 우려와 전력 사용 행위로 정의하고, 이를 위한 스케일 개발과 요인별 영향을 검증하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 354가구로부터 설문 데이터를 수집하고, 기술 수용 모델을 차용하여 분석을 수행하였다. 정보 프라이버시 우려 측면에 해당하는 차원 5개와 아이템 15개, 전력 사용 행위 측면에 해당하는 차원 3개와 아이템 8개로 구성된 스케일을 개발하였으며, 정보 프라이버시 우려는 AMI의 유용성과 사용 의도에 부정적인 영향을 미치며 전력 사용 행위는 AMI의 유용성에 긍정적인 영향을 미치고 이를 통해 사용 의도에도 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인했다. 또한, 거주자 특성으로 구성된 통제 변인을 분석하여 성별, 정보 프라이버시 침해 경험, 전력 사용 관리 제품 및 서비스에 관한 관심 정도에 따라 AMI의 유용성 정도가 달라짐을 확인했다. 해당 연구 결과는 거주자의 정보 프라이버시 우려와 전력 사용 행위를 정량적으로 측정하고, 적절한 AMI 수용 전략을 수립하는 데 기여할 수 있을 것이다. AMI 데이터를 활용하는 단계에서는 2가지 사례연구가 수행됐다. 첫 번째 사례연구에서는 전력 회사 관점에서의 전력 사용과 거주자가 인지한 전력 사용 간의 차이를 검증하고 전력 회사 관점, 거주자의 인지, 그리고 둘 간 차이에 영향을 미치는 요인을 파악했다. 142 가구의 AMI 데이터와 설문조사 데이터를 활용하였으며, AMI 데이터는 전력 회사 관점에서의 전력 사용을 대변하기 위해, 설문조사 데이터는 거주자의 인지된 전력 사용을 대변하고 가구의 특성을 파악하기 위해 사용되었다. 분석 결과, 전력 회사 관점과 거주자가 인지한 전력 사용 간 유의한 차이가 있음이 확인됐으며, 전력 회사 관점, 거주자의 인지, 그리고 둘 간 차이에 영향을 미치는 요인 역시 다름이 확인됐다. 전력 회사 관점에서의 전력 사용에는 가구 규모와 관련된 요인이 영향을 미치는 반면, 거주자가 인지하는 전력 사용에는 전기기기와의 상호작용과 관련된 요인이 영향을 미친다. 이러한 분석 결과는 전력 사용 관리를 위한 서비스 또는 정책 개발 시 전력 회사 관점뿐만 아니라 거주자가 인지하는 전력 사용을 함께 고려해야 함을 시사한다. 본 연구는 전력 도메인에서 처음 시도된 연구로써 거주자의 전력 사용 인지에 관한 연구, 거주자 중심의 서비스 및 정책 개발 연구 등의 향후 연구를 위한 초석으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 두 번째 사례연구에서는 AMI 데이터를 활용하여 이웃으로부터 느끼는 거주자의 소음 불편함을 평가했다. 해당 연구에서 소음은 전기기기로부터 발생하는 소음을 의미한다. AMI 데이터는 포스텍 기혼자 아파트의 75가구로부터 수집했다. AMI 데이터를 통해 가구별 전력 사용 피크, 시작, 종료 시점을 파악하였으며, 이를 기준으로 유사한 패턴을 지닌 가구들을 그룹화하였다. 전기기기 사용 시점 차이에 따라 소음의 불편함이 발생할 수 있다는 기존 연구를 기반으로, 그룹 간 피크, 시작, 종료 시점 차이를 소음 불편함의 크기로 정의하여 그 크기를 계산하였다. 또한, 소음 불편함을 계산하기 위해 도입한 가정들을 완화함으로써 달라질 수 있는 결과들을 토의하였다. 본 연구에서 제시한 소음 불편함 평가 방법은 현실에서의 검증이 필요하나, AMI 데이터를 통해 거주자의 소음 불편함을 유추해볼 수 있다는 새로운 관점을 제시한 것에 의의가 있다. 종합하면, 본 학위논문에서 수행한 3가지 연구는 독자들에게 AMI 수용과 AMI 데이터 기반의 서비스 및 정책 개발 시 거주자를 고려하는 것에 대한 중요성을 상기시키고 거주자를 고려하는 방법에 대한 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.