본 연구를 통해 가정 부문 에너지 소비에 관한 학술적 이슈의 변화를 통계적으로 검토했으며, 어떤 주제가 가장 관심을 받고 있는지, 어떤 주제가 아직 관심은 적지만 미래에 주목받을 수 있는지 살펴보았다.
토픽 분석 결과,
Strong signals
에는IoT
기술의 확산 등 에너지 디지털화와 관련있는 마이크로그리드 시스템 및 스마트 홈과 더불어 재생에너지 보급 확산에 따라 주택용 태양광 발전 시스템 및 주택용 배터리 가 속했다. 더불어NILM
, 에너지 분할 측정과 같은 에너지 측정과 예측에 관한 토픽이 선정되었다. 이 토 픽들은 주로 디지털화와 재생에너지 보급 확산에 관한 토픽이며, 현재 활발하게 연구되고 있는 분야이다.Weak signals
에서는 탄소 중립을 목표로 하는 현재 상황이 흥미롭게 반영된 결과들이 나타났다. 화석 에너지 소비 절감 등 청정에너지로의 전환 정책이 광범위하게 추진되고 있다. 가정 에너지 소비 부문에서 는 에너지 전반 정책의 최근 흐름과 동일하게 석탄 에너지 소비와 대기오염 물질 배출 관련 논의들이 미 래에 주목받을 수 있는 연구 주제로 선정되었다. 또한 기존에 비교적 많은 관심을 받지 않았던 에너지 빈 곤, 에너지 성능 평가에 관한 논의도 시간의 변화에 따라 가정 에너지 소비 부문까지 확대되면서 수면위 로 올라오고 있다.다시 요약하자면,
Strong signals
에는 에너지 기술 혁신과 관련한 주제들이 주를 이뤘다. 최근 10년간 가 정 부문 에너지 소비 관련 연구들은 스마트 에너지 기술 및 재생 에너지 기술의 가정 부문 확산과 더불어 이 기술들의 편익에 대해 주로 논의했다고 볼 수 있다. 반면Weak signals
를 검토한 결과, 기술적인 이슈43) Guillén-Mena and Quesada(2019) 참조.
44) Cozza et al.(2020) 참조.
가정 부문 에너지 소비에 관한 최근 연구 트렌드 분석 동향과 분석 ③
를 넘어서 탄소중립 정책 추진에 따른 연구 주제들과 에너지 복지, 삶의 질과 관련한 문제가 주요 관심 대 상으로 떠오르고 있다는 것을 알 수 있었다. Strong signals와 Weak signals의 종합적인 검토를 통해 기술 혁신을 통한 가정 부문 에너지 효율향상과 더불어, 탄소중립을 달성할 수 있는 에너지 소비 정책 및 제도에 관한 인식과 이에 대한 중요성이 강조되고 있다는 것을 확인했다.
본 연구의 결과를 통해 연구자들은 아직 관심은 적지만 미래에 주목받을 수 있는 Weak signals에 속한 연구들에 관심을 가질 필요가 있으며, 특히 Weak signals에서 파생될 수 있는 연구 주제인 석탄 에너지 수요 및 공급 예측, 주거용 에너지 소비로 인한 대기오염 물질 배출, 에너지 빈곤층의 새로운 기준과 지표, 패시브하우스를 통한 에너지 소비 절감 효과 등에 관심을 기울일 필요가 있다.45)
정책 입안자들은 청정에너지로의 전환 정책이 시행 중인 가운데, Weak signals에 가정 부문 석탄 소비 가 속했다는 것을 참고하여 청정연료로의 교체를 위한 지원 정책 등 석탄 에너지 소비 절감을 위한 정책 수립에 주목할 필요가 있다. 우리나라는 ‘2050 탄소중립 추진전략(2020.12)’을 통해 석탄발전 비중이 주 요국 대비 높은 상황이라고 진단하며, 탄소중립을 위해 화석연료에 대한 의존도를 줄이고, 재생 에너지로 의 전환 가속화가 필요하다고 밝혔다.46) 이처럼 산업 부문의 온실가스 배출 및 석탄 발전 비중을 줄이는 것에 대한 관심이 큰 가운데, 가정 부문의 석탄 소비, 청정연료로의 교체를 위한 지원에도 계속해서 관심 을 가질 필요가 있다.
또한 에너지 빈곤층을 위한 에너지 복지 정책에 관한 논의가 앞으로 확장될 가능성이 높다는 것을 고려해 야 한다. 우리나라는 에너지 바우처, 저소득층 에너지효율개선사업 등 에너지복지 정책을 통해 에너지 빈 곤층의 기본적 에너지 이용권 보장을 위해 노력 중이며 에너지 복지에 관한 토론회와 세미나를 다수 개최 하며 정책에 관해 지속적으로 논의 중이다.47) 현재 에너지 바우처의 경우 소득기준 및 가구원 특성기준을 두고 지원하고 있으며, 지원 대상가구 확대(2019.08) 및 지원대상 확대(2021.07)를 통해 지원 범위를 확대 중이다. 저소득층 에너지효율개선사업 또한 소득기준을 두고, 기초지자체장의 추천을 받은 에너지복지 사 각지대의 일반 저소득가구에도 지원하고 있다. 이처럼 지원대상 확대 및 에너지복지 사각지대에 대한 추가 적인 지원을 통해 정책의 실효성을 높이고 있는 가운데, 우리나라의 소득 수준 및 에너지 수요의 변화에 대응하여 에너지 빈곤의 정의를 법제화하고, 지원 대상자 범위를 지속적으로 점검하여 실질적인 에너지 빈 곤층에 대한 계속적인 지원이 필요하다.
45) 다만, 본고는 분석을 위해 Sciencedirect.com에서 학술 논문들의 초록을 수집했기 때문에 전 세계적으로 진행된 연구 주제들을 대상으로 분석했으며, 석탄 소비와 에너지 빈곤 문제는 특정 그룹의 국가들을 대상으로 한 연구들이 많다는 점은 유의하여야 한다.
46) 관계부처 합동(2020), 2050 탄소중립 추진전략 참조.
47) �지속가능한 에너지 복지 체계를 위한 제도 개선방안 정책 세미나(2020.09)�, �기후변화시대와 에너지복지 정책과제 토론회(2020.10)� 등이 있음.
참고문헌
국내 문헌
● 관계부처 합동, 2050 탄소중립 추진전략, 2020● 박기현, 건물에너지 효율 향상을 위한 국제협력 방안 수립 연구, 에너지경제연구원, 2021
● 에너지경제연구원, 에너지통계연보 2021, 2021
외국 문헌
● Aiad, M., & Lee, P. H. (2018). Energy disaggregation of overlapping home appliances consumptions using a cluster splitting approach. Sustainable cities and society, 43, 487-494.● Ansoff , H. I. (1975). Managing strategic surprise by response to weak signals. California management review, 18(2), 21-33.
● Attia, S., & Carlucci, S. (2015). Impact of diff erent thermal comfort models on zero energy residential buildings in hot climate. Energy and Buildings, 102, 117-128.
● Belaïd, F. (2018). Exposure and risk to fuel poverty in France: Examining the extent of the fuel precariousness and its salient determinants. Energy Policy, 114, 189-200.
● Betto, F., Garengo, P., & Lorenzoni, A. (2020). A new measure of Italian hidden energy poverty. Energy policy, 138, 111237.
● Biansoongnern, S., & Plungklang, B. (2016). Non-intrusive appliances load monitoring (nilm) for energy conser- vation in household with low sampling rate. Procedia Computer Science, 86, 172-175.
● Breschi, V., Piga, D., & Bemporad, A. (2018). Jump model learning and fi ltering for energy end-use disaggrega- tion. IFAC-PapersOnLine, 51(15), 275-280.
● Chae, S. Y., & Park, J. (2017). A Study of Non-Intrusive Appliance Load Identifi cation Algorithm using Complex Sensor Data Processing Algorithm. The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, 17(2), 199-204.
● Chai, Q., Wang, H., Zhai, Y., & Yang, L. (2020). Using machine learning algorithms to predict occupants’ thermal comfort in naturally ventilated residential buildings. Energy and Buildings, 217, 109937.
● Chen, H., Huang, Y., Shen, H., Chen, Y., Ru, M., Chen, Y., ... & Tao, S. (2016). Modeling temporal variations in global residential energy consumption and pollutant emissions. Applied energy, 184, 820-829.
● Chen, J., Wu, Y., Song, M., & Dong, Y. (2018). The residential coal consumption: Disparity in urban–rural China.
Resources, Conservation and Recycling, 130, 60-69.
● Cozza, S., Chambers, J., & Patel, M. K. (2020). Measuring the thermal energy performance gap of labelled resi- dential buildings in Switzerland. Energy Policy, 137, 111085.
● Cristea, C., Cristea, M., Birou, I., & Tîrnovan, R. A. (2020). Economic assessment of grid-connected residential solar photovoltaic systems introduced under Romania’s new regulation. Renewable Energy, 162, 13-29.
● da Silva, I. R., de AL Rabêlo, R., Rodrigues, J. J., Solic, P., & Carvalho, A. (2020). A preference-based demand response mechanism for energy management in a microgrid. Journal of Cleaner Production, 255, 120034.
● De Oliveira, G., Jacomino, M., Ha, D. L., & Ploix, S. (2011). Optimal power control for smart homes. IFAC Proceed- ings Volumes, 44(1), 9579-9586.
● Dinesh, C., Welikala, S., Liyanage, Y., Ekanayake, M. P. B., Godaliyadda, R. I., & Ekanayake, J. (2017). Non-intrusive load monitoring under residential solar power infl ux. Applied energy, 205, 1068-1080.
● Ellabban, O., & Alassi, A. (2019). Integrated Economic Adoption Model for residential grid-connected photovolta- ic systems: An Australian case study. Energy Reports, 5, 310-326.
가정 부문 에너지 소비에 관한 최근 연구 트렌드 분석 동향과 분석 ③
● Escobar, P., Martínez, E., Saenz-Díez, J. C., Jiménez, E., & Blanco, J. (2020). Profi tability of self-consumption solar PV system in Spanish households: A perspective based on European regulations. Renewable Energy, 160, 746-755.
● Essiet, I. O., Sun, Y., & Wang, Z. (2019). Optimized energy consumption model for smart home using improved diff erential evolution algorithm. Energy, 172, 354-365.
● Fazli, T., & Stephens, B. (2018). Development of a nationally representative set of combined building energy and indoor air quality models for US residences. Building and Environment, 136, 198-212.
● Fernandes, F., Morais, H., Vale, Z., & Ramos, C. (2014). Dynamic load management in a smart home to participate in demand response events. Energy and Buildings, 82, 592-606.
● Fernandes, M. S., Rodrigues, E., Gaspar, A. R., Costa, J. J., & Gomes, Á. (2020). The contribution of ventilation on the energy performance of small residential buildings in the Mediterranean region. Energy, 191, 116577.
● Figueiredo, M., De Almeida, A., & Ribeiro, B. (2012). Home electrical signal disaggregation for non-intrusive load monitoring (NILM) systems. Neurocomputing, 96, 66-73.
● Geng, Y., Chen, W., Liu, Z., Chiu, A. S., Han, W., Liu, Z., ... & Cui, X. (2017). A bibliometric review: Energy consump- tion and greenhouse gas emissions in the residential sector. Journal of cleaner production, 159, 301-316.
● Giri, S., & Bergés, M. (2015). An energy estimation framework for event-based methods in non-intrusive load monitoring. Energy Conversion and Management, 90, 488-498.
● Guillén-Mena, V., & Quesada, F. (2019). Assessment model of energy performance in housing of Cuenca, Ecua- dor. Ain Shams Engineering Journal, 10(4), 897-905.
● Houidi, S., Auger, F., Sethom, H. B. A., Fourer, D., & Miègeville, L. (2020). Multivariate event detection methods for non-intrusive load monitoring in smart homes and residential buildings. Energy and Buildings, 208, 109624.
● Jankowiak, C., Zacharopoulos, A., Brandoni, C., Keatley, P., MacArtain, P., & Hewitt, N. (2020). Assessing the bene- fi ts of decentralised residential batteries for load peak shaving. Journal of Energy Storage, 32, 101779.
● Karpinska, L., & Śmiech, S. (2020). Invisible energy poverty? Analysing housing costs in Central and Eastern Europe. Energy Research & Social Science, 70, 101670.
● Kerimray, A., Rojas-Solórzano, L., Torkmahalleh, M. A., Hopke, P. K., & Gallachóir, B. P. Ó. (2017). Coal use for residen- tial heating: patterns, health implications and lessons learned. Energy for Sustainable Development, 40, 19-30.
● Khalid, R., Javaid, N., Rahim, M. H., Aslam, S., & Sher, A. (2019). Fuzzy energy management controller and sched- uler for smart homes. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 21, 103-118.
● Lin, B., & Wang, Y. (2020). Does energy poverty really exist in China? From the perspective of residential electrici- ty consumption. Energy Policy, 143, 111557.
● Matsui, K., Yamagata, Y., & Nishi, H. (2015). Disaggregation of Electric Appliance's Consumption Using Collected Data by Smart Metering System. Energy Procedia, 75, 2940-2945.
● Middlemiss, L., & Gillard, R. (2015). Fuel poverty from the bottom-up: Characterising household energy vulnera- bility through the lived experience of the fuel poor. Energy Research & Social Science, 6, 146-154.
● Morsali, R., Thirunavukkarasu, G. S., Seyedmahmoudian, M., Stojcevski, A., & Kowalczyk, R. (2020). A relaxed constrained decentralised demand side management system of a community-based residential microgrid with realistic appliance models. Applied Energy, 277, 115626.
● Mudge, L., & Saman, W. (2017). The impact of air conditioning system upgrade on energy use and comfort in low income housing. Energy Procedia, 121, 26-32.
● Park, C., Cho, S., & Heo, W. (2021). Study on the future sign detection in areas of academic interest related to the digitalization of the energy industry. Journal of Cleaner Production, 127801.
● Parra, D., & Patel, M. K. (2019). The nature of combining energy storage applications for residential battery technology. Applied Energy, 239, 1343-1355.
● Paudyal, P., & Ni, Z. (2019). Smart home energy optimization with incentives compensation from inconvenience for shifting electric appliances. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 109, 652-660.
● Pena-Bello, A., Burer, M., Patel, M. K., & Parra, D. (2017). Optimizing PV and grid charging in combined applica- tions to improve the profi tability of residential batteries. Journal of Energy Storage, 13, 58-72.
● Peng, L., Zhang, Q., Yao, Z., Mauzerall, D. L., Kang, S., Du, Z., ... & He, K. (2019). Underreported coal in statistics:
A survey-based solid fuel consumption and emission inventory for the rural residential sector in China. Applied Energy, 235, 1169-1182.
● Pyka, I., & Wierzchowski, K. (2016). Estimated mercury emissions from coal combustion in the households sector in Poland. Journal of Sustainable Mining, 15(2), 66-72.
● Rashid, H., Singh, P., Stankovic, V., & Stankovic, L. (2019). Can non-intrusive load monitoring be used for identify- ing an appliance’s anomalous behaviour?. Applied energy, 238, 796-805.
● Rodrigues, S., Chen, X., & Morgado-Dias, F. J. E. P. (2017). Economic analysis of photovoltaic systems for the residential market under China's new regulation. Energy Policy, 101, 467-472.
● Sghiouri, H., Mezrhab, A., Karkri, M., & Naji, H. (2018). Shading devices optimization to enhance thermal comfort and energy performance of a residential building in Morocco. Journal of building Engineering, 18, 292-302.
● Sharma, S. V., Han, P., & Sharma, V. K. (2019). Socio-economic determinants of energy poverty amongst Indian households: A case study of Mumbai. Energy Policy, 132, 1184-1190.
● Stopps, H., & Touchie, M. F. (2020). Managing thermal comfort in contemporary high-rise residential buildings:
Using smart thermostats and surveys to identify energy effi ciency and comfort opportunities. Building and Environment, 173, 106748.
● Yang, S., Chen, B., Wakeel, M., Hayat, T., Alsaedi, A., & Ahmad, B. (2018). PM2. 5 footprint of household energy consumption. Applied Energy, 227, 375-383.
● Zakariazadeh, A., Jadid, S., & Siano, P. (2014). Smart microgrid energy and reserve scheduling with demand response using stochastic optimization. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 63, 523-533.
● Zhang, D., Evangelisti, S., Lettieri, P., & Papageorgiou, L. G. (2015). Energy consumption scheduling of smart homes with microgrid under multi-objective optimisation. In Computer Aided Chemical Engineering (Vol. 37, pp.
2441-2446). Elsevier.
● Zhang, X., Chen, B., & Fan, X. (2015). Diff erent fuel types and heating approaches impact on the indoor air quality of rural houses in Northern China. Procedia Engineering, 121, 493-500.
웹사이트
● OECD iLibrary 홈페이지, World energy balances, https://www.oecd-ilibrary.org/energy/data/iea-world-en- ergy-statistics-and-balances/world-energy-balances_data-00512-en?parentId=http%3A%2F%2Finstance.metastore.ingenta.com%2Fcontent%2Fcollection%2Fenestats-data-en 가정 부문 에너지 소비에 관한 최근 연구 트렌드 분석
가정 부문 에너지 소비에 관한 최근 연구 트렌드 분석 동향과 분석 ③
인포그래픽
자기분야에서 세계적인
전문가 되길
노동운 선임연구위원
1988년 에너지경제연구원에 입 사해 기후변화와 관련된 다양한 연구를 해온 노동운 선임연구위 원. 그가 34년간 몸 담았던 연구 원을 떠나며 마지막 소회를 밝혔 다. 에너지경제연구원의 밝은 미 래를 염원하는 그의 이야기를 들 어봤다.
연구원 사람들 연구원 사람들
연구원 소식