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학술저널
저자정보
배치혜 (한국에너지기술연구원) 전정윤 (연세대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제24권 제6호
발행연도
2017.12
수록면
722 - 732 (11page)
DOI
10.21086/ksles.2017.12.24.6.722

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In order to establish policy for effective energy saving of residential sector, it is necessary to make a reliable prediction about the energy usage of households. To do this, analyzing factors affecting the energy consumption is essential. In this study, we conducted K-mean cluster analysis and decision tree analysis using micro data of 「Household Energy Standing Survey」in 2015 to derive the factors affecting the energy consumption of households which has high uncertainty characteristics. And also, we analyzed the change of energy consumption according to detailed condition change of each variable. As a result of k-means clustering analysis, total energy consumption was classified into three groups: high, middle, and low. In addition, statistical analysis of the differences of variables for each group was conducted. Decision tree analysis showed structural relationships between variables that cannot be easily determined in a linear relationship. The main heating fuel, number of household members and household characteristics were found to have the greatest effect on annual energy consumption in decision tree analysis.
#Energy consumption #Households energy use #K-mean clustering #Decision tree algorithm

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과
4. 논의 및 결론
REFERENCES

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
An, Y., Kim, K., & Lee, S., (2014), An empirical research on the difference of energy consumption according to the housing and regional characteristics of Seoul, Journal of Korea Planners Association, 49(3), 175-194. Bae C., Bae N., & Chun C. (2008). Research on indoor thermal environment and residents’ control behavior of cooling according to household type in apartment. Journal of the Korean Housing Association, 19(1), 89-96. Bae, W. & Roh, S. (2005). A Study on K-Means Clustering, The Korean Communications in Statistics, 12(2), 497-508. Chen, J., Wang, X., & Steemers, K. (2013). A statistical analysis of a residential energy consumption survey study in Hangzhou, China. Energy and Buildings, 66, 193-202. Choi J. & Seo D. (1999). Decision trees and its applications. Journal of The Korean Official Statistics, 4(1), 61-83.

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