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학술저널
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김지원 (서울시립대학교) 곽영훈 (서울시립대학교) 허정호 (서울시립대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제40권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
51 - 60 (10page)

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Reducing building energy is necessary to realize the post-2020 national greenhouse gas reduction target (37% reduction from the BAU). Among them, residential buildings account for about 64% of buildings and must seek ways to save energy. To achieve this, it is necessary to analyze the factors impacting energy consumption. Therefore, this study conducted a statistical analysis to build an energy prediction model for residential buildings by utilizing the “Furniture Energy Permanent Sample Survey” microdata provided by the Korea Energy Economics Institute. Energy consumption, a dependent variable, was a summed up value of annual electricity, city gas, and district heating consumption, and the factors influencing energy consumption were selected as variables, considering prior research and multiple recovery analysis results of microdata. Subsequently, an analysis of variance was performed to verify the significance of the regression equation. Insignificant variables were eliminated by the statistical analysis results, and regression models were presented for the remaining variables. Therefore, the regression model derived from this study is expected to be the basis for the prediction and reduction of energy consumption, in the future, for residential household characteristics.
#건물에너지(Building energy) #주거용 건물(Residential building) #예측모델(Predictionmodel) #회귀모델(Regression model) #통계분석(Statistical analysis)

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행연구 고찰
3. 예측모델 구성 및 변수 설정
4. 데이터 클리닝
5. 연구결과 및 분석
6. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
KOSIS, Korea Statistical Information Service. http://kosis.kr/index/index.do (last accessed on 25 September 2020). Green Together, https://www.greentogether.go.kr/sta/sta010101.do (last accessed on 28 Desember 2020). Ministry of Land, Infrastructure and Transport, http://www.molit.go.kr/USR/NEWS/m_71/dtl.jsp?lcmspage=17&id=95082347 (last accessed on 28 Desember 2020). Korea Energy Economics Institute, http://www.keei.re.kr/main.nsf/index.html (last accessed on 25 September 2020). Lee, S. H., An Analysis and Prediction of Energy Consumption in a Building Using Life Patterns of Single-Person Households, Graduate School of Sejong University, a thesis on the degree of Master’s degree in Korea, 2020. google schola

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