[논문 리뷰] Does disaggregated electricity feedback reduce domestic electricity consumption? A systematic review of the literature

Jack Kelly, William J. Knottenbelt|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 03.

Environmental Education and Sustainability참고 문헌 17인용 수 48

한 줄 요약

이 체계적 리뷰는 이산화 전기 피드백이 주거용 에너지 소비를 줄이는지 평가하며, 12개의 연구를 분석한다. 연구 결과, 이산화 피드백은 평균적으로 사용량을 0.7–4.5% 감소시킬 수 있지만, 집계 피드백만으로도 3%의 절감을 이룰 수 있으며, 이는 종종 이산화 피드백과 비슷한 효과를 보이므로 일반 인구의 에너지 절감을 위해 세밀한 이산화 분석이 반드시 필요하지 않다는 것을 시사한다.

ABSTRACT

We examine 12 studies on the efficacy of disaggregated energy feedback. The average electricity reduction across these studies is 4.5%. However, 4.5% may be a positively-biased estimate of the savings achievable across the entire population because all 12 studies are likely to be prone to opt-in bias hence none test the effect of disaggregated feedback on the general population. Disaggregation may not be required to achieve these savings: Aggregate feedback alone drives 3% reductions; and the 4 studies which directly compared aggregate feedback against disaggregated feedback found that aggregate feedback is at least as effective as disaggregated feedback, possibly because web apps are viewed less often than in-home-displays (in the short-term, at least) and because some users do not trust fine-grained disaggregation (although this may be an issue with the specific user interface studied). Disaggregated electricity feedback may help a motivated sub-group of the population to save more energy but fine-grained disaggregation may not be necessary to achieve these energy savings. Disaggregation has many uses beyond those discussed in this paper but, on the specific question of promoting energy reduction in the general population, there is no robust evidence that current forms of disaggregated energy feedback are more effective than aggregate energy feedback. The effectiveness of disaggregated feedback may increase if the general population become more energy-conscious (e.g. if energy prices rise or concern about climate change deepens); or if users' trust in fine-grained disaggregation improves; or if innovative new approaches or alternative disaggregation strategies (e.g. disaggregating by behaviour rather than by appliance) out-perform existing feedback. We also discuss opportunities for new research into the effectiveness of disaggregated feedback.

연구 동기 및 목표

• 일반 인구에서 이산화 전기 피드백이 주거용 전기 소비를 줄이는지 평가하기 위해.
• 에너지 사용 감소에 있어 이산화 피드백과 집계 피드백의 효과성을 비교하기 위해.
• 에너지 절감을 위해 세밀한 이산화 분석이 필수적인지, 아니면 더 넓은 수준의 피드백으로도 충분한지 조사하기 위해.
• 기존 현장 연구에서의 연구 격차와 방법론적 결함을 규명하기 위해.
• 피드백 시스템의 설계, 구현 및 보고의 최선의 실천 방안을 부각시켜 향후 연구를 이끌기 위해.

제안 방법

• 정의된 검색어를 사용해 Google Scholar, ACM 디지털 라이브러리, IEEE Xplore를 활용한 체계적 문헌 리뷰를 수행하였다.
• 주거용 전기 피드백 간섭에 중점을 둔 정의된 기준에 따라 12개의 연구를 선별하였다.
• 피드백 유형(집계 대비 이산화), 제공 방식(IHD, 웹, 앱, 종이), 사용자 참여도 및 에너지 절감률 등의 데이터를 추출하였다.
• 효과 크기 추정 및 집계 피드백 유효성에 대한 메타분석을 포함한 결과의 정량적 통합 분석을 수행하였다.
• 방법론적 품질 평가를 위해 대조군 사용, 무작위 배정, 통계적 산포 보고 여부 등을 검토하였다.
• 현재 연구의 주요 제한요소로 '참여자 선택' 편향과 이산화 정확성에 대한 사용자 신뢰도를 확인하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일반 인구에서 이산화 전기 피드백은 주거용 전기 소비를 줄이는가?
• RQ2 이산화 피드백의 효과성은 집계 피드백에 비해 어떻게 다른가?
• RQ3 중대한 에너지 절감을 달성하기 위해 세밀한 이산화 분석이 필수적인가, 아니면 더 넓은 수준의 피드백으로도 충분한가?
• RQ4 이산화 에너지 데이터에 대한 사용자 신뢰도와 참여도에 영향을 미치는 요소는 무엇인가?
• RQ5 이산화 피드백의 유효성에 대해 더 견고한 증거를 제공할 수 있는 향후 연구 설계는 무엇인가?

주요 결과

• 이산화 피드백을 사용한 12개 연구의 평균 전기 절감률은 4.5%였지만, 이는 '참여자 선택' 편향으로 인해 긍정적으로 편향될 수 있다.
• 집계 피드백만으로도 3%의 에너지 절감을 달성했으며, 이는 이산화 피드백과 비슷한 효과를 가질 수 있음을 시사한다.
• 집계 피드백과 이산화 피드백을 직접 비교한 4개의 연구에서 집계 피드백이 적어도 동등하거나 더 효과적인 것으로 나타났으며, 이는 실내 디스플레이를 통한 사용자 참여도가 높아서일 수 있다.
• 사용자들은 종종 세밀한 이산화 분석 데이터를 신뢰하지 않으며, 이는 그들의 인지적 유용성과 영향력에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
• 이산화 피드백은 동기 있는 소그룹—'에너지 애호가들'—에게는 유익할 수 있지만, 일반 인구의 중대한 절감을 위해 반드시 필요하지는 않다.
• 향후 피드백 유효성 향상은 사용자 신뢰도 향상, 행동 기반 이산화 분석, 실시간 피드백, 또는 통합된 IHD-웹 제공 시스템을 통해 이루어질 수 있다.