초록
전력 수요가 증가하고 재생 가능 에너지에 대한 관심이 증폭됨에 따라, 수요를 억제하여 필요한 공급량을 줄일 수 있는 '수요반응' 프로그램에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 가정에 스마트미터를 구비한 국내 사용자들을 대상으로 진행된 에너지 수요반응 실증사업에 대한 실증분석으로, 사전심층 인터뷰, 설문 및 기술수용모델 분석을 통하여 가정 전력 사용자들이 수요반응 프로그램을 받아들이는 데 중요한 요인들을 살펴본다. 수요반응의 목표는 피크시간대에 미션이 발령되면 전력사용량을 평소보다 줄이는 것이며, 실험대상은 스마트미터 구입 경로와 에너지를 절감했을 때 보상받는 방식에 따라 2개의 상이한 집단으로 구성되었다. 집단 A는 주로 IoT플랫폼 서비스에 가입하는 과정에서 마케터와의 대화를 통해 전체 서비스 중 하나인 스마트미터 서비스에 함께 가입하는 경로로 수요반응 프로그램에 유입되었고, 보상으로는 통신비 할인을 받았다. 반면 집단 B는 스마트미터를 자발적으로 구매하거나 에너지 자립 마을 지역주민으로서 지자체 지원을 통해 스마트미터를 지원 받아 프로그램에 유입되었고, 미션 성공에 대한 보상은 사회적 기부를 통해 이루어졌다. 분석 결과 집단 A는 인지된 용이성과 인지된 유용성 외에 인지된 유희성도 포함된 확장된 기술수용모델이 적합함을 알 수 있었고,집단 B는 모델의 적합도가 떨어지기는 하지만 집단 A에 비해 인지된 유용성에 대한 중요도가 높음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 집단 특성에 따른 프로그램 설계방향을 제시하여 향후 수요반응 프로그램을 효과적으로 운영하는 데에 도움을 줄 것으로 보인다.
While electricity demand is generally increasing, stably controlling supply is becoming a serious challenge because renewable energies are becoming popular and often their productions are dependent on the weather. The 'demand response' programs can be used to complement the problems of renewable energies, and therefore their role is becoming increasingly important. This study provides an analysis of a demand response pilot that was conducted in Korea. The study first focused on questionnaire surveys and in-depth interviews, and the data was used to perform a Technology Acceptance Model (TAM) analysis. The goal of the pilot was to have the residential users reduce their power consumptions when an energy reduction mission is issued during peak load hours. The experimental subjects consisted of two groups with different characteristics. Subjects in group A obtained smart meters as an optional function of IoT platform service provided by a mobile service company, and received a charge deduction as their compensation. Subjects in group B either voluntarily purchased smart meters as individuals or received them by participating in an energy self-sufficient village program that was run by a local government, and were entitled to a donation as their compensation. With the analysis, group A was found to fit the extended technology acceptance model that includes perceived playfulness in addition to perceived ease of use and perceived usefulness. On the contrary, group B failed to fit the model well, but perceived usefulness was found to be relatively more important compared to group A. The results indicate that the residential energy groups' behavior changes are dependent on each group's characteristics, and group-specific DR design should be considered to improve the effectiveness of DR.