Despite the rapid economic growth since the 1960s the economic inequality has been exacerbated in Korea. This study analyzed the variables influencing the level of objective deprivation. For empirical analysis this study used the data on 602 households in the city of Inchon collected by the researcher through interviews. The major method used in this study was the four stepwise multiple regression. The findings were as follows : the residential class was the most critical variable in determining the level of deprivation. For the entire sample assets had stronger effect on the deprivation than nonasset income but two variables had different effects depending on residential class. For the poor residential class two variables had the effect These results imply that the household consumption in Korea shows remarkable difference according to residential class and that the inequality of wealth compared to that of nonasset income had much more serious effects.
국내의 심각한 저출산 문제와 평균수명의 연장으로 인하여 고령화가 다른 어떤 나라들보다도 빠르게 진행되고 있기 때문에 고령화 문제를 심각하게 다루고 다양한 사회적 파급효과를 분석하여 대응할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 고령화가 가정용 전력수요에 미치는 영향을 분석하였다. 1965년~2010년까지 46년간의 연도별 시계열 자료를 분석한 연구 결과에 의하면 가정용 전력수요는 전력가격, 소득 수준, 고령화에 유의하게 반응하고 있는 것으로 분석되었고, 특히 고령화가 가정용 전력수요에 미치는 영향은 단기적으로 더욱 크게 나타났다. 이러한 결과는 고령화가 전력수요에 복합적인 영향을 미치는데 단기적으로 수요를 감소시키는 요인이 더욱 강력하게 영향을 주는 반면, 수요를 증가시키는 요인은 장기적으로 서서히 나타나기 때문일 것이다. 그러나 장기적으로도 고령화는 가정용 전력수요를 감소시키는 것으로 나타났고, 정부가 예측한 속도로 고령화가 진행될 경우 가정용 전력수요는 연간 3%보다 낮은 수준으로 증가할 것으로 예상된다.
The amount of energy consumption in the buildings is approximately 20% of domestic energy consumption. The Carbon Point Program have been published on reduction of greenhouse gas emission in buildings under the paradigm of 'Low Carbon Green Growth'. This study focuses on the effect of 'Carbon Point Program' for residential buildings in Daegu. The amount of electricity and waterwork consumption and information of households were investigated to analyse the effect of carbon point program. The samples are situated in Deagu and are apartment in Bukgu and Suseonggu. The $CO_2$ emission is analysed by factors of energy resource and household organization between before participating and after participating in Carbon Point Program. The participation type has a difference of voluntary participation in Suseonggu and passive participation in Bukgu. Based on this investigation, average amount of $CO_2$ emission was reduced from voluntary participation households but all of them did not. To promote the effect of Carbon Point Program, this study proposes that needing the plans to raise will and activity of reducing carbon and to help participation which have disadvantage against achieving reduction.
The automated demand response (DR) program encourages consumers to participate in grid operation by reducing power consumption or deferring electricity usage at peak time automatically. However, successful deployment of the automated DR program sphere needs careful assessment of appliances load profile (ALP). To this end, the recent method estimates frequency, consistency, and peak time consumption parameters of the daily ALP to compute their potential score to be involved in the DR event. Nonetheless, as the daily ALP is subject to varying with respect to the DR time ALP, the existing method could lead to an inappropriate estimation; in such a case, inappropriate appliances would be selected at the automated DR operation that effected a consumer comfort level. To address this challenge, we propose a more proper method, in which all the three parameters are calculated using ALP that overlaps with DR time, not the total daily profile. Furthermore, evaluation of our method using two public residential electricity consumption data sets, i.e., REDD and REFIT, shows that our energy management systems (EMS) could properly match a DR target. A more optimal selection of appliances for the DR event achieves a power consumption decreasing target with minimum comfort level reduction. We believe that our approach could prevent the loss of both utility and consumers. It helps the successful automated DR deployment by maintaining the consumers' willingness to participate in the program.
The purpose of this study were 1) to identify housing consumption over family life cyle and 2) to analyze the propensity of residential mobility and its contributing factors over family life cycle. For these purposes the 1993 KHPS data was used. The sample in this study consisted of 2,796 couple households. Satistics employed for the analysis were frequencies means and logistic regression analysis. As the number of children and the children's age increased the housing consumption increased. There were many factors such as husband's education satisfaction of health and family relations monthly income wealth debt owning a car home ownership duration of residence and the satisfaction with housing contributing to housing consumption and propensity to move. Those with home ownership higher wealth higher satisfaction with health higher expenditure, longer duration of residence and higher satisfaction with housing tend to move more frequently. However those with low educational attai ment less satisfaction with family relation less income and having no debts were likely to move.
This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
본 연구에서는 그린 홈의 보급확대와 평가기법 개발을 목적으로 하고 있다. 구체적으로는 기 조사된 실측 데이터를 기본으로 시뮬레이션 결과 값의 보간 및 설비시스템의 교체에 따른 효과 검토를 통하여 에너지 절감량 및 이산화탄소 배출 삭감량 평가 프로그램을 개발하였다. 또한, 그린 홈의 보급확대에 따른 비용 검토를 통하여 그린홈을 건설하는 사업자에게는 지방세법 개정에 따른 취등록세 감면 등의 지원대책을 수립하였다.
This study performed an analysis to determine if an individual can maintain the current consumption, in the case of a single retired elderly person's household using the accumulated assets. Assets are divided into three types, based on the behavioral economics life cycle hypothesis : financial assets, real assets excepting residential assets, and residential assets, and it is assumed that these assets were used on a step-by-step basis. Also, if the assets were sufficient, the maximum withdrawal amount was calculated. The results of the analysis are as follows. First, the monetary assets were sufficient to cover the cost of living for 2.7 years, 6.4 years by using the real assets of the non-occupied housing, and 26.3 years in the case of residential property. Second, in the case of preferentially using the financial assets, 4.4% of the sample households were able to cover the cost of living. Households that were not able to cover the cost of living used the next-stage assets, real assets of the non-occupied housing. Households that were not able to cover the cost of living by financial assets liquidated the real assets with the exception of residential assets and used these to cover the cost of living. A total of 4.8% of the households were able to maintain the current cost of living through the second stage and 25.5% supplemented their funds by using residential assets. That is to say, 35% of the sample households were able to maintain the current level of living by using their assets.
DSM activities have grown and matured over several years in Korea. KEPCO is currently offering some DSM programs in industrial, commercial, and residential customers such as rebate program in purchasing efficient measures. The systematic evaluation process of energy savings and peak reduction will be very important for deciding on the optimal investment of DSM activities in utilities in the future. In general, the estimation process of the potential savings of DSM activities include the determination of baseline electricity consumption, the instantaneous technical potential (ITP), the phased technical potential (PTP), the economic potential (EP), and the achievable potential (AP). The purpose of this article is to provide evaluation process of those DSM potential savings based on bottom-up approach and applicate to residential sector in Korea. In case study, ITP, EP are estimated to be respectively 21.5%, 5.7% of total energy consumption, and 4.1%, 2.5% of peak load in 2010.
This study calculated monthly and sectoral (for industry, energy industry, transport, residential, commercial and public sectors) greenhouse gas (GHG) emissions of Seoul, Korea from 1999 until 2009 with following the IPCC 2006 Guideline for National Greenhouse Gas Inventories through an analysis on available monthly data of fossil fuel and electricity consumption for the period. The time series analysis showed that GHG emissions had significant cyclical pattern season by season with the highest peak in August and the lowest peak in January throughout the period. The analysis on monthly and sectoral energy consumption showed that residential, commercial and public sectors had emitted about 65% of total GHG emissions of Seoul and had consumed more energy in winter for heating. About 30% GHG of Seoul was emitted from transport sector but its monthly energy consumption showed irregular pattern and it consumed 80% petroleum (in 2009) of Seoul. Hopefully together with further study on this subject, it is expected that this study can be used as basic data for various research regarding Greenhouse gas baseline emission, energy consumption pattern and estimation for future GHG emission of Seoul.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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