건물은 전세계 에너지의 30% 이상을 소비하는 에너지 수요관리 대상 중 하나이다. 건물의 에너지 수요관리를 위해서는 에너지소비량 분석을 통한 에너지효율 및 운영에 대한 진단이 필요하다. 건물의 에너지 사용은 특히 사용자에 영향을 많이 받게 되기에 재실정보를 활용한 에너지 소비량 분석에 대한 연구가 많이 수행되고 있다. 하지만 재실정보는 외부요인, 센서 또는 카메라의 설치위치 그리고 통신환경에 의한 측정의 오차가 발생하여 실제 재실인원과 차이가 존재한다.
본 연구에서는 AI 객체 인식 기술이 적용된 카메라를 이용하여 재실인원을 수집하고 실제 재실인원과의 측정오차를 분석한 후 딥러닝 모델을 이용하여 재실인원을 추정한다. 또한 측정한 재실인원과 추정한 재실인원에 대한 전력소비량을 예측한다. 이를 위해 재실인원과 전력소비량과의 상관관계를 분석한 후 딥러닝을 통해 예측을 수행한다.
실험결과는 제안한 방법을 통해 재실인원 추정 시 평균 70.9%의 정확도가 향상되었으며, 추정된 재실인원을 이용한 전력소비량 예측은 평균 7.9%의 성능 향상을 보였다.