가정 내 전력 소비는 가전제품의 보급 확대와 실내 체류 시간이 길어짐에 따라 증가하고 있다. 가정용 에너지 관리 시스템(HEMS)은 전력 소비를 줄이고 가정 내 전력 사용을 효율적으로 관리하기 위한 해결책으로 부상하고 있다. 과거에는 태양광을 통한 전력 생산 및 소비의 관리와 관련하여 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 사용자의 생활양식에 초점을 둔 인간 중심 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 지능형 가정 에너지 관리 시스템(i-HEMS)을 제안하고, 대한민국의 표준 가정에서 시연을 통해 에너지 절감 효과를 평가하였다. 이 시스템은 IoT 환경, PID 센싱, 행동 패턴 알고리즘을 활용한다. 우리는 가전제품의 전력 사용 모니터링 데이터와 인체 검출을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 이러한 알고리즘은 주 스케줄링 알고리즘과 백업 목적의 보조 알고리즘으로 사용된다. 우리는 Long Short-Term Memory 네트워크(LSTM)를 기반으로 전력 사용, 환경 센서 데이터, 입력 스케줄 데이터 간의 심층적 연관성을 탐색하고, 점유 예측 알고리즘을 개발하였다. 표준 가정에서 일반적인 가전제품(TV, 컴퓨터, 정수기, 전자레인지, 세탁기 등)의 사용과 i-HEMS 시스템에 의한 전력 소비 감소를 분석하였다. 총 6일간의 실증 실험을 통해 i-HEMS을 적용하기 전에는 가전제품이 13,062 Wh를 소비하였다. i-HEMS 적용 후 총 소비량은 10,434 Wh로 감소하였고(20% 감소), 9060 Wh는 가전제품 사용에 기인하며 1374 Wh는 i-HEMS 운영에 기인한다.

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