본 연구는 건물성능과 기후 조건을 반영하여 거주자의 순수한 에너지 사용 수준을 공정하게 평가할 수 있는 대규모 공공 오픈 데이터 기반의 단순화된 머신러닝 평가 방법론을 제안하고, 이를 국내 서울시 어린이집 976개소 사례를 통해 검증하였습니다. 연구진은 건물의 단열 성능(U-value)에 따라 그룹을 나눈 뒤 K-평균 군집화를 통해 사용자 수준을 세 단계(Heavy, Mid, Light)로 분류하였으며, 선형 회귀(LR) 및 다양한 머신러닝 모델을 활용해 월별 에너지 소비 궤적을 예측하는 모델을 개발하였습니다. 분석 결과 모든 모델이 우수한 성능을 보였으나 구조가 단순하여 정부의 에너지 절약 유도 정책이나 의사결정에 직관적으로 적용하기 용이한 선형 회귀 모델의 활용을 추천하였으며, 가상 실증을 통해 개별 건물의 사용자 행동 수준을 성공적으로 판별할 수 있음을 증명하였습니다