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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 1,629 - 1,635 (7page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2016
Uncertainty assessment of reading sensor in occupancy estimation using Bayesian MCMC based on CO₂ concentration
Haolia Rahman
,
Hwang Hojong
,
Bong Seong Hyeok
외 2명
대한기계학회 춘추학술대회
2016.12
학술대회자료
Recognition of local occupancy variation based on CO₂ concentration using Bayesian MCMC method
Haolia Rahman
,
Hwataik Han
대한설비공학회 학술발표대회논문집
2016.06
학술대회자료
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The accuracy of reading sensor depends on the operation range and the reliability level of sensor; therefore, uncertainty cannot be avoided. This study is proposed to assess the uncertainty of a CO₂ reading sensor during estimating the occupancy distribution in office multi-room buildings. Bayesian Markov Chain Monte Carlo approach used to calculate the occupancy in the individual space based on CO₂ information. CONTAM was used to generate CO₂ concentration from given information of occupancy schedule, building model and ventilation rate in each room. Noise levels were added into CO₂ data to investigate an acceptable uncertainty in the occupancy estimation.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Method
3. Result And Discussion
4. Conclusion
Reference
참고문헌 (0)
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