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학술저널
저자정보
박보랑 (Chung-Ang University) 최은지 (Chung-Ang University) 이효은 (Chung-Ang University) 김태원 (Chung-Ang University) 문진우 (Chung-Ang University)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.17 No.5(Wn.87)
발행연도
2017.10
수록면
95 - 100 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

딥러닝 기반 재실자 활동량 산출 개념 및 개발 기술 기반 구축
박보랑 ,  최은지 ,  양영권 외 2명 한국생태환경건축학회 학술발표대회 논문집 2017.12 학술대회자료
재실자 활동량 산출을 위한 딥러닝 기반 선행연구 동향
박보랑 ,  최은지 ,  이효은 외 2명 KIEAE Journal 2017.10 학술저널

초록· 키워드

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Purpose: The purpose of this study is to investigate the prior art based on deep learning to objectively calculate the metabolic rate which is the subjective factor for the PMV optimum control and to make a plan for future research based on this study. Methods: For this purpose, the theoretical and technical review and applicability analysis were conducted through various documents and data both in domestic and foreign. Results: As a result of the prior art research, the machine learning model of artificial neural network and deep learning has been used in various fields such as speech recognition, scene recognition, and image restoration. As a representative case, OpenCV Background Subtraction is a technique to separate backgrounds from objects or people. PASCAL VOC and ILSVRC are surveyed as representative technologies that can recognize people, objects, and backgrounds. Based on the results of previous researches on deep learning based on metabolic rate for occupational metabolic rate, it was found out that basic technology applicable to occupational metabolic rate calculation technology to be developed in future researches. It is considered that the study on the development of the activity quantity calculation model with high accuracy will be done.
#온열환경 #활동량 #인공신경망 #딥러닝 #Thermal Environment #Metabolic rate #Artificial Neural Network #Deep Learning

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 인공신경망과 딥러닝
3. Deep Learning 기반 활동량 산출을 위한 기존 배경기술
4. 결론
Reference

참고문헌 (32)

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