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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
윤영란 (단국대학교) 김선호 (단국대학교) 문현준 (단국대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제25권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
175 - 182 (8page)
DOI
10.21086/ksles.2018.04.25.2.175

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The purpose of this study is to develope an occupant status detection model by using indoor environmental data such as temperature, humidity, CO₂, noise, lighting power energy usage, etc. This study tested various classification algorithms (i.e., Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(KNN), Decision Trees(DT)) which are one of machine learning methods. We defined the occupant’s state as ‘Away’, ‘Active’, and ‘Inactive’, and tried to classify the status of the occupant by learning environmental data as prediction variables. The major environmental factors affecting the model were identified and the accuracies of prediction according to the classification algorithms were analyzed. As a result, it was confirmed that the main variables influencing the occupant status detection were the lighting electricity energy consumption and CO₂ concentration. In addition, we confirmed that by combining these two variables, we can implement an occupant status detection model with a prediction accuracy of 92%.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법 및 대상
3. 재실 상태 인지 모델 개발을 위한 분류 기법
4. 결과
5. 결론 및 추후 연구
REFERENCES

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