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최은지 (중앙대학교) 이광호 (고려대학교) 박보랑 (중앙대학교) 최영재 (중앙대학교) 홍성협 (한밭대학교) 문진우 (중앙대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2019년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
704 - 707 (4page)

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본 연구는 실내 열환경의 쾌적 요소 중 하나인 재실자의 활동량(Metabolic rate, MET)을 산출하기 위한 지능형 MET 산출모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. MET 산출모델 개발을 위해 딥러닝을 적용하였으며 재실자의 실내 활동 이미지 상의 인체 관절 좌표를 학습하여 MET를 출력한다. MET 산출모델 개발은 총 3단계로 진행되었다. 1) 학습 이미지 데이터 구축, 2) 모델 구조 설정 및 학습, 3) 학습 성능 평가. 학습 결과, MET 산출모델의 최적 구조는 14개의 인체 주요 관절 좌표 (x,y) 값을 입력 받는 입력층, 4개의 은닉층 및 1개의 출력층으로 구성되며 최적 모델의 MET 산출 정확도는 82.03%이다. 결과적으로 MET 산출모델의 개발을 통해 실내 재실자의 MET 측정 가능성 확인 및 PMV 제어 기반을 마련하였다.
#Thermal comfort(열쾌적) #Predictive mean vote(평균온열감) #Metabolic rate(활동량) #Deep Learning(딥러닝) #Building energy(건물에너지)

목차

Abstract
1. 서론
2. MET 산출모델 개발
3. MET 산출모델 성능 분석
4. 결론
References

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