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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 177 - 187 (11page)
이용수
초록· 키워드
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Thermal comfort is essential to maintain a stress-free environment in a building. This study investigated the thermal environment to develop a thermal comfort prediction model based on physiological signals and thermal comfort-related responses obtained from a wearable device. Field experiments conducted in an office during cooling and heating seasons enabled the collection of real-time thermal comfort responses and physiological signals, such as skin temperature, heart rate, and electrodermal activity of the occupant using the wearable device. We analyzed the relationships between the thermal comfort responses, physiological factors, and thermal environment to develop an accurate thermal comfort prediction model. While the skin temperature and electrodermal activity exhibited a significant relationship with the thermal state, a low heart rate was observed in a more comfortable state. Moreover, machine learning classifiers predicted the thermal comfort state achieved an accuracy of 80% in both seasons using only physiological data. Thus, the feature importance of the random forest classifier verified that physiological factors aid the prediction of thermal states significantly. The proposed prediction model can be potentially applied in heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) control. The high performance confirmed the use of wearable devices in identifying the thermal status of building occupants.
목차
Abstract
1. 서론
2. 문헌고찰
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Burzo, M., Wicaksono, C., Abouelenien, M., Perez-Rosas, V., Mihalcea, R., & Tao, Y. (2014). Multimodal sensing of thermal discomfort for adaptive energy saving in buildings. iiSBE NET ZERO BUILT ENVIRONMENT, 344.
Chaudhuri, T., Soh, Y. C., Li, H., & Xie, L. (2019). A feedforward neural network based indoor-climate control framework for thermal comfort and energy saving in buildings. Applied energy, 248, 44-53.
Chaudhuri, T., Zhai, D., Soh, Y. C., Li, H., Xie, L., & Ou, X. (2018, July). Convolutional neural network and kernel methods for occupant thermal state detection using wearable technology. In 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (pp. 1-8). IEEE.
Choi, J. H., Loftness, V., & Lee, D. W. (2012). Investigation of the possibility of the use of heart rate as a human factor for thermal sensation models. Building and Environment, 50, 165-175.
Cosma, A. C., & Simha, R. (2019). Machine learning method for real-time non-invasive prediction of individual thermal preference in transient conditions. Building and Environment, 148, 372-383.
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Choi, J. H., Loftness, V., & Lee, D. W. (2012). Investigation of the possibility of the use of heart rate as a human factor for thermal sensation models. Building and Environment, 50, 165-175.
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