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J-GLOBAL ID：201702279212070761   整理番号：17A0446637

Wi-Fiベース屋内位置決めを通して理解占有パターンと改善建築物エネルギー効率【Powered by NICT】

Understanding occupancy pattern and improving building energy efficiency through Wi-Fi based indoor positioning

著者 (2件)： Wang Y. (School of the Built Environment, University of Reading, Whiteknights, Reading RG6 6UR, UK) ,  Shao L. (School of the Built Environment, University of Reading, Whiteknights, Reading RG6 6UR, UK)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 114  ページ： 106-117  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間分布と時間的変動を含む占有パターンの詳細な可視化とデータ解析は,エネルギー効率的で生産的な建物を供給するに非常に重要である。してから30日間の全日24時間モニタリングを含む実験的研究は大学図書館建築で行った。占有プロファイルをモニターし,解析を行った。このモニタリング研究の中心は,測定したWi-Fiデバイスの数と位置とデータマイニング法に基づくWi-Fiベース屋内位置決めシステムである。従来の占有率とエネルギー研究とは異なり,居住者の屋内位置と数に関連するより詳細な情報は,建物のユーザ挙動のより良い理解を提供してきた。必要とされるエネルギー(例えば照明やその他の建築設備)効率のための占有パターンの意味を評価し,照明センサからのデータを用いて支援される。占有パターンは時間とともに劇的に変化が分かった。,エネルギー浪費パターンは,データ相関ルールマイニングの方法により同定されている。同定されたエネルギー廃棄物が除去されるならば,総エネルギー消費量は26.1%削減できる。屋内位置情報も空間利用の最適化,時間ついてくるし,担当者展開を開くための意味を持っている。作業は,建物利用者の行動とエネルギー効率のより包括的な理解のための多様な機能,他の季節と他のタイプの非住宅建物のより室に拡張することができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 住民 ,  大学図書館 ,  位置情報 ,  データ解析 ,  データマイニング ,  空間分布 ,  *エネルギー効率 ,  占有率 ,  最適化 ,  照明
準シソーラス用語： アソシエーション分析 ,  *屋内 ,  *建物のエネルギー効率 ,  *屋内位置決め ,  *WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エネルギー効率建築 ,  Occupancy ,  Wi-Fiベース屋内位置決め ,  データマイニング ,  ユーザ挙動

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： Wi-Fi ,  屋内位置決め ,  理解 ,  建築物エネルギー効率