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J-GLOBAL ID：202002229761523450   整理番号：20A1999885

身体形状情報を用いたOccutherm乗員の熱的快適性推定【JST・京大機械翻訳】

OccuTherm Occupant Thermal Comfort Inference using Body Shape Information

著者 (5件)： Francis Jonathan (School of Computer Science, Carnegie Mellon University) ,  Quintana Matias (School of Design and Environment, National University of Singapore) ,  von Frankenberg Nadine (Department of Computer Science, Technical University of Munich) ,  Munir Sirajum (Secure and Intelligent IoT Department, Bosch Research & Technology Center) ,  Berges Mario (Civil & Environmental Engineering, Carnegie Mellon University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： BuildSys ’19  ページ： 81-90  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 熱的快適性は,商業建築居住者の幸福,生産性,および全体的満足のための決定的な因子である。多くの商業建築自動化システムは,すべての居住者に対して固定ゾーン全体の温度設定点を使用するか,または,それらは居住者との頻繁なオンライン相互作用による広範囲なセンサ配置に依存する。これは,それぞれ,ユーザからの不十分な快適性レベルまたは有意な訓練努力をもたらす。しかし,安く,深度ベースの占有追跡システムの増加するユビキタス性は,推論能力の改善を可能にした。居住者の熱快適性をモデル化するために,新しいシステムOccuThermを提案した。著者らは,人体形状を用いて熱的快適性を誘導する熱的快適性モデルの実現のためのデータを収集するために,77人の参加者による実験室研究を行った。モデルベースラインとアブレーションとの比較に基づいて,著者らは,身体形状情報が考慮されたとき,著者らのアプローチが60%の精度で個人の熱快適性を推論することを示す。最先端の手法よりも6%多い。このコード,モバイルアプリケーション,データセット,および自由に利用可能なモデルを作成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *快適性 ,  ヒト ,  *乗務員 ,  トラッキング装置 ,  住民 ,  商業建築 ,  アブレーション ,  *熱的快適性
準シソーラス用語： オンライン ,  モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ヒト研究 ,  機械学習 ,  熱的快適性

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  空気調和一般  (PC01000C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 身体 ,  乗員 ,  熱的快適性 ,  推定