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J-GLOBAL ID：202002277544229486   整理番号：20A1416254

室内気候評価のための長期モニタリング-客観的データと主観的データとの関係【JST・京大機械翻訳】

Long-term monitoring for indoor climate assessment - The association between objective and subjective data

著者 (5件)： Loomans M.G.L.C. (Eindhoven University of Technology, Department of the Built Environment, Building Performance IEQ-Health, the Netherlands) ,  Mishra A.K. (Berkeley Education Alliance for Research in Singapore, Singapore) ,  Mishra A.K. (Eindhoven University of Technology, Department of the Built Environment, Building Performance IEQ-Health, the Netherlands) ,  Kooi L. (Eindhoven University of Technology, Department of the Built Environment, Building Performance IEQ-Health, the Netherlands) ,  Kooi L. (draaijer+partners, Utrecht, the Netherlands)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 179  ページ： Null  発行年： 2020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： 屋内気候監視と屋内気候評価を強化するために,長期間にわたるモニタリングデータの収集と分析のより良い理解が必要である。本研究の目標は,居住者の意識を念頭に置いて,屋内気候をよりよく構築するための長期モニタリングを改善することである。屋内気候は,2つの期間において,2つの事例研究事務所建築において,オープンプランオフィスレイアウトにおいて監視した。屋内気候データを,作業環境における異なる分解能レベル(位置)で得た。さらに,居住者からの情報を,短期,右知識調査および手首皮膚温度測定(ビオーステッドデータ)の2つの方法を用いて収集した。全体で,160の主観的回答を得た。成果は,特定の分解能レベルでの測定が代表性に必要であることを示した。事例研究では,このレベルはオフィスレイアウトに依存し,一般化できなかった。屋内気候またはバイオセンシングデータのいずれかの知覚熱的快適性と客観的データの間の相関は,最良であった。データのより良い適応性を,分類アルゴリズムと組み合わせてそれを使用するとき,発見して,より高い精度の予測を得た(調査中のグループに対して65%に近い)。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 温度測定 ,  事務所建築 ,  分解能 ,  適応性 ,  住民 ,  オープンプラン ,  *事例研究 ,  作業環境 ,  バイオセンサ ,  熱的快適性
準シソーラス用語： *屋内気候 ,  分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 測定分解能レベル ,  熱的快適性 ,  調査 ,  バイオセンシングデータ ,  分類

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 室内気候 ,  評価 ,  長期モニタリング