메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최은지 (Chung-Ang University) 박보랑 (Chung-Ang University) 최영재 (Chung-Ang University) 문진우 (Chung-Ang University)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.18 No.5(Wn.93)
발행연도
2018.10
수록면
93 - 98 (6page)
DOI
10.12813/kieae.2018.18.5.093

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Purpose: The aim of this study is to develope a human pose classifying model from the image data for estimating occupant metabolic rate (MET) which will be used for the optimal control of indoor PMV (predictive mean vote) conditions. The deep learning artificial neural network was applied for developing the classifying model. Methods : For developing the classifying model, the fundamental data set about occupant diverse indoor activities was collected for training the model and testing its performance. The model structure and parameter values were determined through the optimization process and the k-fold Cross Validation was conducted for the model training. The performance evaluation of the classifying model was accomplished using the accuracy of the MET from the pose classification. Results : The optimized model, which was set to have 1 hidden layer and 200 hidden neurons 200, presented 88.01% accuracy to properly estimate the MET from the classified occupant pose. Based on this accuracy, the model showed a potential to be applied to estimating the MET and indoor PMV conditions.
#온열환경 #활동량 #딥러닝 신경망 #Thermal Environment #Metabolic rate #Deep Learning Neural Network

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이론 고찰
3. 재실자 포즈분류 모델 개발
4. 성능 분석
5. 결론
Reference

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
박보랑 / 2017 / 셋백기간 중 건물 냉방시스템 부하 예측을 위한 인공신경망모델 성능 평가 / KIEAE Journal 17(4):83~88 dbpia Min-Ho Seo / 2011 / Trend on Research of Evaluation for Thermal Comfort in Indoor Thermal Environment / Conference Journal of SAREK google schola Sang-Hoon, Kim / 2015 / Development of the PMV Simplification Control Framework for Indoor Thermal Comfort google schola Lee, Hae-Jin / 2016 / Estimation of User Activity and IoT Sensor Framework for PMV based Heating system google schola Lee, Ho-Ki / 2009 / PMV based on Air-conditioning Control System using Resident's Heart Rate google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

종교의식으로서의 성만찬에 대한 가치탐구
최승태 종교연구 2008 .09
재실자 활동량 산출을 위한 딥러닝 기반 선행연구 동향
박보랑 ,  최은지 ,  이효은 외 2명 KIEAE Journal 2017 .10
데이터센터 열환경 예측 및 적응형 제어알고리즘 개발
조지현 ,  최윤경 ,  박보랑 외 2명 KIEAE Journal 2020 .12
사무소 건물 적용 DSSC BIPV 창호의 환경 및 에너지성능 분석
박보랑 ,  최은지 ,  최영재 외 1명 KIEAE Journal 2020 .02
재실자 착의량 산출을 위한 선행 연구 및 기술 분석
최은지 ,  박보랑 ,  최영재 외 1명 KIEAE Journal 2019 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-610-000113661