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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 441 - 444 (4page)
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This study aims to estimate the number of occupants in a space by acquiring data using IoT sensors and applying it to machine learning. To improve the accuracy of occupancy estimation, the operating status of the mechanical ventilation system and leakage, which affect indoor carbon dioxide concentration, are considered. Differential pressure data is used to reflect the leakage. Data is acquired by installing IoT sensors in a living-lab used for classes and seminars. A total of 51,919 data points are used for training, and 3,975 data points not used for training are applied for verification to compare accuracy. To compare the accuracy according to the use of mechanical ventilation system and differential pressure data, cases are divided using Artificial Neural Network (ANN) and Long Short-Term Memory (LSTM) models. In the ANN model, Case 2 using the mechanical ventilation system and differential pressure data shows the lowest error with a Root Mean Squared Error of 1.221.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구결과
4. 결론
References
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