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저자정보
최은지 (Chung-Ang Univ.) 박보랑 (Chung-Ang Univ.) 최영재 (Chung-Ang Univ.) 문진우 (Chung-Ang Univ.)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.19 No.6(Wn.100)
발행연도
2019.12
수록면
101 - 106 (6page)
DOI
10.12813/kieae.2019.19.6.101

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2024

재실자 착의량 정보에 따른 열쾌적 기반 제어의 탄소배출량 분석
최은지 ,  윤지영 ,  최영재 외 2명 KIEAE Journal 2024.04 학술저널

2023

다중 재실자 대상 실시간 착의량 산출 프로세스 개발
최은지 ,  윤지영 ,  김남현 외 1명 대한건축학회논문집 2023.02 학술저널

2022

재실자 중심 쾌적제어를 위한 다중 재실자 착의량 산출 모델의 성능평가
최은지 ,  박동혁 ,  윤지영 외 1명 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2022.10 학술대회자료

2019

재실자 착의량 산출을 위한 선행 연구 및 기술 분석
최은지 ,  박보랑 ,  최영재 외 1명 KIEAE Journal 2019.12 학술저널
재실자 착의량 산출 모델 개발을 위한 이론 고찰
최은지 ,  박보랑 ,  최영재 외 1명 한국생태환경건축학회 학술발표대회 논문집 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Purpose: The aim of this study is to verify the feasibility and applicability of a neural network-based model for estimating clothing insulation of building occupants. This is a preliminary study before developing an estimation model for the clothing insulation. Method: The existing researches on the method of estimating the clothing insulation were investigated and the neural network techniques that can be applied to the model were analyzed. Clothing image datasets were collected and convolutional neural networks (CNNs) that is effective for training images were investigated. Various advanced CNN structures were analyzed to confirm their applicability in developing models. Lastly, an application process for the neural network-based model for estimating clothing insulation and the real-time PMV control was proposed as a flowchart. Result: As a result, the possibility of the neural network-based model for estimating occupants clothing insulation was confirmed, and the basis for providing a comfort indoor thermal environment was established.
#실내환경 #온열환경 #예상평균온열감 #착의량 #Indoor Environment #Thermal Quality #Predictive Mean Vote #Clothing Insulation

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 착의량 산출 선행 연구
3. 착의량 산출을 위한 신경망 기술 분석
4. 결론
Reference

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
국토환경정보센터 / 실내환경 google schola 박보랑 / 2017 / 재실자 활동량 산출을 위한 딥러닝 기반 선행연구 동향 / KIEAE Journal 17(5):95~100 dbpia P.O. Fanger / 1970 / Thermal comfort. Analysis and applications in environmental engineering google schola N. Jack / 2019 / Prediction of indoor clothing insulation levels: A deep learning approach / Energy and Buildings 202:109402 google schola M.A. Humphreys / 2002 / The validity of ISO-PMV for predicting comfort votes in every-day thermal environments / Energy Build 34(6):667~684 google schola

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