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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 58 - 65 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.9.58
이용수
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가정집 등의 주거공간을 대상으로 실내환경 측정 데이터와 기계학습방법을 이용한 재실감지 방법을 알아본 연구는 거의 조사되지 않았다. 본 논문에서는 실내 온습도, CO₂, 조도 값을 사용해 주거공간에서 재실여부를 감지하는 랜덤 포레스트 모형(random forest model)을 제안한다. 실험을 통해 30초 간격으로 실내 온도, 상대습도, CO₂, 조도, 재실여부를 측정했고, T-검정과 점양분상관계수(point-biserial correlation coefficient)를 통해 각 변수들의 특성 및 관련성을 조사했다. 측정된 전체 데이터(n = 43,904)의 약 80%는 트레이닝 셋 데이터(n = 35,123)로 사용해 성능 비교를 위한 로지스틱 회귀모형과 랜덤 포레스트 모형을 각각 구축했다. 로지스틱 회귀모형 구축 시에는 후진제거법(backward elimination method)을, 랜덤 포레스트 모형 구축시에는 5차 교차검증방법(5-fold cross validation method)을 사용했다. 구축한 모형들의 성능은 전체 데이터의 약 20%인 테스트 셋 데이터(n = 8,781)로 평가했다. 로지스틱 회귀모형은 온도, 상대습도, CO₂, 조도를 사용해 78.2%의 정확도(accuracy)로 재실유무를 감지할 수 있는 것으로 나타났다. 랜덤 포레스트 모형은 온도, 상대습도, CO₂, 조도를 사용해 98.7%의 정확도로 재실유무를 감지할 수 있으며, 조도만을 사용할 경우에는 81.2%의 정확도로 재실유무를 감지할 수 있는 것으로 나타났다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 방법 및 측정 결과
Ⅲ. 재실감지모형 구축 및 성능평가
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
A. Beltran, V. L. Erickson, and A. E. Cerpa, “ Thermosense: Occupancy thermal based sensing for hvac control”, Proceedings of the 5th ACM Workshop on Embedded Systems For Energy-Efficient Buildings, pp. 1-8, 2013.
F. Wahl, M. Milenkovic, and O. Amft, “A distributed PIR-based approach for estimating people count in office environments”, IEEE 15th International Conference on Computational Science and Engineering, pp. 640-647, 2012.
S. S. Leea, C. Choia, and M. Kim, “CNN-based People Recognition for Vision Occupancy Sensors”. Journal of Broadcast Engineering, Vol. 23, no. 2, pp. 274-282, 2018.
I. J. Amin, A. J. Taylor, F. Junejo, A. Al-Habaibeh, and R. M. Parkin, "Automated people-counting by using low-resolution infrared and visual cameras", Measurement, Vol. 41, no. 6, pp. 589-599, 2008.
Y. Benezeth, H. Laurent, B. Emile, and C. Rosenberger, “Towards a sensor for detecting human presence and characterizing activity”, Energy and Buildings, Vol. 43, pp. 305-314, 2011.
F. Wahl, M. Milenkovic, and O. Amft, “A distributed PIR-based approach for estimating people count in office environments”, IEEE 15th International Conference on Computational Science and Engineering, pp. 640-647, 2012.
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