2024-03-29T06:41:28Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001134662023-04-27T10:00:04Z01164:04061:07904:07905
商業施設における快適度推定および可視化システムの開発jpn行動推定http://id.nii.ac.jp/1001/00113441/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=113466&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan大阪大学大学院情報科学研究科大阪大学大学院情報科学研究科大阪大学大学院情報科学研究科大阪大学大学院情報科学研究科大阪大学大学院情報科学研究科地口, 将雄西村, 友洋山口, 弘純東野, 輝夫山口, 容平近年,新しい商業ビルやオフィスビルなどでは,ビル全体の電力消費の約 70% を占めると言われる空調の省エネルギー化のための BEMS 導入が盛んになってきている.BEMS では,ビルインフラ設備として固定設置された温湿度計や風量計,CO2 計などをもとに換気や温湿度調整を行うが,それらの設備型センサは設置位置や設置数に大きく影響を受けるため,オフィスビルの居住者や商業施設の来訪者の 「快適性」 を真に表していない.にもかからず,ビル管理者はそれらをもとに感覚的あるいは画一的な温度設定で制御せざるを得ず,過剰な冷暖房などエネルギー損失や快適度損失につながる可能性が指摘されている.我々は,スマートフォン内蔵の温度センサ等で得られる,人に近い位置での温度を参加型センシングで集約すると仮定するとともに,人々の存在による放射熱を人密度から推定し,体感的な快適度を表す PMV 指数に反映する方法を検討している.本稿では,現在開発しているモバイル型のセンシングシステムのアーキテクチャを述べるとともに,実施設での測定結果に基づき,検討中の PMV 推定手法の妥当性検証を行う.また,推定した混雑情報や PMV をクラウドサーバーに集約し,モバイル端末でリアルタイムに可視化するシステムを開発しているため,それらについて報告する.AA11838947研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)2015-UBI-4544172015-02-232015-02-20