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ICT trends 주간기술동향 2071호

 재실자 생체신호를 활용한 머신러닝 기반 건물에너지 및 업무 생산성 최적 환경제어 기술

◈본문

II. 연구 목표 및 내용

1. 연구 필요성 

 재실자의 생체신호를 활용한 머신러닝 기반 업무 생산성 예측 모델 개발 

 강화학습 기반 에너지 효율 및 업무 생산성 최적 건물에너지관리시스템 개발

2. 연구 내용 

 데이터베이스 구축 - 실험 환경 구축 및 실험 절차 설계([그림 1], [표 1] 참조)

- 애리조나주립대학교 학생을 피실험자로 모 집하여 총 167명을 대상으로 실험 및 데이 터 수집 진행([그림 2] 참조)

- 실험 환경 조건으로 온도 환경(22℃, 24℃, 26℃), 빛 환경(밝기(150 lux, 450 lux, 850 lux), 색온도(2600K, 5200K))를 설계하여 진행 

- 온도 환경은 실내 사무 환경 권장 온도인 24℃를 기준으로, 빛 환경은 실내 사무 환경 권장 밝기(약 450 lux)와 색온도(5200K)를 기준으

  로 설정 

- 생체신호 중 손목 안, 손목 밖, 팔, 목, 이마, 볼, 턱, 코의 온도, 심박 수, 동공 크기를 측정하였고, 개인 신체정보(신장, 체중)와 온도 체감 설

  문 데이터를 취득함

- 참가자의 업무 생산성을 평가하기 위한 지표로 두 개의 인지 능력 테스트(Operation Span Task(OSPAN), Vigilance)를 사용하였음

- OSPAN 테스트는 참가자의 간단한 연산 능력과 암기 능력을 요구하는 테스트로, 참가 자는 화면에 등장하는 간단한 연산문제를 풀고 정

  답을 고른 뒤 무작위로 등장하는 알파 벳을 기억하고, 위의 과정을 반복 후 등장했던 알파벳을 순서대로 입력하는 과정으로 구성

- Vigilance 테스트는 참가자의 해당 환경의 반사신경을 측정하는 테스트로, 화면에 붉 은 원이 등장하면 버튼을 누르는 일련의 과정으로 

  구성

...................(계속)

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