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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 410 - 416 (7page)
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The accurate estimation of indoor occupancy is of utmost importance for maintaining energy efficiency and protecting occupants from infectious diseases. Traditional methods of occupancy detection, such as image recognition from webcams, are associated with expensive initial installation costs and raise concerns about personal privacy invasion. In this study, a low-cost, data-driven approach for predicting indoor occupancy based on CO₂ concentration is proposed as a means to accurately estimate realtime occupancy rates while avoiding human rights violations. The proposed method was tested in a university, where field measurements were taken, occupancy image data were recorded with the consent of subjects, and indoor and outdoor CO₂ concentration, temperature, and humidity data were collected in 3 months. An occupancy rate estimation model based on CO₂ concentration was created through deep learning. The deep learning models were built using a multivariate multi-step input approach using CO₂ concentration data and real-time occupancy data for this classroom. The results show that the LSTM model for occupancy prediction based on CO₂ concentration can accurately derive the relationship between indoor CO₂ concentration and the number of people and can effectively predict occupancy rate. In addition, the model was validated and analyzed in 16 different scenarios measured in the field.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Results and discussion
4. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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