論文の概要: Comfort-as-a-Service: Designing a User-Oriented Thermal Comfort Artifact
for Office Buildings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03323v1
- Date: Fri, 27 Mar 2020 19:06:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 05:39:55.344051
- Title: Comfort-as-a-Service: Designing a User-Oriented Thermal Comfort Artifact
for Office Buildings
- Title（参考訳）: コンフォート・アズ・ア・サービス:オフィスビルのユーザ指向熱コンフォートアーチファクトの設計
- Authors: Svenja Laing, Niklas K\"uhl
- Abstract要約: 本研究は,オープンオフィス環境における個々人の快適さを最適化することを目的としている。
デザインサイエンスリサーチのアプローチに基づいて、私たちはまず、模範的な企業オフィスビルでユーザ体験テストを実施します。
平均決定係数41.5%の異なるIoTデータソースを含む機械学習モデルを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Most people spend up to 90 % of their time indoors. However, literature in
the field of facility management and related disciplines mostly focus on energy
and cost saving aspects of buildings. Especially in the area of commercial
buildings, only few articles take a user-centric perspective and none of them
considers the subjectivity of thermal comfort. This work addresses this
research gap and aims to optimize individual environmental comfort in open
office environments, taking advantage of changes in modern office
infrastructure and considering actual user feedback without interfering with
existing systems. Based on a Design Science Research approach, we first perform
a user experience testing in an exemplary corporate office building.
Furthermore, we build a mechanism to gather user feedback on environmental
comfort. Based on this, we build a machine learning model including different
IoT data sources (e.g. building data and weather data) with an average
coefficient of determination of 41.5%. Using these insights, we are able to
suggest current individual comfort zones within the building and help employees
to make better informed decisions on where to sit or what to wear, to feel
comfortable and work productively. Therefore, we contribute to the body of
knowledge by proposing a user-centric design within a cross-disciplinary
context on the basis of analytical processes.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの人は最大90%の時間を屋内で過ごす。
しかし、施設管理や関連分野の文献は、主に建物のエネルギーとコスト削減の側面に焦点を当てている。
特に商業ビルのエリアでは、ユーザ中心の視点を持つ記事は少なく、熱的快適さの主観性も考慮されていない。
本研究は, オープンオフィス環境における個々人の快適さを最適化し, 現代のオフィスインフラの変化を生かし, 既存システムに干渉することなく実際のユーザフィードバックを検討することを目的としている。
デザイン科学研究のアプローチに基づき、まず、模範的な企業オフィスビルでユーザエクスペリエンステストを実施します。
さらに,環境の快適性に関するユーザのフィードバックを収集するメカニズムを構築する。
これに基づいて、平均決定係数41.5%の異なるIoTデータソース(例えば、構築データと天気データ)を含む機械学習モデルを構築します。
これらの洞察を用いて、私たちは建物内の現在の個々の快適ゾーンを提案し、従業員がどこに座るか、何を着るか、快適で生産的な働き方について、より詳しい決定を下すのを助けることができます。
そこで我々は,分析過程に基づいて,分野横断的文脈におけるユーザ中心設計を提案することにより,知識体系に寄与する。
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