論文の概要: Indoor Air Quality Dataset with Activities of Daily Living in Low to Middle-income Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14501v1
- Date: Fri, 19 Jul 2024 17:53:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 16:35:50.881490
- Title: Indoor Air Quality Dataset with Activities of Daily Living in Low to Middle-income Communities
- Title（参考訳）: 低所得・中所得地域における日常生活活動と室内空気質データセット
- Authors: Prasenjit Karmakar, Swadhin Pradhan, Sandip Chakraborty,
- Abstract要約: インドでは夏と冬の6ヶ月間に30箇所の屋内から空気の質を測定した。
データセットにはさまざまな種類の屋内環境が含まれている。
発展途上国のユニークな汚染パターンに対応することを目的としたデータ駆動学習モデル研究の基盤を提供することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.019848446554892
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, indoor air pollution has posed a significant threat to our society, claiming over 3.2 million lives annually. Developing nations, such as India, are most affected since lack of knowledge, inadequate regulation, and outdoor air pollution lead to severe daily exposure to pollutants. However, only a limited number of studies have attempted to understand how indoor air pollution affects developing countries like India. To address this gap, we present spatiotemporal measurements of air quality from 30 indoor sites over six months during summer and winter seasons. The sites are geographically located across four regions of type: rural, suburban, and urban, covering the typical low to middle-income population in India. The dataset contains various types of indoor environments (e.g., studio apartments, classrooms, research laboratories, food canteens, and residential households), and can provide the basis for data-driven learning model research aimed at coping with unique pollution patterns in developing countries. This unique dataset demands advanced data cleaning and imputation techniques for handling missing data due to power failure or network outages during data collection. Furthermore, through a simple speech-to-text application, we provide real-time indoor activity labels annotated by occupants. Therefore, environmentalists and ML enthusiasts can utilize this dataset to understand the complex patterns of the pollutants under different indoor activities, identify recurring sources of pollution, forecast exposure, improve floor plans and room structures of modern indoor designs, develop pollution-aware recommender systems, etc.
- Abstract（参考訳）: 近年、室内大気汚染は社会に重大な脅威をもたらしており、毎年320万人が命を落としている。
インドのような発展途上国は、知識の不足、規制の不十分、屋外の大気汚染などにより、毎日汚染物質に深刻な影響を受けている。
しかし、インドのような発展途上国が室内空気汚染がどう影響するかを理解するために、限られた研究しか行われていない。
このギャップを解消するために,夏と冬の6ヶ月間に30箇所の屋内から空気の質を時空間的に測定した。
この遺跡は、地方、郊外、都市という4つのタイプにまたがって地理的に位置しており、インドの典型的な低所得層と中所得層をカバーしている。
このデータセットには、様々な種類の屋内環境(例えば、スタジオのアパート、教室、研究所、食品缶詰、住宅など)が含まれており、発展途上国のユニークな汚染パターンに対処するためのデータ駆動学習モデル研究の基礎を提供することができる。
このユニークなデータセットは、データ収集中に電源障害やネットワークの停止によって欠落したデータを処理するための高度なデータクリーニングと計算技術を必要とする。
さらに,簡単な音声からテキストへの応用により,住民が注釈付けした屋内活動ラベルをリアルタイムに提供する。
そのため、環境学者やML愛好家は、このデータセットを利用して、異なる屋内活動下での汚染物質の複雑なパターンを理解し、汚染の繰り返し源の特定、暴露の予測、近代屋内デザインのフロアプランやルーム構造の改善、汚染に配慮したレコメンデーターシステムの開発などを行うことができる。
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