All the outdoor and indoor spaces are connected with each other. The human being moves toward those spaces with temperature fluctuation between the natural and artificial temperature. We conducted an experiment which subjects were wearing the data logger in urban life, and measured 24 hours' exposed temperature and thermal comfort in summer. Results were as follows. 1. Subjects controls their micro climate like this. Most of them(84.6%) get weather information. Fashion(46.2%) and weather(30.8%) are the reasons to select clothes. They spend their time in indoor environment for 84.92% hours of a day and have an air-conditioner(61.5%) in their houses. 2. Temperature fluctuation which subjects were exposed for 24 hours were from 15.6$^{\circ}C$ to 33.8$^{\circ}C$ and average fluctuation was 9.02$^{\circ}C$. The median value of experienced temperature were 26-26.5$^{\circ}C$ and average temperature was 26.18$^{\circ}C$. They experienced cold shock of 3.96 times in a day.
Kim, Jeong-Hoon;You, Sung Hyun;Lee, Sang Su;Kim, Kwan-Soo;Ahn, Choon-Ki
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.885-888
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2017
In this paper, a new strategy for estimating building temperature based on the modified resistance capacitance (R - C) network thermal dynamic model is proposed. The proposed method gives accurate indoor temperature estimation using minimum variance finite impulse response filter. Our study is clarified by the experimental validation of the proposed indoor temperature estimation method. This experiment scenario environment is composed of a demand response (DR) server and home energy management system (HEMS) in a test bed.
In conducting indoor positioning by code division multiple access using spread spectrum ultrasonic waves, it is required to detect signals under the influence of near-far problem occurred by difference on signal power, caused by distance between transmitter and receiver. For discussing robustness to the problem, we verified measuring accuracy on distance from an experiment on a real space with a hardware device where our proposed method is mounted. The proposed method performs automatic signal detection by setting threshold level dynamically. As an experimental result, measurable distance were improved by the proposed method, and measurement errors were up to 50mm in distances from 1000mm to 6000mm; therefore, enough accuracy to realize self-localization or navigation for autonomous mobile robot or human was obtained.
FastSLAM is a factored solution to SLAM problem using a Rao-Blackwellized particle filter. In this paper, we propose a practical FastSLAM implementation method using an infrared camera for indoor environments. The infrared camera is equipped on a Pioneer3 robot and looks upward direction to the ceiling which has infrared tags with the same height. The infrared tags are detected with theinfrared camera as measurements, and the Nearest Neighbor method is used to solve the unknown data association problem. The global map is successfully built and the robot pose is predicted in real time by the FastSLAM2.0 algorithm. The experiment result shows the accuracy and robustness of the proposed method in practical indoor environment.
Inactivation rates between enterococci and total coliforms were compared in order to find the suitability of enterococci as an indicator microorganism under various experiment conditions - freshwater and/or seawater, indoor and/or outdoor conditions. In case of indoor laboratory experiments, inactivation rates of enterococci ($k_D$: 0.050~0.082) were faster than those of total coliforms ($k_D$: 0.034~0.045) in freshwater matrix. In seawater matrix, however, survival rate of enterococci was longer than that of total coliforms at two out of three experiments in indoor condition. When incubated in outdoor conditions, enterococci were inactivated significantly more rapidly than total coliforms both in freshwater and seawater matrices. With these results, enterococci appear to be less suitable than total coliforms in terms of inactivation rates.
On-site examinations and fire simulation were carried out to speculate on causes of the fire at an indoor shooting range in Busan. An experiment on the ignitability of unburned gunpowder was also conducted. Cigarette was the most likely source of ignition for the fire, while impact of a stray bullet failed to ignite the unburned gunpowder. The explosion in the shooting area was presumed to be caused by violent combustion of the polyurethane foam and unburned gunpowder accumulated on it. Fire safety measures include prohibit of use of profile polyurethane foam, complete clean-up of unburned gunpowder, and removal of steel components from the bullet trap.
The transmission of the world Installed in an Office occurs through the air. Preventing that transmission, especially in indoor environments like those in airplanes, schools and offices, is a major public health concern. in this study the real situation of lab which is consist of dilution, Ultraviolet-C based air sterilization system. This model include indoor microbe transport which is generated human source. a computer simulation was performed to determine if such simulation can be used effectively to predict the more accurate, but difficult to perform, actual physical experiment. Result show that CFD can be modeled microbe transport effectively and it can be visualized microbe transport separation from flow streamline. also it make a good prediction of microbe transport.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.13
no.11
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pp.1165-1173
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2001
The objectives of this study are to analyze the application of radiant floor cooling and to evaluate the control methods through experiments when the radiant heating system is used for cooling. Through the experiment analysis the control methods such as on/off control, variable flow control and outdoor reset with indoor temperature feedback control are evaluated and compared. The cooling curve (reset ratio) is found for radiant cooling, which shows tole relation between outside air temperature and supply water temperature. Comparison of cooling methods shows that outdoor reset with indoor temperature feedback control is more appropriate than on/off control and variable flow control with regard to prevention of the condensation and thermal comfort.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.4
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pp.301-306
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2016
This paper presents the results of a study for robust self-localization and indoor slam using external cameras (such as a CCTV) and odometry of mobile robot. First, a position of mobile robot was estimated by using maker and odometry. This data was then fused with camera data and odometry data using an extended kalman filter. Finally, indoor slam was realized by applying the proposed method. This was demonstrated in the actual experiment.
Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is considered one of the most important sensor data types for indoor localization. However, collecting a RSSI fingerprint, which consists of pairs of a RSSI measurement set and a corresponding location, is costly and time-consuming. In this paper, we propose a Wi-Fi RSSI learning technique without true location data to overcome the limitations of static database construction. Instead of the true reference positions, inertial measurement unit (IMU) data are used to generate pseudo locations, which enable a trainer to move during data collection. This improves the efficiency of data collection dramatically. From an experiment it is seen that the proposed algorithm successfully learns the unsupervised Wi-Fi RSSI positioning model, resulting in 2 m accuracy when the cumulative distribution function (CDF) is 0.8.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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