ウェアラブルデバイスを用いた個人の快適性モデルの推定結果とその評価

抄録

本研究では、ウェアラブルデバイス等を用いてユーザから取得した少数のデータセットで、転移学習により個人の熱的快適性をモデル化する手法を提案している。本稿では、この手法でオフィス環境の被験者実験から快適性モデルを導出した結果とその評価を述べる。その結果、データセットが少数の場合も快適性モデルを導出できることが示された。また、転移学習の母集団モデル構築に必要なデータセットは、より多様な環境で取得する必要があることが明らかとなった。