Identifikační kód | RIV/00216224:14330/13:00068804 |
Název v anglickém jazyce | Sensor Network Analytics for Intelligent Facility Management |
Druh | D - Článek ve sborníku |
Jazyk | eng - angličtina |
Obor - skupina | I - Informatika |
Obor | IN - Informatika |
Rok uplatnění | 2013 |
Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
Počet výskytů výsledku | 1 |
Počet tvůrců celkem | 4 |
Počet domácích tvůrců | 3 |
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Dalia Kriksciuniene (státní příslušnost: LT - Litevská republika, domácí tvůrce: A) Tomáš Pitner (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6337392) Adam Kučera (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 2552841) Virgilijus Sakalauskas (státní příslušnost: LT - Litevská republika) |
Popis výsledku v anglickém jazyce | The article addresses the problem of intelligent monitoring of facility management data flows collected from heterogeneous sources, including low-level data of sensors and probes, geographical indicators, scheduling and personal identification systems. We suggest the framework of analytical model, based on deriving descriptors which could sentinel the level of thermal comfort of working environments. The model aims to facilitate process of extracting essential characteristics of facility management fordetecting dependencies and observing anomalies. The performance of the model was tested by experimental analysis of facility management of the university campus, designed for exploring how various environment variables affect temperature in the lecture rooms, equipped by the air conditioning devices. |
Klíčová slova oddělená středníkem | Facility management system; computational intelligence; machine learning; thermal comfort; sensor networks |
Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
DOI výsledku | 10.3233/978-1-61499-262-2-212 |