資訊工程學系 黃英哲特聘教授

有別傳統透過衣著與活動評估使用者喜好，本技術使用生理訊號特徵進行熱感覺預測。結果顯示，相比美國室內環境標準ASHRAE55使用之PMV熱感覺模型，本技術可明顯降低預測誤差達30%，提升對熱感覺解釋力達34%。針對使用之五種生理訊號，本技術能針對不同情境下生理訊號量測的可行性，依準確度動態推薦可使用之生理訊號種類。相較傳統靜態空調，本技術將可提升空調使用者的舒適度，同時減少不必要的空調調整、減少耗能。可應用於智慧空調、車用空調、病房空調，甚至主動進行職災預防等。

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