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PEARNET

Personalized Environment Adaptation via Resident NETwork

ActiveCore Module2022-현재 (LEEWO Paper 6 기반 개인화 제어 연구 진행 중)

Overview

AI 기반 개인별 열 쾌적성 학습 네트워크. 환경 데이터(AERONET) + 생리적 반응(웨어러블) + 명시적 피드백(모바일 앱) + 암묵적 피드백(제어 조정 행동)을 통합하여 개인 맞춤형 쾌적성 모델을 학습합니다. Federated Learning으로 프라이버시를 보호하며 WHYmbient의 인과 분석과 맞춤형 케어 전략의 핵심 엔진입니다.

Key Features

  • ━개인별 열 쾌적성 선호도 AI 학습 (PMV-PPD 확장 모델)
  • ━연합 학습(Federated Learning)으로 프라이버시 보호
  • ━적응형 학습으로 계절/시간/활동에 따른 선호도 변화 반영
  • ━생리 신호 통합 (심박, 체온, 피부온도)
  • ━LEEMO에 제약 조건 제공 (개인별 온도/습도 범위)

Tech Stack

  • ━Python (scikit-learn, XGBoost)
  • ━Federated Learning Framework
  • ━Random Forest, XGBoost
  • ━Neural Networks (PyTorch)
  • ━HealthKit / Google Fit API

Key Metrics

  • 개인화 정확도83%
  • Random Forest78%
  • XGBoost82%
  • Federated NN83%
  • 적응 학습일/주/월

Highlights

  • •WHYmbient 인과 분석 알고리즘 개발 (Granger Causality)
  • •개인화 PMV 모델 확장 (나이, 성별, BMI, 적응, 이력 통합)
  • •적응형 학습 시스템 구축 (일/주/월 단위 학습)
  • •LEEMO MPC 제약 조건 생성 (개인별 쾌적 범위)

데이터 시각화

AI 기반 개인화 쾌적성 학습

Federated NN 83% 정확도 · 개인별 맞춤형 제어 · 프라이버시 보호

AI 모델 성능 비교

Federated Neural Network가 83% 정확도로 최고 성능을 달성하며, 프라이버시도 보호합니다. Random Forest, XGBoost와 비교.

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개인별 쾌적성 프로파일 분포

100명의 사용자가 각각 다른 쾌적 온도를 선호하며, PEARNET은 이를 개별적으로 학습합니다. PMV 등고선 포함.

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적응 학습 곡선

90일 학습 후 정확도가 60%에서 83%로 향상되며, 계절 변화에도 적응합니다. 일/주/월 단위 학습 주기 비교.

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연합 학습 아키텍처

개인 데이터는 기기를 떠나지 않고, 모델 파라미터만 공유하여 프라이버시를 보호합니다. 데이터 흐름 시각화.

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PMV-PPD 확장 모델

표준 PMV 모델에 나이, 성별, BMI, 적응 이력을 추가하여 개인화된 쾌적성을 예측합니다. 3D 시각화.

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LEEMO 제약 조건 생성

개인별 쾌적 범위를 LEEMO MPC 제어에 제약 조건으로 제공하여 맞춤형 환경을 구현합니다. 연령대별 분석.

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Interactive Visualizations

6개의 인터랙티브 데이터 시각화

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