知的照明システムにおける各執務者に関する照明の影響範囲が照度収束速度および消費電力に及ぼす影響
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(10) . ਤ 2. తর໌γεςϜͷ੍ޚϑϩʔνϟʔτ. Fig. 2 Flow of the intelligent lighting system . gij =. ਤ 1 తর໌γεςϜͷߏ. Fig. 1 Configuration of an intelligent lighting system. (Icj − Itj ) ≥ 0. 0 rij × (Icj − Itj ). 2. (Icj − Itj ) < 0 (3). 2.2 র໌ͱরηϯαͷؔ রηϯα͔ΒಘΒΕΔরͱর໌ͷޫͷؔ. i:র໌൪߸, j:ηϯα൪߸, ω:ॏΈ [W/lx2 ]. ࣜ (1) Ͱද͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɽࣜ (1) ʹ͓͚Δ R ɼ֤র໌. P :ফඅిྗ [W], Ic:ࡏݱͷর [lx]. ͕রηϯαʹ͢΅ٴӨ͍߹ڹΛઆ໌͢ΔࢦඪͰ͋Γɼ. It:ඪর [lx], L:ޫ [cd],. র໌͓ڥΑͼΦϑΟεͷϨΠΞτ͕มԽ͠ͳ͍ݶ. rij :র໌ i ͷޫͱরηϯα j ͷরͷճ( ࣜ ؼ2). ΓɼR ఆͱΈͳ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɽతর໌γεςϜͰ ɼরηϯαͱর໌ͷؔੑΛࣔͨ͠ఆ R Λর/ޫ. ʹࣔ͢తؔɼ෦શମͷফඅిྗ P ͱর੍ gij. ӨݺͱڹΜͰ͍Δɽ. ͔Βߏ͞Εɼ֤র໌ຖʹ͢ࢉܭΔɽతর໌γεςϜͰ. E = RI. (1). E:ޫ [cd], I:র [lx]. ɼ੍݅Ͱ͋Δ֤রηϯαͷඪরʹؔ͢Δϖφ ϧςΟ gij ͱফඅిྗͷΛ࠷খԽ͢ΔΑ͏ಈ࡞͢Δɽ తর໌γεςϜͷ੍ޚϑϩʔνϟʔτΛਤ 2 ʹࣔ͢ɽ. R:র/ޫӨ ڹʦlx/cdʧ র/ޫӨڹͷࢉग़ํ๏ɼΦϑΟεͷܗଶʹΑͬ ͯ 2 ͭʹྨ͞ΕΔɽରౡܕͷΦϑΟεͳͲجຊతʹ੮ ͷมߋ͕ͳ͍ΦϑΟεʹ͓͍ͯɼࣄલʹর໌Λ 1 ౮ 1 ౮ ౮ͤ͞ɼͦͷͱ͖ಘΒΕͨর͔Βࢉग़͢Δɽ͔͠͠ɼ صΛࣗ༝ʹಈ͔ͤΔڥڞಉͲͳصɼ੮͕ݻఆ͞Ε͓ͯ Βͣɼরηϯα͕Ҡಈ͢ΔՄೳੑ͕͋ΔΦϑΟεͰڥ ɼর/ޫӨڹΛಈతʹಋग़͢Δඞཁ͕͋Δɽ͜ͷ Α͏ͳ߹ɼతর໌γεςϜৗʹর໌ͷ໌Δ͞Λਓͷ ͰײͰ͖ͳ͍ൣғͰಈ͔͠ଓ͚ΔͨΊɼͦͷޫͷ มԽྔͱরͷมԽྔ͔ΒճؼੳʹΑΓಈతʹর/ޫ ӨڹΛਪఆ͢Δ [9]ɽ. 2.4 ࣍ޫੜʹ༻͍Δর/ޫӨʹڹઃ͚Δᮢʹ ؔ͢Δ తর໌γεςϜͰɼর໌ͷޫͱরηϯαͰܭଌ ͞ΕͨরͷӨ͋Ͱ͍߹ڹΔর/ޫӨ ʹڹ2 छྨ ͷᮢΛઃ͚Δ͜ͱͰɼ1 ͷরηϯαʹରͯ͢͠ͷ র໌Λ 3 छྨʢ͍ۙɼ͍ۙɼԕ͍ʣʹྨ͢Δɽͦͷ ᮢɼর໌ͷஔִؒɼۂઢɼಛੑʹΑΓ߹ʹڥ Θͤมߋ͢Δඞཁ͕͋Δɽ͜ͷྨͳΒͼʹরηϯαͷ ࡏݱরͱඪরʹΑͬͯɼ֤র໌ਤ 3 ʹࣔ͢ޫม Խ෯ͷ͍ͣΕ͔Λબ͢Δɽ֤র໌બͨ͠มԽͷൣғ ʹ͓͍ͯɼϥϯμϜʹΛܾఆ͠ɼͦͷׂ߹ʹΑͬͯࣗ ͷޫΛ૿͢ݮΔɻ র/ޫӨڹͷྨͱরηϯαͷඪরͷୡ. 2.3 র੍ޚΞϧΰϦζϜ త র ໌ γ ε ς Ϝ ͷ ੍ ʹ ޚ ɼSimulated Annealing ʢSAʣΛ ج൫ ͱ ͠ ͨ ద Ԡ త ۙ Ξ ϧ ΰ Ϧ ζ Ϝ (Adap-. tive Neighborhood Algorithm using Regression CoefficientɿANA/RC[9]) Λ༻͍ΔɽదԠతۙΞϧΰϦζϜ. ঢ়ʹگΑΔɼޫมԽ෯ͷબΛද 1 ʹࣔ͢ɽ͜ΕʹΑ Γɼ໌Δ͕͞ඞཁͳরηϯαʹର͠ɼେ͖ͳӨڹΛ࣋ͭ ͱஅ͞Εͨর໌͠ޫ૿͘ڧɼӨڹͷগͳ͍ͱఆ͞Ε ͨর໌ͤ͞ޫݮΔ͜ͱ͕Ͱ͖ΔɽҰํɼ໌Δ͕͞ඞཁͷ. ʢANA/RCʣͰɼઃܭมΛ֤র໌ͷޫɼ੍݅Λ. ද 1. ޫมԽ෯ͷબ. ֤রηϯαͷඪরͱ͠ɼతؔΛর໌શମͷফඅ. Table 1 Selection of luminance variation width. ిྗͱ͢Δ࠷దԽΛ֤র໌͝ͱʹࣗࢄతʹղ͍ͯ. ࡏݱর͕. ͍ۙর໌. ͍ۙর໌. ԕ͍র໌. ඪরΑΓߴ͍. ऑޫݮ. ޫݮڧ. ޫݮڧ. ඪরΑΓ͍. ޫ૿ڧ. ऑ૿ޫ. ޫݮڧ. ऩଋҬ. தཱ. ऑޫݮ. ޫݮڧ. ͍Δɽ֤র໌ͷతؔࣜ (2) Ͱද͞ΕΔɽ n fi = P + ω × gij j=1. ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan. (2). 2.
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(16) . . . . . . . . . . . . . . . . ਤ 3 ࣍ޫੜʹ༻͍ΔޫͷมԽ෯. ਤ 4. Fig. 3 Variation width of luminance for generating next lumi-. ࣮ڥݧ. Fig. 4 Experiment enviroment. nance. . . . . . . . . . . . . . . . . ͳ͍রηϯαʹରͯ͠ɼӨڹͷগͳ͍ͱఆ͞Εͨর ໌͔Β͍ͯ͘͠ޫݮɽ͜ΕʹΑͬͯɼফඅిྗΛߟྀͨ͠ ౮ύλʔϯΛ࣮͢ݱΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ͜ͷΑ͏ʹɼর໌ ͷޫมԽͷํʹॏΈΛ࣋ͨͤΔ͜ͱͰΑΓ͍࣌ؒͰ ඪরΛຬͨ͢ͱͱʹɼ࠷దͳ౮ύλʔϯΛޮΑ ͘୳ࡧ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ ͜Ε·Ͱɼతর໌γεςϜ࣮ূஈ֊ͱ͍͏͜ͱ͋ Γɼಋೖࣄྫগͳ͔ͬͨͨΊɼ֤র໌Λ 3 छྨʹྨ͢.
(17). ΔͨΊͷর/ޫӨʹڹઃ͚Δᮢɼͦͷ߹ʹڥ.
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(19) . ΘͤνϡʔχϯάΛߦ͍ͬͯͨɽ͔͠͠ͳ͕Βɼ2014 ʹ כொάϦʔϯϏϧσΟϯάʹ࣮༻Խ͞Εͨ͜ͱΛ͡Ί ͱ͠ɼࠓޙɼతর໌γεςϜͷಋೖ݅৳ͼ͍ͯ͘ͱ ߟ͑ΒΕΔɽ͜ͷͱ͖ɼͦΕͧΕͷ͍͓ͯʹڥɼর໌ͷ. ਤ 5. ࣮͚͓ʹڥݧΔর/ޫӨڹ. Fig. 5 Illuminance/luminance influence at the experiment environment
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(21) . छྨɼಛੑɼޫۂઢɼஔִؒʹ߹Θͤͨᮢͷνϡʔ χϯάʹ࣌ؒͱίετ͕͔͔Δɽ ͦ͜ͰɼຊͰڀݚɼैདྷɼݧܦతʹνϡʔχϯά͢Δ ͜ͱͰܾఆ͍ͯͨ͠র໌ͷྨʹ༻͍Δᮢʹؔ͠ɼཧ తʹܾఆ͢Δख๏ΛఏҊ͢ΔɽᮢΛཧతʹܾఆ͢Δͨ. . . .
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(26) . . Ίɼ·ͣɼࠓ·Ͱܥ౷తʹ͞ূݕΕ͍ͯͳ͔ͬͨর/ޫ Өʹڹઃ͚Δᮢɼ͢ͳΘͪর໌ͷরηϯαʹର͢ Δྨͷҧ͍͕తর໌γεςϜͷরऩଋͳΒͼʹ ফඅిྗʹ༩͑ΔӨڹΛ͢ূݕΔɽ. . . !
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(29) . 3. র໌ͷྨํ๏͕রऩଋͳΒͼʹ ফඅిྗʹ༩͑ΔӨڹͷূݕ 3.1 ࣮֓ݧཁ͓Αͼڥ. ਤ 6. ࣮Ͱڥݧͷর໌ͷྨྫ. Fig. 6 Example for classification of lighting at the experiment environment. ্ص໘ʹরηϯαΛ̍ஔ͍͓ͨͯ͠ʹڥর/. ΦϑΟεͰ࠾༻͞Ε͍ͯΔ 1.8 m ִؒͱͨ͠ɽ࣮ڥݧΛ. ޫӨʹڹઃ͚Δᮢ͕ɼతর໌γεςϜͷরऩଋ. ਤ 4 ʹࣔ͢ɽ·ͨɼਤ 4 ͷরηϯαͷपล 16 ͷর໌. ͳΒͼʹফඅిྗʹ༩͑ΔӨڹΛௐͨɽௐޫΛ 20. ʹ͓͚Δর/ޫӨڹΛਤ 5 ʹࣔ͢ɽ. %͔Β 100 %·ͰมߋՄೳͳγϟʔϓന৭ LED র໌ʢ࠷. ຊ࣮Ͱݧલड़ͨ͠Α͏ʹᮢΛ 2 छྨ༻͍Δ͜ͱͰɼ. େ౮ޫɿ1400 cdʣΛ༻͍ͯর/ޫӨڹΛଌఆɼ. রηϯαʹର͠ɼর໌Λ͍ۙɼ͍ۙɼԕ͍ͷ 3 छྨ. ͜ΕΛͱʹɼॎ 7 ʷԣ 7 ݸর໌Λஔͨ͠γϛϡϨʔ. ʹྨ͢Δɽর໌Λ͍ۙͱ͍ۙʹྨ͢ΔᮢΛଆ. γϣϯڥΛ࡞ͨ͠ɽর໌۩ثͷஔִؒɼҰൠతͳ. ᮢʢinner-thresholdʣ ɼ͍ۙͱԕ͍ʹྨ͢ΔᮢΛ. ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan. 3.
(30) Vol.2014-ICS-176 No.5 2014/7/22. ใॲཧֶձڀݚใࠂ IPSJ SIG Technical Report. ֎ଆᮢʢouter-thresholdʣͱশ͢Δɽਤ 5 ΑΓর/ޫ Өڹͷ࠷େ 0.18 lx/cdɼ࠷খ 0.00 lx/cd ͱͳΔͨΊɼ র໌ͷྨΛܾΊΔ 2 छྨͷᮢ͜ͷൣғʹઃ͚Δɽ͜ ͷ 2 छྨͷᮢʹؔ͠ɼΛม͍͑ͯ͘͜ͱͰɼతর໌ γεςϜͷরऩଋͳΒͼʹফඅిྗʹ༩͑ΔӨڹΛ ௐͨɽ ·ͨᮢΛมԽ͍ͤͯ͘͞ࡍɼଆᮢͱ֎ଆᮢ͕ॏ ͳͬͨ߹ɼൣғͷর໌͍ۙͱྨ͢Δɽͨͱ͑ɼ ͍ۙͱ͍ۙΛܾΊΔଆᮢΛ 0.18 lx/cdɼ͍ۙ ͱԕ͍Λܾఆ͢ΔᮢͰ͋Δ֎ଆᮢΛ 0.03 lx/cd ͱ͢Δ ͱਤ 6 ͷΑ͏ͳྨʹͳΔɽ ·ͨɼ࣮ݧύλʔϯͱͯ͠ɼ࠷খ౮ޫ͔ΒޫΛ. ਤ 7. ࠷খ౮ޫ͔Β࢝Ίͨ߹ͷরཤྺ. Fig. 7 Illuminance history starting from minimum lighting luminance. ্͛Δ͜ͱͰඪরΛຬͨ͢ύλʔϯ 1 ͱ࠷େ౮ޫ ͔ΒޫΛԼ͛Δ͜ͱͰඪরΛຬͨ͢ύλʔϯ 2 ͱͷ. 2 ͭΛ͢ূݕΔɽ࣮ݧύλʔϯ 1 ͷඪর 700 lxɼ࣮ ݧύλʔϯ 2 ͷඪর 300 lx ͱ͢Δɽ. 3.2 ࣮݁ݧՌ ॳظ౮ޫΛ࠷খ౮ޫͱ࣮ͨ͠ݧύλʔϯ 1 ʹ͓ ͚ΔরཤྺΛਤ 7 ʹফඅిྗཤྺΛਤ 8 ʹࣔ͢ɽਤ 7 ͷ রཤྺͷ݁ՌΑΓଆᮢͳΒͼʹ֎ଆᮢͱʹ͍ ʹઃఆ͢Δ΄ͲඪরΛຬͨ͢ͷ͕͍͜ͱ͕Θ͔ Δɽ͜Εɼ2 ͭͷᮢͷ͕͍߹΄Ͳɼরηϯα. ਤ 8 ࠷খ౮ޫ͔Β࢝Ίͨ߹ͷফඅిྗཤྺ. ʹର͠ɼ͍ۙɼ͍ۙͱఆ͢Δর໌͕૿͑Δ͜ͱͰɼ. Fig. 8 Power consumption history starting from minimum. ޫ૿ڧͷมԽ෯Λબ͢Δর໌͕૿͑ͨͨΊͩͱߟ͑ΒΕ. lighting luminance. Δɽ·ͨɼ͍ۙͱఆ͞ΕΔর໌ͷํ͕͍ۙͱఆ͞ ΕΔর໌ΑΓ૿ޫͷ෯͕େ͖͍ۙΛબ͢Δɽ͜ͷͨ. ຊ࣮ʹݧΑͬͯɼরऩଋʹ͓͍ͯ࠷దͳᮢরΛ. Ίɼ͍ۙͱఆ͞ΕΔর໌͕࠷ଟ͘ͳΔଆᮢ=0.01ɼ. ্͛Δ߹ͱԼ͛Δ߹ͰτϨʔυΦϑͷؔʹͳͬͯ. ֎ଆᮢ=0.01 ͷͱ͖ɼ࠷͘ඪরऩଋ͍ͯ͠Δɽ. ͍Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨɽ͞ΒʹɼরऩଋɼফඅిྗͷͲͷ. ·ͨɼଆᮢ=0.18ɼ֎ଆᮢ=0.18 ͷΑ͏ʹᮢΛ૿Ճ. ݁Ռʹ͓͍ͯɼ࠷ऩଋͷ͔ͬͨͷଆᮢͳΒͼ. ͤͨ͞ͱ͖ɼ͍ۙͱఆ͞ΕΔর໌͕গͳΓɼͦͷൣғ. ʹ֎ଆᮢ͕ॏͳΓ߹͍ͬͯΔ߹Ͱ͋ͬͨɽ͜ͷ݁Ռ͔. ͷর໌Λ࠷େ౮ʹͨ͠ͱͯ͠ඪরΛຬͨͤͳ͍ɽ. Βɼর໌ͷྨɼᮢΛ 1 ͭ༻͍ͯর໌Λ͍ۙͱԕ͍ͷ. রऩଋʹର͠ɼফඅిిྗਤ 8 ͷ݁ՌΑΓɼଆᮢ. 2 छྨͰྨ͢Εྑ͍͜ͱ͕Θ͔ͬͨɽ·ͨɼরΛԼ. ͳΒͼʹ֎ଆᮢͱʹߴ͍ʹઃఆ͢Δ΄Ͳऩଋ͕. ͛Δ߹ͳΒͼʹফඅిྗͷऩଋʹ͓͍ͯᮢΛߴ͘ઃ. ͘ͳΔɽ͜Εɼᮢͷߴ͘͢Δ΄Ͳɼൺֱతඞཁ. ఆ͢Δ͜ͱͰऩଋ͕͘ͳΔ͕ɼਤ 7 ͷ threshold=0.18ɼ. ͷߴ͍র໌ͷΈ͕ൣғʹΓɼͦΕΒͷর໌ͷΈ͕૿ޫ. ֎ଆᮢ=0.18 ͷ߹ͷΑ͏ʹɼ͍ۙͱఆ͞Εͨর໌Λ. ͷมԽ෯Λબ͢ΔͨΊͩͱߟ͑ΒΕΔɽ. ࠷େ౮ʹͨ͠ͱͯ͠ඪরΛຬͨͤͳ͘ͳΔ͜ͱ͕. ࣍ʹॳظ౮ޫΛ࠷େ౮ޫͱ࣮ͨ͠ݧύλʔϯ 2 ͷরཤྺΛਤ 9 ʹফඅిྗཤྺΛਤ 10 ʹࣔ͢ɽతর ໌γεςϜͰɼফඅిྗΛߟྀ͢ΔͨΊরΛԼ͛Δ. ͋ͬͨɽ͜ͷͨΊɼ࠷దͳᮢඪরʹΑͬͯมΘ Δ͜ͱ͕Θ͔Δɽ. ཤྺͷΑ͏ʹɼଆᮢͳΒͼʹ֎ଆᮢͱʹߴ͍. 4. রηϯαʹର͢Δর໌ͷྨΛՄมʹ͠ ͨతর໌γεςϜ. ʹઃఆ͠ɼ͍ۙɼ͍ۙর໌Λগͳ͘͢Δ΄ͲޫݮͷมԽ෯. 4.1 ֓ཁ. ߹ɼԕ͍র໌͔ΒޫΛԼ͍͛ͯ͘ɽ͜ͷͨΊɼਤ 9 ͷর. Λબ͢Δর໌͕૿͑ΔͨΊɼඪরΛຬͨ͢ͷ͕͘. લઅʹ͓͚Δ࣮ݧͷ݁Ռ͔ΒɼরͳΒͼʹফඅిྗʹ. ͳΔɽ·ͨɼಉ༷ͷཧ༝͔Βফඅిྗʹؔͯ͠ᮢΛߴ. ͓͍ͯ࠷ऩଋͷྑ͔ͬͨྨํ๏Λද 2 ʹࣔ͢ɽ. ͍ʹઃఆ͠ɼ͍ۙɼ͍ۙর໌Λগͳ͘͢Δ΄Ͳফඅ. తর໌γεςϜɼϢʔβͷշదੑΛ্͛ΔͨΊͷγε. ిྗͷऩଋ͕ૣ͘ͳ͍ͬͯΔ͜ͱ͕ਤ 10 ͔Β֬ೝ͢Δ͜. ςϜͰ͋ΔͨΊɼরͷऩଋΛ༏ઌతʹߟ͑Δɽ͔͠͠ͳ. ͱ͕Ͱ͖Δɽ. ͕Βɼද 2 ΑΓরऩଋʹ͓͍ͯɼরΛ্͛Δ߹ͱԼ. ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan. 4.
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(35) . . ਤ 11. র໌ͷྨΛՄมʹͨ͠తর໌γεςϜͷϑϩʔ. Fig. 11 Flow of the intelligent lighting system which classification of lighting is variable ਤ 9. ࠷େ౮ޫ͔Β࢝Ίͨ߹ͷরཤྺ. Fig. 9 Illuminance history starting from maximum lighting lu-. Δ݅ΛҎԼʹࣔ͢ɽ. ( 1 ) রΛ্͛Δඞཁ͕͋Δ߹ɼͦͷর໌Λ 100 %ͨ͠. minance. ͱ͖ 10 lx Ҏ্ͷর͕ಘΒΕΔ. ( 2 ) রΛԼ͛Δඞཁ͕͋Δ߹ɼͦͷরηϯαͷඪ রΛ࠷খͷর໌Ͱຬͨ͢ͷʹඞཁͰ͋Δ ͜ͷͨΊɼఏҊ͢ΔγεςϜͰɼతর໌γεςϜΛಈ ࡞ͤ͞Δલʹɼඪর͝ͱʹɼͦͷඪরΛຬͨͨ͢ Ίʹඞཁͳর໌ͷݶքΛٻΊ͓ͯ͘ඞཁ͕͋ΔɽᮢΛ Մมʹ͢Δతর໌γεςϜͷϑϩʔνϟʔτΛਤ 11 ʹ ࣔ͢ɽ ྨΛরηϯαͷඪরͳΒͼʹরऩଋঢ়ʹگ ΑͬͯՄมʹ͢ΔγεςϜͷಈ࡞ྫΛࣔ͢ɽরηϯα. 2 ஔ͠ɼඪরͳΒͼʹࡏݱরΛද 3 ʹࣔ͢ɽ͜ ਤ 10. ࠷େ౮ޫ͔Β࢝Ίͨ߹ͷফඅిྗཤྺ. Fig. 10 Power consumption history starting from maximum lighting Lluminance. ͷ࣌ɼ2 ͷরηϯαʹର͢Δྨਤ 12 ͷΑ͏ʹͳ ΔɽsensorA ͷরηϯαࡏݱর͕ඪরΛ্ճͬ ͍ͯΔͨΊɼඪরΛຬͨͤΔ࠷খͷর໌͕͍ۙͱఆ. ͛Δ߹ɼੑೳ͕τϨʔυΦϑͷؔʹͳͬͯ͠·͏ɽ. ͞ΕΔɽsensorB ඪরΛຬ͍ͨͯ͠ͳ͍ͨΊɼ࠷େ. ͜ͷͨΊɼैདྷͷᮢΛݻఆͰ༻͍Δ߹Ͱɼͦͷੑೳ. ౮ޫͰ౮ͨ͠ͱ͖ 10 lx Ҏ্ͷরΛಘΔর໌͕ۙ. ʹภΓ͕ੜ·Εͯ͠·͏ɽͦ͜Ͱɼরঢ়ͳگΒͼʹඪ. ͍ͱఆ͞ΕΔɽ. র͔ΒɼᮢΛબ͍ͯ͘͠ᮢՄมܕͷతর໌γε. ͜ͷঢ়ଶʹ͓͍ͯরऩଋʹޙɼsensorA ͷඪরΛ มߋͨ࣌͠ͷඪরͳΒͼʹࡏݱরΛද 4 ʹࣔ͢ɽ. ςϜΛఏҊ͢Δɽ. ͜ͷ࣌ͷྨ݁ՌΛਤ 13 ʹࣔ͢ɽsensorA ඪর ͕มߋ͞Εɼর͕ඪরΛ্ճ͍ͬͯΔͨΊɼྨ͞. 4.2 ᮢબͷΞϧΰϦζϜ ֤র໌࣍ޫΛੜ͢Δલʹࣗʹ͍ۙরηϯαͷ த͔Β࠷ඪরͱͷ͕ࠩ͋Δরηϯαʹର੍͠ޚΛ ߦ͏ɽ͜ͷࡍɼैདྷͷγεςϜͰࣗʹ͍͔ۙͲ͏͔ͷ. ΕΔর໌ɼඪরͰ͋Δ 300 lx ΛຬͨͤΔ࠷খͷর໌ ද 3. ඪরΛมߋલͷࡏݱরͳΒͼʹඪর. Table 3 Current illuminance and target illuminance before. ఆΛݻఆʹ͍͕ͯͨ͠ɼຊΞϧΰϦζϜͰ֤রηϯ. changing target illuminance. αͷऩଋঢ়ʹگΑͬͯͦͷఆΛมߋ͢Δɽ. ඪর. ࡏݱর. sensorA. 500 lx. 600 lx. sensorB. 700 lx. 600 lx. র໌͕֤রηϯαͷরঢ়ʹگΑ͍ͬͯۙͱఆ͞Ε ද 2 ऩଋͷ࠷ૣ͔ͬͨর໌ͷྨͷํ๏. Table 2 Classification method of Lighting which is the best convergence speed. ද 4. ඪরΛมߋͨ͠ޙͷࡏݱরͳΒͼʹඪর. Table 4 Current illuminance and target illuminance after রΛԼ͛Δ߹. রΛ্͛Δ߹. রऩଋ. ඪরΛຬͨ͢ͷʹ ࠷ݶඞཁͳর໌. ࠷େ౮ޫͰ 10 lx Ҏ্ ͷর͕ͰΔর໌. ফඅిྗ. ඪরΛຬͨ͢ͷʹ ࠷ݶඞཁͳর໌. ඪরΛຬͨ͢ͷʹ ࠷ݶඞཁͳর໌. ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan. changing target illuminance ඪর. ࡏݱর. sensorA. 300 lx. 500 lx. sensorB. 700 lx. 700 lx. 5.
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(37). ਤ 12. ඪরͷมߋલʹ͍ۙͱఆ͞Εͨর໌. Fig. 12 Lighting determined close before changing target illu-. ਤ 14.
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(39) . ఏҊख๏ͱैདྷख๏Λൺֱ͢ΔͨΊͷ࣮ڥݧ. Fig. 14 Experiment environment comparing proposal and conventional method. minance. . ਤ 13. ਤ 15. ඪরͷมߋͱ͍ۙʹޙఆ͞Εͨর໌. Fig. 13 Lighting determined close after changing target illuminance. ͷΈͱͳΔɽsensorB ඪরΛຬͨͨͨ͠Ίɼඪর. Fig. 15. রηϯα B ͷরཤྺ ɹ Illuminance history of sensorB. 5.2 ࣮݁ݧՌ. Ͱ͋Δ 700 lx ΛຬͨͤΔ࠷খͷর໌ͷΈ͕બ͞ΕΔɽ. ඪর͕ 700 lx Ͱ͋Δরηϯα B ͷরऩଋཤྺ. 5. র໌ͷྨΛՄมʹͨ͠తর໌γεςϜ ͷऩଋ࣮ݧ. ऩଋ͕͍݁Ռͱൺֱ͠ɼఏҊ͢ΔγεςϜ΄΅. 5.1 ࣮֓ݧཁ͓Αͼڥ. ཤྺΛਤ 16 ʹࣔ͢ɽরηϯα B ͷরऩଋ͕࠷. Λਤ 15 ʹࣔ͢ɽ͜ͷ݁ՌΑΓɼᮢΛݻఆʹͨ͠߹ͷ࠷ ಉͷ͞Ͱऩଋ͍ͯ͠Δ͜ͱ͕Θ͔Δɽ·ͨফඅిྗͷ. ৽ͨʹఏҊ͢Δর໌ͷྨΛՄมʹͨ͠తর໌γες. ૣ͔ͬͨݻఆᮢΛ༻͍ͨ݁Ռɼফඅిྗͷऩଋʹ࣌. Ϝͱैདྷͷݻఆʹͨ͠తর໌γεςϜͷಈ࡞ൺֱ࣮ݧΛ. ͕͔͔͍ؒͬͯΔͷʹର͠ɼᮢՄมܕᮢΛݻఆʹ͠. ߦ͏ɽ࣮ڥݧɼલষͰߦ࣮ͬͨͱݧಉ༷ͷγϛϡϨʔ. ͨͱ͖ͷ࠷ফඅిྗͷ͔ͬͨ݁Ռͱಉͷ݁Ռͱͳͬ. γϣϯڥΛ༻͍ɼͦ͜ʹরηϯαΛ 6 ஔͨ͠ɽর. ͍ͯΔ͜ͱ͕Θ͔Δɽ. ηϯαͷஔͳΒͼʹඪরΛਤ 14 ʹࣔ͢ɽ·ͨɼఏ. Ҏ্ͷ݁ՌΑΓɼఏҊ͢ΔᮢՄมܕैདྷͷᮢΛݻ. Ҋ͢Δর໌ͷྨΛՄมʹͨ͠తর໌γεςϜͰɼࣄ. ఆ͢Δख๏ΑΓরऩଋੑ͓Αͼফඅిྗͷऩଋੑʹ͓͍. લʹͯ͢ͷরηϯαʹର͠ɼඪর͝ͱʹͦͷর. ͯɼ༏Ε͍ͯΔͱߟ͑ΒΕΔɽ. Λຬͨ͢ݶքͷᮢΛͨ͠ࢉܭɽ. ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan. 6.
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