A conceptual use-cases mapping framework for IoT-based smart building management
Notice bibliographique
Résumé
Smart buildings aim to enhance user satisfaction and optimize operations through efficient facility management, employing IoT technology as a key enabler.IoT relies on sensors to collect building data, process information, and trigger actions via actuators.Despite the proliferation of IoT devices, there's a notable absence of a comprehensive framework for smart building management (SBM) in existing literature.While previous SBM frameworks focused on software, network, or data collection aspects, none address the classification of use cases for IoT devices, which form the backbone of these frameworks.The absence of a framework leads to a lack of standardized descriptions and contextual awareness of use cases, hindering research on SBM and its goal of maximizing beneficial outputs.This study addresses this gap by introducing a multidimensional conceptual framework for mapping potential IoT device use cases within the context of academic buildings.The proposed framework consists of four dimensions: (1) IoT device name and categorization, (2) building components, (3) building smartness dimensions, and (4) smart building management objectives.The study provides a detailed visual and textual representation of the framework, which is validated through four use cases, demonstrating its promising applicability in SBM.Initial observations from the framework implementation indicate its effectiveness in mapping existing sensors and identifying new potential use-cases and providing a tool for understanding and advancing the integration of IoT devices in smart buildings.This framework has the potential to serve as a communication tool for fostering collaboration among different research institutes and universities, contributing to the development of strategic SBM research programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».