การศึกษาความเป็นไปได้ทางด้านเทคนิคในการบูรณาการระบบประมวลคุณภาพอากาศภายในอาคารอัจฉริยะจากเซนเซอร์

Technical feasibility study of integrated of smart building sensor system for indoor air quality

Name: ชนินาถ รักษ์บางแหลม

Abstract: การศึกษาวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ในการศึกษาความเป็นไปได้ทางด้านเทคนิคในการบูรณาการระบบเซนเซอร์ของอาคารอัจฉริยะ เพื่อศึกษาองค์ประกอบและการประมวลผลระบบเซนเซอร์ที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพอากาศภายในอาคารอัจฉริยะ (Smart Building) จากการศึกษาหาความสัมพันธ์ของปัจจัยที่ส่งผลต่อคุณภาพอากาศภายในอาคารอัจฉริยะ (Smart building) เพื่อประเมินศักยภาพตลาดและความเป็นไปได้ของธุรกิจการประยุกต์ใช้ระบบเซนเซอร์ในอาคารอัจฉริยะ (Smart building) โดยมีขอบเขตทางการศึกษา คือ ใช้กรณีศึกษาแหล่งข้อมูลเซนเซอร์จากอาคารอัจฉริยะของ ระบบบริหารจัดการพลังงาน (CU BEMS) อาคารจามจุรี 5 จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และเก็บข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Research) จากกลุ่มประชากรตัวอย่าง จำนวน 92 ราย เพื่อศึกษาปัจจัยการยอมรับนวัตกรรมและพฤติกรรมของผู้ใช้งานอาคารอัจฉริยะ ผ่านการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลวิเคราะห์ถึงความสัมพันธ์การทำงานประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) จากเทคโนโลยีเซนเซอร์ของอาคารอัจฉริยะ ด้วยการกำหนดตัวแปรต้น (Independent Variable) เป็นมลพิษทางอากาศกับพฤติกรรมผู้ใช้งานอาคาร และ ตัวแปรตาม (Dependent Variable) คือ เซนเซอร์ภายในอาคารอัจฉริยะที่บ่งชี้ถึงคุณภาพอากาศภายในอาคาร

Abstract: The purpose of this research study is to study the technical feasibility of sensor integration in smart buildings. To study the composition and processing of sensor systems related to air quality in smart buildings from a study to find the relationship of factors affecting air quality in smart buildings along with assess the market potential and business feasibility of applying sensor systems in smart buildings. The scope of the study is to use a case study of sensor data sources from Energy Management System (CU BEMS) Chamchuri 5 Building, Chulalongkorn University and collect quantitative data (Quantitative Research) from a sample population of 92 people to study innovation acceptance factors and user behavior of smart buildings. Through analyzing the relationship of the data, analyzing the work relationship, processing big data (Big Data) from the smart building sensor technology. By defining the independent variable as air pollution and building occupant behavior, and the dependent variable as smart indoor sensors that indicate indoor air quality.

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. สำนักงานวิทยทรัพยากร

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: cuir@car.chula.ac.th

Name: เกริก ภิรมย์โสภา

Role: ที่ปรึกษา

Created: 2565

Modified: 2568-01-14

Issued: 2568-01-14

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: ธุรกิจเทคโนโลยีและการจัดการนวัตกรรม

Grantor: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

©copyrights จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	6480129820.pdf	7.65 MB

ใช้เวลา

0.032935 วินาที