점유 및 라이트 데이터 로거를 사용하여 라이트 스위칭 동작 측정

점유 및 광 데이터 로거는 현장 설정에서 빛을 스위칭하는 특정 유형의 에너지 절약 동작의 발생에 대한 정보를 수집하는 데 사용할 수 있습니다. 자연 관측과 는 달리 데이터 로거를 사용하면 참가자의 동작을 빠르고 안정적이며 중단 없이 측정할 수 있으며 지정된 필드 실험의 명시적 작동을 제공합니다. 먼저 USB 인터페이스 케이블의 더 큰 끝을 컴퓨터의 USB 포트에 연결하고 USB 인터페이스 케이블의 더 작은 끝을 장치의 포트에 연결합니다.

로거 설정 창을 여는 도구 모음에서 시작 아이콘을 클릭하여 소프트웨어를 실행합니다. 시작 이름을 입력합니다. 라이트 센서를 선택합니다.

드롭다운 목록에서 상태로 로그상태로 측정을 설정하고 드롭다운 목록에서 상태 설명을 선택합니다. 점유 센서를 선택합니다. 드롭다운 목록에서 상태로 로그상태로 측정을 설정하고 드롭다운 목록에서 점유되지 않은 상태 설명을 선택합니다.

필터 버튼을 클릭하여 추가 값을 자동으로 계산할 수 있습니다. 선택한 센서 유형을 선택합니다. 필터 유형과 사용할 간격을 선택합니다.

이름을 편집하고 새 시리즈 만들기를 클릭합니다. 드롭다운 메뉴 선택 사항을 선택한 다음 완료를 클릭합니다. 고급 버튼을 클릭하여 센서 속성에 액세스합니다.

라이트 센서를 선택합니다. 교정을 위해 최대 감도로 설정하려면 선택하고 저장 버튼을 클릭합니다. 점유 센서를 선택합니다.

사전 설정된 시간 초과 값을 선택하거나 사용자 지정을 선택하고 필요한 경우 몇 분 및 몇 초 만에 값을 입력합니다. 저장 버튼을 클릭합니다. 실험 사이트에서 로거 배포에 대한 파일럿 테스트를 실행하는 것이 좋습니다.

참가자의 실제 점유 빈도에 따라 점유 센서의 가장 선택적 시간 아웃 값을 선택합니다. 실험 계획에 따라 로거를 시작할 시기를 선택합니다: 즉시, 로깅 시간, 지정된 날짜 및 시간 또는 시작 버튼을 수동으로 사용하여 사용할 수 있는 간격으로. 로거가 로깅을 중지해야 하는지 선택합니다:메모리가 채워질 때 또는 최신 데이터가 가장 오래된 데이터를 덮어쓰거나 수동으로 중지하거나 지정된 날짜와 시간에 중지되는 것을 멈추지 마십시오.

구성을 완료할 때 시작 단추를 클릭합니다. 컴퓨터에서 로거를 뽑습니다. 주변 광을 필터링하고 가장 정확한 판독값을 보장하기 위해 로거 뒷면에 연결하여 추가 광섬유 광파이프로 로거를 장착하십시오.

지정된 광원 옆에 라이트 파이프로 로거를 장착합니다. 이전에 소프트웨어에서 구성된 경우 로거의 시작 버튼을 눌러 녹음을 시작합니다. 로거 장착의 배치는 방 사용자의 체온만 기록되도록 가열 소스의 모든 종류에 근접해서는 안됩니다.

녹화를 마친 후 실험 사이트를 다시 방문하고 데이터 판독을 위해 로거를 제거합니다. USB 케이블을 통해 로거를 컴퓨터에 연결하고 데이터 로거 전용 분석 소프트웨어 패키지를 실행합니다. 제어판에서 읽기 꺼진 장치 버튼을 클릭하거나 장치 메뉴에서 읽기를 선택하여 로거가 수집된 데이터를 언로드할 수 있도록 합니다.

데이터를 저장하려면 위치와 파일 이름을 선택합니다. 저장을 클릭하고 그래프에 표시할 센서 및 이벤트를 선택하고 플롯을 클릭합니다. 테이블 데이터 및 플롯에서 볼 시리즈를 선택합니다.

모든 또는 없음 버튼을 클릭하여 모든 계열을 선택하거나 선택 해제하거나 확인란을 클릭하여 개별 계열을 선택하거나 선택 해제합니다. 제어판에서 테이블 데이터를 내보내기합니다. 내보내기에 대한 대상 폴더를 선택합니다.

데이터 로거는 심리학 분야 실험을 수행하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이 표에서는 15일 측정 중에 두 개의 공용 화장실을 방문한 사용자의 점유 시간뿐만 아니라 라이트 스위칭 동작 주파수의 기록된 데이터와 함께 기록된 데이터를 제공합니다. 로거가 얻은 데이터는 광 상태 및 화장실 유형에 대한 물류 회귀 분석을 수행하여 분석될 수 있다.

이 표는 빌드된 모델의 계수를 보여 주었습니다. 이 절차를 따르는 때, 연구원은 추가로 광 전환 행동을 육성하기 위한 설득력 있는 호소와 프롬프트와 같은 각종 행동 내정간섭의 효력을 시험할 수 있습니다. 데이터 로거는 빛과 점유 상태의 명목상 결과 외에도 객실 점유 상태에 대한 정량적 정보와 점유 이벤트 사이의 시간을 수집하고 분석할 수 있습니다.