近年來全球暖化的問題越來越嚴重，全球溫度不斷的上升，當人們處於高溫情況下的時間越來越長，也越感不舒適，然而人體對環境的感受狀況，可以透過熱舒適度來判斷。但熱舒適度必須藉由環境物理參數作為分析的基礎，而環境物理參數的量測，可以利用無線感測網路取代過去的量測儀器，因其可以長時間蒐集資料，且量測結果與過去相比更為完整；而量測結果的正確性明顯影響熱舒適度的分析結果，若愈取得正確的環境參數，量測位置是否具有代表性為主要的影響因素。過去環境參數的量測儀器透過有線的方式傳輸資料必須花費大量人力及時間架設儀器，且此方式造成空間使用不便；抑或是以儀器的紀錄功能儲存資料但有一定儲存量，因此造成數據的不完整。而量測結果的正確性，取決於量測的位置，但在設計量測位置時缺乏足夠的資訊確定量測位置是否具有代表性。
無線感測網路的發展取代了過去的量測儀器，但應用在熱舒適度的分析時，卻尚未有相關的研究深入討論其佈點的位置，是否能夠蒐集具代表性的數據以作為熱舒適度的分析，且無線感測網路透過無線訊號傳遞資訊，但是無線訊號易受到環境的影響，但卻未有相關的文獻整理出室內環境中常見的影響因子以及影響程度，可做為無線感測網路佈點時的參考依據。
因此本研究透過蒐集過去環境物理量的量測方法，以及建築資訊模型模擬室內熱舒適度，並以模擬結果為基礎，分析過去的量測方式是否具有其代表性及完整性，最後比較出最佳的量測方法；網路連結性的部分以接收訊號強度為判斷依據，並整理出室內常見的無線訊號影響因子並加以分析其影響程度，以做為接收訊號強度計算時室內影響因子的參考依據，而接收訊號強度的計算必須透過建築資訊模型提供其相關資訊以做為分析的基礎。最後量測方法的比較結果以溫度劇烈變化的位置為最佳的佈點模式，以及整理出10種的訊號影響因子、訊號影響量，以及其影響程度，並建立適用於熱舒適度分析時的佈點評估架構。

This study analyses the location and quantity of the sensor node, and checks whether the data is sufficiently accurate to calculate the Predicted Mean Vote (PMV). PMV, as the indoor thermal comfort criteria, combines four physical variables (air temperature, air velocity, mean radiant temperature, and relative humidity). The physical variables of PMV must be measured at proper indoor location because data generated at from improper location would lead to incorrect PMV value.
A simulation is conducted to imitate the situation that Wireless Sensor Network (WSN) is deployed to collect the data of the physical variables. WSN uses the wireless signals to pass data, and provide more flexible installation within a limited space environment. The indoor environment would be affected the physical variables and the transmission quality of wireless signal, therefore this study uses Building Information Model (BIM) with the information of the indoor environment to simulate the thermal comfort, within a commercial building office.
Based on simulation results, different measurement models that can provide the transmission data, are compared according to the Received Signal Strength Index (RSSI).The result of the comparison identifies 10 signal impact factors to the indoor wireless signal environment, and indicates temperature-variable is the best measurement model.

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