Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorПантелейчук, Д. О.uk
dc.contributor.authorСорочинський, В. В.uk
dc.contributor.authorPanteleichuk, D. O.en
dc.contributor.authorSorochynskyi, V. V.en
dc.date.accessioned2026-02-16T09:40:49Z
dc.date.available2026-02-16T09:40:49Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationПантелейчук Д. О., Сорочинський В. В. Аналіз сучасних підходів до оцінювання впливу мікроклімату на функціональний стан людини // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 2. С. 322-330. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/826.uk
dc.identifier.issn2311-2662
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50646
dc.description.abstractThe article reviews and systematically analyzes modern approaches to assessing the impact of indoor microclimate on a person's functional state. The microclimate is considered as a multifactorial system that includes parameters of the thermal environment and air quality, and their indirect impact on a person's physiological, psychological and cognitive state is analyzed. Methods for assessing functional state are summarized, including subjective (questionnaires of thermal sensation, comfort and acceptability), objective (physiological indicators of thermoregulation, cardiovascular and nervous systems) and productive (cognitive tests). Mathematical models of thermal comfort are considered in detail, in particular the model of the predicted mean vote PMV/PPD and adaptive models used in international standards. A critical analysis of their limitations associated with the averaged approach, disregard for individual diversity and the complexity of application in mixed-type premises is conducted. Promising directions of development are outlined, based on personalized models using machine learning algorithms and wearable sensors, as well as on integrated consideration of thermal comfort and air quality. The obtained generalizations can be used to improve microclimate control systems and increase human comfort, health, and cognitive performance in working and domestic premises.en
dc.description.abstractУ статті здійснено огляд і системний аналіз сучасних підходів до оцінювання впливу мікроклімату приміщень на функціональний стан людини. Розглянуто мікроклімат як багатофакторну систему, що включає параметри теплового середовища та якості повітря, а також проаналізовано їхній опосередкований вплив на фізіологічний, психологічний і когнітивний стан людини. Узагальнено методи оцінювання функціонального стану, зокрема суб’єктивні (опитувальники теплового відчуття, комфорту та прийнятності), об’єктивні (фізіологічні показники терморегуляції, серцево-судинної та нервової систем) і продуктивні (когнітивні тести). Детально розглянуто математичні моделі теплового комфорту, зокрема модель прогнозованої середньої оцінки PMV/PPD та адаптивні моделі, що застосовуються в міжнародних стандартах. Проведено критичний аналіз їхніх обмежень, пов’язаних з усередненим підходом, неврахуванням індивідуальної різноманітності та складністю застосування в приміщеннях змішаного типу. Окреслено перспективні напрями розвитку, що базуються на персоналізованих моделях із використанням алгоритмів машинного навчання та натільних сенсорів, а також на інтегрованому врахуванні теплового комфорту і якості повітря. Отримані узагальнення можуть бути використані для вдосконалення систем керування мікрокліматом і підвищення комфорту, здоров’я та когнітивної продуктивності людини в робочих та побутових приміщеннях.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 2 : 322-330.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/826
dc.subjectмікроклімат приміщеньuk
dc.subjectтепловий комфортuk
dc.subjectякість повітряuk
dc.subjectфункціональний стан людиниuk
dc.subjectкогнітивна продуктивністьuk
dc.subjectмодель PMV/PPDuk
dc.subjectадаптивна модель теплового комфортуuk
dc.subjectфізіологічні показникиuk
dc.subjectнатільні сенсориuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectindoor microclimateen
dc.subjectthermal comforten
dc.subjectair qualityen
dc.subjecthuman functional stateen
dc.subjectcognitive performanceen
dc.subjectPMV/PPD modelen
dc.subjectadaptive thermal comfort modelen
dc.subjectphysiological indicatorsen
dc.subjectwearable sensorsen
dc.subjectmachine learning.en
dc.titleАналіз сучасних підходів до оцінювання впливу мікроклімату на функціональний стан людиниuk
dc.title.alternativeAnalysis of modern approaches to assessing the influence of microclimate on human functional stateen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc612:613.6:628.9
dc.relation.referencesMicroclimate and its impact on human performance (2018). Main Department of the State Service for Food and Consumer Protection in Khmelnytskyi Region. https://consumerhm.gov.ua/956-mikroklimat-ta-jogo-vpliv-na-pratsezdatnist-lyudini.en
dc.relation.referencesElantary, A. R. (2025). Microclimate Dynamics in Residential Spaces: Analyzing Humidity and Temperature for Improved Indoor Comfort. Civil Engineering and Architecture. 13(3A), 2288-2300. https://www.hrpub.org/journals/article_info.php?aid=15067.en
dc.relation.referencesYau, Y. H., & Chew, B. T. (2014). A review on predicted mean vote and adaptive thermal comfort models. Building Services Engineering Research and Technology, 35(1), 23-35. https://doi.org/10.1177/0143624412465200?urlappend=%3Futm_source%3Dresearchgate.net%26utm_medium%3Darticle.en
dc.relation.referencesBrink, H. W., Loomans, M. G., Mobach, M. P., & Kort, H. S. (2022). A systematic approach to quantify the influence of indoor environmental parameters on students' perceptions, responses, and short‐term academic performance. Indoor Air, 32(10), e13116. https://doi.org/10.1111/ina.13116.en
dc.relation.referencesGrasso-Cladera, A., Arenas-Perez, M., Wegertseder-Martinez, P., Vilina, E., Mattoli-Sanchez, J., & Parada, F. J. (2025). Neuroscientific Insights into the Built Environment: A Systematic Review of Empirical Research on Indoor Environmental Quality, Physiological Dynamics, and Psychological Well-Being in Real-Life Contexts. International Journal of Environmental Research and Public Health, 22(6), 824. https://doi.org/10.3390/ijerph22060824.en
dc.relation.referencesShtofel, D., Kostishyn, S., Navrotska, K., Zlepko, S., & Tymchyk, S. (2018). Reaction parameter and modified sensorimotor reaction method for assessment of functional potential of nervous system. Biomedical engineering and electronics, 1 (20), 68-78.en
dc.relation.referencesZlepko, S. M., Mintser, O. P., Sergeeva, V. V., Azarkhov, O. Y., & Kostishyn, S. V. (2011). Modern methods and tools for identifying and diagnosing emotional stress. VNTU. 228 p.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-322-330


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію