KR102209202B1 - 인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법 - Google Patents

인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102209202B1
KR102209202B1 KR1020190044286A KR20190044286A KR102209202B1 KR 102209202 B1 KR102209202 B1 KR 102209202B1 KR 1020190044286 A KR1020190044286 A KR 1020190044286A KR 20190044286 A KR20190044286 A KR 20190044286A KR 102209202 B1 KR102209202 B1 KR 102209202B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
age
temperature
experiment
hot
perceived temperature
Prior art date
Application number
KR1020190044286A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20200121574A (ko
Inventor
강미선
김규랑
조창범
이지선
하종철
이주영
Original Assignee
대한민국
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 대한민국 filed Critical 대한민국
Priority to KR1020190044286A priority Critical patent/KR102209202B1/ko
Priority to US16/849,299 priority patent/US20200334400A1/en
Publication of KR20200121574A publication Critical patent/KR20200121574A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102209202B1 publication Critical patent/KR102209202B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/65—Electronic processing for selecting an operating mode
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q2230/00—Voting or election arrangements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법이 개시된다. 이 방법은, 열 스트레스 환경 노출 실험의 실험조건을 설정하는 단계와, 열 스트레스 환경 노출 실험의 실험조건에 따른 연령별 온냉감투표를 조사하는 단계와, 열 스트레스 환경 노출 실험의 측정요소에 따른 클리마-미셰(Klima-Michel) 모델로 연령별 평균예측지수와 인지온도를 모의하거나 산출하는 단계와, 열 스트레스 환경 노출 실험의 측정요소에 따른 연령별 온냉감투표 결과와 연령별 인지온도를 기반으로 인지온도 변화에 따른 연령별 온냉감투표를 예측하는 단계와, 한국인의 연령별 인지온도의 위험기준 혹은 쾌적범위를 설정하는 단계를 포함한다.

Description

인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법{METHOD FOR CONFIGURATION A THERMAL COMFORT RANGE OF PERCEIVED TEMPERATURE BY AGE OF KOREANS BASED ON HEAT-STRESS EXPERIMENTS IN ARTIFICIAL CLIMATE CHAMBER}
본 발명은 한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 한국인(청년군·고령군)을 대상으로 수행한 인공기후실 열 스트레스 환경 노출 실험 결과에 따른 온냉감투표(Thermal Sensation Votes, TSV)와 피험자의 인체 열 생산량 및 실험 환경 조건을 적용하여 산출된 인지온도(Perceived Temperature, PT)를 이용하여 인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법에 관한 것이다.
기상청에서는 2008년부터 폭염특보를 운영해 오고 있으나, 국내 폭염특보는 일 최고기온만을 기반으로 정의된 것으로 실제 온열(溫熱)질환에 원인이 되는 강한 일사, 풍속, 습도 등의 복합적인 요소를 고려하지 못하고 있다. 또한, 폭염으로 인한 인간의 열 스트레스를 실질적으로 모사하기 위해서는 기상환경에 의한 인체 열 교환(열 손실, 열 과잉 발생) 과정을 고려해야 한다.
이에 대하여 독일 기상청에서는 인체생리반응을 고려한 인체 열 수지모델인 클리마-미셸 모델(Klima-Michel model, KMM)을 개발하였고, 주변의 기온, 일사, 상대습도, 바람에 따라 느끼는 온도를 객관적으로 종합화하여 열 스트레스를 표현하는 지수인 인지온도(Perceived Temperature, PT)로 제시하였다. PT는 평균예측지수(Predicted Mean Vote, PMV)를 기반으로 고온 다습한 조건을 고려하는 항이 추가되어 실외 활동에서 적용 가능하도록 개발되었다.
이에 국립기상과학원에서는 신뢰성 높은 폭염특보정보 생산을 위해 PT를 도입하여 운영중에 있다. 그러나 PT는 시속 4 km로 걷고 있는 독일 표준 인체(신장 1.75 m, 몸무게 75 kg, 35세 남성, 열 생산량 135 W m-2)를 기준으로 산정되고 있고, PT 위험기준[매우 더움(38℃ 이상), 쾌적(0~20℃), 매우 추움(-39℃ 이하)]은 대부분 북유럽 및 북미 기준으로 적립된 PMV에 따라 산출되었다는 단점이 있다.
따라서 PT를 한국 기후에서 사용하기 알맞도록 한국인을 기준으로 PT 위험기준(또는 쾌적범위)을 정의할 필요가 요구되고 있다.
등록특허공보 제10-1954796호(2019.03.06.)
본 발명은 상술한 문제를 해결하기 위하여, 한국인을 대상으로 고온 환경 및 운동 부하 조건에서 열 스트레스 환경 노출 실험을 수행하고 조사된 연령별 온냉감투표(Thermal Sensation Votes, TSV) 결과와 고온 환경 조건에서의 인지온도(Perceived Temperature, PT)를 이용하여 한국인에게 적합한 연령별(청년군, 고령군) 열 스트레스 노출 강도와 온냉감투표에 따른 PT 위험기준(쾌적범위)을 설정하여 한국인에게 적합한 인지온도 모델 즉, 인공기후실의 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 방법은, 인공기후실의 열 스트레스 환경 실험을 기반으로 하는 한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법으로서, 열 스트레스 환경 노출 실험의 실험조건을 설정하는 단계; 열 스트레스 환경 노출 실험의 실험조건에 따른 연령별 온냉감투표(Thermal Sensation Votes, TSV) 결과를 조사하는 단계; 열 스트레스 환경 노출 실험의 측정요소에 따른 클리마-미셸(Klima-Michel) 모델로 연령별 평균예측지수(Predicted Mean Vote, PMV)와 인지온도(Perceived Temperature, PT)를 모의(산출)하는 단계; 열 스트레스 환경 노출 실험의 측정요소에 따른 연령별 온냉감투표(TSV)와 연령별 인지온도(PT)를 기반으로 상기 인지온도(PT) 변화에 따른 연령별 온냉감투표(TSV)를 예측하는 단계; 및 한국인의 연령별 인지온도(PT)의 위험기준(쾌적범위)을 설정하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 본 발명의 상기 실험조건은 실험시기, 실험장소, 실험군, 실험시간, 상기 실험군에 속해 있는 피험자 인체정보, 피복 보온력, 환경조건 및 운동 부하조건 중의 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 본 발명의 상기 환경조건은 기온, 상대습도 및 풍속을 포함할 수 있다.
또한, 상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 상기 연령별 온냉감투표(TSV)를 예측하는 단계는 PT 변화에 대한 TSV의 선형회귀모형을 산출하는 것으로서, 청년군은 하기의 식 1을, 고령군은 하기의 식 2를 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다:
TSV=0.13PT-2.03 (식 1)
TSV=0.06PT+1.06 (식 2)
본 발명에 의하면, 인공기후실의 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법을 통하여, 한국인에게 적합한 연령별(청년군·고령군) 열 스트레스 노출 강도와 온냉감투표에 따른 PT 위험기준(쾌적범위)를 설정하여 한국인에게 적합한 PT 모델을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 한국형 인지온도 쾌적범위 설정을 구현하기 위한 구성도이고,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 한국형 인지온도 쾌적범위 설정 방법의 흐름도이고,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 피험자 인체 정보 및 열 스트레스 환경 노출 실험 조건을 나타내는 예시도이며,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 열 스트레스 환경 노출 실험 과정 및 측정 요소를 나타내는 예시도이고,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 연령별 인지온도와 온냉감투표(평균예측지수) 관계를 보여주는 예시도이고,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 열스트레스 실험 기반 온냉감투표와 이에 상응하는 열 스트레스 강도에 대한 한국 청년군과 고령군의 인지온도 위험기준(쾌적범위)을 보여주는 예시도이다.
본 발명은 다양한 변형을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 한국형 인지온도 쾌적범위 설정을 구현하기 위한 시스템 구성도이다.
본 실시예에 따른 한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법을 구현하는 시스템은, 인공기후실의 열 스트레스 환경 실험을 기반으로 하는 시스템으로써, 도 1에 도시한 바와 같이, 실험조건 설정 모듈(10), 연령별 온냉감투표 조사 모듈(20), 인지온도 모의(산출) 모듈(30), 온냉감투표 예측 모듈(40) 및 연령별 인지온도 쾌적범위 설정 모듈(50)을 포함하여 이루어질 수 있다.
이러한 모듈들(10 내지 50)은 저장부(200)에 저장될 수 있고, 저장부(200)에 연결되는 제어부(100)의 동작에 따라 제어부(100)에 탑재되어 미리 설정된 일련의 과정을 수행함으로써 한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법을 구현하는데 사용될 수 있다.
제어부(100)는 마이크로프로세서, 중앙처리장치, 마이크로 컨트롤로 유닛 등으로 구현될 수 있고, 저장부(200)는 상기 모듈들에 대응하는 적어도 하나 이상의 프로그램이나 소프트웨어 모듈을 저장할 수 있다. 저장부(200)는 반도체 메모리, 하드디스크, 광디스크 등을 포함할 수 있다.
한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법의 구성요소들을 좀더 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 실험조건 설정 모듈(10)은 열 스트레스 환경 노출 실험조건을 설정하는 모듈이다. 여기서, 실험조건은 실험 시기, 실험 장소, 청년남성 그룹(이하 '청년군'이라 함)과 고령남성 그룹(이하 '고령군'이라 함)으로 분류되는 실험군 선정, 실험 과정의 경과를 관찰하기 위한 실험시간, 상기 실험군에 속해있는 피험자 인체정보, 피복 보온력, 환경조건 및 운동 부하조건 중의 어느 하나 이상을 포함하여 설정될 수 있다.
연령별 온냉감투표 조사 모듈(20)은 열 스트레스 환경 노출 실험의 상기 환경조건에 따른 실험과정을 수행하여 연령별 온냉감투표를 수행하고 그 결과를 조사하는 모듈이다.
인지온도 모의(산출) 모듈(30)은 클리마-미셸(Klima-Michel) 모델을 이용하여 상술된 환경조건에 따른 연령별 평균예측지수와 인지온도를 모의 또는 산출하는 모듈이다.
온냉감투표 예측 모듈(40)은 실험 환경조건 및 연령별 온냉감투표 조사 결과와 인지온도를 기반으로 인지온도 변화에 따라 연령별 온냉감투표를 예측하는 모듈이다.
연령별 인지온도 쾌적범위 설정 모듈(50)은 한국인 연령별(청년군, 고령군) 온냉감투표(열 스트레스 강도)에 상응하는 PT 위험기준(쾌적범위)을 설정하는 모듈이다.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 한국형 인지온도 쾌적범위 설정 방법의 흐름도로서 이를 통하여 본 발명의 일 실시예에 따른 인공기후실의 열 스트레스 환경 실험을 기반으로 하는 한국인 연령별 인지온도의 열적 쾌적범위 설정 방법을 자세히 설명하면 다음과 같다.
도 2를 참조하면, 본 발명은 실험조건을 설정하는 단계(S100), 상기 실험조건에 따른 연령별 온냉감투표를 조사하는 단계(S200), 연령별 평균예측지수와 연령별 인지온도를 모의(산출)하는 단계(S300), 연령별 온냉감투표를 예측하는 단계(S400) 및 한국인의 연령별 인지온도의 위험기준(쾌적범위)를 설정하는 단계(S500)를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 실험조건을 설정하는 단계(S100)는 열 스트레스 환경 노출 실험의 실험조건을 설정하는 단계로서, 상기 실험조건은 실험 시기, 실험 장소, 청년군과 고령군으로 분류되는 실험군 선정, 실험 과정의 경과를 관찰하기 위한 실험시간, 상기 실험군에 속해있는 피험자 인체정보, 피복 보온력, 환경조건 및 운동 부하조건 중의 어느 하나 이상을 포함하여 설정 될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 피험자 인체 정보 및 열 스트레스 환경 노출 실험 조건을 나타내는 예시도이고, 본 발명의 일실시예에 따른 상기 실험조건은 다음과 같이 예시할 수 있다.
상기 실험 시기는 2017년 6월부터 동년 8월까지의 한국 여름철에 해당하는 시기로 설정하였다.
상기 실험 장소는 서울대 의류학과 인공기후실(Artificial Climate Chamber)로 설정하였다.
상기 실험군 선정은 연령별 비교를 위해 청년군으로 청년남성 11명과 고령군으로 고령남성 10명의 피험자를 대상으로 분류하였다.
상기 실험시간은 총 70분으로 설정한다. 이때 피험자가 상기 인공기후실 내 의자에서 10분 간 앉은 자세로 휴식을 취한 후 트레드밀에서 60분 동안 걷는 상태로 실험 과정의 경과를 관찰할 수 있는 시간을 설정할 수 있다.
상기 피험자 인체정보는 상기 실험군에 속해있는 피험자 개개인의 나이, 키, 체중, 체표면적 중의 어느 하나 이상을 포함하는 정보로서, 평균과 표준편차를 감안하여 측정된 정보이다.
상기 피복 보온력은 상기 피험자의 의복에 대하여 0.4~0.5clo(추정 보온력)으로 통일하였으며, 이때 1 clo는 옷의 속과 겉면의 온도차가 0.18℃일 때, 체표면적 1 ㎡를 통해 1시간에 1 k㎈의 열을 통하는 정도의 단열성을 의미한다. 여기서, 1 clo는 0.18℃·㎡·h·k㎈-1로서 0.155℃·㎡·W-1에 해당한다.
상기 환경조건은 기온, 상대습도 및 풍속을 포함하는 것으로서, 열 스트레스 수준 별 온냉감투표를 비교하기 위해 두 가지 환경조건을 채택할 수 있다.
일례로 환경조건 1은 기온 30℃, 상대습도 70%, 풍속 0.3 m s-1 이하로 설정할 수 있으며, 환경조건 2는 기온 35℃, 상대습도 70%, 풍속 0.3 m s-1 이하로 설정할 수 있다.
상기 운동 부하조건은 청년군과 고령군 각각에 대하여 상기 청년군의 운동 부하 조건은 걷기 4.0 ㎞ h-1 속도로 설정할 수 있는데, 이는 독일 PT 모델과 같은 조건일 수 있다.
또한, 고령군은 고령화에 의한 최대 산소섭취량 감소(청년군의 60%)에 준하여 걷기 속도를 2.3 ㎞ h-1 속도로 조절하여 설정할 수 있다.
상기 실험조건에 따른 연령별 온냉감투표 조사 단계(S200)는 본 발명의 열 스트레스 환경 노출 실험의 상기 실험조건에 따라 온냉감투표(Thermal Sensation Votes, TSV)를 수행하는 과정으로서, 피험자의 온냉감투표 결과는 연령별 온냉감투표 조사 모듈(20)에 의하여 반영되고 기록된다.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 열 스트레스 환경 노출 실험 과정 및 측정 요소를 나타내는 예시도이다.
본 발명의 피험자의 온냉감투표 결과 조사는 연령별로 상술된 각 환경조건에서 수행되었고, 피험자가 상기 인공기후실 내 의자에서 10분 간 앉은 자세로 휴식을 취한 후 트레드밀에서 상기 운동 부하조건에 따라 60분 동안 걷는 상태의 과정을 진행하면서, 실험 시작 직후 5분 경과와 걷기를 시작한 이후 15분 간격(25분, 40분, 55분, 70분)으로 온냉감투표를 수행하였다.
이때 온냉감투표에서 온냉감 척도는 9점 척도로서, 매우 춥다(-4), 춥다(-3), 서늘(시원)하다(-2), 약간 서늘(시원)하다(-1), 보통이다(0), 약간 따뜻하다(1), 따뜻하다/약간 덥다(2), 덥다(3), 매우 덥다(4) 중에서 응답하는 설문으로 조사되고, 조사된 값은 연령별 온냉감투표 조사 모듈(20)에 의하여 반영되고 기록된다.
또한, 상기 실험조건에 따른 연령별 온냉감투표 조사 단계(S200)에서의 실험과정 중 상기 피험자 개개인의 피부온도, 직장온도, 심박수와 같은 측정요소를 연속적으로 측정할 수 있다.
상기 직장온도는 37.5℃ 이하로 연속적인 하강 없이 최소 30분 이상 안정적인 경우에 시작하였으며, 상기 실험과정 중 상기 직장온도가 39.2℃를 넘는 경우, 심박수가 최대 심박수의 90% 수준에 도달하는 경우, 본인이 중단을 원하는 경우에는 실험을 중단할 수 있도록 할 수 있다.
연령별 평균예측지수와 연령별 인지온도 모의(산출) 단계(S300)는 도 4에서와 같이 실시된 열 스트레스 환경 노출 실험의 측정요소를 반영하여 클리마-미셸(Klima-Michel) 모델로 실험군의 연령별 평균예측지수(PMV)와 인지온도(PT)를 산출 또는 모의하는 단계이다.
이때 연령별(청년군, 고령군) 인지온도를 모의(산출)하기 위해 피험자의 인체정보를 이용하여 산정한 연령별 이론적 인체 열 생산량을 고려할 수 있다.
이는 상기 운동 부하조건인 청년군은 걷기 4 ㎞ h-1 속도로 걷기, 고령군은 2.3 ㎞ h-1 속도로 걷기 조건에서, 청년군과 고령군의 이론적 인체 열 생산량은 각각 135.0 W m-2, 85.7 W m-2이고, 이를 각각 클리마-미셸 모델에 적용하여 상기의 환경조건 1(기온 30℃, 상대습도 70%, 풍속 0.3 m s-1 이하)과 환경조건 2(기온 35℃, 상대습도 70%, 풍속 0.3 m s-1 이하)에 대한 연령별(청년군, 고령군) 인지온도를 각각 모의(산출)할 수 있다.
연령별 온냉감투표 예측 단계(S400)는 상기 연령별 평균예측지수와 인지온도 모의(산출) 단계(S300)를 통하여 환경조건에 따른 연령별 온냉감투표(TSV) 조사 결과와 인지온도(PT)를 기반으로 인지온도 변화에 따른 연령별 온냉감투표(TSV)를 예측하는 단계이다.
즉 상기 연령별 온냉감투표 예측 단계(S400)는 PT 변화에 대한 TSV의 선형회귀모형을 예측 산출하는 것을 의미한다.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 연령별(청년군, 고령군) 인지온도(PT) 변화에 따른 온냉감투표(TSV)와 평균예측지수(PMV)의 관계를 보여주는 예시도이다.
도 5로부터 연령별 인지온도 변화에 대한 연령별 온냉감투표(TSV)의 선형회귀모형을 산출할 수 있고, 청년군과 고령군에서 예측되는 TSV 선형회귀모형은 하기의 식 1 및 식 2와 같으며, 청년군은 하기 식 1을, 고령군은 하기 식 2를 각각 사용하여 산출될 수 있다.
TSV=0.13PT-2.03 (식 1)
TSV=0.06PT+1.06 (식 2)
도 5에서와 같이 상기분석에서 도출한 환경조건에 따른 연령별 온냉감투표(TSV)와 인지온도(PT)를 기반으로 연령별 PT와 TSV 관계를 얻을 수 있고 PMV와도 비교 가능함을 알 수 있다.
한국인의 연령별 인지온도의 (위험기준)쾌적범위 설정 단계(S500)는 도 5를 통한 상기 연령별 온냉감투표 예측 단계(S400)의 방법으로 도출된 상기의 식 1과 식 2를 바탕으로 한국 연령별(청년군, 고령군)의 온냉감투표 또는 열 스트레스 강도에 대한 인지온도 범위를 설정하는 단계이다.
도 6은 본 발명의 일실시 예에 따른 열스트레스 실험 기반 온냉감투표(열 스트레스 강도)에 대한 한국 청년군과 고령군의 인지온도 위험기준(쾌적범위)을 보여주는 예시도이다.
도 6에 도시한 바와 같이, 한국 청년군의 온냉감투표에 상응하는 PT 위험기준(쾌적범위)은 매우 더움(43℃ 이상), 더움(36~43℃), 따뜻함(28~36℃)으로 나타났고, 한국 고령군의 온냉감투표에 상응하는 PT 위험기준(쾌적범위)은 매우 더움(40℃ 이상), 더움(24~40℃)으로 나타났다.
상기 두 환경조건에서 얻을 수 없는 한국인의 연령별 인지온도(PT)의 위험기준(쾌적범위) 설정 구간은 실험군 및 실험조건의 추가적인 반영을 통하여 도 1의 구성 모듈과 도 2의 단계를 적용한 실험 과정으로 얻을 수 있음은 자명하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 실험조건 설정 모듈
20: 연령별 온냉감투표 조사 모듈
30: 인지온도 모의(산출) 모듈
40: 온냉감투표 예측 모듈
50: 연령별 인지온도 쾌적범위 설정 모듈

Claims (4)

  1. 인공기후실 열 스트레스 환경 실험을 기반으로 하는 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법으로서,
    열 스트레스 환경 노출 실험의 실험조건을 설정하는 단계;
    열 스트레스 환경 노출 실험의 실험조건에 따른 연령별 온냉감투표를 조사하는 단계;
    열 스트레스 환경 노출 실험의 측정요소에 따른 클리마-미셸(Klima-Michel) 모델로 연령별 평균예측지수와 인지온도를 모의하는 단계;
    열 스트레스 환경 노출 실험의 측정요소에 따른 연령별 온냉감투표 결과와 연령별 인지온도를 기반으로 상기 인지온도의 변화에 따른 연령별 온냉감투표를 예측하는 단계; 및
    한국인의 연령별 인지온도의 위험기준 혹은 쾌적범위를 설정하는 단계;를 포함하고,
    상기 연령별 온냉감투표를 예측하는 단계는, 연령별 인지온도 변화에 대한 연령별 온냉감투표 결과의 선형회귀모형을 산출하고,
    상기 한국인의 연령별 인지온도의 위험기준 혹은 쾌적범위를 설정하는 단계 는, 청년군의 상기 인지온도의 위험기준을 매우 더움(43℃ 이상), 더움(36~43℃), 따뜻함(28~36℃)으로 설정하고, 고령군의 상기 인지온도의 위험기준을 매우 더움(40℃ 이상), 더움(24~40℃)으로 설정하는
    한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 실험조건은, 실험시기, 실험장소, 실험군, 실험시간, 상기 실험군에 속해있는 피험자 인체정보, 피복 보온력, 환경조건 및 운동 부하조건 중의 어느 하나 이상을 포함하는 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 환경조건은 기온, 상대습도 및 풍속을 포함하는 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 인지온도 변화에 대한 온냉감투표 결과의 선형회귀모형을 산출하는 것은, 청년군은 하기의 식 1을, 고령군은 하기의 식 2를 사용하는 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법:
    TSV=0.13PT-2.03 (식 1)
    TSV=0.06PT+1.06 (식 2).
KR1020190044286A 2019-04-16 2019-04-16 인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법 KR102209202B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190044286A KR102209202B1 (ko) 2019-04-16 2019-04-16 인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법
US16/849,299 US20200334400A1 (en) 2019-04-16 2020-04-15 Method and apparatus for setting thermal comfort scale of age-specific perceived temperature of residents based on thermal stress experiment in artificial climate chamber

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190044286A KR102209202B1 (ko) 2019-04-16 2019-04-16 인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200121574A KR20200121574A (ko) 2020-10-26
KR102209202B1 true KR102209202B1 (ko) 2021-01-29

Family

ID=72829437

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190044286A KR102209202B1 (ko) 2019-04-16 2019-04-16 인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20200334400A1 (ko)
KR (1) KR102209202B1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113031117B (zh) * 2021-03-11 2022-08-30 哈尔滨工业大学 一种基于热图像分析的城市开放空间室外人体热舒适预测方法
CN113255136B (zh) * 2021-05-28 2024-05-10 大连理工大学 一种预测辐照气泡演化的相场模拟方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101954796B1 (ko) 2018-08-13 2019-03-06 대한민국 국지예보모델기반 일반유형과 활동등급에 따른 인지온도 산출 방법 및 시스템

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
강미선 외 6, "TSV 기반 한국인 열스트레스 평가를 위한 인지온도 최적화", 2017년 한국기상학회 가을 학술대회 초록집. 2017.*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20200121574A (ko) 2020-10-26
US20200334400A1 (en) 2020-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lai et al. A comprehensive review of thermal comfort studies in urban open spaces
Aryal et al. A comparative study of predicting individual thermal sensation and satisfaction using wrist-worn temperature sensor, thermal camera and ambient temperature sensor
Liu et al. A machine learning approach to predict outdoor thermal comfort using local skin temperatures
Lai et al. Measurements and predictions of the skin temperature of human subjects on outdoor environment
Li et al. Experimental research of online monitoring and evaluation method of human thermal sensation in different active states based on wristband device
Vanos et al. Thermal comfort modelling of body temperature and psychological variations of a human exercising in an outdoor environment
Wu et al. Individual thermal comfort prediction using classification tree model based on physiological parameters and thermal history in winter
CN104102789B (zh) 一种建筑热湿环境等级的评估系统及方法
Morresi et al. Sensing physiological and environmental quantities to measure human thermal comfort through machine learning techniques
Singh et al. Development of thermal comfort models for various climatic zones of North-East India
KR102209202B1 (ko) 인공기후실 열 스트레스 환경 실험 기반의 한국인 연령별 인지온도 열적 쾌적범위 설정 방법
Zhou et al. Predication of skin temperature and thermal comfort under two-way transient environments
JP2014228172A (ja) 列車内の温熱環境評価方法
Guan et al. Literature review of the advances in thermal comfort modeling
Yu et al. Utility of cooling overshoot for energy efficient thermal comfort in temporarily occupied space
Xu et al. A method of predicting the dynamic thermal sensation under varying outdoor heat stress conditions in summer
Burzo et al. Multimodal sensing of thermal discomfort for adaptive energy saving in buildings
Li et al. Experimental study of human thermal sensation estimation model in built environment based on the Takagi–Sugeno fuzzy model
Wu et al. Thermal sensation, sick building syndrome symptoms, and physiological responses of occupants in environments with vertical air temperature differences
Wang et al. Proposal of relative thermal sensation: Another dimension of thermal comfort and its investigation
JP6346010B2 (ja) 温熱快適感評価方法および温熱環境コントロールシステム。
Zhou et al. Opportunities and challenges of using thermal comfort models for building design and operation for the elderly: A literature review
Su et al. Local thermal comfort chart for non-uniform building environments: comparison with vehicle environments and its application
Li et al. Human thermal sensation and its algorithmic modelization under dynamic environmental thermal characteristics of vehicle cabin
Fountain et al. A thermal sensation model for use by the engineering profession

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant