출처: https://constructalia.arcelormittal.com/files/KINA26010ENN_002—aadd4dee607cb8b70e8bac8ff70618a1.pdf
① 냉각 빔의 공급 공기 온도는 연구실의 열 환경을 더 잘 이해하기 위해 사무실과 로비에서 모두 측정되었습니다. 냉각 빔의 공급 공기 온도는 일부 기간에서 다소 높았습니다. 그러나 실내 온도는 25℃를 초과하지 않았습니다.
② 풍속 측정
풍속은 2개월 간격으로 측정하고 결과를 3분 평균값으로 제공하였습니다. 결과는 S1이 개별 실내 기후값(최고 점수)과 S3 허용 실내 공기값(건축법 값에 접근)에 해당하는 실내 공기의 분류와 비교되었습니다. 속도는 기준에 따라 낮았으며, 값은 거의 항상 S1(최고 점수) 값에 따랐습니다. 유일한 예외는 2010년 1월 0.6m 높이의 로비에서 였습니다. 그러나 그 측정은 건축법 수준에 따라 이루어졌습니다.
[로비에서 측정된 표면 및 작동 온도]
③ 작동 온도
겨울철 사무실과 로비 모두 온도는 몇 차례를 제외하고 S1(최고 점수) 기준 내에 있었습니다. 그러나 이러한 예외는 시간이 짧았으며 온도가 너무 낮지 않았습니다. 그러나 봄철에는 작동 온도가 다소 높았습니다. 봄철에는 태양으로부터 얻는 열량이 상당히 높으며 또한 실외 온도의 일일 변화가 너무 높아 실내에서 너무 높은 온도를 발생시킵니다. 그러나 작동 온도는 25℃를 넘지 않았습니다. 늦여름(8월)에 로비의 다소 큰 창문(높은 열량 증가) 때문에 작업 온도가 높았습니다.
[사무실 및 로비에서 측정된 작동 온도]
④ 사무실 구조물의 열 질량 변화에 따른 인체 열 쾌적성 시뮬레이션
Fanger의 예상평균온열감(PMV, Predicted Mean Vote) 모델 [Fanger]은 1970년대에 실험실과 기후 챔버 연구에 기초하여 건물에서 인간의 열적 쾌적성을 평가하기 위해 개발되었습니다. Fanger의 예상평균온열감(PMV, Predicted Mean Vote) 모델은 4개의 물리적 변수(공기 온도, 풍속, 평균 복사 온도 및 상대 습도)와 2개의 개인 변수(의류 단열 및 활동 수준)를 여러 그룹의 평균 열 감지를 예측하는 데 사용할 수 있는 지수로 결합합니다. PPD(Predicted Percentage of Dissatisfied, 예측된 불만족 비율)는 특정 열 환경에서 한 그룹의 사람들의 열적 쾌적함을 정량적으로 측정한 것입니다. Fanger의 방법은 열적 쾌적함을 평가하기 위한 좋은 출발점이며 실내환경 조건을 계산하는 데 널리 사용되었습니다. 그러나 정상상태의 균일한 열 환경에만 적용할 수 있습니다. 시간에 따라 달라지는 현상이나 다른 신체 부위의 국소 검사는 고려할 수 없습니다.
현실적인 과도 상태에서 열 쾌적성을 추정하기 위해서는 보다 정확한 신체 열 쾌적성 계산법이 필요합니다. Zhang은 균일하지 않은 과도 열 환경에서 국소적이고 전반적인 열 감각과 편안함을 예측하기 위한 새로운 열 쾌적성 모델을 개발했습니다. 아래 그림은 Zhang이 사용하는 열 쾌적함과 열 감각 척도를 보여줍니다.
열 감지의 경우, 지수값이 0이면 중립을 나타냅니다. 양의 지수값은 다양한 정도의 “따뜻한” 감각을 나타냅니다(그리고 이 지수의 음의 값은 “차가운” 감각을 나타냅니다). 예를 들어, +4.0의 열 감지 지수값은 “매우 뜨겁다”에 해당하고, 1.0은 “약간 뜨겁다” 감각을 나타냅니다. 열 쾌적 지수의 척도는 –4.0(“매우 불편”에 해당) ~ +4.0(“매우 쾌적”을 나타냄) 사이입니다. 다시 말하면, 열 쾌적 지수값이 높을수록 열 쾌적에 대한 더 나은 판단이 얻어집니다.
[열 감지 및 열 쾌적성 척도]
Zhang은 국소 피부 온도의 로지스틱 함수에 의한 국소 열적 감각을 나타냅니다. 각 신체 부위에 대한 열 중립 설정지점 온도는 열 중립 환경에서 계산되었습니다. 국소 피부 온도가 국소 피부 온도 설정점과 다를 때, 감각은 +4.0(매우 더운)과 –4.0(매우 추운) 사이의 감각 척도 한계에 도달합니다. 전체 열 감지는 로컬 열 감지의 가중치 평균입니다. 국소 열적 쾌적함은 국소 및 전체 열 감각의 함수입니다.
Zhang 모델은 정상 상태와 보다 현실적인 동적 실내환경 경계조건 모두에서 인체의 열 반응을 예측하기 위해 새로운 HTM(Human Thermal Model)으로 구현되었습니다. HTM은 인체의 실제 해부학과 생리학을 기반으로하며 인체의 조직과 피부 온도 수준을 추정하여 열 감각과 쾌적함을 결정합니다. HTM은 인체를 16개의 다른 신체 부분으로 나누는데 각각은 동심원으로 4개의 현실적인 조직층(뼈, 근육, 지방, 피부)에서 더 세분화됩니다. 기능성 조직 층은 혈액순환 시스템에 의해 인접한 신체 부위와 연결되어 있으며, 이는 전신의 생리적 온도조절에 이용되어 왔습니다. HTM의 수동 및 제어시스템과 HTM 조직 온도계산의 검증은 Holopainen에 제시되어있습니다.
HTM은 제한된 차이 열균형 방법으로 대류, 복사, 증발 열 전달을 포함한 신체와 주변 공간 사이의 열 상호작용을 모델링하는 데 사용되는 비상업적인 VTT 하우스 건물 시뮬레이션 도구[Tuomaala 2002]의 모듈입니다. 신체 열 모델과 시뮬레이션 환경의 통합은 열 감각과 쾌적함에 대한 외부(구조 단열 수준, 냉난방시스템) 및 내부(의류, 변형) 경계 조건의 중요성에 대한 정량분석을 가능하게합니다.
각각의 신체 부위에 대한 열 중립 설정 온도는 열 중립 환경에서 HTM으로 시뮬레이션되었습니다. HTM은 Zhang 방법으로 계산된 전체 열 감지를 기반으로 예측된 불만족의 백분율(PPD)을 계산합니다. Eq.1의 PMV는 전체적인 열 감각으로 대체됩니다. 다음과 같은 열적 쾌적함 시뮬레이션에서 HTM은 측정된 RUUKKI 사무실 공간에 배치됩니다. 시뮬레이션 시간은 1년이며, 사례는 아래 표에 나타나있습니다.
[사무실 시뮬레이션 경우]
얇은 의류 대체 단열재는 짧은 옷, 티셔츠, 반바지, 종아리 운동 양말 및 부드러운 운동화를 포함한 1.16clo입니다. 두꺼운 의류 대안의 단열재는 티셔츠, 긴소매 스웨터, 청바지, 종아리 길이의 운동 양말 및 부드러운 운동화를 포함한 1.45clo입니다. 나머지 변형 수준은 1.0MET이고, 가벼운 작업에서는 1.2MET입니다.
시뮬레이션 동안 시뮬레이션 평균 피부 온도는 아래 그래프의 1, 열 감지는 2, 불만족 비율은 3 및 열 쾌적함은 4에 제시되어있습니다. 평균 결과는 표1, 난방 동안의 평균 결과는 표2, 난방 동안 외부의 평균 결과는 표3에 제시되어있습니다. 난방 동안은 10월1일부터 3월31일까지입니다.
[1: 사무실 시뮬레이션에서 평균 피부 온도]
[2: 사무실 시뮬레이션에서 열감각지수]
[3: 사무실 시뮬레이션에서 예상치 못한 불만족 비율]
[4: 사무실 시뮬레이션에서 열 쾌적지수]
[1: 전체 시뮬레이션 기간 동안 평균 결과]
[2: 난방 기간 동안 평균 결과]
[3: 난방 기간 이외의 평균 결과]
시뮬레이션에 따르면 의복 수준은 평균 피부 온도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 보입니다. 의류의 내열성을 1.16clo에서 1.45clo로 증가시키면 평균 피부 온도는 1.4….2.0℃ 사이이고, 열감각지수는 0.5…0.9 사이입니다.
모든 경우에서 계절에 맞는 의복에 대한 불만족(PD) 예측 비율이 상대적으로 낮으며, 즉 PPD는 난방 시즌(8% 대 18%)을 벗어나 얇은 의복으로(예측적으로) 낮습니다. 난방시즌 동안 PPD는 더 두꺼운 의류 대안으로 낮아집니다(8% 대 16%).
중량 건물 구조 질량은 평균 피부 온도에 미치는 영향이 낮습니다(최대 +0.1%). 휴식(1.0MET)에서 경량 작업(1.2MET)으로 변형이 증가하는 효과는 평균 피부 온도에 +0.3…+0.6입니다.