Objectives: A hospital is a complex building that serves many different purposes. It has a major impact on patient's well-being as well as on the work efficiency of the hospital staff. Thermal comfort is one of the major factors in indoor comfort. The purpose of this study was to determine thermal comfort in various locations in a hospital. Methods: Various indoor environmental conditions in a general hospital were measured in February 2014. The predicted mean vote (PMV) and carbon dioxide ($CO_2$) concentration were measured simultaneously in the lobby, office, restaurant, and ward. Results: The ward was the most thermally comfortable location (PMV=0.44) and the lobby was the most uncomfortable (PMV = -1.39). However, the $CO_2$ concentration was the highest in the ward (896 ppm) and the lowest in the lobby (572 ppm). The average PMV value was the most comfortable in the ward and the lowest in the lobby. In contrast, for concentration of carbon dioxide, the highest average was in the ward and the lowest in the lobby. Due to air conditioner operation, during operating hours the PMV showed values close to 0 compared to the non-operating time. Correlation between PMV and $CO_2$ differed by location. Conclusion: The PMV and concentration of carbon dioxide of the hospital lobby, office, restaurant and ward varied. The relationship between PMV and carbon dioxide differed by location. Consideration of how to apply PMV and carbon dioxide is needed when evaluating indoor comfort.
이 연구의 목적은 한옥 거주환경의 쾌적성능에 대한 정량적 자료를 제시하고 개선 요인을 도출하는 데 있다. 먼저 정책적 성공사례로서 현대(신(新))한옥의 하나인 전남 화순군 잠정햇살마을 한옥단지를 대상으로 건구온도, 복사온도, 상대습도, 풍속 등 열쾌적성 평가의 영향 요소를 측정했다. 이어 도출 데이터를 적용하여 PMV(Predicted Mean Vote)를 산출하는 열환경 시험을 수행했으며, 사용자 대사율과 의복량을 변수로 설정하여 L.C.PMV(Life-Cycle PMV)와 N.PMV(Normal PMV)의 두 가지 유형으로 구분하여 평가를 진행했다. 그 결과, 여름 및 겨울철 시점을 전후하여 한옥 공간의 PMV 증감 동향이 뚜렷했으며, 특히 대서 및 대한 시점의 PMV는 쾌적구간을 완전히 벗어난다는 시험 결과를 확인했다. 아울러 겨울철 PMV의 변화 속도가 여름철보다 더 빠른 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 신한옥의 쾌적성능 증진을 위해 단열성 개선이 우선 요인임이 도출되었으며, 설계 및 시공 단계에서 연계 검토가 요구된다.
The purpose of this study is to present a simplified model of predicted mean vote (PMV) using multiple regression analysis. We performed the experiments and the numerical calculations in the lecture room during summer and winter to simplify PMV. And the multiple regression analysis on PMV was conducted to estimate the contribution of independent variables toward PMV. From the multiple regression analysis, we found that the effect of independent variables on PMV followed in order, clo value>air temperatur>air velocity>mean radiant temperature>relative humidity. And the simplified PMV was proposed through a few assumptions and then was compared with original PMV. They had a good agreement with each other. Additionally, we compared the simplified PMV with EDT. We expected that the simplified PMV can be more useful than EDT to evaluate the thermal comfort in the place, where radiation is dominant. But the comfort range of the simplified PMV should be adjusted to predict the exact thermal comfort in the future.
This paper presents a case study to investigate the monthly calculation method of ISO 13790 applied for a office building. The energy performance analysis according to improvement of insulation and air permeability of windows in K office buildings is investigated by means of building energy efficiency rating tool ($ECO_2-OD$). The K building energy system is tested experimently by the measurement of PMV(predicted mean vote) for the control of indoor thermal environment and heat transmission coefficient of windows and interior walls respectively, before and after the example K office building is remodeled passively. Therefore, Internet based energy assessment program of energy efficiency rating of office building can be applied as a program for the annual energy requirement and for evaluation of energy savings from the experimental and simulation results.
본 연구는 냉 난방공조 조건에서 예상 온열감 반응(predicted mean vote; PMV)의 변화에 따른 심리 생리적 감성반응의 변화를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 기존 공조 시스템의 냉 난방 가동에 따라 PMV의 변화를 유도하고, 쾌/불쾌 및 각성/이완 정도를 심리적 감성반응으로, 심박률(heart rate; HR)을 생리적 감성반응으로 활용하여 PMV 변화에 따른 심리 생리적 감성반응을 측정하였다. 그 결과, 동일한 PMV 변화 범위 내에서 재실자의 심리적 쾌/불쾌 및 긴장/이완 반응과 생리적 반응이 공조 조건이 달라짐에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 난방과 냉방의 공조조건에 따라 재실자의 실내 온열환경에 대한 감성반응이 서로 다를 뿐 아니라 각 공조 조건에 민감한 감성반응이 존재하는 것으로 해석할 수 있다. 이는 실내 온열조건을 재실자에게 가장 적합하도록 조절하고자 할 때, 인간의 심리 및 생리적 감성반응을 모두 고려해야 할 필요가 있음을 시사한다.
In this study, the effects of considering hourly metabolic rate variations for predicted mean vote (PMV) control on the heating and cooling energy and greenhouse gas emission were investigated. The case adopting PMV control taking the hourly metabolic rate into account was comparatively analyzed against the conventional dry-bulb air temperature control, using a detailed simulation technique. Under the assumption that all the apartments in Korea adopt the PMV control incorporating real-time metabolic rate measurements, nationwide reductions of primary energy and greenhouse gas emission were analyzed. As a result, PMV control considering hourly metabolic rate variations is expected to reduce national primary energy by 6.2% compared to conventional dry-bulb air temperature control, corresponding to reduction of 10,342 GWh. In addition, it turned out that 6.6% of tCO2 emission can be reduced by adopting PMV control, corresponding to nationwide reduction of greenhouse gas emission by approximately 1,720,000 tCO2.
In this study, indoor thermal parameters were measured to investigate the characteristics of thermal environments and 212 occupants were questioned to evaluate Korean thermal comfort in office building in summer. Thermal and comfort sensations were estimated using PMV(Predicted Mean Vote) and ET* (New Effective Temperature) which are most widely used nowadays. Comparing this experimental result with international standards and that of other research, Korean thermal responses were discussed. It was found that TSV(Thermal Sensation Vote) is more sensitive than PMV to the variation of temperature and that the measured percentage of dissatisfied is higher than PPD(Predicted Percentage of Dissatisfied) in real office building environments. By regression analysis, the following regression equation has been obtained: TSV=0.461ET*-11.808 and neutral temperature is $25.6^{\circ}C$ in this case. Thermal comfort range based on 80% satisfaction is also $24.0{\sim}26.8^{\circ}C$, which is about $1^{\circ}C$ higher than that of ANSI/ASHRAE Standard.
Recently the Predicted Mean Vote (PMV) has been used as an important index to evaluate the degree of the indoor thermal comfort in modern residential buildings. It is known that the PMV is mainly affected by four major factors, which are the air temperature, the air velocity, the humidity and the mean radiant temperature (MRT). Through the numerical calculation of the temperature and the modeling of the mean radiant temperature considering the solar radiation, we proposed the new modeling strategies of the mean radiant temperature and investigated the PMV index and evaluated the MRT. Also, we compared the numerical results with the experimental values. As the results, we found out that the MRT is affected by the wall temperature and the solar radiation. We also knew that the new modeling strategies of the mean radiant temperature is a more correct way of PMV calculation. Especially, the new modeling is necessary for the spaces like an atrium and large rooms with windows mainly influenced by solar radiation.
In this study, indoor thermal parameters were measured to investigate the characteristics of thermal environments and 138 occupants were questioned to evaluate Korean thermal comfort in office building in winter. Thermal sensation was estimated by using PMV(Predicted Mean Vote) and ET*(New Effective Temperature) indices. Comparing present experimental result with international standards and that of other research, Korean thermal responses were discussed. Seasonal difference between summer and winter was also discussed. It was found that TSV(Thermal Sensation Vote) is more sensitive than PMV to the variation of temperature and that the measured percentage of dissatisfied is higher than PPD(Predicted Percentage of Dissatisfied) in real office building environments. By regression analysis, the following regression equation has been obtained; TSV=0.432ET*-8.814 and neutral temperature is $20.4^{\circ}C$ in this case. Thermal comfort range based on 80% satisfaction is also $19.4{\sim}22.4^{\circ}C$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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