본 연구에서는 PMV 온열환경이 변화함에 따라 LED광원의 조도가 시작업 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 오류검색수정작업 평가지를 개발하였고, 오류검색수정작업의 정확도 및 소요시간을 분석하였다. 또한 작업을 진행하면서 느끼는 시각피로도에 대한 설문을 실시하여 주관적인 평가도 병행하였다. 본 실험의 PMV 온열환경은 온도 $17{\pm}1{\sim}29{\pm}1^{\circ}C$, 습도 $50{\pm}5{\sim}60{\pm}5%$의 범위에서 PMV 값에 따라 4가지 형태를 구성하였으며, LED광원의 조도는 400lx, 700lx, 1000lx의 3가지 형태로 구성하여 실험을 진행하였다. 오류검색수정작업의 정확도(LED p 값=0.058, PMV*LED p값=0.083) 및 소요시간(LED p값=0.004, PMV p값=0.000)은 PMV 온열환경과 LED광원의 조도 변화에 모두 유의하였으나, 피로도는 PMV 온열환경(p값=0.003)과 유의한 차이를 보였다.
본 연구에서는 PMV 온열환경이 변화함에 따라 LED광원의 조도가 시작업 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 오류검색수정작업 평가지를 개발하였고, 오류검색수정작업의 정확도 및 소요시간을 분석하였다. 또한 작업을 진행하면서 느끼는 시각피로도에 대한 설문을 실시하여 주관적인 평가도 병행하였다. 본 실험의 PMV 온열환경은 온도 $17{\pm}1{\sim}29{\pm}1^{\circ}C$, 습도 $50{\pm}5{\sim}60{\pm}5%$의 범위에서 PMV 값에 따라 4가지 형태를 구성하였으며, LED광원의 조도는 400lx, 700lx, 1000lx의 3가지 형태로 구성하여 실험을 진행하였다. 오류검색수정작업의 정확도(LED p 값=0.058, PMV*LED p값=0.083) 및 소요시간(LED p값=0.004, PMV p값=0.000)은 PMV 온열환경과 LED광원의 조도 변화에 모두 유의하였으나, 피로도는 PMV 온열환경(p값=0.003)과 유의한 차이를 보였다.
In this study, a questionnaire was developed to assess error search and correction tasks, and an analysis was performed on the accuracy of the tasks and the time required for their completion in order to identify the effects of LED light source illumination on visual performance according to changes...
In this study, a questionnaire was developed to assess error search and correction tasks, and an analysis was performed on the accuracy of the tasks and the time required for their completion in order to identify the effects of LED light source illumination on visual performance according to changes in a predicted mean vote(PMV) thermal environment. In addition, a subjective evaluation was performed by conducting a survey on the level of visual fatigue experienced during the tasks. In the experiment, four types of PMV thermal environments were established according to PMV values in the temperature range of $(17{\pm}1-29{\pm}1)^{\circ}C$ and the humidity range of $(50{\pm}5-60{\pm}5)%$, and the LED light source illumination was divided into three types: 400lx, 700lx, and 1000lx. The experimental results confirmed that the accuracy of the error search(LED p value=0.058, PMV*LED p value=0.083) and correction tasks and the time required(LED p value=0.004, PMV p value=0.000) for their completion were affected by changes in both the PMV thermal environment and the LED light source illumination, whereas a significant difference in visual fatigue was observed only in the PMV thermal environment(p value=0.003).
In this study, a questionnaire was developed to assess error search and correction tasks, and an analysis was performed on the accuracy of the tasks and the time required for their completion in order to identify the effects of LED light source illumination on visual performance according to changes in a predicted mean vote(PMV) thermal environment. In addition, a subjective evaluation was performed by conducting a survey on the level of visual fatigue experienced during the tasks. In the experiment, four types of PMV thermal environments were established according to PMV values in the temperature range of $(17{\pm}1-29{\pm}1)^{\circ}C$ and the humidity range of $(50{\pm}5-60{\pm}5)%$, and the LED light source illumination was divided into three types: 400lx, 700lx, and 1000lx. The experimental results confirmed that the accuracy of the error search(LED p value=0.058, PMV*LED p value=0.083) and correction tasks and the time required(LED p value=0.004, PMV p value=0.000) for their completion were affected by changes in both the PMV thermal environment and the LED light source illumination, whereas a significant difference in visual fatigue was observed only in the PMV thermal environment(p value=0.003).
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문제 정의
실내 환경에 있어서 쾌적한 환경을 조성하는 요인 중 하나가 조명이라고 할 수 있다. 기존의 조명은 단순하게 어둠을 밝히는 것이 목적이었으나 최근에는 인간의 건강을 지키고 쾌적한 환경을 제공하는데 목적을 두고 있다. 사무실의 조명은 실무자에게 명확한 시 환경을 제공하여 눈의 피로를 적게 하고 집중력을 높여 일 처리능력을 향상 시킬 수 있어야 한다.
본 논문에서는 실내의 PMV 온열 환경과 조도의 상관관계를 분석하여 실내의 환경 변화에 따른 조명이 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 이에 따라 작업 능률을 향상시키기 위해 다양한 온열 환경의 사무공간에 적합한 조명환경 정보를 제안하고자 한다.
본 연구에서는 온열환경의 변화에 따라 LED광원의 조도가 시작업 성능과 시각피로도에 미치는 영향을 분석하기 위해 작업환경을 구성하고 대학생 18명을 대상으로 총 4회에 걸쳐 오류검색수정 작업을 실시하였다. 이에 대한 오류검색수정작업의 정확도와 소요 시간 및 시각피로도의 변화를 분석하였다.
본 연구에서는 이러한 점들을 보완하여 실내의 온열 환경을 단계별로 구성하고 각각의 환경에서 조도를 달리함으로써 다양한 사무환경에서의 조명이 작업자에게 미치는 영향을 평가하고자 한다. 또한, 작업자에게 미치는 영향을 분석하기 위해 조명의 특성 중 색온도는 5000K로 고정하고 조도를 각각 400lx, 700lx, 1000lx로 제시하였으며, 각각의 조명환경에서 3가지의 오류검색 수정 작업을 실시하고 정확도 및 소요시간 분석하였다.
본 논문에서는 실내의 PMV 온열 환경과 조도의 상관관계를 분석하여 실내의 환경 변화에 따른 조명이 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 이에 따라 작업 능률을 향상시키기 위해 다양한 온열 환경의 사무공간에 적합한 조명환경 정보를 제안하고자 한다.
제안 방법
실험 프로토콜은 표 2 와 같다. 또한 실험 전에 피험자에게 실험방법 및 숙지사항에 대해 전달한 후 실험을 진행하였다.
본 연구에서는 이러한 점들을 보완하여 실내의 온열 환경을 단계별로 구성하고 각각의 환경에서 조도를 달리함으로써 다양한 사무환경에서의 조명이 작업자에게 미치는 영향을 평가하고자 한다. 또한, 작업자에게 미치는 영향을 분석하기 위해 조명의 특성 중 색온도는 5000K로 고정하고 조도를 각각 400lx, 700lx, 1000lx로 제시하였으며, 각각의 조명환경에서 3가지의 오류검색 수정 작업을 실시하고 정확도 및 소요시간 분석하였다.
시각피로도에 대한 설문지는 그림 7과 같이 총 10개의 문항으로 이루어져있으며, 눈의 피로도에 대해 0∼6 단계의 체크를 할 수 있다. 시각피로도의 설문은 피로도의 변화를 보기 위해 오류검색수정 작업을 시작하기 전과 후 총 2회 진행하였다(Ames et al., 2005).
시작업 성능 평가를 위한 실험공간은 전체 420cm × 360cm × 250cm(W × L × H)의 크기로 냉난방 및 보일러 시설이 갖추어진 곳으로 선정하였으며, 외부로부터 유입되는 빛은 창에 암막을 설치하여 차단하였다.
본 실험에 참여한 피험자는 신체적, 정신적으로 건강한 대학교 재학생을 대상으로 선정하였으며, 남자 9명, 여자 9명을 대상으로 실시하였다. 실험 전에 실험방법에 대한 자세한 설명을 하였으며, 실험하기 12시간 전에는 다매, 알코올, 카페인 등 오류검색수정작업에 영향을 미치는 음식은 피하도록 하였다.
실험공간의 실내 습도는 가습기를 통해 공급하였으며, 온습도 측정은 일본 Kyoto Electronic사의 AM-101 포터블 PMV 측정기기를 사용하여 실내 중심부에서 측정하였다. 국부조명의 조도 및 색온도 측정은 일본 Konica Minolta 사의 CL-200A 색채조도계를 사용하였으며, LED 광원은 작업면으로부터 42cm 높이의 지점에 위치해 있다.
그 절차는 아래의 그림과 같다. 이 실험에서는 4개의 PMV 조건 A1, A2, A3, A4 중에서 하나를 임의로 선택한 후에, LED 조건 B1, B2, B3를 바꾸어 오류검색수정 작업을 시킨 후 정확도, 소요시간 및 시각피로도를 측정하였다. 이때 LED 조건 B1, B2, B3의 순서는 임의로 선택된다.
이는 Fanger(1970)에 의해 고안되었으며, 현재 ISO-7730으로 제정되어 활용되고 있는 예상 온열감 반응(predicted mean vote; PMV) 지표이다. 이 지표는 앞서 살펴보았던 지표들(ET, CET, ET1, SET*)처럼 온도, 습도, 평균복사온도, 기류속도의 네 가지 대표적 환경요소를 반영함과 동시에, 열적부하의 세부 요소로서 착용하고 있는 의복의 열 저항치(thermal resistance of garments)와 실내 활동에 근거한 대사량(metabolic rate)을 추가적으로 고려하였다. 이를 통해 –3에서 +3까지의 지표 값 범위 중, –0.
본 연구에서는 온열환경의 변화에 따라 LED광원의 조도가 시작업 성능과 시각피로도에 미치는 영향을 분석하기 위해 작업환경을 구성하고 대학생 18명을 대상으로 총 4회에 걸쳐 오류검색수정 작업을 실시하였다. 이에 대한 오류검색수정작업의 정확도와 소요 시간 및 시각피로도의 변화를 분석하였다.
한 피험자에 대하여 모든 처리조합에서 실험이 끝나면 다른 피험자에 대하여 실험을 실시하였다.
대상 데이터
실험공간의 실내 습도는 가습기를 통해 공급하였으며, 온습도 측정은 일본 Kyoto Electronic사의 AM-101 포터블 PMV 측정기기를 사용하여 실내 중심부에서 측정하였다. 국부조명의 조도 및 색온도 측정은 일본 Konica Minolta 사의 CL-200A 색채조도계를 사용하였으며, LED 광원은 작업면으로부터 42cm 높이의 지점에 위치해 있다. 온습도 및 조명 측정기기는 그림 3과 같다.
문자 오류검색수정작업 평가지는 그림 5와 같이 A4 용지에 좌우 2단으로 구분하여 각각 20칸, 25열로 구성된 표에 글자체는 맑은 고딕, 글자 크기는 9포인트의 글꼴을 사용하였으며, 임의의 한글 한 문자를 무작위로 배치하였다. 또한, 평가지에 포함된 틀린 글자의 수는 40개 제시하였다.
발광부에 사용된 LED 모듈은 27개를 이용하여 10lx∼1100lx의 밝기 조절이 가능하며, 색온도는 5000K로 고정되었다.
실험에 사용된 LED조명은 그림 1과 같으며, 작업자의 시작업 성능을 평가하기 위해 시제품으로 판매중인 ㈜P사의 스탠드형 engoth-8100을 선정하였다. 본 모델은 작업면으로부터 광원의 높이는 42cm이며, 발광부의 크기는 가로 3cm, 세로 38cm이다. 발광부에 사용된 LED 모듈은 27개를 이용하여 10lx∼1100lx의 밝기 조절이 가능하며, 색온도는 5000K로 고정되었다.
본 실험에 참여한 피험자는 신체적, 정신적으로 건강한 대학교 재학생을 대상으로 선정하였으며, 남자 9명, 여자 9명을 대상으로 실시하였다. 실험 전에 실험방법에 대한 자세한 설명을 하였으며, 실험하기 12시간 전에는 다매, 알코올, 카페인 등 오류검색수정작업에 영향을 미치는 음식은 피하도록 하였다.
본 실험을 위해 주어진 PMV 온열환경은 -0.6, 0.0, 0.8, 1.5의 4가지이며, 주어진 온열환경 내에서 변화되는 LED광원의 조도는 각각 400lx, 700lx, 1000lx이다. 위의 실험환경에서 피험자들은 오류검색수정 작업을 실시하였으며 각 분석결과는 다음과 같다.
사칙연산 오류검색수정작업 평가지는 그림 6과 같이 A4용지에 각각 4행, 40단으로 구성된 표에 글자체는 Times New Roman, 글자 크기는 9포인트의 글꼴을 사용하였으며, 1자리 숫자 연산을 무작위로 배치하였다. 또한, 평가지에 포함된 연산오류는 40개 제시하였다.
숫자 오류검색수정작업 평가지는 그림 4와 같이 A4 용지에 표A와 표B를 구분하여 각각 10칸, 30열로 구성된 표에 글자체는 Times New Roman, 글자 크기는 9포인트의 글꼴을 사용하였으며, 100∼999까지의 3자리 숫자를 무작위로 배치하였다.
실험에 사용된 LED조명은 그림 1과 같으며, 작업자의 시작업 성능을 평가하기 위해 시제품으로 판매중인 ㈜P사의 스탠드형 engoth-8100을 선정하였다. 본 모델은 작업면으로부터 광원의 높이는 42cm이며, 발광부의 크기는 가로 3cm, 세로 38cm이다.
데이터처리
모든 실험 데이터는 Minitab 16 프로그램을 이용해 분산 분석을 통해 분석하였다.
이론/모형
이번 실험에서는 일차단위 인자가 하나인 단일분할법(split-plot design)으로 실험을 실시하였다. 그 절차는 아래의 그림과 같다.
성능/효과
LED광원의 조도 변화에는 문자 오류검색수정 작업이 가장 민감한 반응을 보였으며, 전체적으로 PMV 1.5 환경을 제외하고 700lx > 400lx > 1000lx의 결과를 보였다.
5사이의 지표 값을 갖는 실내 환경을 인간에게 쾌적한 실내 환경으로 규정하였다. 그러나 본 실험에서는 ISO-7730의 쾌적한 실내환경 보다는 약간 높게 나타났다. 그 이유에 대해서는 추가적인 실험을 통하여 밝힐 필요가 있다.
058)가 있는 것으로 나타났다. 또한 PMV와 LED의 교호작용도 존재하는 것으로 나타났다(유의확률 p값=0.083). 그러나 PMV간에는 평균차이가 나타나지 않았다(유의확률 p값=0.
590). 또한 PMV와 LED의 교호작용도 존재하지 않은 것으로 나타났다(유의학률 p값=0.678). 피로도 관점에서 PMV의 최적조건은 0.
시각피로도의 분산분석 결과인 표 5를 살펴보면 피험자 간에 유의적인 평균차이(유의확률 p값=0.000)가 있었으며, PMV간에도 유의적인 차이(p값=0.003)가 있는 것으로 나타났다. 그러나 LED간에는 평균차이가 나타나지 않았다(유의확률 p값=0.
시각피로도：오류수정작업을 수행하는 과정에서 느끼는 눈의 피로는 PMV 온열환경에 유의적인 차이를 보였다. PMV 온열환경의 경우 0.
532). 오류검색수정 작업의 소요시간 관점에서 최적 조건은 PMV는 1.5 또는 0.8, LED는 1000lx 로 나타났다. PMV 1.
오류검색수정 작업의 소요시간：소요시간 역시 PMV 온열환경과 LED광원의 조도 변화에 모두 유의적인 차이를 보였다. PMV 온열환경의 경우 1.
오류검색수정 작업의 정확도：정확도는 PMV 온열환경과 LED광원의 조도 변화에 모두 유의적인 차이를 보였다. PMV 온열환경의 경우 0.
오류검색수정작업 소요시간의 분산분석 결과인 표 4를 살펴보면 피험자 간에 유의적인 평균차이(유의확률 p값=0.000)가 있었으며, PMV간에도 유의적인 차이(유의확률 p값=0.000)가 있으며, LED간에도 유의적인 평균차이가 있는 것으로 나타났다(유의확률 p값=0.004). 그러나 PMV와 LED의 교호작용은 존재하지 않은 것으로 나타났다(유의확률 p값=0.
오류검색수정작업 정확도의 분산분석 결과인 표 3를 살펴보면 피험자 간에 유의적인 평균차이(유의확 률 p값=0.000)가 있었으며, LED간에도 유의적인 차이(유의확률 p값=0.058)가 있는 것으로 나타났다. 또한 PMV와 LED의 교호작용도 존재하는 것으로 나타났다(유의확률 p값=0.
이상을 종합하면 PMV는 0.8, LED광원의 조도는 700lx가 시/온열환경의 최적조건인 것으로 나타났다. 이상의 연구결과로서 주거 및 사무공간에 따라 쾌적한 시환경 및 작업의 능률을 향상시키기 위해서는 주어진 PMV 온열환경에 따라 LED광원의 조도 조절이 필요함을 확인하였다.
8, LED광원의 조도는 700lx가 시/온열환경의 최적조건인 것으로 나타났다. 이상의 연구결과로서 주거 및 사무공간에 따라 쾌적한 시환경 및 작업의 능률을 향상시키기 위해서는 주어진 PMV 온열환경에 따라 LED광원의 조도 조절이 필요함을 확인하였다.
후속연구
, 2013). 보다 명확한 해석을 위해서는 PMV 지표와 생리적인 요인과의 관련성을 규명하고, PMV 지표 자체에 대한 추가적인 연구가 요구된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
어떤 지표값 범위를 쾌적한 실내 환경으로 분류하는가?
이 지표는 앞서 살펴보았던 지표들(ET, CET, ET*, SET*)처럼 온도, 습도, 평균복사온도, 기류속도의 네 가지 대표적 환경요소를 반영함과 동시에, 열적부하의 세부 요소로서 착용하고 있는 의복의 열 저항치(thermal resistance of garments)와 실내 활동에 근거한 대사량(metabolic rate)을 추가적으로 고려하였다. 이를 통해 –3에서 +3까지의 지표 값 범위 중, –0.5부터 +0.5사이의 지표 값을 갖는 실내 환경을 인간에게 쾌적한 실내 환경으로 규정하였다. -0.
PMV 지표의 쾌적 범위에 근거하여, 몇 도가 여름 및 겨울의 쾌적한 실내온도인가?
5의 지표 값은 신체 내부에서 발생하는 열과 신체 외부에 존재하는 열이 서로 평형적인 상태를 의미하는 것으로, 이러한 상태일 때 실내 환경에 대한 예상 불만족율(predicted percentage of dissatisfied; PPD)은 상대적으로 낮게 나타난다. 이러한 PMV 지표의 쾌적 범위에 근거하여, 여름철에는 22℃∼25.2℃가, 겨울철에는 14.7℃∼18.1℃가 쾌적한 실내온도라고 제안하였다(Lee & Lee, 1986). 그러나 실내 환경을 PMV 지표 값만을 기준으로 쾌적 환경과 불쾌 환경으로 구분하는 데에는 일부 문제점이 존재할 수 있다.
예상 온열감 반응 지표는 어떤 요소를 반영하는가?
이는 Fanger(1970)에 의해 고안되었으며, 현재 ISO-7730으로 제정되어 활용되고 있는 예상 온열감 반응(predicted mean vote; PMV) 지표이다. 이 지표는 앞서 살펴보았던 지표들(ET, CET, ET*, SET*)처럼 온도, 습도, 평균복사온도, 기류속도의 네 가지 대표적 환경요소를 반영함과 동시에, 열적부하의 세부 요소로서 착용하고 있는 의복의 열 저항치(thermal resistance of garments)와 실내 활동에 근거한 대사량(metabolic rate)을 추가적으로 고려하였다. 이를 통해 –3에서 +3까지의 지표 값 범위 중, –0.
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