건물 열 환경 쾌적 제어를 위한 이미지 인식 기반 착의량 산출 모델개발

Abstract

본 연구의 목적은 실내 영상 이미지를 활용해 객관적인 재실자의 착의량을 산출하는 지능형 모델을 개발하고 Mock-up 평가를 통해 산출 성능 및 실제 환경에 적용 가능성을 분석하는 것이다. YOLO5 네트워크를 사용하여 산출 모델을 개발하였다. 총 16가지의 개별 의복 및 9가지의 의복조합을 선정해 실험을 수행하였다. 개발된 모델의 의복 분류 정확도는 평균 86.7%를 나타냈다. 피실험자를 대상으로 실시간으로 수집되는 이미지를 활용해 모델의 적용성을 평가하였다. 그 결과 모델은 대표 착의량 산출 시 MAE 0.01 clo 수준으로 정확히 산출가능함을 보여줬다. 본 연구를 통해 개발된 착의량 산출 모델의 우수한 산출 정확도와 실제 실내환경에서의 적용성이 높음을 확인하였다. 따라서 개발된 착의량 산출 모델을 사용하면 재실자 열 쾌적에 기여할 수 있으며 PMV 기반 제어가 가능한 다양한 시스템에 접목 가능할 것으로 기대된다.