The purpose of this study is to perform passengers’ customized thermal comfort control based on thermal comfort index through measuring thermal clothing insulation and metabolic rate in real time, that are being manually input to calculate comfort index using pre or post method because of the difficulty in measurement although these values have a major influence. Crossing type vision-thermal stereo system, a set of one compact infrared sensor and one visible sensor located on both sides of A-pillar, is proposed and solve human ellipse equation using end points and center point on left and right camera images to do 3D thermal reconstruction on the supposition that human body are ellipse in shape. the temperature of face and clothing and physique infor-mation (height, weight) acquired by the above mentioned method are used to calculate the clothing insulation and metabolic rate.
Firstly, clothing insulation equations are induced and proposed to measure and calculate the clothing insulation in real time and non-contact using an infrared sensor. In this paper, a novel algorithm for estimating clothing insulation is proposed to assess thermal comfort, based on the non-contact and real-time measurements of the face and clothing temperatures by an infrared camera. The proposed method can accurately measure the clothing insulation of various garments under different clothing fit and sitting postures. The proposed estimation method is investigated to be effective to measure its clothing insulation significantly in different seasonal clothing conditions using a paired t-test in 99% confidence interval. Temperatures simulated with the proposed estimated insulation value show closer to the values of actual temperature than those with individual clothing insulation values. Upper clothing’s temperature is more accurate within 3% error and lower clothing’s temperature is more accurate by 3.7% ~ 6.2% error in indoor working scenarios. The proposed algorithm can reflect the effect of air layer which makes insulation different in the calculation to estimate clothing insulation using the temperature of the face and clothing. But, the effect of direct airflow and radiant temperature makes different between a vehicle cabin environment and a room condition, we modified the clothing insulation formula for vehicle with the consideration of a previous $1^{st}$ order clothing area factor as a $2^{nd}$ order equation and carried out regression analysis to improve coefficient of determination to 0.80.
Secondly, height and weight are estimated using 3D body reconstruction and used as the parameters for the equation of basal metabolic rate. This result of the regression of height and weight has the interpretation that actual height values are found to lie within approximate $\pm 5cm$ of the estimated values with a confidence level 95% and actual weight values are within approximate $\pm 7.2kg$ of the estimated values with the same level. It was found to be similar within the margin of about 3.6% error in comparison between the basal metabolic rate measured by body composition and the basal metabolic rate calculated by entering the estimated physique information (height, weight) into Mifflin-St Jeor equation using the proposed 3D reconstruction. Climatic control based on thermal comfort is implemented with automatically measuring system of clothing insulation and metabolic rate. The performance experiments showed the controllability of thermal comfort index (PMV) within target $\pm 0.5$ that makes the 90% of passengers satisfy.
In future, the proposed method is expected to be applied to evaluate the customized passenger comfort effectively in transient state as well as in steady state.
차 실내 열적 쾌적성 정량화 지수인PMV에 중요한 영향을 미침에도 불구하고 계측상의 어려움으로 사전 및 사후 평가를 통해 수동 입력되어 지고 있는 의복단열도와 대사량을 실시간 계측 가능하도록 하여 쾌적지수 기반으로 탑승자 맞춤형 쾌적 제어를 실시하고자 한다.
이를 위해 A Pillar 부근에 한 쌍의 소형 적외선센서 및 비전 센서를 좌우 배치한 Crossing Type Vision-Thermal Stereo System을 제안하였으며 차량 내 탑승자의 3D reconstruction를 위해 인체를 타원으로 가정하여, 좌우 카메라 이미지의 양끝점 및 중심점을 이용하여 3차원 인체 타원을 구하였다. 여기서 얻어진 얼굴 및 의복 온도 및 체격(키, 몸무게) 정보를 의복단열도 및 대사량 계측 및 연산에 활용하고자 한다. 우선 의복 단열도 연산식을 유도하여, 얼굴 및 의복온도를 적외선 센서를 통하여 비접촉식으로 실시간 계측하여 의복 단열도를 연산할 수 있도록 제안하였다. 동일 사람에 대하여 의복별 의복단열도 측정이 유의하게 계측 가능한 지를 알아보기 위해 Two Sample (Paired) t test 실시하여 99% 신뢰구간에서 봄/가을 상의 의복단열도가 여름 상의 의복단열도보다 크게 측정할 수 있으며 겨울 상의 의복단열도가 봄/가을 상의 의복단열도보다 크게 측정할 수 있다고 말할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 의복단열도 연산값에 따른 시뮬레이션 온도분포를 현 가장 신뢰할 수 있는 OFFLINE (ISO 9920) 의복단열도값에 따른 온도분포와 비교하였을 때 동등 수준이며, 의복온도의 경우 실측에 더 근접하여 동등 이상의 의복단열도 예측 성능을 나타낸다. 이는 의복 내 공기층에 의한 영향이 반영된 의복온도가 적외선 센서로 비접촉식으로 실시간 계측되어 의복단열도의 정확도를 향상시킬 수 있기 때문이다. 하지만 차량 조건에서는 직접풍과 복사온도의 영향등 기존 PMV 측정 조건과 상이하기 때문에 차량 결과에 맞게 보정하고자 Clothing Area Factor를 의복단열도에 대한 2차식으로 가정하여 회귀 분석 실시하여 기준 의복단열도 대비 결정계수가 0.80로 향상시켰다. 다음으로 키와 몸무게를 추정하여 이를 기초대사량 예측식에 대입하여 사용하고자 한다. 키 회귀식을 통해 95% 신뢰 수준으로 실측값이 예측값 $\pm 약 5cm$ 범위 내 분포함을 알 수 있었다. 몸무게 회귀식을 통해 95% 신뢰 수준으로 실측값이 예측값 $\pm 약 7.2kg$ 범위 내 분포함을 알 수 있었다. Body Composition를 이용한 기초대사량 계측값과 본 제안된 3차원 영상 구현을 통해 예측한 체격을 입력하여 연산한 기초대사량 예측값 (Mifflin-St Jeor 식)이 약 3.6% 오차 범위 내로 유사함을 알 수 있었다. 상기 제안된 방식으로 의복단열도 및 대사량을 자동으로 입력되도록 시스템을 구축하여 쾌적성 기반 공조 제어가 실시되도록 하였다. 실차 공조 성능 육성을 통하여 탑승자 90% 만족수준인 목표 쾌적지수 $\pm0.5$이내로 제어됨을 알 수 있었다. 향후 정상상태만이 아니라 과도상태에 대하여서도 연구를 진행하고자 한다.
