Assessment of Evaporative Cooling Pads Operation on Thermal Stress Reduction in Broiler Houses Using BES Technique

Taehwan Ha

doi:10.12791/KSBEC.2025.34.4.437

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Original Articles

Journal of Bio-Environment Control. 31 October 2025. 437-443
https://doi.org/10.12791/KSBEC.2025.34.4.437

Assessment of Evaporative Cooling Pads Operation on Thermal Stress Reduction in Broiler Houses Using BES Technique

BES 시뮬레이션 기법을 이용한 쿨링패드의 육계사 고온스트레스 저감 효과 분석

Taehwan Ha¹^*

하 태환¹^*

¹Assistant Professor, Department of Agricultural and Rural Engineering, College of Agriculture and Life Science, Chungnam National University, Daejeon 34134, Korea

¹충남대학교 지역환경토목학과 조교수

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

This study evaluated the effectiveness of evaporative cooling pads in mitigating heat stress in mechanically ventilated broiler houses using a Building Energy Simulation (BES) approach. The developed BES model was validated with field data collected from a mechanical-ventilated broiler house in Jeongeup, South Korea. Validation results satisfied established criteria, with air temperature showing CvRMSE of 2.93－3.69% and MAPE of 2.20－3.17%, while THI showed RMSE of 1.308－2.157 and MAPE below 2.1%. Subsequently, 3,072 simulation cases were conducted by combining factors of regional location, building length, wall and roof thermal transmittance, broiler body weight, cooling pad operation (ON/OFF), and weather scenarios, under summer ventilation rates applied dynamically on an hourly basis. Analysis of variance indicated that regional location and cooling pad operation significantly affected heat stress, whereas building size, insulation level, and broiler weight showed no significant differences. The accumulated duration above the THI threshold of 78 decreased across all regions when cooling pads were operated. Post-hoc tests revealed that Jeju consistently formed the high-risk group, while Wonju (no cooling) and Incheon (with cooling) were classified as low-risk regions. In contrast, the annual maximum THI decreased only slightly (typically <1) under cooling conditions, suggesting limited mitigation of extreme peaks.

Keywords

building energy simulation

evaporative cooling system

extreme weather hear stress

TMY

본 연구는 기계식 환기 육계사에서 증발식 쿨링패드가 고온 스트레스 완화에 미치는 효과를 건물에너지시뮬레이션(BES) 기법으로 평가하였다. 개발된 BES 모델을 전북 정읍에 위치한 강제환기식 육계사 현장실험 자료로 검증한 결과, 온도는 CvRMSE 2.93－3.69%, MAPE 2.20－3.17%를, THI는 RMSE 1.308－2.157, MAPE 2.1% 미만을 보여 검증 기준을 충족하였다. 이후 지역, 건물 길이, 벽체 및 지붕 열관류율, 육계 체중, 쿨링패드 가동 여부, 기상 시나리오를 조합한 3,072개 케이스를 하절기 환기량을 적용하여 시간별로 동적으로 모의하였다.

분산분석 결과, 지역과 쿨링패드 가동 여부가 고온 스트레스에 유의한 영향을 미쳤고, 건물 규모, 단열수준, 체중은 유의한 차이가 도출되지 않았다. THI 기준 78을 초과한 누적 시간은 쿨링패드 가동 시 전 지역에서 감소하였으며, 사후검정에서 제주 지역은 쿨링패드의 가동과 상관없이 일관되게 가장 많이 기준을 초과하였다. 이와 함께 원주와 인천 지역은 THI 기준을 가장 적게 초과하는 지역으로 분류되었다. 반면 연간 최대 THI는 쿨링패드 가동 시 소폭(대부분 1 미만)만 감소하여, 최대 THI 저감 효과는 제한적인 것으로 분석되었다.

종합하면, 증발식 쿨링패드는 장시간 고온 노출을 효과적으로 단축하나, 피크 THI 저감은 제한적이므로 극한 상황에서는 보조 냉방과의 복합 적용이 필요함을 알 수 있었다. 아울러 본 연구는 지역 기후를 고려한 육계사 설계 및 운영 의사결정에 BES가 유효한 도구임을 입증한다.

키워드

건물에너지시뮬레이션

고온스트레스

극한기상

쿨링패드

표준기상년

MAIN

서 론
재료 및 방법
1. 실험 대상 육계사
2. 건물에너지시뮬레이션(BES)
3. 시뮬레이션 해석 조건
결과 및 고찰
1. 육계사 내부 환경 모의 BES 모델 검증
2. 증발식 쿨링패드의 육계사 고온스트레스 저감 효과

서 론

최근 기후변화로 인해 전 세계 기온이 상승하고 있는데 산업화 이전과 비교하여 지구 평균 기온은 약 1.15℃ 상승했으며(Lee 등, 2023) 한국의 경우 1912년부터 2017년까지 약 1.8℃ 상승하여 지구 평균 기온 상승율보다 크게 상승했다(An과 Dedekorkut-Howes, 2025). 이와 함께 극한 기상의 강도 및 발생빈도 또한 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 폭염의 경우 2000년부터 2019년까지 연평균 13.7일 발생하였는데 기후변화 정도에 따라서 36.1일에서 97.8일로 증가할 것으로 예측되고 있다(Kim 등, 2020).

이러한 여름철 폭염 현상은 가축의 생산성과 건강에 심각한 영향을 미친다. 특히 육계는 피부표면에 땀샘의 거의 발달되어 있지 않으며, 깃털로 온몸이 덮여있기 때문에 체온 발산이 어려운 축종이다. 따라서 고온 환경에 노출될 경우 체온 조절이 어려우며 사료 섭취량 감소, 증체율 저하, 폐사율 증가와 같은 문제로 이어질 수 있다(Liu 등, 2020; Prates, 2025). 따라서 여름철 육계사의 효과적인 냉방·환기 관리 기술 개발은 축산업의 안정적 운영을 위해 매우 중요하다.

강제환기식 육계사의 경우 하절기 내부 기온 조절을 위하여 1차적으로 기계식 환기팬을 이용한 터널식 환기 방법을 이용하며 추가적인 냉방이 필요한 경우 증발식 냉방장치인 쿨링패드를 사용하고 있다. 쿨링패드는 외부 공기를 수분 증발 과정에서 냉각시켜 입기 온도를 낮추는 방식이다. 쿨링패드는 단순하면서도 경제성이 높아 국내 육계사에서 널리 보급되어 있으나, 실제 고온 스트레스 완화 효과를 정량적으로 분석한 연구는 부족하다. 특히 쿨링패드의 운영 여부가 온습도지수(Temperature-humidity index, THI) 변동에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 지역별 기상 조건에서의 효과변화를 체계적으로 규명할 필요가 있다.

육계사 내부 열환경을 정량적으로 평가하기 위해 다양한 수치해석 기법이 적용되어 왔다. 특히 기계식 환기시설에서는 환기팬, 입기구 배치, 공기흐름 패턴 등이 실내 온습도 분포에 큰 영향을 미치기 때문에, 수치해석을 통한 접근이 필수적이다. 기존 연구에서는 주로 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)을 활용하여 환기방식과 공기유동 특성을 분석하였으며, 입기구 설계, 팬 배치, 공기속도 균일도 개선 등과 같은 세부 설계 인자의 영향을 규명하였다(Blanes-Vidal 등, 2008; Chen 등, 2021; Cheng 등, 2018). 그러나 CFD는 높은 해상도의 유체 해석을 제공하는 장점이 있는 반면, 장기간 시뮬레이션이나 다양한 기상조건 및 운영조건을 고려하는 데에는 계산비용이 크다는 한계가 있다.

이러한 한계를 보완하기 위해 건물에너지해석(Building Energy Simulation, BES) 기법을적용하여 열환경을 분석하는 연구가 도입되었다. BES는 건축 분야에서 이미 건물의 열환경 및 에너지 요구량을 평가하기 위해 널리 활용되어 왔으며(Brown, 1990; Rashad 등, 2022; Tian 등, 2018), 다양한 기상조건, 건축자재 특성, 운전 시나리오를 반영하여 실내 열환경을 장기간 모의할 수 있는 장점을 가진다. 최근에는 축산분야에서도 BES가 활용되어 에너지 효율 분석과 열 스트레스 평가에 적용되고 있으며, 육계사 및 산란계사를 대상으로 한 시뮬레이션 연구들이 보고되고 있다(Cho 등, 2022; Costantino, 2023; Ha 등, 2018; Kwon 등, 2019; Kwon 등, 2023).

특히 BES 기법은 냉방 및 환기 시스템의 운영 조건을 포함하여 외기 기상 조건과 연계된 장기 분석이 가능하다는 점에서, 폭염 대응형 환경제어 전략 수립에 적합하다. 그러나 기존 연구들은 주로 에너지 요구량 산정이나 단기 실험 조건에 국한되어 있어, 쿨링패드 운영 효과를 중심으로 한 고온 스트레스 저감 효과를 정량적으로 평가한 사례는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 BES 기법을 활용하여 쿨링패드 운영 여부에 따른 육계사 내부 THI 변화를 분석하고, 이를 통해 쿨링패드의 고온 스트레스 완화 효과를 규명하고자 한다.

재료 및 방법

1. 실험 대상 육계사

육계사 내부 열환경 모의를 위한 BES 모델의 검증을 위한 현장실험은 전라북도 정읍시에 위치한 상업용 강제환기식 육계사에서 수행되었다. 실험에 사용된 육계사의 규모는 길이 75m, 폭 19m, 용마루 높이 7.2m, 처마 높이 4.2m이다. 대상 시설은 터널식 환기시스템이 적용되어 있으며, 50인치 환기팬(EM50n, Munters, Italy) 14기를 설치하여 5분 간격으로 작동 팬 수와 시간을 조정하고 있다. 추가적으로 여름철에는 양쪽 측벽에 24m 길이로 설치된 증발식 쿨링패드가 가동되어 내부 온도를 저감하였다. 육계사 내부의 온도 및 상대습도 측정을 위하여 15개의 온습도로거(UX100-011A, Onset, USA)를 육계사의 길이방향 및 폭방향으로 각각 5개씩 및 3개씩 설치하여 내부 온습도 검증자료로 이용하였다. 현장에서의 데이터의 수집은 2024년 4월 3일부터 10월 1일까지 진행되었으며, 해당 기간 중 총 4회의 사육이 이루어졌다. 각각의 사육기간 중 현장데이터 측정 기간은 1차 사육기간은 4월 3일부터 5월 1일까지, 2차 사육기간은 5월 30일－6월 20일, 3차 사육기간은 7월 12일－8월 6일, 4차 사육기간은 9월 7일－10월 1일이었다.

2. 건물에너지시뮬레이션(BES)

건물에너지시뮬레이션(BES)은 물리 기반의 수학적 모델링 기법으로, 건물의 에너지 성능과 실내 열환경을 정밀하게 추정할 수 있다. BES 모델은 기상자료, 건물 형상, 재료 특성, 내부 발열, 냉난방 및 환기(Heating, ventilation and air conditioning, HVAC) 시스템 등 다양한 입력 변수를 반영하여, 건물 내부의 열환경 또는 에너지부하를 모의한다.

Costantino(2023)는 현재 가장 널리 사용되는 시뮬레이션 도구로 EnergyPlus(Version 25.1, U.S. Department of Energy, USA)와 TRNSYS(Version 18, University of Wisconsin-Madison, USA)를 제시하였으며, 이들은 축산시설의 실내 환경 및 에너지 성능 분석에도 적합하다고 보고하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 TRNSYS 프로그램을 이용하여 육계사 내부의 열환경 모의를 수행하였다.

3. 시뮬레이션 해석 조건

3.1 검증 모델 연산조건

사육기간 중 육계의 발열량을 BES 모델에 반영하기 위하여 Pedersen과 Sällvik(2002)의 현열 및 잠열 방정식을 이용하였다. 육계의 에너지 발생량은 사육 공간의 기온과 체중에 따라서 외부로 발산하는 에너지가 달라지는데, 체중은 현장 실험을 통해 획득한 사육 일령과 Yoo(2009)에서 제시하고 있는 일령별 육계의 체중 경험식을 이용하여 반영하였다.

(1)

ϕ_{t o t a l} = 10.62 \times m^{0.75} \times \frac{\{1, 000 + 20 \times (20 - t)\}}{1, 000},

(2)

ϕ_{s e n s i b l e} = \frac{10.62}{1, 000} \times m^{0.75} \times [0.61 \times \{1, 000 + 20 \times (20 - T)\} - 0.228 \times T^{2}],

(3)

1, 000 \times m = 1.1678 \times d^{2} + 11.137 \times d + 35.753,

여기서, $ϕ_{t o t a l}$ 및 $ϕ_{s e n s i b l e}$ 는 육계의 총 에너지 발생량 및 현열 발생량(W), $m$ 은 닭의 중량(kg), $T$ 는 사육 공간의 온도(℃), $d$ 는 닭의 일령(day)이다.

검증 대상 육계사의 벽체 및 지붕은 각각 두께가 150mm 및 200mm 인 샌드위치 패널로 구성되어 있으며 바닥면은 두께 150mm로 잡석 다짐 후 방습을 위한 폴리에틸렌 필름을 설치하고 버림콘크리트 50mm, 콘크리트 200mm로 구성되어 있다. 벽체, 지붕, 바닥면을 구성하는 재료의 물성치는 다음과 같다(Table 1).

Table 1.

Physical properties of the materials used in this broiler house.

Materials	Conductivity	Capacity	Density
Zn-steel	158.4	0.47	7,860
Expanded polystyrene	0.1152	1.50	17
Concrete	7.20	0.95	2,400
Gravel	7.20	1.00	2,200
Polyethylene film	1.44	1.80	930

3.2. 케이스 스터디 연산조건

Table 2은 본 연구에서 BES 시뮬레이션을 통해 육계사 내부 환경 모의를 수행한 주요 실험 변수를 나타낸 것이다. 총 3,072개의 경우(case)는 여섯 가지 주요 변수의 조합으로 구성하였다. 첫째, 지역별 기후 특성을 반영하기 위해 전국 16개 지점을 선정하였다. 이들 지점은 대표기상연도(Typical meteorological year, TMY) 자료가 제공되는 공식 관측지점에 해당한다. 둘째, 육계사의 건물 길이는 2024년도 표준축사설계도에서 제시하는 표준설계 기준에 따라 최소 길이인 36m부터 최대 120m까지, 중간값을 포함하여 36, 66, 96, 120m의 네 가지 조건으로 설정하였다. 셋째, 벽체와 지붕의 열관류율은 건축물 에너지절약설계기준에서 제시하는 지역별 기준값을 적용하였다(MOLIT, 2024). 넷째, 육계의 체중은 국내 상업적 출하 목적을 반영하여 1.0kg, 1.5kg, 2.0kg 세 가지 조건으로 구분하였다. 이때 1.0kg은 삼계탕용, 1.5kg은 프라이드치킨용, 2.0kg은 부위별 가공육용에 해당한다. 다섯째, 육계사의 에너지해석에 기초자료가 되는 기상자료는 해당 지역을 대표하는 조건을 해석하기 위하여 TMY데이터를 이용하였으며, 여름철 극한기상 조건에 대해서 해석하기 위하여 각 지역별로 최근 30년 중 최고기온 발생연도 두 가지 시나리오를 적용하였다. 마지막으로 증발식 쿨링패드의 가동 여부(ON/OFF)를 조건 변수로 포함하여 쿨링패드 가동에 따른 육계사 내부 고온 스트레스 완화 효과를 평가하고자 하였다.

Table 2.

Experimental parameter conditions for BES of the broiler house.

Parameter	Content	Number of sub-conditions
Location	Chuncheon, Gangneung, Seoul, Incheon, Wonju, Seosan, Cheongju, Daejeon, Pohang, Daegu, Jeonju, Gwangju, Busan, Mokpo, Jeju, Jinju	16
Size of broiler house(m) (width × length)	(12 × 36), (12 × 66), (12 × 96), (12 × 120)	4
Thermal transmittance(w/m²K) (side wall / roof)	(0.170 / 0.150), (0.240 / 0.150), (0.320 / 0.180), (0.410 / 0.250)	4
Weight of broiler(kg)	1.0kg, 1.5kg, 2.0kg	3
Weather data	TMY / Hottest year data	2
Cooling condition	Evaporative cooling pad (ON / OFF)	2
Total number of simulation cases		3,072

일반적인 상업용 육계사에서 환기 시스템은 내부 환경 제어를 목적으로 온도에 기반하여가동 팬의 수와 운전 시간을 조절하여 환기량을 조정한다. 그러나 본 연구에서는 고온스트레스에 대한 분석이 주요 목표이기 때문에 국립축산과학원에서 제시하고 있는 육계 체중별 하절기 권장 환기량을 바탕으로 설정하였다. 체중 조건(1.0kg, 1.5kg, 2.0kg)별로 각각 58.7CFM/head, 76.9CFM/head, 95.1CFM/head를 적용하여 하절기 고온 조건에서의 환기시스템 작동 상황을 반영하고자 하였다(NIAS, 2023).

결과 및 고찰

1. 육계사 내부 환경 모의 BES 모델 검증

BES 모델의 정확도는 각 사육 기간별로 시뮬레이션 값과 실측값(온도, 상대습도)을 비교하여 평가하였다. Table 3은 RMSE(root mean square error), CvRMSE(coefficient of variation of RMSE), MBE(mean bias error), NMBE(normalized mean bias error), MAPE(mean absolute percentage error)의 다섯 가지 통계 지표를 이용한 검증 결과를 요약한 것이다. 각 지표의 허용 기준은 ASHRAE(2002)에서 제시한 CvRMSE (0－30%), MBE 및 NMBE(±10% 이내), 그리고 Nguyen-Ky와 Penttilä(2021)에서 제시한 MAPE(≤10%)를 적용하였다.

Table 3.

Validation results of the BES model using statistical indices for temperature, relative humidity, and THI across four rearing periods.

	RMSE (%)	CvRMSE (%)	MBE (%)	NMBE (%)	MAPE (%)
Temperature validation
Period 1	0.868	2.987	0.919	0.919	2.347
Period 2	1.075	3.689	1.674	1.674	3.165
Period 3	0.903	2.929	0.205	0.205	2.199
Period 4	1.118	3.526	－1.007	－1.007	2.531
Relative humidity validation
Period 1	6.454	9.320	－5.767	－5.767	7.998
Period 2	6.388	9.717	1.971	1.971	8.189
Period 3	5.119	6.504	2.356	2.356	4.641
Period 4	4.845	6.484	－1.541	－1.541	4.794
Acceptance threshold	-	0－30%			0－10%

온도 검증 결과, 모든 사육 기간에서 시뮬레이션 값과 실측 값은 높은 일치도를 보였다. CvRMSE는 2.93%－3.69% 범위였으며, MAPE는 2.20%－3.17%로 허용 기준을 충분히 만족하였다. 상대습도 검증에서는 온도에 비해 다소 큰 오차가 나타났으나, 대부분의 경우 CvRMSE와 MAPE 값이 허용 범위 이내 또는 근접 수준을 보였다.

종합적으로, BES 모델은 네 가지 평가 지표 모두에서 기준치를 충족하였으며, 이는 해당 모델이 다양한 환경 조건에서 기계식 환기 육계사의 열환경과 고온 스트레스를 안정적으로 추정할 수 있는 신뢰할 만한 분석 도구임을 입증한다.

2. 증발식 쿨링패드의 육계사 고온스트레스 저감 효과

케이스 스터디 조건에 따른 증발식 쿨링패드의 고온스트레스 저감효과를 분석하기 위해 총 3,072개의 시뮬레이션 조건에 대해서 분산분석(ANOVA)를 수행하였다. 분석에는 세 가지 종속변수를 고려하였는데, (1) 육계 고온 스트레스 기준치(THI ≥ 78) (St-Pierre 등, 2003)를 초과한 누적 시간, (2) 연중 모의된 최대 THI 값, (3) 연간 시간별 THI 값이다. 독립변수로는 지역(site), 건물 규모, 벽체 열관류율, 쿨링패드 가동 여부(ON/OFF), 육계 체중을 포함하였다. 분산분석 이후 쿨링패드 가동 조건별로 구분하여 사후검정을 수행하여 지역간 차이를 통계적으로 규명하고자 하였다.

Table 4에 제시된 바와 같이, 지역과 쿨링패드 가동 여부는 THI 78 이상 누적 시간에 대해 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다(p < 0.001). 반면, 건물 규모, 벽체 열관류율, 육계 체중은 유의하지 않았다(p > 0.9). 이는 고온 스트레스 조건이 건물 구조적 특성보다는 외부 기후와 냉방 전략에 더 큰 영향을 받음을 의미한다.

Table 4.

Results of ANOVA for the accumulated hours exceeding the THI threshold (THI ≥ 78).

Source	Df	Sum of squares	Mean square	F-value	p-value
Site	15	48,753,052	3,250,203	9.864	< 0.0001^***
Size of building	3	322	107	0.000	0.9999
Thermal transmittance	3	4,064	1,355	0.004	0.9996
Cooling condition	1	4,509,841	4,509,841	13.686	0.00022^***
Weight of broiler	2	11,379	5,689	0.017	0.9829
Residual	3,047	10,040,402,22	329,518

Note : ^*** significantly different at significance degree of 0.001.

또한 지역 차이를 보다 명확히 분석하기 위해, 쿨링패드 가동 여부별로 Duncan 다중범위검정을 실시하였다(Table 5). 그 결과, 제주는 쿨링패드 가동 유무와 관계없이 THI ≥ 78 초과 시간이 가장 길게 나타나 단일 그룹(‘a’)으로 분류되었다. 반면, 쿨링패드를 가동하지 않은 조건에서는 원주가 가장 낮은 값을 보였고, 쿨링패드 가동 시에는 인천이 가장 낮은 값을 기록하였다. 그 외 지역들은 이들 극단값 사이에서 점진적으로 구분되어, 지역별 고온스트레스 위험도가 뚜렷하게 층화됨을 확인할 수 있었다.

Table 5.

Regional and cooling condition effects on accumulated hours exceeding the THI threshold (THI ≥ 78).

Site	Accumulated hours exeeding the THI threshold (THI ≥ 78)
Site	No-cooling condition(Evaporative cooling pad OFF)	Cooling condition(Evaporative cooling pad ON)
Jeju	907.84 ± 71.7 a	838.20 ± 68.3 a
Mokpo	825.86 ± 81.5 ab	756.59 ± 70.2 ab
Daejeon	814.77 ± 72.8 abc	726.71 ± 57.6 ab
Jeonju	795.23 ± 78.9 abc	734.66 ± 75.4 ab
Gwangju	784.33 ± 62.3 abc	717.01 ± 73.2 abc
Pohang	686.66 ± 65.5 bcd	623.91 ± 61.6 bcd
Seosan	659.07 ± 63.1 bcde	606.55 ± 46.7 bcd
Cheongju	631.18 ± 50.0 bcde	546.82 ± 55.1 cde
Busan	625.17 ± 62.9 cde	551.13 ± 51.4 cde
Chuncheon	617.52 ± 57.5 cde	533.59 ± 44.9 de
Daegu	614.20 ± 49.4 cde	538.72 ± 55.2 de
Gangneung	579.49 ± 56.2 de	470.88 ± 47.8 de
Seoul	579.34 ± 58.8 de	501.75 ± 50.5 de
Jinju	544.04 ± 49.3 de	474.18 ± 45.3 de
Incheon	487.84 ± 50.9 de	382.31 ± 24.1 e
Wonju	480.68 ± 30.6 e	401.15 ± 41.2 e

Note : Means ± SE with different letters in the same column are significantly different at p < 0.05.

고온스트레스의 최대 강도에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위하여 연간 최대 THI 값을 종속변수로 하여 분산분석을 수행하였다(Table 6). 그 결과, 앞선 결과와 마찬가지로 지역과 쿨링패드 가동 여부에서 통계적으로 유의미한 차이가 발생하였다(p < 0.0001). 특히 건물 규모와 벽체 열관류율 변수는 분산분석에서 제곱합과 평균제곱이 모두 0에 가까운 값을 보였다. 이는 해당 변수의 각 범주에서 연간 최대 THI 평균값 차이가 0.01 이하로 매우 작아, 집단 간 분산이 사실상 무시될 수 있는 수준임을 의미한다. 따라서 구조적 요인으로서의 중요성에도 불구하고, 본 연구의 모의 조건에서는 연간 최대 THI를 구분하는 데 기여하지 못한 것으로 판단된다.

Table 6.

ANOVA results for annual maximum THI based on experimental conditions.

Source	Df	Sum of squares	Mean square	F-value	p-value
Site	15	3,111	207.4	12.532	< 0.0001 ^***
Size of building	3	0	0.0	0.001	1.000
Thermal transmittance	3	0	0.0	0.001	1.000
Cooling condition	1	407	407.0	24.578	< 0.0001 ^*^*
Weight of broiler	2	2	0.8	0.047	0.954
Residual	3,047	50,455	16.6

Note : ^*** significantly different at significance degree of 0.001.

사후검정 분석 결과, 최대 THI 값의 지역 간 차이는 누적 초과시간에서 나타난 차이에 비해 상대적으로 작았으나 통계적으로는 여전히 유의하였다(Table 7). 쿨링패드 미가동 조건에서는 대전이 가장 높은 THI 값을 나타냈으나, 통계적으로는 일부 지역과 동일 그룹(‘ab’, ‘abc’)에 포함되었다. 쿨링패드 가동 시 전체적으로 최대 THI 값이 소폭 감소하였으나, 대전, 제주, 서산, 춘천, 서울 등은 여전히 다른 지역보다 높은 수준을 유지하였다.

Table 7.

Regional and cooling condition effects on the annual maximum THI.

Site	Annual maximum THI
Site	No-cooling condition (Evaporative cooling pad OFF)	Cooling condition (Evaporative cooling pad ON)
Daejeon	85.55 ± 0.372 a	84.891 ± 0.320 a
Jeju	85.48 ± 0.343 ab	84.997 ± 0.316 a
Seosan	85.30 ± 0.292 ab	84.628 ± 0.249 ab
Chuncheon	85.20 ± 0.476 ab	84.433 ± 0.440 ab
Seoul	84.82 ± 0.447 ab	83.956 ± 0.402 ab
Mokpo	84.64 ± 0.435 abc	84.262 ± 0.413 ab
Incheon	84.50 ± 0.296 abc	83.708 ± 0.240 abc
Gangneung	84.47 ± 0.445 abc	83.729 ± 0.405 abc
Gwangju	84.33 ± 0.557 abc	83.524 ± 0.527 bcd
Busan	84.30 ± 0.443 abc	83.760 ± 0.408 abc
Pohang	84.29 ± 0.509 abc	83.778 ± 0.475 abc
Jeonju	84.04 ± 0.594 bcd	83.380 ± 0.560 bcd
Jinju	83.38 ± 0.383 cd	82.631 ± 0.336 cde
Cheongju	83.34 ± 0.404 cd	82.469 ± 0.346 de
Daegu	82.85 ± 0.393 de	81.848 ± 0.352 ef
Wonju	82.06 ± 0.449 e	80.917 ± 0.390 f

Note : Means ± SE with different letters in the same column are significantly different at p < 0.05.

주목할 점은, 증발식 쿨링패드 가동에 따른 연간 최대 THI의 차이는 통계적으로 유의하였음에도 불구하고, 실제 수치적 감소폭은 대부분의 지역에서 1 미만으로 크지 않았다는 것이다. 이는 증발식 쿨링패드가 일정 수준의 고온스트레스 완화에는 기여하나, 연간 최대치 억제 효과는 기후 조건에 따라 제한적일 수 있음을 시사한다.

Acknowledgements

본 성과물은 농촌진흥청 연구사업(과제번호: RS-2024-00398327)의 지원에 의해 이루어진 것임.

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Preview

Assessment of Evaporative Cooling Pads Operation on Thermal Stress Reduction in Broiler Houses Using BES Technique

ABSTRACT

MAIN

(1)

(2)

(3)

Table 1.

Physical properties of the materials used in this broiler house.

Table 2.

Experimental parameter conditions for BES of the broiler house.

Table 3.

Validation results of the BES model using statistical indices for temperature, relative humidity, and THI across four rearing periods.

Table 4.

Results of ANOVA for the accumulated hours exceeding the THI threshold (THI ≥ 78).

Table 5.

Regional and cooling condition effects on accumulated hours exceeding the THI threshold (THI ≥ 78).

Table 6.

ANOVA results for annual maximum THI based on experimental conditions.

Table 7.

Regional and cooling condition effects on the annual maximum THI.

Acknowledgements

References