데이터 기반 설계를 통한 도심 복합시설의 최적 보이드 유형 설계 연구

Abstract

(연구배경 및 목적) 인류는 신석기 시대부터 여러 시대를 거치면서 도구를 통해 기록하고 소통하면서 상상하던 것들을 구체화 시켜왔다. 최근 흔히 4차 산업혁명이라고 부르는 정보기술 중심의 빠른 발전은 데이터란 도구를 통해 경제 사회 문화 분야 전반에 지대한 변화를 이끌고 있다. 건축설계 분야에서도 도시 건축 데이터를 활용하여 디자인 단계의 대안 선택을 효과적으로 돕는 데이터 기반 설계가 창의적이고 효율적인 디자인 도구로서 더 수준 높은 설계 환경을 제공해주고 있다. 본 연구에서는 울산 도심의 상업지역을 대상지로 설정하고, 유전자 알고리즘을 활용하여 최적화하며, 건물의 성능을 빠르게 평가 및 시각화하여 설계자가 최종 대안을 객관적으로 결정할 수 있도록 돕는다. 이는 과거 설계자의 자의적 판단에 의존했던 설계 방식과는 다른 객관적 분석을 토대로 이를 설계 프로세스에 활용하는 새로운 설계 방법론으로 발전될 수 있다. (연구방법) 도심 속 대표 가로변 상업지구를 대상지로 선정한다. 도시풍경에 개방성과 다채로움을 부여할 수 있는 보이드 공간을 배치하고 주요 가로변으로부터의 가시성을 측정한다. 보이드 공간의 쾌적성을 확보하기 위해 보이드 바닥면의 일조시간을 측정한다. 최적화 알고리즘을 통해 높은 가시성과 쾌적한 일조시간의 균형을 이루는 최적 보이드 유형을 도출한다. 이 도출된 대안을 기준으로 해당 대지에 단위주호-단지-도시와 소통을 이끄는 3가지 유형의 복합시설을 계획한다. 이를 위해 3차원 모델링 도구인 라이노(Rhino3d), 비주얼 프로그래밍 도구인 그래스호퍼(Grasshopper), 유전자 알고리즘 바탕의 다목적 최적화 프로그램 디스커버(discover)를 이용한다. 대안 선정 결과로 선택된 3가지 유형의 보이드 프로토타입을 형태 설계안으로 최종 제안한다. (결과) 최종안은 최적 형태가 반영된 유형별 설계안이며 도심 속 보이드 공간 활용법에 대한 새로운 제안을 포함한다. 먼저 도심의 대표 가로변에 면한 상업지구에 최적화 알고리즘을 적용한 대안을 도출하고 대상 시설에 최적화된 3가지 유형의 보이드 공간을 담은 복합시설 형태를 구체적으로 계획한다. 기존의 주거와 상업공간을 바탕으로 보이드 공간 설계를 통해 도시 거주자들을 위한 공공 공유공간 , 단위주호간 소통을 위한 소규모 공유마당, 단지를 위한 옥상정원, 놀이 공간 등의 다양한 행위가 벌어질 수 있는 공유정원으로 구체화한다. (결론) 본 연구는 건축물 성능분석, 최적화, 유형별 형태 도출 및 시각화 그리고 최종 결과가 반영된 설계안 제안을 포함한다. 이를 통해 건축 도시 데이터를 기반으로 대안의 객관성을 확보하고 향후 활용성까지 고려한 유형별 프로토타입 제안으로 구체화한다. (Background and Purpose) The recent development of computer technology, which is called the 4th industrial revolution, is causing profound changes in our economic, social, and cultural fields through the new tool of data. In architectural field, there is rapid increased interest in data-driven design that supports decision-making through mining, measuring, and evaluating architecture and urban-related data. In this design proposal, I set up an building with specific site area and generate parametric model by typology study of urban void spaces, evaluates the performance of the urban voids, explores an optimal design by typology that reflects the result data-set derived from the selected data based on the optimization genetic algorithm. This can be a new design methodology of decision making as opposed to depending on the subjective decision of the architect as it was in the past, and evolve into a new design approach that combines qualitative design with quantitative data. (Method) A commercial district in an urban environment can be considered as a site, and the design based on the form of the three types of voids can be calculated that maximizes visibility of the voids in the building, as well as maximizes solar access area. Based on this design, a residential mixed-use with various voids can be proposed on this urban commercial district. For this, the 3D modeling program Rhino 3D, the visual programming language tool Grasshopper, and the genetic algorithm-based Optimization Plug-in Discover were used. First, multiple parametric alternatives for the void layout were generated and the visibility and solar access area of each design were evaluated. The optimized result data-set linked to each design was visualized in rendering to select the optimal building. Then the final design was drawn from the selected voids. (Results) The final building is the result driven by the optimal form of void and is an architectural design that considers a new way of applying into urban mixed-use building in the highly developed city. First, the voids came from the optimization algorithm was propose on the commercial district that is next to the main street in the city. Diverse types and spaces such as urban public space, roof top gardens, small courtyards were included in the voids. (Conclusions) This design proposal analyzed design performance using simulation, evaluated and optimized the results, and proposed three types of final design reflecting this design methodology. Through this, the conventional architectural decision-making process which relied on the personal talent of the architect can be changed. The proposal pursues evidence based on actual data and presented the new possibility of a data-driven architectural design.