데이터 기반 설계를 활용한 최적 파빌리온 배치 및 적용 설계안

Abstract

(연구배경 및 목적) 최근 디지털 기술의 눈부신 발전은 우리 사회 전반에 거대한 변화를 초래하고 있다. 건축 분야에서도 4차 산업 기반으로 건축 및 도시 데이터를 수집, 처리, 평가하고 이를 시각화하여 객관적인 의사결정을 돕는 데이터 기반 설계에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 디자인에서는 구체적인 조건의 대지를 설정하고, 건물의 성능을 평가하여, 그 결과 데이터를 기초로 유전알고리즘이 적용된 최적의 설계안을 탐색한다. 이는 과거 건축가의 경험, 직관, 개인의 재능에 치우쳤던 의사결정 방식에 대한 대안이 될 수 있으며 실질적 데이터 분석을 토대로 이를 설계 과정과 접목하는 새로운 설계 영역으로 발전될 수 있다. (연구방법) 도심 속 오픈스페이스를 대상지로 선정하고, 그 시설의 접근성과 활용도를 높이기 위해 주요 가로변으로부터 최대로 건물을 가시할 수 있으며 최소의 공사비가 예상되는 배치안을 도출한다. 이 도출된 배치안을 기준으로 해당 대지에 다양한 프로그램이 삽입 가능한 파빌리온을 계획한다. 이를 위해 3D 모델링 툴인 라이노(Rhino3d), 패러매트릭 디자인 툴인 그래스호퍼(Grasshopper), 유전자 알고리즘 기반의 다중목적함수 최적화(Multi-Objective Optimization, MOO) 애드온(Add-On)인 옥토퍼스(Octopus)를 활용한다. 먼저 패러매트릭 개념의 매스 대안을 생성하고 대안별 가시성과 총 외피 면적을 분석한다. 옥토퍼스로 도출된 최적 범위의 대안을 각각 실시간으로 시각화하여 최적 배치 및 형태 대안을 최종 선정할 수 있도록 한다. 선정 결과가 반영된 설계안으로 최종 제안한다. (결과) 도출된 디자인은 최적 배치안이 반영된 결과이며 도심 속 오픈 스페이스 활용법에 대한 새로운 제안을 포함하는 파빌리온 설계안이다. 먼저 도심의 주요 가로변에 면한 오픈 스페이스에 다중목적함수 최적화(MOO) 알고리즘을 적용한 최적 파빌리온을 배치하고 대상지에서 요구된 다양한 프로그램과 이벤트를 위해 실내외 전시공간, 소규모 전시공간, 상점, 카페, 소규모 정원, 잔디밭, 바닥 분수 등의 프로그램을 파빌리온 기본모듈에 담는다, 또한 이를 모듈화된 하나의 거리로 연결하여 미래 프로그램적 변화에 대응하면서 연속적으로 경험할 수 있는 새로운 도심 속 파빌리온으로 제안한다. (결론) 본 디자인은 건물 성능의 분석, 최적화 결과 데이터의 도출 및 시각화 그리고 이를 반영한 최종 설계안의 제안을 포함한다. 이를 통해 건축가의 자의적 방식에 의존했던 과거 건축 분야 의사결정 방식이 가지는 한계를 극복하고, 정량적 데이터를 기반으로 객관성을 추구하며, 설계 초기 단계에서 계획안의 수정 및 재생산을 반복했던 시간 소모적 과정의 최소화를 이루는 새로운 데이터 기반 설계의 가능성을 탐색한다.