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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 전한종
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수19
초록· 키워드
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본 연구는 생성시스템으로 구축된 설계안이 대상지역의 자연적 특성에 최적화된 디자인을 찾아내는 방법의 제안을 목적으로 하며 이를 통해 최적화 알고리즘으로서 유전알고리즘을 사용한 생성시스템을 기반으로 건축설계를 지원 하는 방법의 제안을 목적으로 한다. 이 시스템에서 해당지역의 표준화된 기후특성 데이터는 기상데이터가 사용된다. 본 연구의 세부 목적은 다음과 같다.
● 탐색의 공간을 넓히는 방법으로 생성시스템 기반 디자인을 사용하여 해결 대안 개수의 증가가 미치는 영향을 확인한다.
● 최적의 대안을 검토 할 수 있게 하는 방법으로서 유전 알고리즘의 적용 가능성을 고찰한다.
● 기상데이터가 건물성능 디자인을 위한 건물 냉난방 부하량 시뮬레이션에 영향을 주는지에 관한 고찰을 한다.
● 건물의 형태 생성에 기상데이터가 영향을 주는가를 고찰한다.
상기의 목적을 달성 하기위하여 다음과 같은 방법을 이용하여 연구를 진행 하였다.
● 생성시스템 기반 디자인을 검토하기 위하여, 5가지 종류의 방법을 설정 하고 검토를 진행 하였다.
● Excel 기반 유전알고리즘 프로그램을 구축하여 건축 설계 분야의 적용가능성을 검토하기 위하여. Excel VBA(Visual Basic in Aprication)을 이용하여 유전 알고리즘을 구현 하여, 초기설계단계에 사용되어질 수 있는 목표면적에 최적화된 공간 형태를 찾아내는 실험을 진행 하였다. 기존 공개된 유전알고리즘 프로그램은 실험결과의 검토를 위한 데이터를 추출할 수 없었다.
● 기상데이터의 검토를 위하여 국내에서 사용할 수 있는 4종의 기상데이터의 상관관계를 비교 하였으며, Ecotect와 EcoDesigner 상에서 이 기상데이터를 이용하여 냉난방 부하량 시뮬레이션을 수행하여 기상데이터의 차이가 건물 에너지 시뮬레이션에 주는 영향을 분석 하였다.
● 생성시스템 기반 건물형태 생성에서 기상데이터의 차이로 인해 형상의 차이 발생여부를 동일 지역 상이한 기상데이터간의 차이, 동일종류 기상데이터 상이한 지역을 대상으로 그 결과를 분석 하였다. 이를 위해 Ecotect의 누적일사량 시뮬레이션 도구를 사용 하였다. 냉난방 부하량 시뮬레이션과 같은 방법은 생성시스템 플랫폼과의 연동 한계 등으로 인하여 제외 하였으며, 한국내의 지역만을 사용한 한계가 존재 한다.
본 연구를 통하여 유전알고리즘을 활용한 생성시스템 기반 디자인의 적용 효용성을 확인 하였으며, 세부적인 연구의 결과는 다음과 같다.
● 관련 연구 고찰 및 테스트를 통해 생성시스템 기반 디자인은 기존의 방법과 비교하여 문제를 해결할 수 있는 해의 개수를 극적으로 증가시킴을 확인할 수 있다. 또한 이를 통해 간과 되었던 잠재적인 해를 검토할 기회를 디자이너에게 제공함으로서 새로운 방법을 적용할 수 있는 기회를 제공한다는 사실을 확인 할 수 있다. 이를 통해 의도하지 않은 발견(Unexpected Discovery)의 기회를 더 많이 제공함이 확인 되었다.
● 2장의 실험에서 한계로 인식된 파라미터의 통합적 조절을 위해 엑셀을 이용하여 CAD 플랫폼과 독립적으로 사용하는 방법의 한계인 난수를 이용한 파라미터 조작의 한계를 극복하기위해 엑셀상에서 유전알고리즘을 구현하여 이 한계를 극복하였다. 또한 디자이너의 의도 및 디자인문제의 목표를 만족 시키는 최적 대안을 찾아냄을 확인 할 수 있었다.
● 국내에서 사용 할 수 있는 다양한 기상데이터들의 상관관계를 분석하여 기상데이터 간에 차이가 있음을 확인 하였으며, 건물 냉난방 부하량 시뮬레이션 결과 많은 차이를 보임을 확인 할 수 있었다.
● 누적일사량 시뮬레이션을 통한 건물형상의 생성과정에서 기상데이터의 차이가 영향을 주는 결과를 확인 할수 있었다. 하지만 그 차이는 냉난방 부하량 시뮬레이션 결과와 비교하면 그 차이가 크지 않음을 확인하였다.
생성시스템 기반 디자인이 디자이너의 창의적이며 혁신적인 디자인에 도움을 주며, 디자인생성시스템을 통해 생성된 많은 대안들이 디자인의 질적 향상에 영향을 줄수 있다는 사실을 확인 했으나, 실제 디자이너를 대상으로 프로토콜 분석방법(Protocol Analysis)을 이용한 실험을 통한 확인이 필요하다.
본 연구에서 개발한 Excel 기반 유전 알고리즘 프로그램을 이용하여 공간의 단순형태 뿐만 아니라, 공간의 관계 등을 이용한 자동 공간 배치에 관한 연구 가 필요하다. 하지만 이 문제는 유전 알고리즘 프로그램의 문제가 아니라 이 문제를 정형화시키고 논리적으로 표현 하는 방법에 집중 하여야 한다. 또한 3차원 형상을 이용하는 시뮬레이션(에너지 및 환경 분석 등)과 연결하여 사용하는 방법을 개발하지 못하였으므로 이를 위한 추가 연구가 필요하다.
지역 환경 특성에 최적화된 건물의 설계에 본 연구에서 제시된 방법이 효과적이라는 사실이 입증이 되었으나, 본 연구에서 진행된 실험대상이 단순한 문제가 있으므로 이를 좀 더 복잡한 형태 및 에너지 시뮬레이션 및 실내 조도 시뮬레이션 결과와 통합 할 수 있는 방법이 개발되어야만 좀 더 유용한 결과를 제시 할 수 있다.
● 탐색의 공간을 넓히는 방법으로 생성시스템 기반 디자인을 사용하여 해결 대안 개수의 증가가 미치는 영향을 확인한다.
● 최적의 대안을 검토 할 수 있게 하는 방법으로서 유전 알고리즘의 적용 가능성을 고찰한다.
● 기상데이터가 건물성능 디자인을 위한 건물 냉난방 부하량 시뮬레이션에 영향을 주는지에 관한 고찰을 한다.
● 건물의 형태 생성에 기상데이터가 영향을 주는가를 고찰한다.
상기의 목적을 달성 하기위하여 다음과 같은 방법을 이용하여 연구를 진행 하였다.
● 생성시스템 기반 디자인을 검토하기 위하여, 5가지 종류의 방법을 설정 하고 검토를 진행 하였다.
● Excel 기반 유전알고리즘 프로그램을 구축하여 건축 설계 분야의 적용가능성을 검토하기 위하여. Excel VBA(Visual Basic in Aprication)을 이용하여 유전 알고리즘을 구현 하여, 초기설계단계에 사용되어질 수 있는 목표면적에 최적화된 공간 형태를 찾아내는 실험을 진행 하였다. 기존 공개된 유전알고리즘 프로그램은 실험결과의 검토를 위한 데이터를 추출할 수 없었다.
● 기상데이터의 검토를 위하여 국내에서 사용할 수 있는 4종의 기상데이터의 상관관계를 비교 하였으며, Ecotect와 EcoDesigner 상에서 이 기상데이터를 이용하여 냉난방 부하량 시뮬레이션을 수행하여 기상데이터의 차이가 건물 에너지 시뮬레이션에 주는 영향을 분석 하였다.
● 생성시스템 기반 건물형태 생성에서 기상데이터의 차이로 인해 형상의 차이 발생여부를 동일 지역 상이한 기상데이터간의 차이, 동일종류 기상데이터 상이한 지역을 대상으로 그 결과를 분석 하였다. 이를 위해 Ecotect의 누적일사량 시뮬레이션 도구를 사용 하였다. 냉난방 부하량 시뮬레이션과 같은 방법은 생성시스템 플랫폼과의 연동 한계 등으로 인하여 제외 하였으며, 한국내의 지역만을 사용한 한계가 존재 한다.
본 연구를 통하여 유전알고리즘을 활용한 생성시스템 기반 디자인의 적용 효용성을 확인 하였으며, 세부적인 연구의 결과는 다음과 같다.
● 관련 연구 고찰 및 테스트를 통해 생성시스템 기반 디자인은 기존의 방법과 비교하여 문제를 해결할 수 있는 해의 개수를 극적으로 증가시킴을 확인할 수 있다. 또한 이를 통해 간과 되었던 잠재적인 해를 검토할 기회를 디자이너에게 제공함으로서 새로운 방법을 적용할 수 있는 기회를 제공한다는 사실을 확인 할 수 있다. 이를 통해 의도하지 않은 발견(Unexpected Discovery)의 기회를 더 많이 제공함이 확인 되었다.
● 2장의 실험에서 한계로 인식된 파라미터의 통합적 조절을 위해 엑셀을 이용하여 CAD 플랫폼과 독립적으로 사용하는 방법의 한계인 난수를 이용한 파라미터 조작의 한계를 극복하기위해 엑셀상에서 유전알고리즘을 구현하여 이 한계를 극복하였다. 또한 디자이너의 의도 및 디자인문제의 목표를 만족 시키는 최적 대안을 찾아냄을 확인 할 수 있었다.
● 국내에서 사용 할 수 있는 다양한 기상데이터들의 상관관계를 분석하여 기상데이터 간에 차이가 있음을 확인 하였으며, 건물 냉난방 부하량 시뮬레이션 결과 많은 차이를 보임을 확인 할 수 있었다.
● 누적일사량 시뮬레이션을 통한 건물형상의 생성과정에서 기상데이터의 차이가 영향을 주는 결과를 확인 할수 있었다. 하지만 그 차이는 냉난방 부하량 시뮬레이션 결과와 비교하면 그 차이가 크지 않음을 확인하였다.
생성시스템 기반 디자인이 디자이너의 창의적이며 혁신적인 디자인에 도움을 주며, 디자인생성시스템을 통해 생성된 많은 대안들이 디자인의 질적 향상에 영향을 줄수 있다는 사실을 확인 했으나, 실제 디자이너를 대상으로 프로토콜 분석방법(Protocol Analysis)을 이용한 실험을 통한 확인이 필요하다.
본 연구에서 개발한 Excel 기반 유전 알고리즘 프로그램을 이용하여 공간의 단순형태 뿐만 아니라, 공간의 관계 등을 이용한 자동 공간 배치에 관한 연구 가 필요하다. 하지만 이 문제는 유전 알고리즘 프로그램의 문제가 아니라 이 문제를 정형화시키고 논리적으로 표현 하는 방법에 집중 하여야 한다. 또한 3차원 형상을 이용하는 시뮬레이션(에너지 및 환경 분석 등)과 연결하여 사용하는 방법을 개발하지 못하였으므로 이를 위한 추가 연구가 필요하다.
지역 환경 특성에 최적화된 건물의 설계에 본 연구에서 제시된 방법이 효과적이라는 사실이 입증이 되었으나, 본 연구에서 진행된 실험대상이 단순한 문제가 있으므로 이를 좀 더 복잡한 형태 및 에너지 시뮬레이션 및 실내 조도 시뮬레이션 결과와 통합 할 수 있는 방법이 개발되어야만 좀 더 유용한 결과를 제시 할 수 있다.
목차
제1장 서론 11.1 연구의 배경 11.2 연구의 목적 31.3 연구의 방법 및 범위 41.4 연구의 구성 5제2장 생성시스템 기반 디자인 92.1 생성시스템 92.1.1 생성시스템 기반 디자인 관련 연구 102.1.1.1 생성시스템 기반 디자인 112.1.1.2 생성시스템 기반 디자인 프로세스 132.1.1.3 생성시스템 기반 디자인 과 디자이너의 상호작용 152.2 생성시스템 기반 건축 디자인 162.3 생성시스템 기반 디자인 관련 기술 182.3.1 파라메트릭 디자인(Parametric design) 182.3.2 알고리즘 기반 디자인(Algorithmic Design) 182.3.3 도형문법(Shape Grammar) 192.4 생성시스템 기반 디자인 테스트 222.4.1 생성시스템을 이용한 Unexpected Discovery 테스트 232.4.2 기하학적정의를 이용한 테스트 262.4.3 도형문법 기반 비정형 테스트 282.4.4 도형문법 기반 구조체 테스트 342.4.5 진화기반 생성시스템 디자인 테스트 362.5 소결 40제3장 디자인을 위한 유전알고리즘 423.1 유전알고리즘 423.1.1 유전알고리즘 연산자 433.1.2 유전알고리즘 프로세스 443.2 유전알고리즘과 디자인 453.3 생성시스템 기반디자인에 유전알고리즘의 적용 463.3.1 Excel 기반 유전알고리즘 473.4 유전알고리즘 적용 테스트 493.4.1 적용 모델 493.5 적용 결과 분석 513.6 소결 53제4장 디자인 파라미터와 기상데이터 554.1 건물성능 시뮬레이션을 위한 기상데이터 554.1.1 관측 기상데이터 574.1.2 표준 기상데이터 와 산출방법 594.2 기상데이터의 비교 분석 624.2.1 비교대상 기상데이터의 특성 624.2.2 기상데이터 비교 방법 674.2.3 특정일의 기상데이터 비교 684.2.4 연간 기상데이터 비교 714.3 기상데이터 간 상관관계 분석 754.3.1 상관관계 분석 방법 754.3.2 상관관계 분석 결과 754.4 기상데이터가 건물성능 시뮬레이션에 미치는 영향 824.4.1 에너지 시뮬레이션을 위한 기상데이터 변환 824.4.2 건물 에너지 시뮬레이션 방법 834.4.3 시뮬레이션 대상 건물 및 재료 속성 844.4.4 빌딩 에너지 시뮬레이션 결과 비교 854.4.4.1 Ecotect 시뮬레이션 결과 비교 864.4.4.2 EcoDesigner 시뮬레이션 결과 비교 924.5 소결 94제5장 기상데이터를 이용한 생성시스템 기반 건물형태 결정 실험 965.1 실험 목적 965.2 디자인 단계에서의 실험의 역할 965.3 실험 방법 985.4 실험의 사전 검토 1005.5 실험 설정 1035.5.1 실험대상 지역 1035.5.2 실험에 사용된 형상 1065.5.3 실험을 위한 유전알고리즘 설정 1095.6 실험 결과 분석 1095.6.1 실험1 동일 지역 기상데이터별 결과 분석 1105.6.1.1 실험1 인천 기상데이터별 결과 분석 1105.6.1.2 실험1 강릉 기상데이터별 결과 분석 1135.6.1.3 실험1 광주 기상데이터별 결과 분석 1155.6.1.4 실험1 울산 기상데이터별 결과 분석 1175.6.2 실험1 기상데이터 지역별 결과 분석 1205.6.3 실험2 유전알고리즘 수렴 결과 1235.6.4 실험2 결과 분석 1265.6.5 실험2 동일 지역 기상데이터별 결과 분석 1285.6.5.1 실험2 인천 기상데이터별 결과 분석 1285.6.5.2 실험2 강릉 기상데이터별 결과 분석 1315.6.5.3 실험2 광주 기상데이터별 결과 분석 1345.6.5.4 실험2 울산 기상데이터별 결과 분석 1375.6.6 실험2 기상데이터 지역별 결과 분석 1405.7 형태 결정 실험에 대한 종합 분석 142제6장 결론 및 향후 연구과제 1446.1 결론 1446.2 향후 연구과제 147Abstract 148참고 문헌 151부록 1 기상데이터 비교 Excel 프로그램 1571 일별 데이터로 변환 모듈 1572 일별 데이터 합산표 만들기 모듈 1593 월별 평균값 만들기 모듈 1614 챠트용 데이터 정리 모듈 1635 챠트 생성 모듈 1666 챠트 이미지 내보내기 모듈 1687 모든 시트 삭제 모듈 1698 모든 챠트 삭제 모듈 170부록 2 Excel 기반 유전알고리즘 프로그램 1721 전역변수 1722 유전자 알고리즘 메인 1723 변수가 지정된 범위를 벋어나면 랜덤값으로 대치 1744 선형교차루틴 1745 비 유니폼 변이 펑션 1756 적합도 검증 1757 초기 해집단 생성 1768 비유니폼 변이 루틴 1779 1과 k 사이 난수 발생 17710 선택 루틴 - 토너먼트 17711 결과작성 루틴 17812 변수 교환 펑션 178부록 3 실험에 사용된 기상데이터 속성 1791 DOE 기상데이터의 속성 1792 학회 기상데이터의 속성 1813 Meteonorm 기상데이터의 속성 1834 GBS VWS 기상데이터의 속성 185
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