유전알고리즘을 활용한 조망분석 최적화에 따른 볼륨 계획에 관한 연구
A Study on Volume Planning Based on Optimized View Analysis using Genetic Algorithms
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초록
(연구 배경 및 목적) 디지털 건축설계 분야에서 파라메트릭 디자인의 알고리즘 기반 최적화 툴의 도입은 설계 방식에 있어 과학적 객관성을 가지는 새로운 설계 방법의 가능성을 보여준다. 이는 디지털 3차원 공간에서의 가상환경과 환경분석 시뮬레이션을 통해 이루어지고 있다. 가상공간에 구축된 환경에서 수행한 환경분석 시뮬레이션의 결과를 현실 세계의 설계에 반영하므로 과학적 객관성을 갖춘 설계안을 만들 수 있다. 이러한 방식은 지자체에서도 3D 공간정보 서비스를 구축하여 도시 계획을 수립하거나, 일조권 및 조망권을 확인하는 방식으로 이용하고 있다. 본 연구에서는 송정해수욕장 재개발 대상지를 국토정보 플랫폼의 수치지형도 데이터를 통해 Rhino Grasshopper의 알고리즘으로 디지털 3차원 공간의 가상환경에 구축하여, 유전알고리즘을 활용해 관광지인 송정해수욕장에 최대의 바다 조망을 얻을 수 있는 최적 매스 디자인 방법을 제안한다. 본 연구에서 말하는 최적의 바다 조망은 가시영역 이론에 근거해 조망도 값으로 수치화한 것을 말하며, 값이 클수록 넓은 바다 조망을 확보한다. 건축한계선 내에서 건폐율, 용적률의 조건을 충족하면서 높은 조망도를 갖는 매스 디자인을, 유전알고리즘을 활용해 찾고 정량적 분석을 통해 도출한 결과의 객관적 신뢰성을 판단하는 데 목적을 둔다. (연구 방법) 유전알고리즘의 활용은 Rhino Grasshopper의 환경분석 시뮬레이션 Add-On인 DecodingSpace로 알고리즘을 형성하고, 유전 알고리즘 기반 최적화 Add-On인 Wallacei를 통해 유전 알고리즘을 진행한다. 여기서 다목적 최적화 문제에 활용되는 유전 알고리즘의 NSGA-II 알고리즘을 이용해 최대의 바다 조망을 얻을 수 있는 매스 디자인을 찾고, 도출된 결과는 K-Means 알고리즘을 통해 도출된 데이터와 비교 분석하는 과정을 통해 정량적으로 평가하여 결과값의 신뢰성을 판단한다. (결과) 도출된 최적해는 건폐율 19.95%, 용적률 349.23%로 건폐율의 한계인 20%, 용적률의 한계인 350%에서 1% 미만의 차이를 두고 계획되었다. 도출된 조망도는 177.73으로 0순위를 포함해 총 1,500개의 데이터 모델 중 60번째로 높은 조망도 값을 가진다. 이는 생성된 데이터 모델 중 상위 4%에 해당한다. 최적해는 Fitness Rank에서 우수한 결과를 보이고 있을 뿐 아니라, 건폐율과 용적률에서도 높은 수치를 기록하고 있다. 종합적인 결과를 고려할 때, 최적해가 다른 Cluster Centroid 들보다 더 뛰어나며, 가장 최적의 선택으로 평가된다. (결론) 해당 연구에서는 유전알고리즘을 활용하여 송정 해수욕장 재개발 대상지의 조망 분석 매스 디자인을 위해 파라메트릭 디자인과 유전 알고리즘을 결합하여 최대의 바다 조망을 얻을 수 있는 매스 디자인 방법을 제안했다. 본 연구는 이후 진행될 프로젝트에 있어 좋은 조망을 갖는 지역에서 선택된 조망을 충분히 확보할 수 있는 매스 디자인 방법론을 제안한다는 점에 가치가 있다. 하지만 국토 정보 플랫폼의 3차원 공간 정보를 통해 형성한 디지털 3차원 공간이 현실 공간을 완벽하게 반영하지 못하며, 매스 디자인에 있어 매스의 수평투영면을 Z값으로 Extrude하여 사각기둥을 형성해 만든 단순한 형태의 매스 디자인이라는 점에 본 연구의 한계가 존재하며, 후속 연구에 있어서는 사각 기둥의 형태가 아닌 비정형의 매스 디자인 형성에 대한 연구가 필요하다.
Abstract
(Background and Purpose) Algorithm-based optimization tools in digital architectural design present new possibilities for scientifically objective design methods. By simulating a virtual environment and conducting an environmental analysis in a digital three-dimensional space, design plans with scientific objectivity can be developed. This approach, often used by local governments for urban planning and 3D spatial information services, was applied in this study to propose an optimal mass design method for maximizing sea views at the Songjeong Beach redevelopment site, a popular tourist destination. Using Rhino Grasshopper’s algorithm and digital topographic map data from the national land information platform, a virtual environment was created to implement a genetic algorithm. This study focused on obtaining a numerical value for the optimal sea view based on the theory of visible areas, aiming to find mass designs with high views while adhering to the building and floor area ratio constraints within the building limits. The objective reliability of the results was assessed through quantitative analysis. (Method) The genetic algorithm, formulated using Rhino Grasshopper’s environmental analysis simulation Add-On DecodingSpace, was executed using Wallacei, an optimization tool based on the genetic algorithm. Specifically, the NSGA-II genetic algorithm, designed for multipurpose optimization problems, was employed to identify a mass design that achieved maximum sea view. A quantitative evaluation of the derived results was performed using data from the K-means algorithm to ensure reliability. (Results) The optimal solution, planned with a difference of less than 1% from the dry-opening ratio limit of 19.95% and floor area ratio of 349.23%, yielded a view of 177.73. This ranks 60th among a total of 1,500 data models, including 0th place, placing it in the top 4%. The optimal solution not only excels in the Fitness Rank but also records high values for the dry-opening ratio and floor area ratio. Considering the overall results, the optimal solution surpasses the other Cluster Centroids and is deemed the optimal choice. (Conclusion) This study proposes a mass design method that maximizes sea views through a combination of parametric design and a genetic algorithm for a Songjeong Beach redevelopment site. This study introduced a valuable methodology for securing ample views in areas with promising prospects for future projects. However, the digital three-dimensional space formed through the national land information platform does not fully represent the real space. The limitation of this study is its simplistic mass design approach, which forms square columns by extruding a horizontal projection surface with a Z value. Future research should explore atypical mass designs rather than adhering to a square column structure.
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