유전알고리즘 기반 최적화 건축설계 툴, 갈라파고스의 기능적 특성 연구

이우형

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이우형 (남서울대학교)

저널정보: 한국공간디자인학회 한국공간디자인학회 논문집 한국공간디자인학회 논문집 제15권 제8호

발행연도: 2020.1

수록면: 351 - 360 (10page)

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(연구배경 및 목적) 최근 다양한 디지털 설계지원 툴의 등장으로 건축설계에 있어 다양한 혁신의 기회를 제공하고 있다. 특히 파라메트릭 환경상의 알고리즘 기반 최적화 툴은 자의적 판단에 의존한 전통적 설계과정의 한계에 대한 과학적 객관성을 지원한다. 그러나 이러한 최적화 툴의 활용은 다음의 문제로 인해 그 실무적 활용성에 제한을 받는다. 첫째, 다양한 알고리즘 기반 최적화 툴이 존재하나 툴 간의 특징과 장단점에 대한 이해의 부족이다. 둘째, 도출된 솔루션에 대한 이해와 해석의 제한을 받는다. 이에 본 연구는 알고리즘 기반 최적화 툴 활용의 저변확대를 위해 상기 제한사항에 주목하여 현재 건축분야에서 활용도가 가장 높은 최적화 툴인 갈라파고스의 활용성과 성능평가를 수행하므로 최적화 툴의 이해와 해석을 도출하여 건축설계에 대한 잠재적 활용가능성을 확대하고자 한다. (연구방법) 본 논문은 라이노 그라스하퍼(Rhino Grasshopper)의 유전알고리즘(Genetic Algorithm) 기반 최적화 에드온(Add-On)인 갈라파고스(Galapagos)를 선정하고 그가 제공하는 두 연산기인 진화연산기(Evolutionary Solver)와 열처리연산기(Simulated Annealing Solver)를 활용하여 설정된 예제에 대한 최적화 과정을 시험하고 이를 통해 도출된 솔루션을 분석하므로 툴 간의 특성 및 활용성을 살펴본다. 이를 위해 본 논문은 다음과 같이 구성된다. 첫째, 건축설계와 최적화, 갈라파고스를 중심으로 다양한 최적화 툴들의 특징에 대한 이론적 고찰을 진행한다. 둘째, 선정된 두 연산기를 활용하여 설정된 예제에 대한 시나리오별 다양한 최적화 솔루션을 도출한다. 예제의 세부조건은 동일 면적의 볼륨에 대한 평면적 장단변비, 지붕 형태, 향에 대한 방위를 매개변수로 정의하고 외피에 대한 절기별 최적 일사량을 적합도로 설정한다. 셋째, 도출된 솔루션에 대한 적합도 수치의 수준 및 변화패턴 그리고 유전적 특징을 분석하고 이를 통해 두 연산기의 적합도 품질 및 다중목적에 대한 적합성에 관련된 결과를 도출한다. (결과) 이러한 과정을 거쳐 다음의 결론을 도출하였다 1)갈라파고스의 효율적 활용을 위해 두 연산기가 가진 검색 특징을 고려하여 양 연산기의 복합적 활용방식을 제안한다. 2)갈라파고스의 두 연산기는 건축설계가 가진 다중목적에 대한 각각의 한계를 노출하며 보다 정교한 최적화 결과를 위해 다중목적최적화에 특화된 에드온의 활용이 요구된다. 3)건축설계에 대한 최적화 툴의 적용성 확대를 위해 사용자 눈높이에 적합한 활용 매뉴얼의 개발이 요구된다. (결론) 이를 통해 최종적으로 각 연산기가 가진 최적화의 과정적 특징과 도출된 솔루션의 비교분석을 통해 두 연산기의 효율적 활용방안을 알아보는 동시에 현시점에서의 한계와 개선 방안을 도출한다. 이를 통해 궁극적으로 건축설계과정에 과학적 객관성에 기초한 종합적 설계조건의 통합적 최적화를 지원하는 새로운 설계방법의 가능성을 넓히고자 한다.

(Background and Purpose) The recent emergence of various digital design tools has provided opportunities for various innovations in architectural design. In particular, the grafting of algorithm-based optimization tools in a parametric environment supports scientific objectivity to the limitations of the traditional design process that relies on arbitrary judgment. However, the use of this optimization tool is limited. First, there are various algorithm-based optimization tools, but there is a lack of understanding considering their use. Second, the understanding and interpretation of the derived solution are limited. Therefore, to expand the use of algorithm-based optimization tools, this study conducted applicability and performance evaluation of Galapagos, the most highly utilized optimization tool in the current architectural design. (Method) This study selected Galapagos, an optimization add-on based on a genetic algorithm in Rhino Grasshopper. The optimization process was tested using Galapagos’ two solvers: the Evolutionary Solver and the Simulated Annealing Solver. Moreover, the derived solution was analyzed to examine the characteristics and utility between solvers. To this end, the study is organized as follows. First, a theoretical review of the characteristics of various optimization tools was conducted, focusing on architectural design and optimization, and Galapagos. Second, using each selected solver, various optimization solutions were derived for each scenario in the example. In the detailed conditions of the example, the planar ratio with the same area, the shape of the roof, and the building orientation were defined as parameters, and the optimal solar radiation for each season was set as a fitness value. Third, we analyzed the level of fitness value, changing pattern, and genetic characteristics of the derived solution, and derived results related to the fitness quality of the two solvers and the application on multi-purpose problem. (Results) Through this process, we derived the following: (1) For efficient use of Galapagos, we propose a combined application method of both solvers; (2) the two solvers of Galapagos expose each limit to the multi-purpose of architectural design, and for more elaborate optimization results, the use of add-ons dedicated to multi-purpose optimization is required; (3) to expand the applicability of the optimization tool for architectural design, it is required to develop an application manual suitable for the user's level. (Conclusion) Finally, through the comparative analysis of the optimization process characteristics of each solver, we found the efficient utilization of them, simultaneously drawing the limitations and improvement at the present perspective. Subsequently, we intend to expand the possibilities of new design methods that ultimately support the integrated optimization of comprehensive design conditions based on scientific objectivity in the architectural design.

#최적화 #유전알고리즘 #갈라파고스 #진화연산기 #열처리연산기

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

Attia, S. / 2013 / Assessing Gaps and Needs for Integrating Building Performance Optimization Tools in Net Zero Energy Buildings Design / Energy & Buildings 60:110~124

Catarina G. Belem / 2018 / Optimization of Time-Consuming Objective Functions

Ekici, B. / 2018 / Performative Computational Architecture Using Swarm and Evolutionary Optimisation: A review / Build. Environ 147:356~371

Glover, F. / 2003 / Handbook of Metaheuristics / Springer

Hamdy, M. / 2016 / A Performance Comparison of Multi-objective Optimization Algorithms for Solving Nearly-Zero-Energy-Building Design Problems / Energy & Buildings 121:57~71

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