[논문]비정형 건축물 외장패널의 최적화에 관한 연구

임장식; 옥종호

doi:10.7315/cadcam.2014.091

문제 정의

00까지 포인트의 위치 변동없이 100단계로 최적화가 가능하도록 범위를 설정하였다. 또한 각 포인트별 태그와 패널태그를 설정하여 엑셀과 연동 시 각각의 위치를 확인할 수 있게 하였으며 향후 스페이스 프레임 적용 시 구조검토를 위한 연동이 가능하도록 하였다. 태그의 포맷은 Format(“point 또는 panel -{0}”, x)를 적용하여 생성되는 면과 포인트에 대하여 자동적으로 번호를 부여하게 하였다.
본 연구가 제시한 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D역사문화공원 프로젝트를 대상으로 프로젝트 적용 연구를 실시하였다. 프로젝트 적용연구 범위는 D역사문화공원의 전체 건물외피 중 가장 곡률이 큰 부분을 대상으로 실시하였으며 그 결과 사례1과 같이 0.
본 연구는 범용 소프트웨어인 라이노 그래스호퍼에서 제공하는 지브라(Zebra) 분석과 곡률분석을 접목하여 비정형 외장패널의 곡면 연속성을 유지하면서 최적화할 수 있는 범위를 측정한다. 지브라 분석은 Table 2에서 보는 바와 같이 줄무늬를 이용하여 곡면과 곡면 연결부위의 위치, 접선, 곡률 연속성과 매끄러움 정도를 시각적으로 쉽게 인식할 수 있도록 표현한다^[6].
본 연구는 비정형 건축물 설계자가 쉽게 접할 수 있는 범용 어플리케이션을 이용하여 비정형 외장패널을 최적화하는 프로세스를 제시하고 외피의 곡면형상에 따른 최적화 관련 기술자료를 제공코자 하였다.
본 연구는 비정형 건축물 설계자가 쉽게 접할 수 있는 범용 어플리케이션을 이용하여 비정형 외장패널의 곡면 연속성을 유지하면서 패널을 최적화할 수 있는 범위를 판단하는 프로세스를 제시하고 외피의 곡면형상에 따른 최적화 관련 기술자료를 제공하고자 한다.

가설 설정

Table 3에서 보는 바와 같이 비정형건축에서 가장 많이 사용되고 있는 재료가 알루미늄인 것을 고려하여 3개 비정형 형상의 패널도 알루미늄으로 제작하는 것으로 가정하였다. 알루미늄 패널의 경우 MPSF 방법으로 최대로 제작할 수 있는 곡률 값은 300 mm이다.

제안 방법

(2) 연구에 활용할 비정형 형상 도출을 위해 2005년~2013년 사이 국내외에서 건설된 비정형 건축물을 조사하고 평판 패널, 일 방향 패널, 이 방향 패널을 복합적으로 포함하는 비정형 외피형상 3개를 구축한다.
(3) 국내에서 비정형 외장패널을 생산하고 있는 기업의 전문가와 면담을 실시하여 국내 기술로 생산가능한 비정형 패널의 크기를 조사하고 (2)의 비정형 외피형상을 패널화한다.
(5) 선행연구에서 도출된 패널 최적화 알고리즘 중 실무에서 사용하기 용이한 알고리즘을 선정하여 3개 비정형 형상의 최적화를 진행한다. 최적화는 그래스호퍼의 연속성 분석기능과 곡률 분석기능을 접목하여 수행하며 최적화에 따른 패널형태 변화를 분석한다.
(6) 연속성 분석과 곡률분석 결과를 바탕으로 3개 비정형 외피의 전반적인 곡면 형상을 유지하면서 최적화 할 수 있는 범위를 측정한다.
범용 소프트웨어를 활용한 비정형 외장패널의 최적화 프로세스로서 (1) 최적화 분석 알고리즘 설정, (2) 패널변환 데이터를 파라메트릭하게 추적할 수 있는 스크립트 작성, (3) 연속성분석 및 곡률분석, (4) 최적화에 따른 패널형태 변화분석 방법을 제시하였다. 연속성분석 및 곡률분석은 그래스호퍼의 지브라 분석과 커버춰(curvature) 분석 기능을 적용하였으며 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화를 테스트하였다.
본 연구는 범용 소프트웨어를 활용한 비정형 외장패널의 최적화 프로세스로서 (1) 최적화 분석 알고리즘의 설정, (2) 패널변환 데이터를 파라메트릭 하게 추적할 수 있는 스크립트의 작성, (3) 연속성 분석 및 곡률분석, (4) 최적화에 따른 패널형태 변화분석 방법을 제시하고 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화를 테스트하였다. 이와 같은 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D 역사문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시하였다.
본 연구는 평판, 일 방향 패널 이 방향 패널을 구분함에 있어 선행연구^[8]와 사례분석⁴⁾을 바탕으로 Fig. 2와 같이 평판 패널은 0~50 mm의 곡률, 일 방향 패널은 50~200 mm 범위의 곡률, 이 방향 패널은 200 mm를 초과하는 곡률을 갖는 패널로 분류하였다. Table 5는 각 패널로 비정형 건축물을 완성하였을 경우의 모습을 보여준다.
비정형 형상의 패널화는 사각형으로 계획하였으며 패널크기를 결정하기 위해 국내 비정형 건축 프로젝트인 D 역사문화공원의 외장패널 제작업체의 전문가와 면담을 실시하고 패널크기를 1,600 mm × 1,200 mm 이하로 결정하였다3).
4와 같이 그래스호퍼 스크립트를 작성하였다. 스크립트에는 아이템 컴퍼넌트를 활용하여 모서리 네 포인트를 설정하고 호의 높이 값에 따라 0~1.00까지 포인트의 위치 변동없이 100단계로 최적화가 가능하도록 범위를 설정하였다. 또한 각 포인트별 태그와 패널태그를 설정하여 엑셀과 연동 시 각각의 위치를 확인할 수 있게 하였으며 향후 스페이스 프레임 적용 시 구조검토를 위한 연동이 가능하도록 하였다.
범용 소프트웨어를 활용한 비정형 외장패널의 최적화 프로세스로서 (1) 최적화 분석 알고리즘 설정, (2) 패널변환 데이터를 파라메트릭하게 추적할 수 있는 스크립트 작성, (3) 연속성분석 및 곡률분석, (4) 최적화에 따른 패널형태 변화분석 방법을 제시하였다. 연속성분석 및 곡률분석은 그래스호퍼의 지브라 분석과 커버춰(curvature) 분석 기능을 적용하였으며 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화를 테스트하였다. 테스트 결과 사례 1은 0.
알루미늄 패널의 경우 MPSF 방법으로 최대로 제작할 수 있는 곡률 값은 300 mm이다. 이 값을 초과하는 패널에 대해서는 Table 1에서 설명한 하위분할 방법을 적용하여 위 패널 폭의 1/2 크기까지 패널화 하였으며 각 사례 모두 패널 개수는 100개로 한정하였다.
본 연구에서 활용하는 지브라 분석을 적용한 선행연구로는 한지연(2011)의 연구^[7]를 들 수 있다. 이 연구에서는 비정형 외피를 평판, 일 방향, 이 방향 패널로 구분하고 패널들의 연속성 여부를 평가하였으나 본 연구에서 제시하고자 하는 최적화 범위에 대한 사항은 다루지 않았다.
이 프로세스는 각 사례의 최적화 단계별로 곡면이 이 방향에서 일 방향, 평판으로 변화하는 과정을 잘 확인할 수 있는 부위를 선정하고 그래스호퍼의 Silhouette 기능, Mark Curve Start & End 기능을 활용해 패널 커브라인의 곡면유지 정도를 시각적으로 나타내는 액티비티를 포함한다.
이들 비정형 형상은 Table 3의 건축물 중 복합 곡률이 포함된 No.2, No.4, No.10 건축물의 외피에서 곡률이 가장 큰 부분의 형태(Table 4 각 사례 사진의 붉은 원 부위)를 표현하도록 모델링 하였다²⁾.
이러한 문제점을 보완하는 방법으로 본 연구는 그래스호퍼 스크립트를 활용하여 Table 6 각 사례들의 곡률분석 결과 중 원으로 표시한 부분의 패널들을 추출하여 Table 8과 같이 곡면 연속성 변화를 면으로 구성하는 프로세스를 제시한다. 이 프로세스는 각 사례의 최적화 단계별로 곡면이 이 방향에서 일 방향, 평판으로 변화하는 과정을 잘 확인할 수 있는 부위를 선정하고 그래스호퍼의 Silhouette 기능, Mark Curve Start & End 기능을 활용해 패널 커브라인의 곡면유지 정도를 시각적으로 나타내는 액티비티를 포함한다.
이를 위해 국내외에서 최근 건설된 비정형 건축물의 외피 분할형태, 구축방법, 재료 등을 조사하고 외피가 평판, 일 방향 패널, 이 방향 패널로 복합적으로 구성되어 있는 3개 건축물의 외장패널 구성을 참조하여 최적화 학습을 위한 3가지 형태의 스터디 곡면 사례를 구성하였다. 국내시장의 현기술상황을 반영하기 위해 국내 최대규모 비정형 건축 프로젝트인 D역사문화공원의 외장패널 제작업체의 전문가와 면담을 실시하고 모델링 패널크기를 1,600 mm × 1,200 mm 이하로 결정하였으며 각 사례 모두 패널 개수는 100개로 한정하였다.
3과 같이 패널 호의 높이값 L2를 단계적으로 조정하도록 하였다. 즉, P1과 P2 사이인 L2를 100등분하고 P1/P2 값이 P2 점으로부터 0, 0.2 (20/100), 0.4 (40/100), 0.6 (60/100), 0.8 (80/100), 1 (100/100)인 점을 지나는 곡률로 최적화를 실시하였다.
(5) 선행연구에서 도출된 패널 최적화 알고리즘 중 실무에서 사용하기 용이한 알고리즘을 선정하여 3개 비정형 형상의 최적화를 진행한다. 최적화는 그래스호퍼의 연속성 분석기능과 곡률 분석기능을 접목하여 수행하며 최적화에 따른 패널형태 변화를 분석한다.
국내시장의 현기술상황을 반영하기 위해 국내 최대규모 비정형 건축 프로젝트인 D역사문화공원의 외장패널 제작업체의 전문가와 면담을 실시하고 모델링 패널크기를 1,600 mm × 1,200 mm 이하로 결정하였으며 각 사례 모두 패널 개수는 100개로 한정하였다. 최적화에 따른 패널형태의 변화를 추적하기 위해 외장패널을 평판(0~50 mm의 곡률 패널), 일 방향 패널(50~200 mm 범위의 곡률 패널), 이 방향 패널(200 mm 초과 곡률 패널)로 분류하였다.
태그의 포맷은 Format(“point 또는 panel -{0}”, x)를 적용하여 생성되는 면과 포인트에 대하여 자동적으로 번호를 부여하게 하였다.

대상 데이터

(7) 본 연구에서 진행한 최적화 프로세스의 적용성을 확인하기 위해 국내에서 건설하고 있는 D 역사문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시한다.
국내시장의 현기술상황을 반영하기 위해 국내 최대규모 비정형 건축 프로젝트인 D역사문화공원의 외장패널 제작업체의 전문가와 면담을 실시하고 모델링 패널크기를 1,600 mm × 1,200 mm 이하로 결정하였으며 각 사례 모두 패널 개수는 100개로 한정하였다.
이와 같은 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D 역사문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시하였다. 대상 건축물은 국내 최대 규모 비정형 건축물로써 이 건물의 외피는 약 45,000여장의 알루미늄 패널로 구성되어 있다.
비정형 건물은 설계의도에 따라 건물 별로 각기 다른 곡면형태와 곡률로 표현되며 in-House 형태로 보존되기 때문에 구체적인 데이터를 확보하기 어렵다. 본 연구는 최적화하기 위한 비정형 형상 구축을 위해 국내외에서 최근 완공된 Table 3의 비정형 건축물을 조사하고 그래스호퍼를 이용하여 본 연구에서 분석할 비정형 형상을 Table 4와 같이 모델링 하였다.
Table 7은 곡률분석 결과 각 사례의 패널형태 변화를 정리한 것이다. 사례 1의 경우는 최적화 포인트 0.4에서 이 방향 패널이 31% 감소 (28개 감소) 하면서, 최적화 포인트 0.4와 0.6 사이에서 이 방향 패널의 50% 이상이 일 방향과 평판 패널로 바뀌었으며 최적화 포인트 1에서 9%의 패널이 이 방향 패널로 남았다.
사례연구 대상부분은 1,600 mm × 1,200 mm 크기의 패널로 마감하는 것으로 가정하였고 곡률이 큰 부분은 이 폭의 1/2 크기까지 하위분할하여 414개의 패널로 구성하였다.
사례연구의 범위는 전체 건물외피 중 Fig. 6에서 보는 바와 같이 가장 곡률이 큰 부분을 선정하였으며 면적은 552.13 m²이었다. Fig.
본 연구는 범용 소프트웨어를 활용한 비정형 외장패널의 최적화 프로세스로서 (1) 최적화 분석 알고리즘의 설정, (2) 패널변환 데이터를 파라메트릭 하게 추적할 수 있는 스크립트의 작성, (3) 연속성 분석 및 곡률분석, (4) 최적화에 따른 패널형태 변화분석 방법을 제시하고 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화를 테스트하였다. 이와 같은 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D 역사문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시하였다. 대상 건축물은 국내 최대 규모 비정형 건축물로써 이 건물의 외피는 약 45,000여장의 알루미늄 패널로 구성되어 있다.

이론/모형

최적화 분석은 Table 1의 알고리즘 중 이해하기 쉽고 적용이 용이한 김선우(2009)의 알고리즘을 참조하여 Fig. 3과 같이 패널 호의 높이값 L2를 단계적으로 조정하도록 하였다. 즉, P1과 P2 사이인 L2를 100등분하고 P1/P2 값이 P2 점으로부터 0, 0.

성능/효과

Table 9의 (a)는 사례연구의 연속성 분석결과와 곡률 분석결과를, (b)는 패널형태 변화에 따른 곡면의 연속성 변화를 보여주기 위해 패널면과 패널라인을 추출한 것이다. (a)의 연속성 분석결과를 보면 최적화 포인트 0.4에서 곡면 좌측상부의 연속성이 미세하게 떨어지면서 최적화 포인트 0.6에서는 우측 상부의 곡면이 흐트러지고 있는 것을 확인할 수 있다.
5는 Table 7의 데이터를 그래프로 나타낸 것이다. 각 사례별로 각 최적화 포인트에서 이 방향 패널의 감소량, 일 방향 패널과 평판 패널의 증가량을 시각적으로 보여준다. Table 7과 Table 8, Fig.
사례 2의 경우는 최적화 포인트 0.4에서 이 방향 패널이 15% 감소(13개 감소)하면서 일 방향 패널이 5개, 평판이 8개 증가하였으며 사례 1과는 조금 달리 최적화 포인트 0.6와 0.8 사이에서 이 방향 패널의 50% 이상이 일 방향과 평판 패널로 바뀌었고 최적화 포인트 1에서 9%의 패널이 이 방향 패널로 남았다.
사례 3의 경우는 최적화 포인트 0.4에서 이 방향 패널이 43% 감소(43개 감소) 하면서 사례 2와 유사하게 최적화 포인트 0.6와 0.8 사이에서 이 방향 패널의 50% 이상이 일 방향과 평판 패널로 바뀌었으며 최적화 포인트 1에서는 모든 패널이 평판으로 변환되었다.
연속성분석 및 곡률분석은 그래스호퍼의 지브라 분석과 커버춰(curvature) 분석 기능을 적용하였으며 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화를 테스트하였다. 테스트 결과 사례 1은 0.4에서 가까운 범위 이내, 사례 2는 0.6에 가까운 범위 이내, 사례 3은 0.2-0.4 범위가 적절한 것으로 나타났으며 각기 다른 패널 특징을 가진 외피들의 최적화 범위는 각기 다름을 알 수 있었다.
본 연구가 제시한 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D역사문화공원 프로젝트를 대상으로 프로젝트 적용 연구를 실시하였다. 프로젝트 적용연구 범위는 D역사문화공원의 전체 건물외피 중 가장 곡률이 큰 부분을 대상으로 실시하였으며 그 결과 사례1과 같이 0.4에 가까운 범위에서 최적화 하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 그러나 본 연구는 3개 사례를 중심으로 패널 최적화의 범위에 대하여 분석한 것으로, 비정형 건축물 외피의 곡률은 설계자의 작품의도에 따라 모두 다르기 때문에 본 연구 결과를 일반화하기는 어려우며 다른 비정형 건축물 외장패널 최적화 연구의 방향을 제시하는 연구로서 학술적 기여도가 있다고 할 것이다.

후속연구

4에 가까운 범위에서 최적화 하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 그러나 본 연구는 3개 사례를 중심으로 패널 최적화의 범위에 대하여 분석한 것으로, 비정형 건축물 외피의 곡률은 설계자의 작품의도에 따라 모두 다르기 때문에 본 연구 결과를 일반화하기는 어려우며 다른 비정형 건축물 외장패널 최적화 연구의 방향을 제시하는 연구로서 학술적 기여도가 있다고 할 것이다. 향후 연구에서는 0.
비정형 건축물 설계자의 입장에서 볼 때 건물의 설계 초기단계에 설계의도에 적합한 곡면형태를 유지하면서 공사비를 절감할 수 있도록 곡률을 줄일 수 있는 범위를 판단할 수 있다면 클라이언트와의 의사소통 도구로 활용하면서 재설계를 방지하고 설계기간을 단축하는 다양한 효과를 기대할 수 있을 것이다. 그러나 현재까지 국내·외에서 다양한 패널최적화 작업이 수행되었지만 대부분 복잡한 알고리즘에 기초하고 있어 비정형 건축 설계자가 쉽게 최적화 프로세스 및 최적화 범위를 학습하고 적용할 만한 기술자료를 확보하기 어려운 실정이다.
패널최적화는 부드러운 곡면의 연속성을 유지하는 범위 안에서 패널의 형태, 곡률, 크기를 조정하여 제작과 시공이 용이한 패널의 적용범위를 넓혀가는 과정이다. 설계 초기단계에서 설계의도에 적합한 곡면형태를 확보하면서 곡률을 완화할 수 있는 방법을 활용할 수 있다면 공사비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있을 것이다.
그러나 본 연구는 3개 사례를 중심으로 패널 최적화의 범위에 대하여 분석한 것으로, 비정형 건축물 외피의 곡률은 설계자의 작품의도에 따라 모두 다르기 때문에 본 연구 결과를 일반화하기는 어려우며 다른 비정형 건축물 외장패널 최적화 연구의 방향을 제시하는 연구로서 학술적 기여도가 있다고 할 것이다. 향후 연구에서는 0.21-0.59 구간의 최적화 범위에 따른 제작비용 절감 정도를 분석하여 비정형 건축물 외장공사비를 예측할 수 있는 데이터를 제시하는 것이 필요할 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	비정형 건축물의 건설에서 가장 어려운 공정은 무엇인가?	비정형 건물은 건물의 전체 또는 일부가 사각형 형태에서 벗어나 기울거나 좁아지거나 뒤틀린 형태이거나 자유로운 곡선 형태를 가진 건물을 말한다[1]. 이러한 비정형 건축물의 건설에서 가장 어려운 공정은 복잡한 디자인으로 이루어진 외피를 제작 및 시공하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 복잡한 기하학적 형태의 외피를 제작과 시공이 가능한 패널형태와 크기로 나누어야 하며 나누어진 패널은 비정형 곡면의 곡률이 클수록 공사비가 증가하기 때문에 복잡한 이 방향 곡률을 갖는 곡면을 평판이나 일 방향 곡률의 패널로 재해석하는 최적화 과정을 거치게 된다.
	패널최적화에서 복잡하고 전문적인 지식체계와 경험이 요구되는 이유는?	즉, 패널최적화는 부드러운 곡면의 연속성을 유지하는 범위 안에서 패널의 형태, 곡률, 크기를 조정하여 제작과 시공이 용이한 패널의 적용범위를 설정하는 과정이라고 정의할 수 있다. 그러나 이 과정에는 건물형태에 따라 다양한 패널의 패턴, 패널재료의 강성, 패널형태별 제작 및 시공조건 등 다양한 제약요소가 반영되어야 하기 때문에 대단히 복잡하고 전문적인 지식체계와 경험이 요구된다.
	비정형 건물이란?	비정형 건물은 건물의 전체 또는 일부가 사각형 형태에서 벗어나 기울거나 좁아지거나 뒤틀린 형태이거나 자유로운 곡선 형태를 가진 건물을 말한다[1]. 이러한 비정형 건축물의 건설에서 가장 어려운 공정은 복잡한 디자인으로 이루어진 외피를 제작 및 시공하는 것이다.

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