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문제 정의
- 본 연구는 비정형 건축물 설계자가 쉽게 접할 수 있는 범용 어플리케이션을 이용하여 비정형 건축물의 외장패널을 최적화하는 방법을 제시하며 최적화 결과와 국내 비정형 건설프로젝트의 외장공사에 대한 실적공사비를 접목하여 최적화 진행에 따른 공사비 변화정도를 산출하는 방법을 제시한다. 연구결과의 적용성을 검증하기 위해 국내에서 최근 완공된 비정형 건축프로젝트의 사례연구를 수행한다.
- 설계 초기단계에서 설계의도에 적합한 곡면형태를 확보하면서 곡률을 완화할 수 있는 방법을 활용할 수 있다면 공사비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있을 것이다. 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.
- 비정형 건물은 설계자의 설계의도에 따라 건물 별로 각기 다른 곡면형태와 곡률로 표현되기 때문에 일반화할 수 있는 설계데이터가 거의 없을 뿐 만 아니라 건축물 별 세부설계 자료에 대하여 대부분 설계자가 공개를 꺼리는 관계로 본 연구를 위한 구체적 데이터 확보가 어려웠다. 본 연구는 최적화하기 위한 비정형 형상 구축을 위해 선행연구자의 연구내용10)을 중심으로 국내외에서 최근 완공된 비정형 건축물의 외피형태와 마감 사례를 조사하고 각 사례에서 일반적으로 적용된 패널형태를 추출하여 모델링하는 방향으로 연구를 진행하였다. Table 3는 비정형 형상 도출을 위해 참고한 사례와 본 연구를 위해 모델링한 외피 형태를 보여준다(Table 3 둘째 줄 “분석대상 외피모델링 형태” 참조).
가설 설정
- 비정형 건축물에 사용되는 서브프레임은 싱글 레이어 (Single Layer), 더블 레이어 (Double Layer), 퍼린 (purlin) 시스템 등이 있으며 각 시스템 별로 특징이 다르다. 본 연구는 최근 국내에서 준공된 D 문화공원 건축물 서브프레임을 설계하고 제작한 실무자 2인과 면담조사를 실시하여 좌표관리에 용이하고 구조적으로 안전성 확보가 탁월한 더블레이어 시스템으로 외장패널을 지지하는 것으로 가정하고 각 노드 포인트에 대한 태그 작업을 실시해 패널의 위치와 서브프레임의 동일한 위치를 확보하였다.
- 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 300mm으로, 이 값을 초과하는 패널에 대해서는 Fig.
제안 방법
- (1) 최적화 프로세스 개발과 개산견적 (패널 1㎡ 당 공사비)을 실시할 비정형 형상 도출을 위해 2000년 이후 2013년 사이 국내·외에서 건설된 비정형 건축물을 조사하고 각 건물에 많이 적용된 외피형태를 참조하여 평판 패널, 일 방향 패널, 이 방향 패널, 복합 패널로 구성된 비정형 외피형상 3개를 구축한다.
- (2) 국내에서 비정형 패널을 생산하고 있는 기업의 실무자와 면담을 실시하여 국내 실적을 중심으로 제작 가능한 비정형 패널의 크기와 제작비용을 조사하고 (1)의 비정형 외피형상을 패널화한다.
- (4) 선행연구에서 도출된 패널 최적화 알고리즘 중 실무에서 사용하기 용이한 알고리즘을 적용하여 3개 비정형 형상의 최적화를 진행한다. 최적화는 그래스호퍼의 연속성 분석기능과 곡률 분석기능을 접목하여 수행한다.
- 모델링한 비정형 형상의 면적은 각 참조사례의 곡률분포를 충분히 반영할 수 있도록 100㎡ 기준, 오차범위 ±5㎡로 설정하였으며 비정형 형상의 패널형태는 기존 비정형 건축물에서 가장 많이 사용된 사각형 형태로 계획하였다(한지연 2011). 각 패널의 크기를 결정하기 위해 국내 비정형 건축 프로젝트인 D 문화공원의 외장패널 제작업체의 전문가와 면담을 실시하였으며 면담결과를 기반으로 패널크기를 1,600mm x 1,200mm 이하로 결정하였다12).
- 생성된 네곡선은 EdgeSrf 컴퍼넌트를 통해 분할된 면을 생성하였고 Area 컴퍼넌트를 이용하여 각 패널의 면적을 스프레드 쉬트 기능을 활용 엑셀과 연동하였다. 또한 각 포인트, 패널에 Tag 컴퍼넌트를 사용하여 연동시킴으로써 각 패널과 패널 포인트의 위치를 확인할 수 있게 하였으며 향후 스페이스 프레임 적용시 구조검토를 위한 연동이 가능하도록 하였다. Tag의 포맷은 Format(“point 또는 panel - {0}”, x)를 적용하여 생성되는 면과 포인트에 대하여 자동적으로 번호를 부여하게 하였다.
- 모델링한 비정형 형상의 면적은 각 참조사례의 곡률분포를 충분히 반영할 수 있도록 100㎡ 기준, 오차범위 ±5㎡로 설정하였으며 비정형 형상의 패널형태는 기존 비정형 건축물에서 가장 많이 사용된 사각형 형태로 계획하였다(한지연 2011).
- 모델링한 외피형태는 각 참고사례의 가장 곡률이 큰 부분의 형태(Table 3 첫째 줄 “참조사례” 의 원형 부분)를 표현하도록 모델링하였다.
- 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 방법, (5)최적화 범위별 개산견적을 실시하여 왜곡되는 면을 최소화 하면서 제작비용을 절감할 수 있는 최적화 포인트를 제시하였다. 연속성분석 및 곡률분석은 그래스호퍼의 지브라 분석과 커버춰 (curvature) 분석 기능을 적용하였으며 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화를 테스트하였다.
- 조사결과 평판패널과 이 방향 패널의 제작비용은 약 2배가 차이나는 것으로 나타났고, 일 방향 패널의 제작비용은 평판 패널 제작비용과 거의 차이가 없는 것으로 분석되었다. 본 연구는 개산견적을 위해 그래스호퍼에서 지원하는 스프레드시트 기능을 이용하여 각 패널의 면적을 산출하고 위 제작비용을 적용하여 개산견적하였으며 결과는 Table 9와 같다.
- 본 연구는 범용 소프트웨어를 활용한 비정형 외장패널의 최적화 프로세스로서 (1)최적화 분석 알고리즘의 설정, (2)패널변환 데이터를 파라메트릭하게 추적할 수 있는 스크립트의 작성, (3)연속성분석 및 곡률분석, (4)최적화에 따른 패널형태 변화분석 방법을 제시하고 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화 테스트하였고, (5) 외장패널 제작비용을 적용하여 개산견적 하였다.
- 본 연구의 최적화 분석은 그래스호퍼에서 제공하는 지브라 (Zebra) 분석과 곡률분석을 접목하여 이루어진다. 지브라 분석은 Table 2에서 보는 바와 같이 줄무늬를 이용하여 곡면과 곡면 연결부위의 위치, 접선, 곡면 연속성과 매끄러움 정도를 시각적으로 쉽게 인식할 수 있도록 표현한다(Rhino User`s Guide 2008).
- 00까지의 값을 가지는 100개의 포인트((L2)에 100개의 포인트 생성)로 분할하였고 분할된 라인(L2)은 단계별로 IntCrv 컴퍼넌트를 통해 커브라인을 생성가능하게 하였다. 생성된 네곡선은 EdgeSrf 컴퍼넌트를 통해 분할된 면을 생성하였고 Area 컴퍼넌트를 이용하여 각 패널의 면적을 스프레드 쉬트 기능을 활용 엑셀과 연동하였다. 또한 각 포인트, 패널에 Tag 컴퍼넌트를 사용하여 연동시킴으로써 각 패널과 패널 포인트의 위치를 확인할 수 있게 하였으며 향후 스페이스 프레임 적용시 구조검토를 위한 연동이 가능하도록 하였다.
- 생성된 라인의 ½위치에 포인트(P2)를 생성하였고 외피의 곡면라인의 최대값에 포인트(P1)를 설정하여 높이에 대한 라인(L2)을 설정하였다.
- 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 방법, (5)최적화 범위별 개산견적을 실시하여 왜곡되는 면을 최소화 하면서 제작비용을 절감할 수 있는 최적화 포인트를 제시하였다. 연속성분석 및 곡률분석은 그래스호퍼의 지브라 분석과 커버춰 (curvature) 분석 기능을 적용하였으며 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화를 테스트하였다. 테스트 결과 각기 다른 패널 특징을 가진 외피들의 최적화 범위는 각기 다름을 확인할 수 있었지만 제작비용 절감액은 비슷한 것으로 나타났다.
- 본 연구에서 활용하는 지브라 분석을 적용한 선행연구로는 한지연(2011)의 연구를 들 수 있다. 이 연구에서는 비정형 외피를 평판7), 일 방향8), 이 방향9) 패널로 구분하고 패널들의 연속성 여부를 평가하였으나 본 연구가 제시하는 바와 같이 최적화 진행에 따른 곡률 및 곡면유형 변화분석, 적정 최적화 범위 분석 등과 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 Silhouette기능, Mark Curve Start & End기능을 활용해 패널 커브라인의 곡면유지 정도를 시각적으로 나타내는 액티비티를 포함한다.
- 이러한 문제점을 보완하는 방법으로 본 연구는 그래스호퍼 스크립트를 활용하여 Table 4 각 사례들의 곡률분석 결과 중 원으로 표시한 부분의 패널들을 추출하여 Table 6.과 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 Silhouette기능, Mark Curve Start & End기능을 활용해 패널 커브라인의 곡면유지 정도를 시각적으로 나타내는 액티비티를 포함한다.
- 생성된 라인의 ½위치에 포인트(P2)를 생성하였고 외피의 곡면라인의 최대값에 포인트(P1)를 설정하여 높이에 대한 라인(L2)을 설정하였다. 이렇게 설정된 라인은 슬라이드 바를 이용하여 0.00~1.00까지의 값을 가지는 100개의 포인트((L2)에 100개의 포인트 생성)로 분할하였고 분할된 라인(L2)은 단계별로 IntCrv 컴퍼넌트를 통해 커브라인을 생성가능하게 하였다. 생성된 네곡선은 EdgeSrf 컴퍼넌트를 통해 분할된 면을 생성하였고 Area 컴퍼넌트를 이용하여 각 패널의 면적을 스프레드 쉬트 기능을 활용 엑셀과 연동하였다.
- 이를 위해 국내외에서 최근 건설된 비정형 건축물의 외피 분할형태, 구축방법, 재료 등을 조사하고 외피가 평판, 일 방향 패널, 이 방향 패널로 복합적으로 구성되어 있는 3 개 건축물의 외장패널 구성을 참조하여 최적화 학습을 위한 3가지 형태의 스터디 곡면 사례를 구성하였다. 국내시장의 현 기술상황을 반영하기 위해 국내 최대규모 비정형 건축 프로젝트인 D역사문화공원의 외장패널 제작업체의 전문가와 면담을 실시하고 모델링 패널크기를 1,600mm x 1,200mm 이하로 결정하였으며 각 사례 모두 패널 개수는 100개로 한정하였다.
- 5과 같이 패널 호의 높이 값 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.
- 최적화 분석은 Fig. 4의 알고리즘 중 이해하기 쉽고 적용이 용이한 김선우(2009)의 알고리즘을 참조하여 Fig. 5과 같이 패널 호의 높이 값 L2를 단계적으로 조정하도록 하였다. 즉, P1과 P2 사이인 L2를 100등분하고 P1/P2 값이 P2 점으로부터 0, 0.
- (4) 선행연구에서 도출된 패널 최적화 알고리즘 중 실무에서 사용하기 용이한 알고리즘을 적용하여 3개 비정형 형상의 최적화를 진행한다. 최적화는 그래스호퍼의 연속성 분석기능과 곡률 분석기능을 접목하여 수행한다. 최적화를 진행하는 동안 3개 비정형 형상의 패널형태 변화를 분석하며 전반적인 곡면 형상을 유지하면서 최적화 할 수 있는 범위를 측정한다.
- 최적화는 그래스호퍼의 연속성 분석기능과 곡률 분석기능을 접목하여 수행한다. 최적화를 진행하는 동안 3개 비정형 형상의 패널형태 변화를 분석하며 전반적인 곡면 형상을 유지하면서 최적화 할 수 있는 범위를 측정한다.
- 국내시장의 현 기술상황을 반영하기 위해 국내 최대규모 비정형 건축 프로젝트인 D역사문화공원의 외장패널 제작업체의 전문가와 면담을 실시하고 모델링 패널크기를 1,600mm x 1,200mm 이하로 결정하였으며 각 사례 모두 패널 개수는 100개로 한정하였다. 최적화에 따른 패널형태의 변화를 추적하기 위해 외장패널을 평판 (0mm~50mm의 곡률 패널), 일 방향 패널 (50mm~200mm 범위의 곡률 패널), 이 방향 패널 (200mm초과 곡률 패널)로 분류하였다.
대상 데이터
- (6) 본 연구에서 진행한 최적화 프로세스의 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 준공된 D 문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시한다.
- 이를 위해 국내외에서 최근 건설된 비정형 건축물의 외피 분할형태, 구축방법, 재료 등을 조사하고 외피가 평판, 일 방향 패널, 이 방향 패널로 복합적으로 구성되어 있는 3 개 건축물의 외장패널 구성을 참조하여 최적화 학습을 위한 3가지 형태의 스터디 곡면 사례를 구성하였다. 국내시장의 현 기술상황을 반영하기 위해 국내 최대규모 비정형 건축 프로젝트인 D역사문화공원의 외장패널 제작업체의 전문가와 면담을 실시하고 모델링 패널크기를 1,600mm x 1,200mm 이하로 결정하였으며 각 사례 모두 패널 개수는 100개로 한정하였다. 최적화에 따른 패널형태의 변화를 추적하기 위해 외장패널을 평판 (0mm~50mm의 곡률 패널), 일 방향 패널 (50mm~200mm 범위의 곡률 패널), 이 방향 패널 (200mm초과 곡률 패널)로 분류하였다.
- 패널공사비는 패널의 재료와 평판, 일 방향, 이 방향 등 곡률종류에 따른 제작방범에 따라 크게 달라진다. 국내외에서 건축된 비정형 건축물의 패널재료를 살펴보면 유리, 알루미늄, Glass Fiber Reinforced Concrete (GFRC) 등 다양한 재료가 사용되고 있지만 이들 중 가장 많이 사용되는 재료는 알루미늄이고 국내에서 최근 준공된 D 문화공원, J 박물관의 외장도 알루미늄으로 구성되어 있어2) 본 연구는 국내의 실적공사비가 있는 알루미늄 패널로 한정하고 제작방법도 국내에서 적용한 실적이 있는 공법을 대상으로 연구를 진행한다.
- 패널 최적화는 프로세스 ①, ②에서 진행되며 외장공사비용은 프로세스 ③에서 ⑨까지의 외장패널 기능 설계를 마무리한 후 프로세스 ⑩에서 결정하지만 개략적인 공사비는 대부분 프로세스 ①, ②, ③의 결과에 따라 결정된다. 그러나 국내의 경우 현재까지 건축된 비정형 건물의 경우 외장패널을 본 구조체에 연결하기 위한 서브프레임 공사비는 외장공사비가 아닌 구조체 공사에 포함하여 산정하여 왔기 때문에 본 연구에서의 외장공사비 산정은 서브프레임 공사비를 제외하고 프로세스 ①, ②에서의 패널공사비 만을 대상으로 연구를 진행한다.
- 이와 같은 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D 문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시하였다. 대상 건축물은 국내 최대 규모 비정형 건축물로써 이 건물의 외피는 약 45,000여장의 알루미늄 패널로 구성되어 있다. 사례연구의 범위는 전체 건물외피 중 Fig.
- 본 연구가 제시한 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D역사문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시하였다. 사례연구 범위는 전체 건물외피 중 가장 곡률이 큰 부분을 대상으로 실시하였다.
- Table 5는 곡률분석 결과 각 사례의 패널형태 변화를 정리한 것이다. 사례1의 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.
- 사례2의 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.
- 8의 (a)는 D 문화공원의 전체 외관을 보여주며 (b)는 전체 외피를 구성하고 있는 패널들을 평판, 일 방향, 이 방향 패널로 구분한 형상이며 (c)는 본 연구에서 사례연구 대상으로 선정한 부분이다. 사례연구 대상부분은 1,600mm x 1,200mm 이하 크기의 패널로 마감하는 것으로 설정하였으며 곡률이 큰 부분은 이 폭의 1/2 크기까지 하위분할하여 414개의 패널로 구성하였다.
- 본 연구가 제시한 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D역사문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시하였다. 사례연구 범위는 전체 건물외피 중 가장 곡률이 큰 부분을 대상으로 실시하였다. 그 결과 적정최적화 범위에서 동일한 왜장패널 제작비용을 절감 할 수 있는 것으로 확인되었다.
- 대상 건축물은 국내 최대 규모 비정형 건축물로써 이 건물의 외피는 약 45,000여장의 알루미늄 패널로 구성되어 있다. 사례연구의 범위는 전체 건물외피 중 Fig. 8에서 보는 바와 같이 가장 곡률이 큰 부분을 선정하였으며 해당 면적은 552.13㎡ 이었다. Fig.
- 본 연구는 비정형 건축물 설계자가 쉽게 접할 수 있는 범용 어플리케이션을 이용하여 비정형 건축물의 외장패널을 최적화하는 방법을 제시하며 최적화 결과와 국내 비정형 건설프로젝트의 외장공사에 대한 실적공사비를 접목하여 최적화 진행에 따른 공사비 변화정도를 산출하는 방법을 제시한다. 연구결과의 적용성을 검증하기 위해 국내에서 최근 완공된 비정형 건축프로젝트의 사례연구를 수행한다.
- 이와 같은 프로세스의 실제 프로젝트 적용성을 확인하기 위해 국내에서 최근 완공된 D 문화공원 프로젝트를 대상으로 사례연구를 실시하였다. 대상 건축물은 국내 최대 규모 비정형 건축물로써 이 건물의 외피는 약 45,000여장의 알루미늄 패널로 구성되어 있다.
성능/효과
- (1) 사례 1의 경우, 연속성이 유지되는 구간의 최적화는 0.4 포인트에 가까운 범위 이내가 적절한 것으로 나타났으며 제작비용 절감률을 확인해본 결과 최적화 범위 0.2에서는 6.78% 절감되었고 0.4에서는 22.26%, 0.6에서는 40.84%, 0.8에서는 47.98%, 1에서는 49.95% 절감되는 것으로 나타났다.
- (2) 사례 2의 경우, 연속성이 유지되는 구간의 최적화는 0.6 포인트에 가까운 구간 이내가 적절한 것으로 나타났으며 최적화 제작비용 절감률을 확인한 결과 최적화 범위 0.2에서는 3.19% 절감되었고 0.4에서는 9.75%, 0.6에서는 21.01%, 0.8에서는 36.00%, 1에서는 44.40% 절감되는 것으로 나타났다.
- (3) 사례 3의 경우, 연속성이 유지되는 구간의 최적화는 0.2-0.4 구간이 적절한 것으로 나타났으며 제작비용 절감률을 확인한 결과 최적화 범위 0.2에서는 11.24% 절감되었고 0.4에서는 22.69%, 0.6에서는 24.44%, 0.8에서는 44.98%, 1에서는 54.76% 절감되는 것으로 나타났다.
- Table 9의 (a)는 사례연구의 연속성 분석결과를, (b)는 곡률 분석결과를, (c)와 (d)는 (b)의 원형 부분을 확대하여 곡면의 연속성 변화를 보여주기 위한 것으로 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 알 수 있다.
- 각 사례 모두 패널 개수는 100개로 한정하였으며 모델링한 결과 각 형상은 각기 다른 종류의 패널로 구성되어 있음을 확인할 수 있었다(Table 3 넷째 줄 “패널형태분류”).
- 각 사례별로 각 최적화 포인트에서 이 방향 패널의 감소량, 일 방향 패널과 평판 패널의 증가량을 시각적으로 보여준다. Table 5, Table 6과 Fig.
- 6의 범위가 될 것으로 판단할 수 있으나 패널 구성은 사례3과 유사하게 일 방향 패널의 곡률에 근접하는 곡률을 갖는 이 방향 패널이 많은 형태로 분석되었다. 개산견적 결과도 마찬가지로 최적화 포인트 0.4의 구간에서 약 20%의 외장패널 제작비용이 절감되는 것으로 확인되었다.
- 사례연구 범위는 전체 건물외피 중 가장 곡률이 큰 부분을 대상으로 실시하였다. 그 결과 적정최적화 범위에서 동일한 왜장패널 제작비용을 절감 할 수 있는 것으로 확인되었다.
- 0의 최적화 포인트에서 연속성분석과 곡률분석을 실시한 결과이다. 모든 사례의 초기형상 (최적화 포인트 0)에서 곡면 위치, 접선, 곡률이 모두 일치하고 있음을 보여준다. 그러나 최적화 포인트 0.
- 사례3의 경우는 최적화 포인트 0.4에서 이 방향 패널이 43% 감소(43개 감소) 하면서 사례2와 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.
- 조사결과 평판패널과 이 방향 패널의 제작비용은 약 2배가 차이나는 것으로 나타났고, 일 방향 패널의 제작비용은 평판 패널 제작비용과 거의 차이가 없는 것으로 분석되었다. 본 연구는 개산견적을 위해 그래스호퍼에서 지원하는 스프레드시트 기능을 이용하여 각 패널의 면적을 산출하고 위 제작비용을 적용하여 개산견적하였으며 결과는 Table 9와 같다.
- 연속성분석 및 곡률분석은 그래스호퍼의 지브라 분석과 커버춰 (curvature) 분석 기능을 적용하였으며 각기 다른 곡률특성을 가진 3가지 비정형 외피를 대상으로 최적화를 테스트하였다. 테스트 결과 각기 다른 패널 특징을 가진 외피들의 최적화 범위는 각기 다름을 확인할 수 있었지만 제작비용 절감액은 비슷한 것으로 나타났다.
후속연구
- 이러한 과정을 설계초기단계에 패널 최적화와 연계하여 외장공사비를 추정할 수 있다면 패널의 곡률 변화에 따른 공사비 변화정도를 관찰할 수 있어, 설계자는 보다 현실감 있는 공사비용의 범위를 제시할 수 있을 것이다. 또한 예산에 한계가 있다면 투입가능한 외장공사비 범위 안에서 구현 가능한 비정형 형태를 제시할 수 있어, 불필요한 갈등을 방지할 수 있을 것이다.
- 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. 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.
- 최적화는 부드러운 곡면의 연속성을 유지하는 범위 안에서 패널의 형태, 곡률, 크기를 조정하여 제작과 시공이 용이한 패널형태를 늘려가는 과정이다. 이러한 과정을 설계초기단계에 패널 최적화와 연계하여 외장공사비를 추정할 수 있다면 패널의 곡률 변화에 따른 공사비 변화정도를 관찰할 수 있어, 설계자는 보다 현실감 있는 공사비용의 범위를 제시할 수 있을 것이다. 또한 예산에 한계가 있다면 투입가능한 외장공사비 범위 안에서 구현 가능한 비정형 형태를 제시할 수 있어, 불필요한 갈등을 방지할 수 있을 것이다.
- 최적화 진행에 따라 각 패널종류 별 제작 및 시공비용을 반영하게 되면 비정형 외장공사비를 산정할 수 있으며 최적화 진행에 따라 절감할 수 있는 공사비를 산출할 수 있고 반면에 예산의 범위 안에서 표현할 수 있는 외장 곡면의 곡률 정도와 곡류의 연속성 모습 등을 설정할 수 있을 것이다.
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