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재실자 시뮬레이션(occupancy simulation)을 위한 재실자와 건물 공간 맵핑 기술 연구 동향 원문보기

건설관리 : 한국건설관리학회 학회지 = Construction engineering and management, v.16 no.5, 2015년, pp.67 - 71  

김태완 (City University of Hong Kong)

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문제 정의

  • 이는 재실자 시뮬레이션을 현실에서 사용되기 보다는 아직까지 “토이 프러블럼 (toy problem)”에 머무르게 한 결정적인 이유가 되어 왔는데, 예를 들어 어떤 건물에 100개의 공간과 100개의 재실자 액티비티가 존재한다면 재실자 시뮬레이션 수행을 위해서는 누군가가 이들 사이의 관계를 (즉, 100 * 100 = 10,000 개의 관계) 일일이 판단하여 맵핑해주어야 했고, 이는 정확성과 실용성을 크게 저해시키기 때문이다. 따라서 본 고에서는 보다 더 정확하고 실용적인 재실자 시뮬레이션 개발을 위한 중요한 기술 중의 하나인 재실자와 건물 공간 맵핑 기술의 연구 동향을 살펴보고 향후 연구 전망을 제시하고자 한다.
  • (2011) 은 재실자들의 공동 액티비티들을 위한 공간 맵핑을 위해 재실자들 사이의 거리와 공간의 크기를 고려한 함수를 활용할 것을 제시하였지만 경험칙에 의한 제안일 뿐 구체적인 연구가 이루어진 바 없다. 이에 본 고에서는 재실자 시뮬레이션의 실용성 및 정확성을 향상하기 위해 필자가 참여한 두 가지 재실자와 건물 공간 맵핑 기술 연구를 소개하고 그 성과를 소개하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
건물에서의 재실자 정보가 모델링되어 온 이유는? 건물에서의 재실자 정보, 즉 재실자들이 언제 어디에서 얼마만큼의 시간을 보내는지에 대한 정보는 에너지 사용 시뮬레이션의 성능 향상을 위해 (Bourgeois et al. 2006; Ioannidis et al. 2012; Wang et al. 2011), 건물 공간 활용률 분석 및 예측을 위해 (Pennanen 2004; Tabak et al. 2010), 그리고 프로젝트 참여자간의 의사소통 향상을 위한 재실자 시각화를 위해 (Akbas et al. 2007; Shen et al. 2012) 다양한 연구자들에 의해 모델링되어 왔다. 종래에 가장 널리 쓰이던 재실자 정보 형태는 건물에서 매 시간 단위의 재실자 유무를 0에서 1사이로 정의한 프로필 (diversity profiles) 로 편의성이 높아 흔히 사용되어 왔지만 (Dong and Andrews 2009; Mahdavi and Pröglhöf2009), 이러한 방법은 재실자들이 건물에서 행하는 재실자 액티비티들을 명시적으로 고려하지 않아 정보의 정확도가 낮다는 문제점이 있었다.
건물에서의 재실자 정보란? 건물에서의 재실자 정보, 즉 재실자들이 언제 어디에서 얼마만큼의 시간을 보내는지에 대한 정보는 에너지 사용 시뮬레이션의 성능 향상을 위해 (Bourgeois et al. 2006; Ioannidis et al.
재실자와 공간 사이를 맵핑하는 기술은 더디게 발전하게 된 배경은? 하지만 많은 연구들이 아직 재실자들의 액티비티 생성 기술 혹은 공간 이동 시뮬레이션 기술에 초점을 맞추어 이루어져 왔으며 재실자와 공간 사이를 맵핑하는 기술은 더디게 발전하여 왔다. 이는 재실자 시뮬레이션을 현실에서 사용되기 보다는 아직까지 “토이 프러블럼 (toy problem)”에 머무르게 한 결정적인 이유가 되어 왔는데, 예를 들어 어떤 건물에 100개의 공간과 100개의 재실자 액티비티가 존재한다면 재실자 시뮬레이션 수행을 위해서는 누군가가 이들 사이의 관계를 (즉, 100 * 100 = 10,000 개의 관계) 일일이 판단하여 맵핑해주어야 했고, 이는 정확성과 실용성을 크게 저해시키기 때문이다. 따라서 본 고에서는 보다 더 정확하고 실용적인 재실자 시뮬레이션 개발을 위한 중요한 기술 중의 하나인 재실자와 건물 공간 맵핑 기술의 연구 동향을 살펴보고 향후 연구 전망을 제시하고자 한다.
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참고문헌 (16)

  1. Akbas, R., Clevenger, C., and Haymaker, J. (2007). "Temporal Visualization of Building Occupancy Phase." Proceedings of the 2007 ASCE International Workshop on Computing in Civil Engineering, L. Soibelman and B. Akinci, eds., Pittsburgh, PA, USA, 208-215. 

  2. Bourgeois, D., Reinhart, C., and Macdonald, I. (2006). "Adding Advanced Behavioural Models in Whole Building Energy Simulation: A study on the total energy impact of manual and automated lighting control." Energy and Buildings, 38(7), 814-823. 

    상세보기 crossref

  3. Cha, S. (2015). Stochastic Space-use Prediction in light of Spatial Choice Behaviour : Modelling Space Preference of Work-related Activities. Doctoral Dissertation, Department of Architecture, University of Cambridge, Cambridge, UK. 

  4. Dong, B., and Andrews, B. (2009). "Sensor-Based Occupancy Behavioral Pattern Recognition for Energy and Comfort Management in Intelligent Buildings." Conference of International Building Performance Simulation Association (IBPSA), July 27-30, 2009, Glasgow, Scotland,1444-1451. 

  5. Goldstein, R., Tessier, A., and Khan, A. (2011). "Space Layout in Occupant Behavior Simulation." Proceedings of Building Simulation 2011: Conference of International Building Performance Simulation Association (IBPSA), 14-16 November, Sydney, Australia, 1073-1080. 

  6. Haymaker, J., and Clevenger, C. (2006). "The Impact of the Building Occupant on Energy Modeling Simulations." Joint International Conference on Computing and Decision Making in Civil and Building Engineering, Montreal, Canada, 1-10. 

  7. Ioannidis, D., Tzovaras, D., and Malavazos, C. (2012). "Occupancy and Business Modelling." The European Conference of Product and Process Modelling (ECPPM) Conference, July 25-28, 2012, Reykjavik, Iceland. 

  8. Kim, T. W., and Fischer, M. (2014a). "An Ontology for Representing Building Users' Activities in Space-Use Analysis." Journal of Construction Engineering and Management, American Society of Civil Engineers (ASCE), 140(8). 

  9. Kim, T. W., and Fischer, M. (2014b). "Automated Generation of User Activity-Space Pairs in Space-Use Analysis." Journal of Construction Engineering and Management, American Society of Civil Engineers (ASCE), 140(5). 

    상세보기

  10. Kim, T. W., Rajagopal, R., Fischer, M., and Kam, C. (2013). "A Knowledge-Based Framework for Automated Space-Use Analysis." Automation in Construction, Elsevier, 32, 165-176. 

    상세보기 crossref

  11. Mahdavi, A., and Proglhof, C. (2009). "Toward Empirically-Based Models of People's Presence and Actions in Buildings." Conference of International Building Performance Simulation Association (IBPSA), July 27-30, 2009, Glasgow, Scotland, 537-544. 

  12. Pennanen, A. (2004). User Activity Based Workspace Definition as an Instrument for Workplace Management in Multi-User Organizations. Doctoral Dissertation, Department of Architecture, Tampere University of Technology, Tampere, Finland. 

  13. Shen, W., Shen, Q., and Sun, Q. (2012). "Building Information Modeling-Based User Activity Simulation and Evaluation Method for Improving Designer-User Communications." Automation in Construction, Elsevier, 21, 148-160. 

    상세보기 crossref

  14. Tabak, V., de Vries, B., and Dijkstra, J. (2010). "Simulation and Validation of Human Movement in Building Spaces." Environment and Planning B: Planning and Design, 37(4), 592-609. 

    상세보기 crossref

  15. Wang, C., Yan, D., and Jiang, Y. (2011). "A novel Approach for Building Occupancy Simulation." Building Simulation, 4(2), 149-167. 

    상세보기 crossref

  16. Zimmermann, G. (2007). "Modeling and Simulation of Individual User Behavior for Building Performance Predictions." Proceedings of the 2007 Summer Computer Simulation Conference, Society for Computer Simulation International, San Diego, California, 913-920. 

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