안녕하세요, 플렉시티입니다.
오늘은 주형님(에디트콜렉티브 대표)이 한국그린빌딩협의회에 기고한 칼럼을 소개해드리려 합니다.
데이터 기반의 제너레이티브 디자인과 AI 자동 기획설계 솔루션인 플렉시티가 토지 개발 가치를 활용하는 법을 아래에서 만나보시죠.
건축 분야는 IT 기술과 결합하여 빠르게 발전하고 있으며, 이로 인해 친환경 디자인, 지속 가능성 및 운영 효율성 등 여러 부분에서 건축의 확장 가능성을 보여주고 있다. 특히, “데이터 기반 디자인” 접근법을 통해 설계 프로세스가 변화하고 있는데, 이 방법론은 다양한 데이터를 활용하여 설계 디자인을 발전시키고 개선하는 방식이다.
여기에는 “제너레이티브 디자인”이 활용되며, 제너레이티브 디자인 적용은 설계의 새로운 패러다임으로 인식되는 추세이다. 지금까지 건축가들은 주로 개인의 경험과 경력에 기반한 정성적 설계방법론에 근거하여 설계를 진행했다. 이제는 설계 프로세스에서 논리적인 접근과 정량적 데이터 활용이 필요하며, 이를 통해 보다 설득력 있는 설계방법론이 실무에 정착될 시기가 왔음을 알 수 있다.
알고리즘 및 AI 기반의 분석툴은 다양한 설계 프로젝트에 적용될 수 있다.
제너레이티브 디자인을 통한 데이터 기반 디자인
제너레이티브 디자인은 알고리즘을 사용하여 다양한 디자인안을 자동으로 생성하는 방법론이다. 해외의 여러 기업들이 이 기술을 설계에 적용하고 있으며, 이를 바탕으로한 다양한 서비스가 등장하고 있다. 예로 “알파벳”(구글의 모회사)의 자회사인 “사이드워크 랩스”, “테스트핏”, “크레오”, “포마”(구 스페이스메이커) 등이 제너레이티브 디자인 기술을 기반으로 데이터 중심의 설계 솔루션을 제공하고 있다.
컴퓨테이셔널 디자인의 발전으로 인해 건축가들은 실시간 분석을 통해 환경 성능 지표(예: 햇빛, 일조량, 개방감 등)에 근거하여 설계안에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있게 되었다. 이런 접근법은 더욱 개선된 설계안을 만들어 낼 수 있는 가능성을 제공한다. 초기 설계 단계부터 지리 정보 시스템 (GIS), 날씨 데이터, 건물 성능 데이터 등 다양한 데이터를 활용함으로써, 건축가는 전반적인 설계 프로세스를 개선할 수 있다. 알고리즘 및 데이터 기반으로 자동 생성되는 다양한 기획설계안들에 대한 리뷰를 통해, 초기 설계 방향성 설정과 관련된 의사 결정 과정도 향상시킬 수 있다. 이는 건축가, 엔지니어 및 개발시행사 간의 협업에 있어서 효율성을 높이는데 기여한다.
앞서 언급 했듯, 전통적인 설계 방법은 주로 심미적인 측면과 설계 경험에 의존하는 반면, 데이터 기반 디자인은 측정 가능한 지표를 기반으로 설계 의사결정을 내린다. 이러한 지표는 햇빛과 풍향 같은 친환경 설계 요소부터 개방감과 조망권 등의 거주성 요소까지 다양하다. 이런 프로세스에서 중요한 것은 해당 분석 결과 데이터를 “제너레이티브 디자인” 방법론을 통해 최적의 설계안을 도출할 수 있도록 활용하는 것이다. 예로, 알고리즘이 건물 형태와 배치를 변경하여 다양한 설계 대안들을 자동으로 생성하며, 성능 지표에 가장 부합하는 최적안을 찾아 최종 결과물로 제시한다. 이처럼 데이터를 직접 활용함으로써 건축가들은 심미적 요소 외에도 건축의 지속 가능성, 효율성 및 기능성 등 다양한 요구사항들을 고려할 수 있으며 현대 건축 프로젝트에서 더욱 효과적으로 대응할 수 있다.
참고로, 제너레이티브 디자인 방식은 일반적으로 목표 설정 및 변수간 관계 정립을 통해 의도된 공간 가치를 지닌 다양한 가능성을 찾아내는 것이다. 이때, 분석 데이터를 기반으로 한 다양한 설계 대안들을 생성하기 위해서는 건축가의 설계 사고를 반영하는 알고리즘이 필요하다. 더 나아가, 이런 알고리즘과 머신러닝 모델(컴퓨터가 스스로 학습하는 기법)을 활용하여 대규모 데이터 처리 작업도 요구된다.
플렉시티(flexity.app) 데이터 기반 자동기획설계 솔루션
기획설계에서의 설계 자동화 및 제너레이티브 디자인
기획설계는 설계 프로세스의 첫 단계로서, 건축 프로젝트의 방향성을 결정하는 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 미적 요소뿐만 아니라 친환경 및 거주성에 영향을 주는 건물 배치 및 형태 등 대부분의 주요 설계 요소가 정의된다. 또한, 토지개발에 영향을 주는 여러 정보를 이해하는 것부터 시작하여 복잡한 의사결정 과제들까지 포함한다. 예를 들어, 법규상 필요한 주차대수나 일조권 등 개발 규모에 대한 제약조건들과 개발 수익성을 고려한 프로그램 설정 등은 기획설계 시 반드시 고려되어야 한다. 법규 데이터와 대지 주변 환경 정보, 그리고 기타 부수적인 정보를 수집하고 분석하는 해당 작업은 매 프로젝트마다 반복되는데, 이 과정은 현재 매우 비효율적으로 진행되고 있다.
제너레이티브 디자인은 실시간으로 다양한 시나리오를 자동으로 모델링할 수 있다. 이를 통해 건축가는 다양한 설계 대안을 고려하고, 분석 결과값 같은 데이터를 근거로 디자인 방향성을 신속하게 설정할 수 있기 때문에, 위의 문제점을 극복할 수 있다. 또한, 제너레이티브 디자인을 통하여 디자인친환경 성능 기준(예: 일사량 및 에너지 소비량)에 대해 실시간으로 리뷰해볼 수 있으며, 최종적으로 선택된 디자인안에 약간의 수정을 가해서 건축가가 목표로 하는 설계 목표를 더 효율적으로 달성할 수도 있다. 전통적 방식에서는 비용과 시간 제약 때문에 여러 설계 대안들을 만들어 내기 어렵고, 각각의 대안에 대해 성능 평가하기도 쉽지 않았다. 그러나 제너레이티브 디자인을 통해 이런 한계들을 극복할 수 있는 것이다. 해당 방법론의 잠재력은 엄청나며, 다음과 같은 여러 가지 이점들을 제공한다.
데이터 기반 디자인 프로젝트 사례
: 서울시 공유주거 프로젝트
분석 기반 입면 디자인: 설계 자동화로 도출된 모든 대안에 대해 일조 시뮬레이션 진행하며 분석 값을 바탕으로 더 좋은 대안이 있는지 탐색한다.
1.
효율성: 설계 기간을 크게 단축함으로써 동일한 시간 안에 더 많은 프로젝트를 효율적으로 수행할 수 있고, 건축가는 디자인에 더 큰 시간을 투자할 수 있게 된다.
2.
비용 효율성: 설계 자동화는 기회비용 절감으로 연결된다. 설계 초기 단계에서 건축가를 포함한 이해당사자들이 빠른 시간 안에 설계안에 대한 리뷰 할 수 있다.
3.
친환경 및 사용자 중심 디자인: 친환경 및 에너지 효율성을 목표 지표로 설정함으로써, 다양한 설계안을 도출할 수 있다. 이를 통해 지속 가능한 건축 디자인을 구현하는 것이 가능하며, 더 나아가 실내 환경 분석을 통해 거주자 중심의 건축설계안이 도출될 수 있도록 지원한다.
4.
최적화: 제너레이티브 디자인은 여러 변수를 동시에 고려할 수 있어, 전통적인 방법으로는 도달하기 어려운 다양한 설계안들을 자동으로 생성하고 검토할 수 있다. 이를 통해 건축가는 최적화된 설계 솔루션을 찾을 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석을 활용하여 건물의 위치를 최적화함으로써 태양 에너지의 획득을 극대화하고 바람 노출을 최소화하는 것이 가능하다.
데이터 기반 및 성능 기반 설계 접근법은 제너레이티브 디자인 기술을 활용하여 초기 단계의 건축 계획에 혁신적인 인사이트를 제공한다. 컴퓨테이션 디자인의 연산 처리 능력이 계속 발전하고 알고리즘이 점점 더 정교해짐에 따라, 건축의 창의성 범위가 넓어지게 되었다. 컴퓨터 처리능력의 가속화 및 기술적 발전에 맞춰, 우리는 단순 반복적인 설계업무의 자동화를 넘어서 데이터 기반의 디자인 방법론을 적극적으로 실무에 도입함으로써 보다 논리적이고 효율적인 설계업무 진행을 기대해 볼 수 있다.
플렉시티[Flexity.app] AI 기반 자동기획 웹솔루션
데이터 기반 설계 자동화 솔루션, 플렉시티 (Flexity.app)
“플렉시티”는 선택된 토지와 건축물 용도에 대한 건축법규를 자동으로 신속하게 분석하고, 사용자의 설계 의도를 반영한 3차원 기획설계안을 정확히 도출시킬 수 있는 자동 기획설계 웹서비스이다. “플렉시티”는 위에 언급된 컴퓨테이셔널 디자인 기술을 통해 기획설계 단계에서 데이터 기반의 다양한 설계안을 탐구하며, 설계자의 의도와 대지의 맥락적인 요구에 더 잘 부합하는 효율적인 기획 설계안을 제공한다.
설계의 과정은 단순하지 않기에 일반화가 될수 없고, 한 토지에 정답으로 여겨질 최적설계안을 찾는 것은 매우 어렵다. 이 이유는 토지에 대한 가장 최적설계안이 때론 한가지 안으로 귀결될 수 없기 때문이다. 기획 설계 과정은 다양한 요소들이 고려되어 진행되어야 하고, 프로젝트 성격에 따라 특정 요구를 유기적으로 반영시킬 수 있어야 하는 비선형적 모델이다. 따라서 기획설계 자동화는 단순 목적성을 목표로한 기계학습으로 해결될 수 없고, 분석 데이터를 근거로 건축요소들이 변경 조정 가능하여 결과에 반영될 수 있도록 알고리즘 개발이 요구된다.
데이터 기반 디자인 프로젝트 사례
: 성남시 가로주택정비사업 설계안
시뮬레이션을 통한 분석 기반 주거 단지 계획
: 모든 세대에 대한 분석 지표 기준의 결과값을 도출하여 건축사는 정량적인 데이터를 바탕으로 설계를 발전시킬 수 있다.
"플렉시티"는 사용자가 선택한 토지 기준으로, 입력한 용도 및 설계 요소를 파악하여 이를 충족하는 기획설계안과 사업성 검토를 실시간 수준으로 제공한다. 다양하고 복잡한 건축법을 데이터화하였으며, 알고리즘을 통해 법규들이 정확하게 해석되는 동시에, 친환경 분석 지표를 기반으로 다양한 기획설계안들이 자동으로 연산된다. 예로, 세대별 일조량, 개방감 및 시공비 등의 다양한 요소를 평가하기 위해 시뮬레이션을 실행하고, 결과 기준 지표가 좋은 개발 가능성이 있는 기획설계안들을 모두 제공한다. 주동 배치 연산 시, 햇빛 노출, 남향 비중, 개방감 및 프라이버시 침해 지수와 같은 환경 요소를 고려하기 때문에, 최적화된 건물 배치와 세대 계획이 가능하다. 따라서 건축가는 파라메터의 변경에 따른 기획설계안을 쉽게 리뷰할 수 있으며, 고전적인 설계 접근법보다 더 빠르게 최적화된 설계안을 정의할 수 있다.
/글 전주형 에디트콜렉티브 대표