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▲ Machine-Learned Facade (위: 정면, 아래: 실제 작동 모습)‘Machine-Learned Facade’로 명명된 인공지능 건축 가변형 파사드 완성 모습 (자료=아주대 이황 교수) |
한국연구재단(이사장 이광복)은 이황 교수(아주대학교) 연구팀이 인공지능 기술을 통해 재실자의 쾌적성을 실시간으로 예측하여 자동으로 형태를 변경하는 3차원 건축 외피(차양)를 개발했다고 밝혔다.
건물에는 실내 환경의 쾌적성을 위해 외부의 빛, 바람, 온도 등을 일정하게 조절하는 시스템이 적용되어 있다. 그러나 대개 외부 창호 등을 통한 일조·일사 부하가 에너지 절감·재실 쾌적성 조절에 큰 문제가 되는 경우가 많다.
자연의 생명체가 형태 변화를 통해 스스로 환경에 적응하듯, 외부 환경과 직접 맞닿는 외벽 및 창호의 형태 변화만으로도 복잡한 기계설비의 도움을 최소화하고 에너지 사용량 등을 절감할 수 있으나, 관련된 건축 설계 기법 및 건설기술 개발은 매우 부족한 실정이다. 이에 연구팀은 기후변화·탄소중립 시대의 친환경 건축을 디자인적 방식으로 해결하기 위해 로보틱스 및 인공지능 기술을 활용한 ‘키네틱(kinetic) 건축’기법을 도입했다. 키네틱(kinetic) 건축은 상황에 따라 요구되는 여러 조건들을 만족시키기 위해 구조, 행태, 재원이 스스로 조정하여 바꿔나가는 것을 기반으로 한 건축을 의미한다.
먼저, 3차원적으로 개폐하는 외장 차양을 다양한 건물 유형에 널리 보급하고 실제 현장에 적용할 수 있도록 개발하기 위하여, 모터의 사용을 최소화하고 구동 방식을 효율화한 메커니즘을 디자인하고 제작하였다. 특히, 삼각형 입체 모듈의 일체화를 통해 제작 및 시공의 복잡성을 획기적으로 낮췄으며, 인공지능을 통해 실시간으로 실내 조도와 시각 쾌적성을 예측해 최적 각도를 찾아 건물 차양 외피가 변형하는 방식으로 운영 소프트웨어의 복잡성을 크게 간소화할 수 있었다. 키네틱 건축으로 불리는 자동으로 움직이는 입체 건물 외피는 일부 해외 사례에서 시도된 바 있지만, 인공지능을 활용한 키네틱 차양 외피를 제어하는 방법을 실제 구현 및 검증한 것은 이번이 처음이다.
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▲ 교신저자 이황 교수(왼쪽), 제1저자 Takhmasib(타크마십) |
과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수 신진연구 사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 건축·건설·토목 분야 최상위 국제(SCIE) 학술지인 ‘오토메이션 인 컨스트럭션(Automation In Construction)’ 온라인판에 2023년 9월 16일에 게재되었다.
※ 논문정보
- 논문명 : Machine-learned kinetic Facade: Construction and artificial intelligence enabled predictive control for visual comfort
- 저널명 : Automation in Construction
- 키워드 : Kinetic facade, Artificial intelligence, Adaptive architecture, Daylight glare, XGBoost
- 저자 : Takhmasib Mollaeiubli (아주대대학원 스마트융합건축학과, M3 Systems), 이혁재 (아주대 대학원), 이황 교수(교신저자, 아주대 건축학과)
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▲ 메커니즘 디자인 (좌), 실내 시각쾌적성 AI 예측운영 결과 (우) (좌)가변형 차양 파사드의 H/W 메커니즘을 설명하며, 구동모듈(삼각 프레임)과 디자인 모듈(육각형)이 구분되어 있음을 알 수 있다. (우)AI 기반 실시간 예측제어 결과이며, 주광 현휘를 최소화하는 방식으로 시각 쾌적성이 확보된다. (자료=아주대 이황 교수) |

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