Optimization of BIM based Space Plan by Expert System

<학술논문> pISSN 1226-0606 eISSN 2288-6036

전문가시스템을 활용한 BIM기반 건축공간 면적계획 최적화 방안

권오철

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Optimization of BIM based Space Plan by Expert System

Ocheol Kwon

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Received 2 September 2015; received in revised form 10 January 2016; accepted 11 January 2016

ABSTRACT

The quality of building space program is a key to measure how the building performance satis- fies its owner and users. However assuring its efficiency requires reliable criteria that reflect high level experience knowledge in the field. This study suggests a plan to gauge the level of building space performance using expert knowledge, which has not been utilized well enough but should play a critical role. In order to setup an expert system measuring level of the space program, we firstly optimized the space areas to the best case in a knowledgebase and use them as criteria to judge the quality of the spaces extracted from BIM model. We found the experi- mental results show us a promising way of measuring a relative quality of the space programs.

Key Words: Space Program, BIM, Quality, Expert System

1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

건축정보모델링 BIM(Building Information Modeling)이 도입되면서 건축물이 요구사항을 제 대로 반영하는지에 대한 설계품질의 효율적 확보 에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 가운데 특히 시 설계획이 반영된 공간 프로그램(Space Program) 은 건물주 및 사용자 요구사항이 반영되어 건축물 이 목표하는 기능적인 성능을 좌우한다는 점에서 가장 민감하고 중요한 설계품질 항목들 가운데 하 나라고 할 수 있다. 이러한 공간 프로그램 검토를

통해 건축법규나 건축물 용도에 따른 표준화된 시 설 요구 사항을 준수하는지 확인하거나 또는 공간 성능

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공간 프로그램이란 공간 기능을 중심으로 한 성 능 요구조건을 만족시키기 위한 시설계획으로서

†Corresponding Author, [email protected]

©2016 Society of CAD/CAM Engineers

1공간성능이란 공간시설이 면적과 위치 그리고 다른 공간 과의 상대적 관계 등이 건축물의 기능요구 조건을 만족 하는 수준을 의미한다.

건물의 용도와 규모, 그리고 건물주 및 사용자의 요구사항이 반영되어야 한다. 따라서 다양한 설계 조건에서 이를 만족시키기 위해서는 관련 기준뿐 만 아니라 설계 전문가의 경험지식이 중요한 역할 을 한다. 그러나 이러한 경험지식이 얼마나 반영 되는지에 대한 기준이 모호하고 이를 검증하는 기 술 역시 구현이 어려운 상황이다. 또한 경험지식 이 있다고 해도 서로 다른 건축 디자인을 대상으 로 획득된 것이고 각 건축물 고유의 특성을 반영 한 것이라고 할 수 있다. 즉 경험지식 자체가 건물 디자인적 요소를 반영하여 공간 성능이 구현된 것 이기에 일괄적으로 모든 건축물에 적용한다는 것 이 무리일 수 있다.

본 연구에서는 이러한 점들을 감안하여, 주어진 설계조건 하에서 건축물 유형에 따른 공간 성능을 최적화시킨 후 이를 바탕으로 공간 프로그램의 품 질을 평가하고자 하였다. 즉 주어진 설계조건을 벗 어나지 않는 범위에서 경험지식을 반영하여 공간 효율성을 최적화시켜 주도록 개별 공간들의 면적 을 재조정하고 그 결과를 경험지식과 상대 비교하 여 공간면적 효율성 품질을 측정하고자 하였다. 따 라서 건물 특유의 디자인적 특징은 설계조건의 형 태로 유지하면서 경험지식이 최대한 반영된 설계 안을 도출하고자 하였다. 이를 구현하기 위해 전 문가시스템을 통한 공간 효율성 최적화 방안을 연 구하였고, 최적화된 기준을 근거로 정량화된 품질 평가 방안을 제시하였다.

1.2 연구의 범위 및 방법

BIM 데이터에서 추출된 공간정보를 바탕으로 공간 프로그램에 대한 품질 검증은 정확성, 유효 성, 성능 품질이라는 세가지 분야를 대상으로 이 루어진다. 정확성 품질은 공간 모델링이 제대로 되 었는지에 대한 수준이고 유효성 품질은 모델이 공 간 프로그램을 제대로 반영하는지에 대한 수준이 다. 반면에 성능 품질은 공간 프로그램이 공간 요 구성능을 얼마나 구현하는지에 대한 수준이다. 설 계안과 단순 비교로 진행되는 정확성 및 유효성 품질과 달리, 공간 성능 품질은 최적화된 공간 구 성비율과 면적비율을 추론적으로 비교하여 평가 된다(Fig. 1). 본 연구는 이러한 공간 효율성 품질 을 확인하고자 하였고, 이에 대한 품질 기준에는 건물의 규모와 용도 및 사용자 요구사항이 반영되 므로 전문가의 경험지식을 적용하고자 하였다. 이

를 위하여 BIM 정보와 시설기준 그리고 설계경험 지식을 전문가시스템의 지식베이스

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본 연구는 설계경험지식과 BIM 데이터로부터 추출된 공간정보를 대상으로 논리적 품질

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2에서와 같이 정리될 수 있다. 1) 공간정보 추출단 계: 공간프로그램의 평가에 필요한 공간정보를 테 스트용 BIM 데이터로부터 추출한다. 그리고 공간 효율성을 검토하기 위해 필요한 제약조건과 규칙 을 설계조건 및 전문가지식으로부터 각각 추출한 다. 2) 공간정보 분석단계: 추출된 모든 정보를 분 석하여 전문가시스템에 입력할 FACT 및 규칙의 형태로 변환하여 지식베이스를 구축한다. 3) 공간 정보 추론단계: 입력된 지식베이스를 기반으로 추 론을 진행하면서 공간 면적비율을 조정한다. 4) 최

Fig. 1 Research scope

2지식베이스란 전문가시스템 용어로서 입력정보인 팩트 (FACT)로 구성되는 정보베이스(Infobase)와 추론의 기준 인 룰(Rule)로 구성되는 룰베이스(Rulebase)로 구성된다.

3논리적 품질이란 건물 요소간 관계를 중심으로 설계 요 구조건을 만족하는지에 대한 수준을 의미하며 이에 대한 대표적인 예로서 장애인 접근성이나 피난경로 조건에 관 한 품질이 있다.

적모델 제 안단계: 추론결과 최적의 공간 면적비 를 찾아내어 출력한다. 5) 모델간 비교단계: 최초 입력된 공간의 면적비와 최적화된 공간의 면적비 를 상대 비교하여 이격도를 계산한다. 6) 품질 측 정: 비교된 결과를 바탕으로 제시된 공간 성능 품 질을 결정한다.

2. 선행연구 고찰

건축공간의 유효성 품질에 대한 국내의 연구 방 향은 Park et al.

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에서 구체적인 성능평가 기준이 제시된 바 있다.

공간계획에 전문가시스템을 활용한 연구 사례 로서, Hsu et al.

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et al.

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등은 전문가시스템에 제약조건 및 요구사항을 알 고리즘으로 변환 적용시킴으로써 공간배열을 위 한 인공지능을 구현하였다. 한편 국내의 경우 Park et al.

^[1]

이러한 선행연구를 통해 공간 효율성에 대한 품 질 평가의 제약점은 다음과 같이 조사되었다. 첫 째, 기존의 평가 기준들은 건축물에 따른 다양한 사용자 요구사항을 반영하기 어렵다는 점이다. 즉 설계안을 특정 규범이나 표준을 준수하는지 확인 하는 방식으로는 공간 요구 성능을 평가하기에 충 분하지 않으며 실질적으로 전문 설계자의 경험적 지식을 바탕으로 공간의 효율성이 적절한지 판단 할 필요가 있다. 둘째, 지금까지 공간계획을 위한 전문가시스템의 활용은 공간의 배열이나 논리적 관계성에 집중되어왔으나, 결국 디자인에 최적화 된 공간 프로그램 자체를 구현하기 어렵다는 점이 다. Lobos et al.

^[8]

본 연구는 이 두 가지 제약점을 극복하기 위해, 기존의 성능 기준뿐만 아니라 전문가 경험지식을 활용하여 설계 디자인과 사용자 요구사항에 최적 화된 공간 프로그램을 먼저 도출한 뒤, 공간 효율 성 평가의 기준으로 사용한다는 점에서 기존 연구 와 차별화되었다고 할 수 있다.

3. 공간 성능 평가의 기준

3.1 공간 품질의 분류

공간 품질을 평가하기 위해서는 정량적인 평가 의 기준이 필요하다. 우선, 해외 BIM 가이드라인 에 따른 공간 품질을 분류하면 Table 1에서와 같 이 정리될 수 있다

^[4,9-11]

지부터 간섭 등 물리적으로 제대로 모델링되어 있 는지, 그리고 평가에 필요한 속성들이 정의되어 있

는지 등을 살펴보게 된다. 둘째, 유효성 품질이란 공간 프로그램이 설계에 제대로 반영되었는지 판 단하는 기준으로서, 설계 과정에서 사용자가 요구 하는 조건을 BIM 모델에 반영된 설계의 내용과 단순 비교하여 진행된다. 따라서 이는 관련 법규 및 기준 등에 대한 설계안의 평가라 볼 수 있다.

공간 프로그램의 정확성과 유효성 품질은 BIM에 서 추출된 공간정보가 시설기준 및 전문가 지식에 서 추출된 요구조건과 일치하는지 확인함으로써 Table 1 Space qualities based on BIM guidelines

품질 구분 정의

정확성 품질 공간 프로그램 적용을 위한 모델링 적절 성 수준

유효성 품 질 설계에 공간 프로그램이 반영되는 수준 성능 품 질 설계에 공간 성능이 반영되는 수준

Table 2 Quality checking categories for space program

구분 분야 정확성 유효성 성능

객체간 간섭 공간 및 건물 요소간 중복, 겹침, 충돌 O

객체의 존재 요구되는 공간 및 건물요소의 존재 / BIM 저작 소프트웨어의 정확 한 객체도구의 사용 / MEP를 고려한 여유공간의 존재 O 객체의 속성 공간의 이름, 유형, 면적, 높이, ID, 층의 존재 / 공간의 사용자 조직

명 존재 O

공간의 목록 공간 요구 목록과 일치 O

공간의 면적

공간 요구 면적과 일치 O

층별 면적과 총면적의 일치 O

건물의 순면적 비율, 공용면적 비율 / 공간 프로그램 대비 반영 비율 O O

건축물 유형에 따른 면적 비율 O

공간간 관계 구역의 정의 O

피난 동선 / 접근성 O O

Table 3 Space performance and measurement

구분 내용 유효성 측정값 = A / B

A (공간 성능) B

공간 면적

층별 면적과 총면적의 일치 층별 면적 합계 건물 총면적

건물의 순면적 공간 순면적 합계 건물 총면적

건물의 공용면적 공용면적 합계 건물 총면적

공간 프로그램 대비 반영 공간 프로그램 상 면적 합계 건물 총면적 공간 프로그램 상 용도별 면적 합계 용도별 합계 면적

공간수량

접근성 공간 규모 접근성 면적 일치공간 수량 관련공간 수량

기능의 적합성 공간 목록 기능 적합성 일치공간 수량 관련공간 수량 기능의 적합성 공간 규모 기능 적합성 면적 일치공간 수량 관련공간 수량 기능의 적합성 장비 목록 공간 내 일치장비 수량 관련장비 수량 기능의 적합성 거리 기능 적합성 거리 일치공간 수량 관련공간 수량

거주성 공간 규모 거주성 면적 일치공간 수량 관련공간 수량

보안 동선 동선이 분리된 보안공간 수량 관련공간 수량

기능의 인접성 장비 목록 공간 내 일치장비 수량 관련장비 수량

기능의 인접성 거리 기능 인접공간 수량 관련공간 수량

공간 효율성 면적 면적 효율성 비율 일치공간 수량 관련공간 수량

검증할 수 있다. 이에 대한 대표적인 방법으로 룰 기반의 품질검토 기술을 들 수 있다

^[12]

공간 성능의 또 다른 평가 기준으로서, 사회 규 범적 요구사항을 기반으로

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해당 선행 연구에서는 공간 유효성은 기준값과의 비율을 산출하여 정량화가 가능하다고 제시하였 다. 또한 공간 성능 기준 가운데 공간의 효율성은 공용 면적비, 건물 순 면적비, 그리고 건축물 유형 에 따른 부문별 면적비로 정량화된다고 요약되었 다. 특히 본 연구의 대상인 공간 유형별 공간비율 은 건축물의 용도에 따라 다양할 것이다.

3.2 공간 유형별 면적비 기준

공간 성능의 최적화란 결국 공간 수량 또는 면 적을 공간 성능에 최적화시키는 작업으로 요약될 수 있다. 하지만 공간의 수량은 초기설계 단계에 서부터 결정되어 비율이 변동되지 않는 경우가 대 부분이다. 따라서 공간 수량과 관련된 성능을 최 적화 한다는 것은 매우 제한적이라고 할 수 있다.

반면에 공간면적과 관련된 성능은 설계안에 따라 매우 유동적이라 할 수 있으며 그 만큼 최적화를 통한 성능 개선이 가능한 부분이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 공간 유형별(또 는 용도별) 면적비로 공간 성능을 판단하고자 하 였다. 이를 위해서는 우선 면적비에 대한 공간 유 형별 판단기준이 마련되어야 하고 설계전문가의 경험지식을 기반으로 주어진 설계안에 최적화된 유형별 면적비를 기준으로 삼고자 하였다. 하지만 설계조건에 따라 어떤 공간의 면적을 어느 정도 조정하느냐 하는 것은 매우 난해한 문제이다. 더 욱이 면적을 더 이상 늘릴 수 없는 공간들이 있을 수 있고, 공용 공간들과 같이 여러 공간들의 합계 면적이 일정해야 하는 경우도 발생한다. 본 연구 에서는 이러한 제약조건들을 모두 고려하여 면적 을 조정하기 위해 추론엔진을 사용하였다. 여기서 제약조건 들은 전문가시스템의 규칙의 역할을 하

게 되며 초기에 입력된 층별 면적을 반복 수정하 여 최적화된 결과값을 FACT로 출력하게 될 것이다.

전문가시스템을 이용한 공간 용도별 면적비 최 적화는 Fig. 3에서와 같은 순서로 진행된다. 1) 입력된 공간정보를 기반으로 생성된 FACT 및 규 칙을 저장하여 초기 상태로 추론을 시작한다. 2) 여기서 FACT는 측정된 공간정보 뿐만 아니라 기 준값과 전문가지식으로부터 추출된 최적의 공간 수량 및 면적 비율값이 포함된다. 3) 여기서 비율 값은 추론의 목표값이 된다. 추론을 거듭할수록 가 장 근접한 비율이 나오도록 공간정보를 수정해나 간다. 4) 규칙에는 면적에 대한 제한조건과 최적 화를 위한 조건을 모두 가지고 있다. 제한조건을 만족하지 못할 경우 추론을 종료하고 결과를 내보 낸다.

3.3 전문가 시스템의 구성

연구에 활용된 전체 시스템은 Fig. 4과 같이 구 성되었다. 우선 입력도구를 통하여 BIM데이터, 시 설기준, 전문가 경험지식으로부터 추출된 엑셀 형 식의 정보를 읽어와 전문가시스템에 전달한다. 여 기서 BIM데이터로부터의 공간정보추출은 외부의 도구를 사용하였다. 전문가시스템은 입력된 정보

Fig. 3 Inference process

Fig. 4 System struture

를 분석하여 각각 FACT와 규칙의 형태로 변환하 여 지식베이스에 저장한다. 추론엔진은 지식베이 스로부터 저장된 FACT와 규칙을 불러와 추론을 수행하고 그 결과를 다시 지식베이스에 저장한 다. 모든 추론수행이 종료되면 지식베이스로부터 생성된 정보를 추출하여 사용자 인터페이스에 전 달한다.

사용된 전문가시스템의 추론엔진은 서버기반으 로 작동되며 지식베이스는 일반 데이터베이스를 사용하였다. 서버기반의 추론엔진의 장점은 웹 페 이지와의 연동이 수월하여 접근성과 호환성이 좋 고, 표준 데이터베이스 엔진을 사용하여 지식베이 스의 이식성 및 확장성이 뛰어나다는 점이다. 단 점은 중앙 집중식 부하를 처리하기 때문에 다량의 추론을 수행하는데에 있어서 처리용량 제한이 있 을 수 있다는 점이지만, 이는 필요시 외부 서버를 통한 분산처리 방식을 활용하여 개선될 수 있다.

4. 공간 정보 지식베이스

지식베이스는 공간의 정보를 다루는 정보베이 스와 추론 규칙을 저장하는 규칙베이스로 구분될 수 있다.

4.1 정보의 입력

공간정보 지식베이스는 1) BIM으로부터 추출되 는 공간정보, 2) 설계조건 등으로부터 추출되는 제 약정보, 3) 그리고 전문가 경험지식으로부터 추출 되는 경험정보로 구성된다. 그 밖에 추론이 진행 되면서 수정될 공간의 가상정보와 추론 진행 상태 를 기억하는 추론정보가 필요하다. 가상정보는 BIM에서 추출되는 공간 면적 정보와 달리, 추론 이 진행되면서 업데이트되는 공간의 면적을 임시 로 기억하는 저장소로서 모든 공간과 동일한 수량 으로 생성한다. 추론정보는 추론이 진행되면서 가 상정보의 상태를 임시로 저장하는 곳이며 가상정 보가 몇 번 수정되었는지 또는 최종값인지 등을 알려주며, 이 역시 각 공간별로 하나씩 생성한다.

그리고 이와 같이 산출된 정보를 전문가시스템 에 입력하기 위해 엑셀로 출력하였다(Fig. 5). BIM 데이터로부터 추출되는 공간정보는 공간의 이름, 번호(식별자), 층, 면적, 유형, 기타속성(높이, 창면 적 등)이 될 수 있다. 공간의 효율성은 공간 용도 별 총 면적비를 기준으로 산정하므로 각 공간별로

용도에 대한 정보가 필요하였으나, BIM데이터로 부터 관련 정보가 없어 별도의 시설 계획안을 통 하여 확보하였다. 일반적으로 공간 용도에 대한 정 보는 공간의 유형(Type) 속성정보에 저장하거나 BIM 표준을 따르는 별도의 속성세트로 생성하여 입력할 수도 있으므로, 상황 별 적용이 필요하다.

규칙정보 입력의 경우, 문서화된 설계조건 및 전 문가지식을 분석하여 제약정보와 규칙정보를 추 출하여 컴퓨터가 읽을 수 있는 규칙의 표현으로 변환시켰다. 모든 규칙은 IF THEN의 구조를 지녀 야 하므로 복합적인 조건의 경우 단위 규칙들로 재구성하는 작업도 진행하였다. 이와 같은 구문의 작성은 엑셀로 작업하여 지식베이스로의 일괄 입 력이 가능하도록 하였다(Fig. 6). 특히 모든 규칙

Fig. 5 Space information takeoff

Fig. 6 Sample of Rulebase

정보는 건축물 별로 인덱스하여 검색 및 선택적용 이 가능한 규칙베이스로서의 역할을 수행하도록 하였다.

4.2 정보베이스의 구성

외부에서 추출된 지식정보는 모두 FACT의 형 태로 정보베이스에 입력되며 Table 4와 같이 5가 지 정보로 분류된 스키마 구조를 가진다. 모든 FACT는 변수의 형태로 코드화되어 데이터베이스 에 저장되기 때문에 스키마에 제한받지 않고 처리 가 가능하며 만일 추가로 새로운 형태의 FACT 가 필요할 경우라도 그 형식에 구애받지 않고 정보베 이스에 입력할 수 있도록 하였다.

4.3 규칙베이스의 구성

규칙베이스에 입력된 규칙은 경험정보로부터 추 출되는 경험규칙과 일부 제약정보로부터 추출되 는 제한규칙으로 구성된다(Table 5). 그리고 규칙 을 구성하는 조건문과 수행문을 일반화시키기 위 해 파라미터 입력방식을 고려하였다. 이러한 규칙 은 조건이 만족되는지를 확인하고 그렇지 않을 경 우 해당 면적비에 근접하도록 공간 면적값을 수정 하는 역할을 하게 된다. 여기서 원하는 면적비율 이란 경험지식을 기반으로 사용자가 설정한 유사 건축물의 영역별 면적비율을 의미한다.

제약정보가 반영된 제한규칙은 이와 반대로 일 정한 조건에서 특정 공간의 면적을 더 이상 수정 하지 못하도록 제한하는 역할을 수행한다. 예를 들 어, 승강기나 계단의 면적은 애초부터 수정할 수 없도록 추론의 대상에서 제외시킬 수 있으며, 공 간별로 요구되는 면적의 범위에서 벗어날 경우 Table 4 Fact schema

구분 내용

공간 정보

정의 BIM데이터로부터 추출되는 공간정보 목록 추출된 공간의 ID(번호)

추출된 공간의 이름 용도 추출된 각 공간의 용도

층 추출된 공간의 층 구성 추출된 공간의 구성 면적 추출된 공간의 면적

제약 정보

정의 설계조건을 고려한 공간의 제약조건 목록 요구하는 전체 공간의 ID(번호) 목록

요구하는 전체 공간의 이름 용도 요구하는 각 공간의 용도

구성 요구하는 그룹공간을 구성하는 공간 목록

층 요구하는 층별 공간 목록

면적

요구하는 건물 연면적 요구하는 각 층의 연면적 요구하는 각 그룹공간의 면적 요구하는 각 공간의 면적

경험 정보

정의 추론을 진행하며 생성하게 될 최적화된 공간정보

건물 ID 건물의 ID 건물면적 건물의 총면적

건물층 건물의 층수 건물용도 건물의 용도

면적비 영역별 공간 합계면적의 비율 목록 목표하는 공간의 ID(번호)

추출된 공간의 이름 용도 추출된 각 공간의 용도

층 추출된 공간의 층 구성 추출된 공간의 구성 면적 추출된 공간의 면적

가상 정보

정의 공간의 추론 상태에 따라 수정되는 면적 면적비 영역별 최적화될 공간 합계면적의 비율

목록 최적화될 공간의 ID(번호) 최적화될 공간의 이름 용도 최적화될 공간의 용도 층 최적화될 공간의 층 구성 최적화될 공간의 구성 면적 최적화될 공간의 가상 면적 추론

정보

정의 추론이 진행되면서 수정되는 각 공간의 상태

상태 각 공간의 추론진행 상황

Table 5 Rule schema

구분 내용

경험 규칙

정의 BIM데이터로부터 추출되는 공간정보 조건문 IF문에 해당되는 규칙의 조건 수행문 THEN문에 해당되는 규칙의 수행

파라

미터 조건문과 수행문에 입력되는 파라미터

제한 규칙

정의 설계조건을 고려한 공간의 제약조건 조건문 IF문에 해당되는 규칙의 조건 수행문 THEN문에 해당되는 규칙의 수행

파라

미터 조건문과 수행문에 입력되는 파라미터

에도 제한규칙을 적용하여 수정을 금지시킬 수 있다. 특히 추론이 진행되면서 공간면적이 수정되 어 최적화된 공간 프로그램이 건물 디자인과 충돌 되는 결과를 피하기 위해서라면 관련 제한 규칙들 이 필요하다.

5. 공간 정보의 추론

5.1 추론의 역할

추론이란 결국 FACT를 수정하는 작업이라 할 수도 있다. 이를 위해 규칙을 적용하여 FACT의 상 태를 변경시키게 된다(Fig. 7). 즉 BIM에서 추출 한 공간정보 FACT에 전문가 경험지식에서 도출 된 규칙을 적용하고 제약정보에 의해 생성된 제한 규칙이 적용되어 상태의 무분별한 수정작업을 제 한한다. 또한 목표하는 공간면적 비율이 최적화된 조건에 더 이상 도달할 수 없다고 판단되면 추론 을 멈추게 된다. 그 결과 절대적 기준에서의 최적 화된 결과는 아니지만 주어진 제약조건에서의 최 적화된 상태가 될 수 있다. 이는 앞서 설명한대로 건물 고유의 디자인적 요소와 설계계획이 반영된 결과라 할 수 있다. 이와 같이 추론의 역할은 우리 가 원하는 설계에 최적화된 면적비를 알아내는 것 이다.

5.2 추론의 대상

공간 효율성에 관련하여 전문가시스템은 개별 공간의 용도를 확인하여 합계면적을 산출하고 이 를 기반으로 용도별 공간 면적비를 계산하도록 하 였다. 이와 같이 공간정보를 기반으로 계산된 면 적비는 경험정보에서 제시하는 최적화된 면적비 와 비교하여 수정하게 된다. 이때 어느 공간을 수 정할 것인지는 제약정보를 고려하여 선별하게 된 다. 따라서 추론의 대상, 즉 규칙이 적용되는 FACT 는 경험정보와 제약정보의 적용대상이 되는 모든

공간의 속정정보가 된다.

모든 건축물에 대하여 설계조건에 따른 공간면 적의 제약조건은 다음과 같이 6가지 유형으로 나 누어 적용하였다. 1) 모든 공간들의 총면적은 건 물 연면적보다 오차범위 내에서 작아야 한다. 2) 층별 공간들의 총면적은 층 연면적과 동일하거나 오차범위 내에서 작아야 한다. 3) 공간그룹에 속 한 공간들의 합은 해당 그룹공간의 면적과 일치해 야 한다. 4) 일부 공간들의 합은 각 공간면적의 합 과 일치해야 한다. 5) 일부 공간의 면적은 개별 공간에 주어진 범위에서 벗어나지 말아야 한다.

6) 일부 공간의 면적은 일정해야 한다. 여기서 “그 룹공간”과 “일부 공간”은 설계자가 설계조건에 따 라 특별히 정의한 공간들을 의미한다. 또한 오차 범위는 층별 비공간 면적을 반영한 것이기에 일정 하지 않겠으나 일반적인 중분류 오차범위 ±5%와 개별공간 오차범위인 ±10%을 일괄 적용하였다.

그리고 이들 조건들을 제한규칙의 IF문 형태로 변 환시키기 위해 코드화시켜 건물의 시설요구조건 과 설계안에 따른 층별 면적, 그룹공간의 구성 및 면적조건, 그리고 개별공간의 면적조건 등을 반영 할 수 있도록 하였다.

5.3 추론의 과정

공간 효율성 최적화 과정에서 진행된 추론의 과 정을 단계별로 설명하면 다음과 같다. 우선 최적 화의 대상인 용도별 BIM모델의 공간정보 FACT 들을 가상정보로 복제하고 건축물의 유형을 선택 하여 적용할 정보베이스와 규칙베이스를 선택한 다. 전문가 경험지식으로 축적된 용도별 최적비율 FACT를 목표치로 설정한 뒤, 준비된 가상정보 FACT들을 대상으로 선택한 규칙베이스의 규칙들 을 적용한다. 제한조건을 위반하지 않는 조건에서 가상 공간면적을 조정하여 용도별 면적비가 최적 비에 한 단계 근접하도록 한다. 정방향 추론(Forward Chaining)

⁴

Fig. 7 Role of inference

4정방향 추론에서는 사용자가 입력한 정보에서 시작하여 결론에 도달할 때까지 지식베이스를 검색하여 규칙 조건 (if) 부분이 참이면 그 규칙의 실행(then) 부분이 수행되 며, 이러한 처리과정은 수행할 명령문이 없을 때까지 지 속된다.

지 이 과정을 반복한다. 과정이 모두 종료되면 결 과 FACT들을 주어진 제한조건에서 최적화된 공 간으로 간주하고 출력한다. 이러한 일련의 추론과 정은 제한조건이 얼마나 정밀하게 설정되느냐에 따라 그 결과의 신뢰도가 좌우된다. 특히 설계 디 자인적 요소에 대한 제한조건을 입력해야 유의미 한 결과를 기대할 수 있을 것이다.

5.4 추론의 결과

추론 결과 최종적으로 도출된 가상정보 FACT 들은 설계조건에 최적화된 공간정보를 지니게 되 며 이를 BIM에서 측정된 공간정보와 단순 비교하 면 BIM데이터의 공간 효율성 수준을 파악할 수 있다. 따라서 이를 통해 건물 공간 면적이 효율적 으로 설계되어 있는지를 평가할 수 있고, 개별 공 간마다 1:1로 대응되는 품질 기준이 존재하기 때 문에 각 공간별, 구역별, 또는 용도별로 상세 품질 을 평가할 수도 있다. 이러한 상대적 품질 평가의 기준은 전문가지식(경험규칙)과 설계조건(제한규 칙)이 모두 반영되어 보다 현실적인 방안이라 할 수 있다.

6. 사례 연구

본 연구의 적용사례로서 연면적 27,000 m

²

우선 사전에 BIM데이터의 정확성과 유효성 검 토를 진행하여 모델링 및 공간 프로그램에 기술적 인 오류가 없음을 확인하였다. 그 다음 용도별 공 간 효율성을 검토하기 위해 BIM데이터로부터 추 출된 공간정보를 FACT로서 지식베이스에 입력하 였다. 추론을 진행하며 적용되는 제약조건으로서 층 면적과 세부 용도별 공간면적(Table 7) 그리고 개별공간 면적을 입력하였다. 이들은 각각 오차범 위가 주어지며 오차범위에서 벗어나지 않는 범위 에서 추론을 진행하며 값을 수정하였다. 이와 같 이 면적에 적용된 제약조건의 사례들은 Table 8에

서와 같다.

그 다음 전문가 지식으로 사전 설정되었던 용도 별 공간 면적비를 지식베이스에 입력하였고 복제

Fig. 8 Spaces classified

Table 6 Space planning for each class 용도 분류 수량 합계 면적

(m²)

비율 (%)

목표 비율 경기시설 14 12,460 45.74 45.00

선수시설 24 624 2.29 2.50

경기운영시설 30 1,380 5.07 5.00

보안시설 8 480 1.76 2.50

통신-보도시설 10 518 1.90 2.00 설비지원시설 22 2,919 10.72 10.00 서비스시설 12 660 2.42 3.00 공용시설 170 8,200 30.10 30.00

합계 290 27,241 100.00 100.00

된 가상 공간 면적에 대한 제약조건으로 적용하였 다. 이에 따라 가상 공간의 용도별 공간면적 비율 이 목표치에 근접하도록 추론을 수행하였다. 총 240여회의 반복추론 결과 더 이상의 추론결과에 차이가 발생하지 않았고 이를 목표치에 최적화된

면적으로 가정하였다. 이들 최종 면적을 100% 기 준으로 삼아 추론과정을 시뮬레이션하였고(Fig. 9) 산출된 최적 면적비를 측정값과 1:1 비교하여 이 격도를 계산하였다(Table 9). 여기서 이격도란 면 적비가 최적값으로부터 얼마나 벗어나는지를 보 여 주는 지표로서 다음과 같이 정의된다.

이격도 = (측정비율) / (최적비율) × 100 이격도가 100에 가까울수록 목표치에 최적화가 잘 되어있다는 것을 의미하며 100 이상인 경우 공 간 면적이 과도하고 100 이하인 경우 반대로 부족 하다는 의미이다. 이는 상대적으로 과도한 설비지 원시설의 면적을 줄이고 서비스시설의 면적을 늘 려야 전체 시설물 공간의 효율성이 향상된다는 점 Table 7 Space constraints

이름 수량 총면적

(m²)

웜업장 2 1,760

관람석 6 4,810

스카이박스 3 130

선수대기실 18 360

도핑테스트실/약품검사실 2 60

선심실/심판실 8 120

VIP실 2 60

창고 3 210

용기구창고 2 210

경찰경비지휘소/소방지휘소 2 90

경찰기동대대기소/특공대대기소/

소방관대기소 3 120

사진기자작업실/기사작성실 2 120

전산센터/중앙통제실 2 120

공조실 10 600

입장권판매소 2 60

매점 2 150

수익시설 4 300

관중안내소 2 60

Table 8 Rule examples for space area 면적규칙

조건분류

사례

대상 면적조건(m²) 연면적 건물 27,068 ± 5%

층별 면적

1층 공간 총면적 9,200 ± 5%

2층 공간 총면적 12,650 ± 5%

. . . . . . 그룹별

공간면적

전체 관람석 4,810 ± 5%

전체 선수대기실 360 ± 5%

. . . . . . 개별

공간면적

경기운영실 90 ± 10%

관중응급실 30±10%

. . . . . .

Fig. 9 Inference simulation for space classes

Table 9 Results of the inference

용도분류 측정값 최적값

면적 비율 면적 비율 이격도

경기시설 12,350 45.63 12,229 45.18 100.99 선수시설 627 2.32 717 2.65 87.41 경기운영시설 1,395 5.15 1,364 5.04 102.26 보안시설 470 1.74 617 2.28 76.16 통신-보도시설 515 1.90 531 1.96 97.07 설비지원시설 2,907 10.74 2,701 9.98 107.61 서비스시설 652 2.41 777 2.87 83.93 공용시설 8,152 30.12 8,131 30.04 100.26

합계 27,068 100.0 27,068 100.0

을 의미한다(Fig. 10). 본 사례에서 평균 이격도는 94.46로 계산되었으며 이는 건축물의 공간 효율성 품질의 지표로 활용이 가능할 것이다. 다만 본 이 격도가 공간효율성을 평가하는 절대적인 기준은 아니며, 앞서 1.2절에서 제시한 바와 같이 수집된 전문가지식이 반영된 기존 사례들과의 상대적 평 가를 위한 척도로서 활용 가능할 것이다. 따라서 기존 사례들의 공간 프로그램이 최적화된 효율성 을 지니는지 여부는 이와 별도의 사안이 될 것이다.

7. 결 론

본 연구에서는 BIM데이터와 전문가지식을 활 용하여 공간 성능 품질 가운데 효율성을 중심으로 상대 평가를 진행하였다. 이를 위해 전문가시스템 을 활용하여 주어진 설계조건에 부합하도록 공간 면적을 최적화시켜 이를 평가의 기준으로 적용하 였다. 그 결과 공간 프로그램의 효율성을 전문가 경험지식을 바탕으로 평가할 수 있었고 이에 대한 특징적인 측면은 다음과 같이 요약된다. 첫째, 전 문가 경험지식을 반영하여 건축물 공간 성능의 정 량화된 평가방안을 제시하였다. 둘째, 설계조건을 고려함으로써 건물 디자인이 미치는 영향을 평가 에 반영시켰다. 셋째, 개별 공간 단위로 평가가 가 능하기 때문에 공간들의 다양한 조합을 통해 세부 적인 품질 분석의 가능성을 제시하였다.

한편 본 연구와 관련하여 향후 진행이 필요한 연구 주제는 다음과 같을 것이다. 첫째 설계경험 지식이 축적될수록 평가의 신뢰도가 높아질 수 있

기 때문에 전문가지식의 확보여부에 따라 공간 프 로그램 효율성의 기준과 그에 따른 품질 평가의 결과가 달라질 수 있다. 따라서 다양한 사례조사 및 연구를 통하여 전문가지식을 확보하는 것이 중 요하다 하겠다. 둘째, BIM 정보추출과 전문가 경 험지식의 규칙변환 과정이 기술적으로 접근이 어 렵다 보니 활용에 장애요소가 되지 않도록 이에 대한 연구가 필요할 것이다. 끝으로, 설계조건을 전문가시스템에 반영하기 위해서는 설계자의 경 험지식이 요구된다는 점을 들 수 있다. 이는 해당 업무에 참여하지 않을 경우 쉬운 일이 아니며, 따 라서 이러한 지식없이도 설계 디자인적 요소를 유 지하면서 공간면적 최적화 과정이 가능하도록 추 가적인 연구가 필요할 것이다.

감사의 글

본 논문은 한국연구재단(NRF)의 연구비지원(과 제번호 NRF-2013R1A1A2058204)에 의해 수행되 었습니다.

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Fig. 10 Deviation diagram

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권 오 철

1985년 연세대학교 건축공학과 학사 1987년 연세대학교 건축공학과 석사 2006년 연세대학교 건축공학과 박사 1989년~2008년 삼성건설 근무 2008년~현재 대림대학교 건축공학 관심분야: BIM, 건설정보관리, CM과 교수

조 주 원

㈜에이이씨쓰리코리아 이사 경희 대학교 겸임교수 (사)빌딩스마트협회 연구원 미국 Ohio 대학교 이학박사 관심분야: BIM 품질검토 및 관리,

BIM 모델 에너지 분석 및 시뮬레 이션, BIM 물량산출