BIM 기반 Generative Design을 활용한 디지털 건축설계 적용 방안에 관한 사례 연구

A Case Study on Application Strategies for Digital Architectural Design Using BIM-Based Generative Design

Abstract

Architectural design Architectural design has long been driven by human creativity and intuition. While these qualities express artistic sensibility, they face limitations in addressing modern demands such as energy efficiency, sustainability, and cost-effectiveness. In this context, digital technologies are increasingly adopted in architecture to support quantitative analysis and automate optimal design solutions. Key tools such as Building Information Modeling (BIM), Dynamo, and Generative Design (GD) enhance both precision and creativity by managing complex design variables. This study explores how these digital technologies are transforming architectural design and how they can address current challenges. Through literature review, case studies, and feasibility analysis, the research investigates the conceptual basis and practical roles of BIM, Dynamo, GD, and GD for Optimization in the design process. The study focuses on two areas: (1) building façades, where GD generates diverse and optimized designs, and (2) building forms, where BIM and Dynamo facilitate complex geometry manipulation. The findings confirm that digital tools are vital to evolving architectural practices and propose strategies to integrate them effectively into real-world design environments.

1. 서론

1.1 연구의 배경 및 목적

건축 설계는 오랜 시간 동안 인간의 창의성과 직관에 의존해 발전해왔으며, 설계자의 예술적 감각과 경험을 바탕으로 공간과 형태를 구성하는 과정이 중심이었다. 이러한 방식은 인간의 감성을 반영할 수 있다는 점에서 강점을 가지지만, 에너지 효율, 환경 지속 가능성, 비용 절감 등 복합적인 설계 요건을 만족시켜야 하는 현대 설계 환경에서는 효율성과 정밀성 면에서 한계를 드러내고 있다. 이러한 배경에서, 건축 설계 분야에도 디지털 기술은 다양한 설계 변수와 조건을 정량적으로 분석하고, 최적의 설계 해법을 자동화된 방식으로 도출할 수 있도록 지원하며, 특히 BIM(Building Information Modeling), Dynamo와 같은 알고리즘 기반 설계, 그리고 생성형 디자인(Generative Design, 이하 GD)은 설계자의 직관을 보완하면서 복잡한 조건을 동시에 고려할 수 있는 강력한 도구로 주목받고 있다[1], [2], [3], [4].

따라서 본 연구는 BIM, Dynamo, Generative Design과 같은 디지털 기술이 건축 설계의 새로운 패러다임을 어떻게 이끌어가고 있으며, 이를 효과적으로 활용한 설계 전략이 현대 건축의 과제 해결에 어떻게 기여할 수 있는지를 적용 사례를 통해 고찰하고자 한다.

1.2 연구의 방법 및 범위

본 연구에서는 건축 설계 분야에서 점점 더 중요해지고 있는 BIM을 기반으로 하는 디지털 설계 기술의 개념과 이론적 기반을 심층적으로 분석하고, 실제 설계 과정에서 디자인에 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적으로 탐색하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌 연구, 사례 분석, 기술적 적용 가능성 검토 등울 통해 실무 적용 가능성을 다음과 같이 진행하였다.

먼저, BIM을 기반으로 하는 디지털 설계 기술의 개념과 이론적 기반 분석을 BIM과 알고리즘을 기반으로 하는 Dynamo, GD, GD for optimization 등의 디지털 설계기술로 구분하여 기본 개념을 정리하고, 이들 기술들이 건축 설계 프로세스에서 어떤 역할을 수행하는지를 심층적으로 탐구한다. 또한 각 기술의 정의 및 특징을 상세히 기술하고, 기존의 전통적인 설계 방식과의 차이점을 비교 분석하여 BIM과 알고리즘을 기반으로 하는 Dynamo, GD, GD for optimization 디지털 설계기술이 건축 설계의 효율성과 창의성 증대에 어떤 기여를 할 수 있는지 검토한다.

Fig. 1. BIM, Dynamo, generative design process [5]

본 연구의 건축 설계 적용을 위한 검토 사례 분야는 다음 2가지 분야로 구분하여 검토하였다.

⋅건물 입면 : 건물 외관 설계에서 Generative Design을 활용하여 다양한 입면 디자인을 자동 생성하고, 이를 바탕으로 미적, 기능적 요소를 최적화하는 방법을 연구

⋅건물 형태 : 복잡한 건축 형상을 생성하고 조정하는 과정에서 BIM과 Dynamo가 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 Generative design을 통해 새로운 건축 형태를 탐색하는 방법을 검토

이상의 내용을 토대로 본 연구는 BIM, Dynamo, Generative design 등의 디지털 기술이 현대 건축 설계 패러다임 변화에 필수적인 요소임을 밝히고, 현재 건축 설계에서 현실적인 제약을 극복하고 디지털 설계 환경의 발전 방향 설정 및 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제시함을 목표로 한다.

2. 이론적 배경

2.1 비주얼 프로그래밍과 다이나모

BIM은 건축 및 엔지니어링 설계 과정에서 3D 모델을 활용하여 정보를 통합하고 관리하는 기술이며, 건축 설계 과정에서는 설계 요소 간의 시각적, 체계적, 또는 기하학적 관계를 설정하는 작업이 필수적이다. 이러한 관계는 규칙을 기반으로 개념을 구체적인 결과로 발전시키는 워크플로우와 입력, 처리, 출력의 논리를 따르는 일련의 단계적 작업 집합으로 구성된다. 즉, 설계 과정에서의 복잡한 작업이 알고리즘적으로 수행될 수 있으며, 이를 효과적으로 구현하는 방식이 프로그램 코딩을 적용한 방식이다.

프로그램 코딩은 크게 비주얼 프로그래밍(Visual programming)과 코드 프로그래밍(Code programming)으로 구분되며 Table 1과 같은 장점과 단점을 지닌다.

Table 1. Table. Algorithmic programming types: pros and cons

Fig. 2. Examples of generative design implementation [6]

2.2 생성형 디자인과 최적화

생성형 디자인 GD는 설계 조건(예: 공간 제약, 비용, 채광 등)을 입력하면 알고리즘을 이용해 다양한 설계 대안을 자동으로 생성하고, 이 중 대안을 선택할 수 있도록 지원하는 설계 기법이다. 주요 특징으로는 입력된 데이터를 기반으로 가능한 모든 대안을 빠르게 생성할 수 있다는 점, 설계자가 여러 대안 중에서 목표에 가장 부합하는 것을 선택할 수 있다는 점, 설계초기 단계에서 창의적이고 혁신적인 아이디어를 도출할 수 있다는 점 등이 있다. GD는 Table 2와 같이 생성(Generate), 분석(Analyze), 순위 지정(Rank), 진화(Evolve), 탐색(Explore), 통합(Integrate) 단계의 워크플로우 구성을 따른다.

Table 2. Structure of the step-by-step GD process

2.3 생성형 디자인의 최적화

최적화 문제는 다양한 분야에서 발생하며, 모든 최적화 문제는 목적 함수, 제약 조건, 그리고 데이터로 구성된다. 목적 함수는 설계 결과가 최적화되도록 설정된 목표를 의미하며, 생성형 디자인에서는 하나의 목표뿐만 아니라 다중 목표를 동시에 고려하는 최적화도 가능하다. 제약 조건은 최적화 문제의 해가 반드시 충족해야 하는 조건으로, 현실적이고 실행 가능한 설계 결과를 도출하기 위한 기준이 된다. 데이터는 설계 요소나 제약 조건을 수치적으로 표현한 입력 값으로, 최적화 모델의 기반이 되는 자료이다.

생성형 디자인에서 널리 사용되는 대표적인 최적화 알고리즘 중 하나는 유전 알고리즘(Genetic algorithm)이다. 유전 알고리즘은 복잡한 목적 함수나 불연속적인 문제를 해결하는 데 효과적이며, 생물의 진화 과정에서 나타나는 자연 선택 원리를 기반으로 한다. 이 알고리즘은 가능한 해의 집단에서 가장 적합한 해를 선택하고, 그 특성을 다음 세대에 전달하는 방식으로 점차 최적의 설계를 도출한다.

생성형 설계에서 유전 알고리즘이 다루는 ‘유전자’는 설계의 주요 매개변수를 의미하며, 이는 설계 결과에 직접적으로 영향을 미치는 수치 값이나 속성으로 구성된다. 유전 알고리즘은 반복적인 과정을 통해 설계를 최적화하며, 각 단계에서의 평가 결과는 다음 세대의 설계 방향을 결정하는 데 활용된다.

Table 3. Genetic algorithm process steps

이러한 유전 알고리즘의 반복적인 최적화 과정은 설계의 무작위성을 높이고 해 공간을 폭넓게 탐색할 수 있도록 하며, 결과적으로 지역 최적(Local optimum)에 갇히지 않고 전역 최적(Global optimum)에 도달할 수 있도록 한다.

Fig. 3. Search for global optimum via genetic algorithm [6]

3. 건물 입면 분야 사례 검토

3.1 개요

기능적 요구와 미적 요소를 모두 충족해야 하는 건물 입면 디자인은 알고리즘 기반 설계를 활용하면 유연하고 창의적인 입면 구성이 가능하다. 예로서, 입면 구성은 주어진 디자인 변수에 따라 자동으로 형태가 변화하도록 설정된 디자인 방식이며, 이 방법을 사용하면 매개변수를 변경하여 다양한 디자인 옵션을 빠르게 생성 가능하며, 태양광 분석, 조망 시뮬레이션 등을 연계하여 최적의 입면 디자인 도출이 가능하다.

3.2 입면 설계 사례

알고리즘 기반 입면 설계는 설계의 자동화와 환경 성능의 최적화를 동시에 달성할 수 있는 접근법으로 주목받는다. 본 연구는 알고리즘 기반 입면 설계의 주요 구성 요소와 적용 사례를 분석하고, 이러한 접근이 건축 설계에 미치는 의미를 고찰한다.

알고리즘 기반 설계는 세 가지 입력 요소를 중심으로 이루어진다. 첫째, 패널이나 루버와 같은 요소는 형태, 회전 각도, 투과율 등의 매개변수를 통해 동적으로 조정한다. 둘째, 커튼월 시스템은 격자 구조를 기반으로 자동 배치하며, 층이나 위치에 따라 개방형 또는 폐쇄형 패널을 선택적으로 배치한다. 셋째, Fig. 4에서와 같이 Attraction Point 개념을 활용해 조망, 채광, 열환경 조건에 따라 패널의 밀도와 방향을 최적화한다. 이를 통해 설계자는 다양한 대안을 신속하게 생성하고 비교할 수 있다.

Fig. 4. Algorithmic facade design using attraction points

대표 사례로 Fig. 5의 아랍에미리트의 Al Bahar Towers는 일사량에 따라 자동 조절되는 루버 시스템을 적용하여 냉방 부하를 줄이고 에너지 효율과 심미성을 동시에 확보한다. 이 사례는 환경 조건에 능동적으로 대응하는 알고리즘 설계의 가능성을 보여준다.

Fig. 5. Adaptive facade design example: Al Bahar towers, UAE [7], [8]

알고리즘 설계는 다수의 대안을 빠르게 생성⋅비교할 수 있는 유연성과 환경 성능 최적화라는 장점을 가진다. 그러나 환경 데이터의 정확성과 알고리즘 모델의 신뢰성, 설계와 시공 단계의 연계는 여전히 개선해야 할 과제다.

결론적으로, 알고리즘 기반 입면 설계는 조망, 채광, 열환경 등 외부 조건에 능동적으로 대응하는 설계를 가능하게 하며, 고층 건물이나 사무실, 전시시설 등 다양한 유형의 건축물에 적용할 수 있다. 이는 지속가능성과 에너지 효율성을 추구하는 현대 건축의 핵심 전략으로 활용될 수 있다.

4. 건물 형태 분야 사례 검토

4.1 개요

건축 설계 초기 단계에서 건물의 외형, 규모, 배치 등 형태적 특성을 결정하는 과정은 기능성과 심미성을 동시에 고려하는 설계 방향의 출발점이 된다. 특히 알고리즘 기반 접근은 형태의 다양성 탐색, 공간 효율성, 표면적 활용 등 다양한 성능 지표를 종합적으로 평가할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 접근은 건물의 질량 형성 전략을 보다 정교하게 수립하도록 지원하며, 초기 단계에서부터 기능적⋅환경적 요구를 반영한 설계 방향을 설정하는 데 기여할 수 있다.

4.2 건물 형태 설계 사례

건물 형태 설계에 알고리즘 기반 기법을 적용하면, 정해진 대지 조건 내에서 다양한 형태의 건축 매스를 자동으로 생성하고, 이를 다각도로 평가할 수 있다. 본 절에서는 형태 다양성 탐색과 다중 목표 최적화를 중심으로 구성된 두 가지 사례를 종합하여 설명하고자 한다. 첫 번째 사례는 다양한 타워 형태를 무작위로 조합하여 생성하는 알고리즘 설계 워크플로우를 적용한 것이다. 이 방식은 설계자가 설정한 대지 경계, 이격 거리, 층수, 층 높이 등의 변수를 바탕으로 기준 평면을 자동으로 생성하고, 층별 변형 과정을 통해 전체 건물의 입체 형상을 구축한다. 이후 외곽 경계를 연결하여 최종 외벽을 형성하며, 사용자 입력에 따라 수십에서 수백 개의 형태가 단시간에 도출된다. 이러한 접근은 형태의 최적화를 직접적으로 추구하기보다는, 설계 초기 단계에서 폭넓은 형태 다양성을 탐색하기 위한 도구로서 활용될 수 있다.

Fig. 6. Generative design analysis result of the building mass generator [8]

두 번째 사례는 세 개의 직육면체 형태를 대상으로 부피를 최소화하고 표면적을 최대화하는 다중 목표 최적화를 적용한 경우이다. 각 매스는 높이와 위치를 변수로 설정하고, 다양한 조합을 통해 설계 조건에 부합하는 대안을 도출한다. 알고리즘은 각 형태의 부피와 표면적을 반복적으로 계산하며, 상충하는 두 목표 간의 균형점을 탐색하는 과정을 수행한다.

최적화된 결과는 수치적 평가뿐만 아니라 시각화 자료를 통해 직관적으로 비교할 수 있으며, 이를 통해 건물 형태의 외피 활용도, 에너지 성능, 구조 효율성 등을 사전에 검토할 수 있는 장점을 제공한다. 이러한 다중 목표 최적화는 단일 해답을 제시하기보다는 다양한 대안의 가능성을 열어두고, 설계자가 의도와 조건에 가장 부합하는 방안을 선택할 수 있는 기준을 마련한다는 점에서 의의가 크다.

Fig. 7. Generative design analysis result of the minimum volume and maximum surface [9]

5. 결론

현대 건축 설계는 에너지 효율, 환경 대응, 경제성, 미적 가치 등 다양한 요구를 동시에 충족해야 하는 복합적 문제 해결 과정으로 진화하고 있다. 본 연구는 BIM, 알고리즘 기반 설계 도구, 생성형 디자인 등 디지털 기술이 건축 설계 패러다임에 가져오는 변화를 사례를 통해 검토하였으며, 주요 결과는 다음과 같다.

첫째, 비주얼 프로그래밍 기반 알고리즘 설계는 매개변수 조정과 반복 설계를 가능하게 하여 창의성과 데이터 기반 논리를 통합하는 데 유리하였다. 생성형 디자인은 다수의 대안을 자동 생성하고 분석⋅비교하여 최적의 방향을 탐색하는 데 효과적임을 확인하였다.

둘째, 입면 설계 사례에서는 패널의 크기, 회전, 투과율 등을 알고리즘적으로 조절하여 심미성과 기능성을 동시에 확보할 수 있음을 확인하였다. 특히 Al Bahar Towers는 환경 변화에 따라 자동 조정되는 루버를 적용해 알고리즘 설계의 실효성을 보여주었다.

셋째, 형태 설계에서는 무작위 생성과 다중 목표 최적화를 통해 건물 질량을 구성하고, 공공 공간 확보, 총 면적, 표면적 등 다양한 지표로 설계안을 정량적으로 평가할 수 있음을 입증하였다.

넷째, 이상의 분석을 통해 알고리즘 기반 설계는 단순 자동화가 아닌 창의성과 환경 적응형 설계를 확장하는 중요한 접근임을 확인하였다. 향후에는 적용 범위를 확대하고 최적화 알고리즘의 고도화 및 실무 적용을 위한 교육⋅훈련 체계가 필요하다.

결론적으로, BIM, Dynamo, Generative Design은 설계 효율성과 창의성을 동시에 증진시키는 핵심 도구이며, 이를 적극 활용하는 것은 현대 건축 설계 경쟁력 강화를 위한 중요한 요소임이 확인되었다.