도시설계와 전산기법(컴퓨터 시스템 활용)
- 최초 등록일
- 2008.06.02
- 최종 저작일
- 2008.05
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소개글
도시설계에 사용된 전산기법(컴퓨터, 시스템 등) 에 관한 리포트
목차
제4장 전산 응용기법
4.1 도시설계에서의 컴퓨터 활용의 역사
4.2 전산설계의 활용
4.3 지리정보시스템의 활용
4.4 인공지능과 전문가시스템의 활용
4.5 인터넷과 도시설계
본문내용
4.1 도시설계에서의 컴퓨터 활용의 역사 ( 설계의 문제인식을 위한 프로그램, 해결안의 도출을 위한 프로그램, 해결안의 평가를 위한 프로그램 )
1) 설계과정을 문제해결의 한 과정으로 인식할 경우 일반적인 문제해결의 과정
● 문제의 인식
● 해결안의 도출
● 도출된 해결안의 평가단계
2) 일반적인 문제해결과 다른 설계과정에서 문제점 (컴퓨터 활용의 제약)
● 문제의 인식 과정에서 문제점
- 문제의 본질이나 구조를 제대로 파악하기 어려움
● 해결안의 도출에서의 문제점
- 수학문제 푸는 것처럼 정해진 방법이 없다. (Black box & glass box/ heuristics(발견적 학습법): 당연한 문제를 다루는 실제적인 방법을 찾거나, 과거의 경험으로부터 배워서 문제를 푸는 방법)
● 도출된 해결안의 평가단계에서 문제점
- 개관적 판단이나 평가기준보다는 주관적인 판단이 많이 개입된다.
4.1.1 설계의 문제인식을 위한 프로그램
1. 하이덱스(HIDECS: HIerarchical DEComposition System)
● 크리스토퍼 알렉산더(Christoper Alexander)에 의해서 1963년에 만들어졌다.
● 인디안 마을의 물리적 형태에 영향을 미치는 모든 조건들을 분석하여, 하나의 물리적 요소를 설계하기 위해서 어떠한 조건들을 고려해야 하는지를 일목요연하게 파악할 수 있도록 하는 프로그램이다.
● 계층형 나뭇가지구조(hierarchical tree)로 설계에 미칠 수 있는 요구조건을 나열하고 그 조건들간의 상관관계를 파악하는 것으로 문제의 본질을 파악하는데 도움을 준다.
- 인디언 마을 설계에 영향을 미치는 141가지 조건 제시
- 서로 독립적인 몇 개의 그룹으로 분류(그룹별 독립적 관계, 그룹내부 요소의 상관관계)
2. 클러스터(CLUSTER)와 엠디에스(MDS)
1) 클러스터(CLUSTER)
● 밀른(Milne)에 의해서 1970년에 개발
● 하이덱스의 제2세대 프로그램
● 각 조건들간의 연관 매트릭스를 입력가능하게 개선, 이를 이용하여 상호연관성의 정도에 따라서 각 조건들을 그룹으로 묶을 수 있으며 하이덱스의 나뭇가지구조와 다른 그물망 구조(semilattice structure)를 형성하여 보다 현실적인 분석이 가능하다.
2) 엠디에스(MDS: Multi-Dimension Scaling)
● 커노핸(Kernohan)에 의해 1971년에 개발
● 행동과학에서 활용되던 근접성분석기법을 응용하여 하이덱스 프로그램에서는 조건들의 연관관계를 있음(1) 또는 없음(2)으로 구분하였던 것에 반해서 조건들 간의 연관관계를 일종의 확률개념으로 입력할 수 있도록 개선하였다.
4.1.2 해결안의 도출을 위한 프로그램
● 부여된 조건 하에서 컴퓨터가 직접 설계안을 제시해 주는 프로그램
1. 화이트헤드(Whitehead)와 엘다스(Eldars)의 병원설계 프로그램
● 컴퓨터가 만들어낸 최초의 과학적인 설계안
● 기본적으로 최적화 기법에 기반을 둔 것
● 병원설계에 있어서 필요한 각 공간에 대하여 의사와 간호원의 활용빈도를 감안한 동선비용을 최소화하는 배치안을 제시 (의사와 간호원 가중치 달리부여)
● 작동원리
- 각 실의 소요면적과 실간의 연관관계 매트릭스를 입력
- 연관관계가 가장 높은 실을 가운데에 배치
- 배치된 실에 가장 연관관계가 높은 실을 그 옆에 배치
- 여러 가지 나온 배치안 중 동선비용이 가장 적은 것을 최종안으로 선택
2. 스터니(STUNI: STerling UNiversity) 프로그램
● 단지계획이나 도시설계의 차원에서 유사한 방법을 응용한 프로그램
● 윌로우비(Willoughby)에 의해서 1970년에 개발
● 1000m2 의 그리드 위에 각 건물을 배치하는 이 프로그램의 입력 데이터로 각 건물의 소요면적과 건물들간의 상관관계 매트릭스가 필요하다.
참고 자료
없음