연구에 대한 설계 기준 정보

제너레이티브 디자인 연구를 작성할 때 목표, 구속조건, 변수 및 상수를 비롯한 설계 대안을 생성하는 데 사용할 입력을 고려합니다. 출력에서 각 결과를 이해합니다.

이 항목의 내용

연구의 설계 기준은 선택하는 생성 방법뿐만 아니라 Dynamo 자체(Dynamo 그래프 작성 방법)에 따라 달라집니다. 설계 기준에 대한 자세한 내용은 제너레이티브 디자인 입문서: 우수한 제너레이티브 디자인 프로세스 분석을 참고하십시오.

다음 설명에서는 샘플 작업공간 배치 연구를 사용하여 설계 기준을 보여줍니다.

입력

입력은 결과를 생성할 때 사용할 데이터입니다. 이 데이터는 직접 제공할 수도 있고 연결 유형에 의해 정의될 수도 있습니다(Dynamo 그래프에서).

입력에는 다음이 포함될 수 있습니다.

목표

목표는 설계를 통해 달성하려는 목적입니다.

목표는 최적화 생성 방법에 사용됩니다. 이 방법을 사용하면 이전 결과를 기반으로 설계 대안의 후속 생성 작업이 개선됩니다.

예를 들어, 책상 행의 룸 배치를 생성하는 작업공간 배치 연구를 작성한다고 가정해 보겠습니다. 이 연구 유형의 목표는 다음과 같습니다.

이와 같은 목표는 충돌을 가져올 수 있는데, 방에 책상과 사람이 많을수록 각 책상에서 확보되는 외부 뷰 수는 줄어들기 때문입니다. 하지만 최적화 방법에서는 가능한 많은 사람들에게 외부 뷰를 제공하면서 책상 수를 최대화하는 솔루션을 찾으려고 노력합니다.

제너레이티브 디자인 입문서: 목표 정의도 참고하십시오.

예를 들어, 다음 이미지는 최대 책상 수 및 최대 외부 뷰라는 상반대는 목표를 달성하려고 시도하는 작업공간 배치 결과를 보여 줍니다.

구속조건

구속조건은 설계 대안이 반드시 충족해야 하는 조건입니다.

구속조건은 설계 대안을 지정된 범위 내의 값으로 제한합니다.

다음은 작업공간 배치 연구를 위한 샘플 구속조건입니다.

연구에 구속조건이 없는 경우, 책상이 4개만 있는 작업공간 배치 또는 1m만 떨어진 책상 행과 같은 비현실적이고 실용적이지 못한 결과가 반환될 수 있습니다. 구속조건이 설정되어 있어야 연구가 특정 상황에 적합한 설계 대안을 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 예에서는 구속조건이 부족할 경우 책상이 4개만 있는 작업공간 배치가 생성되는 경우를 보여 줍니다.

변수

변수는 결과를 생성할 때 변경할 수 있는 값입니다.

예를 들어, 작업공간 배치 연구의 경우 다음을 변수로 지정할 수 있습니다.

연구를 정의할 때 연구에서 변수로 사용할 값을 지정합니다.

연구에 대한 결과를 생성하는 데 사용되는 다양한 변수 값의 범위를 빠르게 이해하려면 결과 탐색 대화상자에서 해당 평행 좌표 차트를 살펴보십시오.

상수

상수는 고정되어 있으므로 변경되지 않는 값입니다. 상수는 모든 결과에 대해 동일하게 유지됩니다.

이러한 값은 변경할 수 없게 Dynamo 그래프의 일부로 프로그래밍될 수 있습니다.

또는 연구를 작성할 때 상수 값을 지정할 수 있습니다. 동일한 값이 연구의 모든 결과에 사용됩니다.

예를 들어, 다음 결과는 책상 수를 상수(18)로 지정할 때의 결과를 보여 줍니다.

결과

결과는 제너레이티브 디자인에서 연구의 일부로 생성된 설계 대안입니다. 결과 탐색 대화상자에서 결과를 확인하십시오.

출력

각 결과에서 특정 출력은 제너레이티브 디자인 프로세스 중에 계산됩니다. 이러한 출력은 특정 결과를 위해 측정된 특정 값을 반영합니다.

예를 들어, 작업공간 배치 연구의 단일 결과에는 다음 출력이 포함됩니다.

이 방식 생성 방법을 통해 이러한 출력 중 일부를 다른 연구의 입력으로 사용하고, 반복할 때마다 설계 기준을 미세 조정할 수 있습니다.

상위 주제: 제너레이티브 디자인 정보

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