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저자정보
Mollaeiubli, Takhmasib (Ajou University) Yi, Hwang (Ajou University)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2022년도 춘계학술발표대회논문집 제42권 제1호(통권 제77집)
발행연도
2022.4
수록면
215 - 218 (4page)

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Kinetic façade (KF) is an engineered solution designed to improve an environmental building performance (EBP). Despite continued interest on KF, little attention has been paid to the efficient climate-adaptive control in operation. Providing that using machine-learning (ML) techniques, dynamic adaptation of the KF morphology can be predictively and quickly informed by the simulated variation of the indoor environment, this study evaluated computational performances of different ML algorithms to construct AI surrogates of EBP simulators. Upon a 1:20 scale test model of an office room with exterior kinetic shading skin (1.73 x 1.1m), we tested nine supervised ML-regressors to predict indoor daylight comfort―represented by the unit of illuminance and the daylight glare probability (DGP). Four input features, including the facade panel angle, solar altitude, azimuth, and global illuminance, were identified, and 1,000 training samples per illuminance and glare output each were obtained from Radiance simulation on Rhino Grasshopper. The results suggest that tree-based algorithms such as decision-tree and random forest regression perform best in the illuminance prediction, whereas artificial neural network (ANN) and nearest neighbor are better suited to predicting DGP. It also finds that DNN is highly sensitive to hyperparameter combination and the accuracy of Gaussian process (GP) depends on kernel choice.
#adaptive architecture #kinetic facade #artificial intelligence #AI #surrogate model

목차

Abstract
1. Introduction
2. AI in architecture and building studies
3. Methods
4. Results and discussion
References

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