論文の概要: Seemo: A new tool for early design window view satisfaction evaluation
in residential buildings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01164v1
- Date: Sun, 3 Apr 2022 21:33:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-05 16:06:12.554073
- Title: Seemo: A new tool for early design window view satisfaction evaluation
in residential buildings
- Title（参考訳）: Seemo: 住宅における窓ガラスの早期視認性評価のための新しいツール
- Authors: Jaeha Kim, Michael Kent, Katharina Kral, Timur Dogan
- Abstract要約: 外部への適切な見方は、居住者の幸福に関連する最も引用された屋内品質の1つである。
都市化と密度化の傾向により、デザイナーは外見や展望を提供するのに苦労するかもしれない。
ビュー満足度をよりよく理解し、アーキテクトに信頼できる設計フィードバックを提供するためには、既存のビュー満足度データを拡張する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: People spend approximately 90% of their lives indoors, and thus arguably, the
indoor space design can significantly influence occupant well-being. Adequate
views to the outside are one of the most cited indoor qualities related to
occupant well-being. However, due to urbanization and densification trends,
designers may have difficulties in providing vistas and views to the outside
with an assortment of content, which can support the needs of their occupants.
To better understand occupant view satisfaction and provide reliable design
feedback to architects, existing view satisfaction data must be expanded to
capture a wider variety of view scenarios and occupants. Most related research
remains challenging in architectural practice due to a lack of easy-to-use
early-design analysis tools. However, early assessment of view can be
advantageous as design decisions in early design, such as building orientation,
plan layout, and facade design, can improve the view quality. This paper,
hence, presents results from a 181 participant view satisfaction survey with
590 window views. The survey data is used to train a tree-regression model to
predict view satisfaction. The prediction performance was compared to an
existing view assessment framework through case studies. The result showed that
the new prediction is more accurate to the surveyed result than the framework.
Further, the prediction performance was generally high for most responses,
verifying the reliability. To facilitate view analysis in early design, this
paper describes integrating the satisfaction prediction model and a ray-casting
tool to compute view parameters in the CAD environment.
- Abstract（参考訳）: 生活の約90%は屋内で過ごすため、室内空間のデザインは生活者の幸福に大きな影響を与える可能性がある。
外への適切な視点は、居住する幸福に関連する最も引用される屋内品質の1つである。
しかし, 都市化や密度化の傾向から, デザイナーは, 利用者のニーズに応えうるコンテンツ群を外部に提供し, ビューを提供するのに苦労する可能性がある。
ビュー満足度をよりよく理解し、アーキテクトに信頼できる設計フィードバックを提供するためには、既存のビュー満足度データを拡張して、より広範なビューシナリオや居住者を捉える必要があります。
ほとんどの関連する研究は、簡単に使えるアーリーデザイン分析ツールがないために、アーキテクチャの実践において難しいままである。
しかしながら、ビューの早期評価は、建物のオリエンテーション、計画レイアウト、ファサード設計などの初期設計における設計決定がビュー品質を改善するために有利である。
そこで本稿では,590のウィンドウビューを用いた181の参加者ビュー満足度調査の結果を示す。
調査データは、ツリーリグレッションモデルをトレーニングして、ビュー満足度を予測するために使用される。
予測性能はケーススタディを通して既存のビューアセスメントフレームワークと比較した。
その結果、新しい予測はフレームワークよりも調査結果よりも正確であることが判明した。
さらに,ほとんどの応答において予測性能は概ね高く,信頼性が検証された。
本稿では,早期設計におけるビュー分析を容易にするために,CAD環境におけるビューパラメータの計算に満足度予測モデルとレイキャストツールを統合した。
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