A Voronoi-Based Framework for Large-Scale Apartment Site Layout Design : Integrating Generative Design and Performance Optimization = 대규모 아파트 단지 배치의 디자인 생성 및 성능 최적화 통합을 위한 Voronoi 기반 프레임워크 기술

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In South Korea, high-density residential complex design is inherently complex, demanding both rule-compliant morphology generation and multi-criteria performance optimization simultaneously. Automated design research has addressed this through two distinct paradigms: Exploratory Generative Design （EGD）, which prioritizes morphological diversity, and Performance Optimization （PO）, which targets environmental efficiency. EGD paradigms predominantly employ bottom-up control, managing individual buildings or units as discrete variables. This bottom-up structure produces compounding gaps. First, a dimensionality gap: as spatial entity count grows, the parameter space expands proportionally, rendering site-scale optimization computationally intractable. Second, a workflow gap: because exploration and evaluation are computationally slow in the same loop, existing frameworks decouple them into sequential stages, preventing the simultaneous discovery of morphologically diverse yet optimal solutions. In terms of PO, there is a coverage gap: the limited existing study simultaneously addresses all five performance dimensions, including FAR, daylight, south-facing orientation, view quality, and circulation. This study proposes an integrated top-down Voronoi framework that resolves all three gaps within a single unified loop. Rather than managing discrete buildings, the framework perturbs five top-down Voronoi grid parameters: seed angle （θ）, scale factor （φ）, irregularity factor （α）, and two cell-category-based height factors （Hl, Hs）, to control all downstream design variables simultaneously, and holds search space dimensionality constant regardless of site scale. A hierarchical repair protocol （rotation → type conversion → height reduction） corrects regulatory violations internally before fitness evaluation, substantially reducing invalid phenotypes and minimizing reliance on penalty functions. A weighted single-objective RBFOpt engine then evaluates five performance objectives concurrently: FAR compliance, daylight access, preference orientation, view quality, and circulation integration （RRA）. Validated on two pilot sites under different local ordinances, the framework demonstrated constant search- space dimensionality regardless of site scale, produced approximately 60% regulatory-compliant layouts across 1,000 iterations, and confirmed that the Voronoi-based parametric system successfully controls both morphological diversity and density at the global level, especially the irregularity parameter （α） and building height. The Voronoi grid also demonstrated stronger adaptive control over design outcomes than equivalent orthogonal grid approaches, alongside faster convergence. The framework thus offers designers a scalable tool that reconciles density targets, regulatory compliance, and environmental quality in a single automated run. Also, it generates a diverse pool of valid layouts within a short time, replacing weeks of manual iteration.

국문 초록 (Abstract)

한국에서 대규모 주거단지 설계는 법규 준수 형태 생성과 다기준 성능 최적화를 동시에 요구하는 본질적으로 복잡한 작업이다. 형태적 다양성을 우선시하는 탐색적 생성 디자인（EGD）과 환경적 효율성을 목표로 하는 성능 최적화（PO）가 그것이다. 특히 EGD 패러다임은 개별 건물이나 유닛을 이산 변수로 관리하는 상향식 제어 방식을 주로 채택한다. 이로 인해 탐색 공간은 공간 개체 수에 비례하여 확장되며, 두 가지 간극이 발생한다. 첫째, 차원성 간극: 공간 개체 수가 증가할수록 파라미터 공간이 비례적으로 확장되어, 대지 규모에서의 최적화가 계산적으로 수행하기 어려워진다. 둘째, 워크플로우 간극: 탐색과 평가를 동일 프로세스 내에서 동시에 수행하는 것이 계산적으로 어렵기 때문에, 기존 프레임워크는 이 두 단계를 순차적으로 분리하여 실행한다. 그래서 형태적으로 다양하면서도 고성능인 해를 동시에 발견하는 것을 방해한다. 한편, PO 선행 연구의 커버리지 간극: 용적률, 일조권, 선호향 배치, 조망 품질 및 도로 순환 통합도 등 아파트 초기 설계 단계에서 요구되는 다섯 가지 성능 차원을 동시에 다루는 기존 연구가 많이 존재하지 않다.
본 연구는 단일 통합 시스템 내에서 세 가지 간극을 모두 해결하는 통합 하향식 보로노이（Voronoi） 기반 프레임워크를 제안한다. 개별 건물을 컨트롤하는 대신, 본 프레임워크는 다섯 가지 보로노이 그리드 파라미터인 시드 각도（θ）, 스케일（φ）, 불규칙성（α） 및 셀 유형별 두 가지 건물 높이 인자（Hl, Hs）를 섭동하여 모든 종속 설계 변수를 동시에 제어하고, 대지 규모에 관계없이 탐색 공간의 차원을 일정하게 유지한다. 계층적 수정 프로토콜（회전 → 유형 변환 → 높이 감소）은 적합도 평가 전 일조 간격 법규 위반을 수정하여 유효하지 않은 표현형을 대폭 줄이고 벌점 함수에 대한 의존도를 최소화한다. 이후 가중치 단일 목적 RBFOpt 엔진이 용적률 준수, 일조권, 선호향 배치, 조망 품질 및 도로 순환 통합도（RRA）의 다섯 가지 성능 목표를 동시에 평가한다. 서로 다른 지역 조례가 적용되는 두 개의 시범 대지인 수원 및 인천에서 검증된 이 프레임워크는 1,000회 반복 중 약 60%의 법규 유효 배치안을 생성했으며, 보로노이 기반 파라메트릭 시스템이 형태적 다양성과 밀도를 전역적으로 효과적으로 제어함을 확인하였다. 특히 불규칙성 파라미터（α）와 건물 높이가 핵심적인 역할을 담당한다. 또한 보로노이 그리드는 직교 그리드 방식에 비해 설계 결과에 대한 더 강한 적응적 제어력과 빠른 수렴 속도를 보여주었다. 본 프레임워크는 한 번의 자동화 과정에서 밀도 목표, 법규 조건, 환경 성능을 동시에 고려하여 다양한 형태와 성능을 가진 초기 설계안을 생성한다. 이를 통해 수주간 반복되던 수작업 설계 과정을 줄이고, 다양한 규모에 적용 가능한 효율적인 설계 도구를 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• I. INTRODUCTION 18
• 1.1. Background 18
• 1.2. Research Objectives 22
• 1.3. Scope Limitations 24
• 1.4. Research Methods 25
• II. LITERATURE REVIEW AND GAP ANALYSIS 29
• 2.1. Current EGD Methods 29
• 2.1.1. Combinatorial Complexity Problem 44
• 2.1.2. Sequential Process Problem 48
• 2.2. Literature Review of the Automation System in Apartment Early Design Phase 50
• 2.2.1. Performance Requirements for Korean Apartment Design 52
• 2.2.2. Gap in Optimization Objectives 55
• 2.3. Top-down Parameters in Global Generative Control 60
• III. FRAMEWORK DESIGN: CONSTRAINTS, PARAMETERS, AND OPTIMIZATION ENGINE 66
• 3.1. Framework Setup 67
• 3.2. Morphology Generation Process 71
• 3.2.1. Building Typologies Category 71
• 3.2.2. Voronoi Grid Application 73
• 3.2.3. Hexagonal Grid Calibration and Cell Check 76
• 3.2.4. Deterministic Hierarchy Typology Assignment 81
• 3.2.5. Building Height Extrusion 84
• 3.2.6. Daylight Validation and Hierarchical Conflict Resolution Repair Protocol 86
• 3.2.7. Landscape Location Variable 92
• 3.2.8. Circulation Network Variable 96
• 3.3. Mandatory Legal Constraints 99
• 3.4. Computational Implementation of Performance Objectives 113
• 3.5. Performance Optimization Engine in Automation System 126
• IV. RESULT AND DISCUSSION 130
• 4.1. Results 130
• 4.1.1. Results Across Sites 130
• 4.1.2. Validation Against Built Case Studies 132
• 4.1.3. Bottom-Up Versus Top-Down 142
• 4.1.4. Parameter Validation via Spearman Rank Correlation 145
• 4.2. Discussion 153
• V. CONCLUSION 161
• REFERENCES 163