사무실에서 주거지로의 전환을 모두 관리하는 하나의 도구

시카고에서는 건축가들과 개발업자들이 소멸 직전인 라살 거리(LaSalle Street Corridor)에 있는 사무실 건물을 아파트 1600채로 전환하고 있다. 특히 정부 보조 주택에 초점을 맞추고 이 중 600채는 저렴하게 공급할 예정이다. 뉴욕시에서 에릭 아담스(Eric Admas) 시장은 자원을 정리하고 모아서 전환 과정을 신속하게 진행하고자 구성된 고위직 공무원 모임인 사무실 전환 추진회(Office Conversions Accelerator)의 도움을 받아 새로운 아파트 2만 채를 만들 계획을 세우고 있다. 

주거용 건물로의 전환은 연방 정부가 우선시하는 사업이다. 바이든 행정부는 이 사업을 지원할 연방 프로그램 계획을 담은 ‘연방 자원 가이드: 상업용을 주거용으로’(Commercial to Residential Federal Resources Guidebook)를 발행했고, 미국 주택도시개발부(HUD)는 지역사회 개발 블록 기금(Community Development Block Grants)을 사무실 건물의 재활용에 활용하는 방법에 대한 추가 지침을 제공했다. 

올해 2분기 사무실 공실율은 30년 만에 최고치인 18.2%에 달했으며, 상업용 부동산 투자 규모는 전년 대비 64% 감소했다. 동시에 주택 시장은 400만 가구 가까이 공급이 부족하고, 2021년 기준 세입자의 약 절반 정도가 비용 부담을 느끼고 있다. 전환으로 시장 내 격차를 메울 수 있을 뿐 아니라, 사무실을 아파트로 전환하면 탄소 배출량을 상당히 줄일 수 있다. 초기 연구에 따르면 개조된 건축물은 신축 건축물보다 탄소를 50~75% 적게 배출한다. 

더 좋은 설계를 위한 사전 설계 도구 

급증하는 사무실 전환 수요에 부응하기 위해 폰 괼러와 사사키의 연구 개발 책임자 켄 굴딩(Ken Coulding)은 매개변수 모델링과 유사한 과정을 사용한 도구를 개발하여 고층 사무실 평면도를 분석하고 이 공간을 아파트로 분할하는 방법을 결정한다. 사사키는 해당 도구를 사내에 계속 보유하고 건축가 고객과 개발업자에게 서비스를 마케팅할 계획이다. 

오피스 시프트 프로(Office Shift Pro)라는 이름의 이 도구는 주로 주거용 전환에서 최적의 2D 유닛형 조합을 보여주는 사전 설계 소프트웨어로, 계획을 재정적으로 가능하게 만드는 구성을 찾는다. 이를 통해 개발자는 상상할 수 있는 모든 옵션을 펼쳐보고 구성할 수 있는 매개변수의 정밀함을 통해 프로젝트 접근 방식에 대한 예측을 개선하여 위험을 줄일 수 있다. 

“주거용 전환은 위험이 따르는 프로젝트입니다. 건설 비용도 높고 대출 금리도 높기 때문에 실제로 수익을 내려면 레이아웃을 대단히 효율적으로 짜야 합니다. 기존 건물들은 건축적으로 고려해야 할 고유한 제약이 많습니다.” 폰 괼러는 말했다.

유연한 맞춤형 설계 

오피스 시프트 프로의 간단한 인터페이스를 사용하여 사용자는 사무실 평면도를 업로드하고 원하는 유닛 유형(원룸, 투룸, 쓰리룸 등)과 각 유형별 유닛 크기, 복도 넓이, 창문 접근성, 예상 임대료 및 전환 건설 비용을 입력할 수 있다. 거기서부터 프로그램은 바닥 면적에 수천 가지 변화를 주며 가능한 모든 방식으로 유닛을 배치한다. 사용자는 여러 색상으로 구분된 슬라이더를 사용하여 유닛형 조합(원룸 대비 대형 아파트의 비율)을 바꿀 수 있고, 바닥 면적의 효율에 따라 옵션 순위가 매겨진다. 

이러한 옵션을 통해 개발자는 건물 매입이나 건설에 비용을 지출하기 전에 다양한 시나리오를 시험해 볼 수 있다. 공동 주방, 라운지, 피트니스 센터를 갖춘 젊은 전문직 대상 원룸 및 투룸 아파트가 성공할 수 있을까? 1층에 식료품점과 학교가 있고, 공간이 더 넓고, 방이 여러 개인 가족용 유닛이 비용면에서 더 효율적일까? 굴딩은 이 기술로 “건물의 80%를 원룸으로 지으면 수익이 날까?” 같은 가정에 답할 수 있다고 말했다. 

사전 설계 초기 과정에서 이러한 변수를 해결하면 나중에 다른 부분을 알맞게 배치하는 데 도움이 된다. 개발자가 수익성을 달성하는 길을 프로그래밍 방식으로 조기에 파악한다면 “건물을 어디에서 사야 하는지, 이 프로젝트가 성사되려면 시장이 어떤 상태여야 하는지” 같은 질문에 답할 수 있게 된다고 폰 괼러는 설명했다. 

모수적 확산의 결과는 2축 선 그래프 차트에 표시되고 수익성에 따라 다양한 유닛 조합이 그룹화된다. 모든 점은 약간의 변형을 보이며 사용자가 도구에 입력한 광범위한 유닛 조합 지침을 따른다. 각 점은 특정 유닛 조합을 나타내며, 큰 점은 각 유닛의 바닥 면적 배치 선택지가 더 많은 유닛 조합을 나타낸다. 이는 향후 일광 모델링과 3D지오메트리가 통합되어 개선될 수 있다. 

오피스 시프트 프로는 순수 AI 및 머신 러닝 기반 도구보다 규범이 적은 접근법이다. 업무에 따라 맞춤 설정이 가능하며 설계자와 개발자가 적합하다고 생각하는 대로 소매점 및 생활 편의시설 배치를 수정할 수 있다. “우리가 제공하는 도구는 특정 시장과 특정 건물에 맞춰져 있다”고 굴딩은 말했다. 폰 괼러는 개발자가 “수입에 직접적 손해를 끼치는 생활 편의 시설 수요를 충족하기 위해 어느 정도의 공간을 포기할 수 있는지”를 시험해 볼 수 있다고 설명했다. 

적응적 재사용 프로젝트에서 사전 설계 단계에 AI를 사용하는 방법을 조사하는 연구자들도 있다. 적응적 재사용 프로젝트에서는 그 복잡한 개발 현장과 광범위한 역사 때문에 기존 인프라를 상세하게 이해하는 것이 중요하다. 신규 개발 사업에서는 강조되지 않는 부분이다. 따라서 AI로 관리하는 리얼리티 캡쳐(reality capture) 기술이 강력한 이점을 제공할 수 있다. 적응적으로 재사용될 기존 건물의 사진 또는 3D 스캔을 수집하거나 사진 측량 엔진을 사용하여 해당 이미지들을 연결하면 AI로 현장 요소(조경 유형, 건물 구성요소, 동선)를 식별하고 이를 특정 품질 및 기능을 정의하는 메타데이터로 표시할 수 있다. 리얼리티 캡쳐와 실시간 센서를 결합하면 AI가 기후 속성뿐만 아니라 에너지 부하와 탄소 배출 효율도 통합할 수 있다. 

국제 학술지 Sustainability(지속가능성)에 자세히 설명된 것처럼, 중국 연구자들은 광저우시에 있는 폐쇄된 대형 산업 현장의 적응적 재사용에 AI를 활용할 방법을 연구하고 있다. 이들은 두 개의 신경망을 쌍으로 연결하여 서로 경쟁하는 적대적 생성 신경망(GAN)을 개발하는데 집중하고 있다. 두 개의 신경망 중 하나가 주어진 현장에 대한 설계 개입을 제안하면 다른 하나는 그 제안을 분류해서 이를 수락하거나 거부하고 원래 신경망을 훈련시켜 더 정확하고 나은 결과를 도출한다. 

적응적 재사용 프로젝트는 유서 깊고 유명한 역사적 건물을 주로 개조하기 때문에, 중국 팀은 자연어 모델로 소셜 미디어 게시글 등에서 잠재적 재사용에 관한 대중의 의견을 분석하고 정리함으로써 설계자가 프로그래밍 아이디어를 쉽게 도출하도록 돕는 방법도 모색 중이다. 이러한 자연어 모델은 잠재적 재사용에 관한 설문지를 만들고 그 결과를 정리하여 대부분 자동화된 대중 의견 피드백 순환 구조를 만들 수도 있다.

오피스 시프트 프로가 보여주듯이 적응적 재사용에서 AI 잠재력의 대부분은 기존 건물의 적용 가능성을 평가하고 적응적 재사용 비용의 광범위한 변동성을 다루는 데 있다. 기존 건물의 기능을 근본적으로 바꾸는 것은 새로 짓는 것보다 훨씬 저렴할 수도 있고, 훨씬 비쌀 수도 있다. 그러나 건물 데이터 세트가 더욱 탄탄해지고 AI의 분류가 정교해질수록 이러한 알고리즘은 사람들이 늘 고려해왔던 내재적 관습에 빠지지 않고 폭넓은 건물 유형에서 적응적 재사용의 비용 대비 효율성에 대한 추정치를 자세하게 제시할 수 있다. 

폰 괼러는 “사람한테 평면도를 주면서 유닛 조합을 구성해 보라고 한다면 각자가 생각하는 모습을 바탕으로 저마다 편견을 만들어 낼 것이며, 그렇게 되면 거기서 벗어나기가 매우 힘들다”며 “이 기술을 활용하면 모든 편견에서 매우 빠르게 벗어날 수 있다”고 말했다.