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J-GLOBAL ID：202202260976406409   整理番号：22A1048685

Seemo:住宅建築における早期設計窓ビュー満足評価のための新しいツール【JST・京大機械翻訳】

Seemo: A new tool for early design window view satisfaction evaluation in residential buildings

著者 (4件)： Kim Jaeha (Cornell University, Ithaca, 14853, N.Y, USA) ,  Kent Michael (Berkeley Education Alliance for Research in Singapore, Singapore) ,  Kral Katharina (Cornell University, Ithaca, 14853, N.Y, USA) ,  Dogan Timur (Cornell University, Ithaca, 14853, N.Y, USA)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 214  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人々は屋内の生活のおよそ90%を費やし,従って,屋内空間設計は居住者の幸福に有意に影響する。外部への適切な見解は,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。しかし,都市化と緻密化傾向のため,設計者は,その居住者のニーズをサポートできるコンテンツの仕分けによって,バイスタと見解を提供するのに困難があるかもしれない。居住者の視点満足度をよりよく理解し,建築家に信頼できる設計フィードバックを提供するために,既存の視点満足データを,より広い多様な視点シナリオと居住者を捉えるために拡張しなければならない。ほとんどの関連研究は,使いやすい早期設計分析ツールの欠如のため,建築的実践において挑戦的なままである。しかし,初期の設計における設計決定として,建築方向,計画レイアウト,およびファサード設計などの設計決定として,見解の早期評価は有利であり,視野品質を向上できる。したがって,本論文は,590のウィンドウビューによる181人の参加者ビュー満足調査からの結果を示した。調査データは,視野満足を予測するためにツリー-回帰モデルを訓練するために使用した。予測性能を,事例研究を通して既存の見解評価フレームワークと比較した。結果は,新しい予測(RMSE=0.65)が,フレームワーク(RMSE=3.78)より調査結果に正確であることを示した。さらに,予測性能は,ほとんどの応答に対して一般に高く(R2≧0.64),信頼性を検証した。初期設計におけるビュー解析を容易にするために,本論文では,CAD環境におけるビューパラメータを計算するために,満足予測モデルとレイキャスティングツールの統合について述べた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 設計 ,  信頼性 ,  調査 ,  *品質 ,  緻密化 ,  建築家 ,  都市化 ,  住民 ,  ファサード ,  事例研究 ,  回帰モデル ,  機械学習 ,  コンテンツ ,  予測モデル
準シソーラス用語： 環境品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 窓 ,  展望 ,  環境品質 ,  ファサード設計 ,  機械学習

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 住宅 ,  建築 ,  早期 ,  設計 ,  窓 ,  満足 ,  評価 ,  ツール