이승훈 2015년부터이력서
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문화 / 2026

크바티어가르텐 파빌리온

매개변수 설계와 디지털 제작

위치
스위스 취리히
유형
문화
상태
학생 프로젝트
연도
2026
기존 나무 사이에 체험의 길을 형성하는 목재 파빌리온 · 최종 시각화
기존 나무 사이에 체험의 길을 형성하는 목재 파빌리온 · 최종 시각화

ETH Zürich의 Coding Architecture II 최종 과제로 진행한 취리히 커뮤니티 가든의 디지털 제작 파빌리온입니다. Grasshopper와 GH Python을 활용하여 표준 목재 부재로 정원 이용자에게 맞는 공간을 만들고자 했습니다. 기존의 성숙한 나무를 보존해 달라는 지역 커뮤니티의 요청을 바탕으로, 자연 위에 경직된 기하학을 강요하는 대신 식생 사이를 유연하게 통과하는 체험의 길을 만드는 것을 목표로 삼았습니다.

커뮤니티 가든의 파빌리온

Quartiergarten Hard의 기존 정원
Quartiergarten Hard의 기존 정원
체험의 길을 형성하다 · 최종 시각화
체험의 길을 형성하다 · 최종 시각화

리처드 세라에서 영감을 얻은 공간의 역동성

리처드 세라의 공간적 역동성과 기념비적인 현상학에 영감을 받아, 파빌리온의 스케일과 둘러싸임을 정교하게 조정했습니다. 방문자가 이동할 때 시선이 급격하게 바뀌며, 보행 과정 전체에서 지속적으로 변화하는 몰입형 경험이 만들어집니다.

스케일과 시선 조정 · 개념 스케치 1
스케일과 시선 조정 · 개념 스케치 1
스케일과 시선 조정 · 개념 스케치 2
스케일과 시선 조정 · 개념 스케치 2

알고리즘 형태 탐색: Galapagos 최적화

초기 곡면을 만들기 위해 Grasshopper의 유전 알고리즘 기반 진화 연산 도구인 Galapagos를 활용했습니다. 기존 나무를 정확히 보존하면서 보행 경로의 전체 길이를 최대화하도록 제약 조건과 최적화 목표를 설정했습니다.

유전 알고리즘 형태 탐색 1
유전 알고리즘 형태 탐색 1
유전 알고리즘 형태 탐색 2
유전 알고리즘 형태 탐색 2
유전 알고리즘 형태 탐색 3
유전 알고리즘 형태 탐색 3
유전 알고리즘 형태 탐색 4
유전 알고리즘 형태 탐색 4
유전 알고리즘 형태 탐색 5
유전 알고리즘 형태 탐색 5
유전 알고리즘 형태 탐색 6
유전 알고리즘 형태 탐색 6

디지털 제작과 매개변수 논리: GH Python

GH Python으로 맞춤형 매개변수 제작 과정을 개발했습니다. 초기 곡면과 목재 부재의 치수, 패턴, 개구율을 입력하면 구조 해석과 통합된 목재 조립체가 자동 생성됩니다. 부재는 서로 맞물리는 상호지지 구조를 이루며 하나의 연속적인 표면으로 작동합니다. 접합부와 연결 디테일도 매개변수 제작 과정에 함께 포함했습니다.

초기 곡면 · 코드로 생성한 모델
초기 곡면 · 코드로 생성한 모델
상호지지 목구조 · 코드로 생성한 모델
상호지지 목구조 · 코드로 생성한 모델
구조 최적화 · Grasshopper Karamba 시뮬레이션
구조 최적화 · Grasshopper Karamba 시뮬레이션
체험의 여정에 따라 바뀌는 시선 · 최종 시각화
체험의 여정에 따라 바뀌는 시선 · 최종 시각화

개별 부재에서 하나의 연속적인 표면 셸로

개별 부재가 정교하게 맞물리면서 분리된 요소들이 하나의 연속적인 표면으로 작동합니다. 이는 종이를 접고 굽혀 강성을 얻는 원리와 유사합니다. 전략적인 접힘과 곡률을 통해 평면적 표면은 자체 강성을 확보하고, 별도의 보조 프레임 없이 자립하는 구조를 형성합니다.

기존 나무를 고려한 파빌리온 배치 · 평면도
기존 나무를 고려한 파빌리온 배치 · 평면도

크레딧

  • ETH Zürich · 2026년 2월–6월 · Coding Architecture II 최종 과제
  • 위치: Quartiergarten Hard, Bullingerstrasse 90, 8040 Zürich