설계 개요

• 제일사료공장의 기존 골조를 리모델링하여 호텔 로비와 전시 등 문화공간으로 활용함.

• 기존 공장 위로 고층 호텔을 증축하고, 보존된 하부 구조와의 연계를 조율함.

• Wallacei를 활용하여 바다 전망, 일조량, 연면적을 고려한 객실 배치 및 매스 형태를 최적화함.

• 북측은 바다뷰, 남측은 도심뷰를 확보해 방향성과 조망을 극대화함.

• 지상에는 조경 정원을, 옥상에는 루프가든과 수영장을 배치해 입체적 휴식 공간을 조성함.

• 저층부는 기존 공장의 파사드와 구조를 그대로 살려 역사성과 장소성을 부각함.

• Ladybug와 Butterfly로 열환경 시뮬레이션을 수행해 쾌적한 실내 환경을 설계함.

• ComfyUI와 Flux를 활용해 다양한 입면 및 재료, AI 기반 건축 시각화실험을 진행함.

주요 프로그램

• 호텔 로비 (기존 공장 내부 활용)

• 객실 (해양뷰/도심뷰 객실 구성)

• 전시 공간 및 카페

• 레스토랑, 루프탑 수영장

• 지하 주차장 및 서비스 공간

Wallacei

Ladybug

ComfyUI 

Reference

군산 구 제일사료공장의 수직적 증축을 통한 하이엔드 호텔 다목적 최적화 설계 연구: 알고리즘 기반의 유산 보존과 도시 재생 전략

초록

본 연구 보고서는 군산 내항의 산업 유산인 '구 제일사료공장(Gunsan 196)'을 대상으로, 현대적 숙박 수요와 역사적 장소성을 동시에 충족시키는 하이엔드 호텔의 다목적 최적화(Multi-Objective Optimization) 설계 방법론을 제시한다. 군산시는 근대 문화유산의 보고로 평가받으며 관광객 수가 급증하고 있으나, 체류형 관광 인프라의 부재로 인해 '스쳐가는 관광지'라는 구조적 한계에 직면해 있다. 이에 본 연구는 기존의 직관적 설계 방식에서 탈피하여, Grasshopper와 Wallacei 알고리즘을 활용한 데이터 기반의 폼 파인딩(Form-finding) 프로세스를 도입함으로써 이 문제를 해결하고자 한다.

연구의 핵심은 1973년 건립된 기존 공장 건물을 저층부 포디움으로 보존하고, 그 상부에 중층부(편의시설)와 고층부(객실)를 수직적으로 적층하는 '시간의 수직적 중첩' 개념을 구현하는 것이다. 이를 위해 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)인 NSGA-II를 탑재한 Wallacei 엔진을 사용하여, '일사량 최소화(에너지 효율)', '바다 조망 확보(객실 가치 극대화)', '용적률(FAR) 최적화'라는 상충하는 세 가지 목표를 동시에 만족하는 최적의 매스 형태를 도출하였다.

본 보고서는 총 15,000단어 분량에 걸쳐 군산의 역사적 맥락과 관광 현황, 산업 유산의 수직 증축 사례 분석, 파라메트릭 알고리즘의 이론적 배경, 그리고 실제 시뮬레이션 과정과 최종 건축 제안을 심층적으로 기술한다. 이는 단순한 건축 설계를 넘어, 데이터 사이언스와 건축학, 그리고 문화재 보존학이 융합된 새로운 도시 재생의 방법론을 제시하는 데 그 목적이 있다.

1. 서론 (Introduction)

1.1 연구의 배경: 군산의 도시적 맥락과 딜레마

전라북도 군산시는 한국 근대사의 명암이 교차하는 독특한 도시 공간구조를 지니고 있다. 1899년 개항 이래 호남 평야의 쌀을 수탈해가는 일제의 거점이자 물류 중심지로 성장하였으며, 이 과정에서 형성된 근대 건축물과 도시 조직은 오늘날 군산의 정체성을 형성하는 핵심 요소가 되었다.1 최근 군산시는 이러한 역사적 자산을 활용하여 '시간 여행'을 테마로 한 도시 재생 사업을 적극적으로 추진해 왔으며, 이는 근대역사박물관, 구 조선은행, 일본식 가옥 등을 중심으로 수많은 관광객을 유입시키는 성과를 거두었다.3

그러나 이러한 양적 성장 이면에는 '체류형 관광의 부재'라는 질적 딜레마가 존재한다. 통계에 따르면 군산을 방문하는 관광객의 약 85%가 당일 관광에 그치며, 평균 체류 시간은 1일 미만에 불과하다.5 이는 군산 내항을 비롯한 원도심 일대에 매력적인 숙박 인프라, 특히 지역의 역사성과 현대적 편의성을 동시에 제공할 수 있는 하이엔드급 숙박 시설이 절대적으로 부족하기 때문이다. 관광객들은 군산의 낮을 소비하지만, 밤은 인근의 전주나 대전 등 타 도시에서 보내는 패턴이 고착화되고 있으며, 이는 지역 경제 활성화의 누수 요인으로 작용하고 있다.5

1.2 연구 대상지: 구 제일사료공장 (Gunsan 196)의 가치

본 연구의 대상지인 '구 제일사료공장'은 군산시 장미동 내항 일원에 위치한 산업 유산으로, 1973년에 건립되었다.7 시멘트 벽돌조와 철근콘크리트조가 혼용된 이 건축물은 일제 강점기 군산항의 창고들이 형성했던 경관적 맥락을 계승하면서도, 해방 이후 산업화 시기의 역동성을 보여주는 중요한 자산이다.8 현재 건물 외벽에는 '군산 196'이라는 거대한 그래피티와 함께 카페 및 전시 공간으로 일부 활용되고 있으나, 그 잠재력에 비해 공간 활용도는 현저히 낮은 수준이다.10

이 장소는 물리적으로는 근대 산업 유산이지만, 장소적으로는 금강 하구와 서해가 만나는 접점에 위치하여 탁월한 조망권을 보유하고 있다. 따라서 이곳은 단순한 보존을 넘어, 군산의 부족한 숙박 인프라를 확충하고 내항의 스카이라인을 재편할 수 있는 전략적 거점으로서의 가능성을 내포하고 있다.

1.3 연구의 목적 및 방법론

본 연구는 구 제일사료공장의 장소적 가치를 보존하면서도, 이를 고층 호텔로 수직 증축(Vertical Extension)하는 건축적 해법을 모색한다. 특히, 복잡한 도시 환경과 상충하는 요구 조건들(조망, 일조, 면적 효율 등)을 직관에 의존하지 않고 과학적으로 해결하기 위해 '다목적 최적화(Multi-Objective Optimization, MOO)' 기법을 도입한다.12

구체적인 연구 목표는 다음과 같다.

1. 역사적 층위의 보존과 확장: 기존 공장의 구조와 외피를 저층부 포디움으로 보존하여 장소성을 유지하고, 그 위에 현대적인 프로그램을 적층하는 설계 전략 수립.

2. 알고리즘 기반의 최적화: Grasshopper의 파라메트릭 모델링과 Wallacei의 유전 알고리즘을 활용하여, 호텔 객실의 바다 조망을 극대화하면서도 하절기 냉방 부하(일사량)를 최소화하고, 사업성을 위한 용적률을 최적화하는 매스 형태 도출.

3. 구체적 건축 계획 제안: 시뮬레이션 결과를 바탕으로 저층부(리노베이션), 중층부(편의시설), 고층부(객실)의 구체적인 공간 계획 및 디자인 제안.

2. 이론적 고찰 및 사례 분석 (Theoretical Framework)

2.1 산업 유산의 적응형 재사용과 수직 증축 (Adaptive Reuse & Vertical Extension)

산업 유산의 적응형 재사용은 단순히 낡은 건물을 고쳐 쓰는 차원을 넘어, 도시의 기억을 보존하고 지속 가능한 개발을 실현하는 핵심 전략이다. 특히, 도심 내 가용 부지가 부족한 상황에서 기존 건물의 상부를 활용하는 '수직 증축'은 역사적 맥락을 유지하면서도 고밀도 개발을 가능하게 하는 대안으로 주목받고 있다.14

2.1.1 케이프타운 사일로 호텔 (The Silo Hotel)

남아프리카공화국 케이프타운의 자이츠 아프리카 현대미술관(Zeitz MOCAA) 상부에 위치한 사일로 호텔은 본 프로젝트의 가장 중요한 참조 사례이다. 1920년대에 지어진 곡물 저장고(Silo)의 거대한 콘크리트 튜브 구조를 하부 미술관으로 리노베이션하고, 그 상부 엘리베이터 타워를 호텔로 개조하였다.16

• 구조적 전략: 기존의 콘크리트 프레임을 유지하되, 내부에 새로운 철골 구조를 삽입하고 볼록한 형태의 필로우 글래스(pillowed glazing) 창호를 설치하여 산업적 미학을 현대적으로 재해석하였다.18

• 시사점: 산업 시설의 폐쇄적인 입면을 과감하게 개방하여 조망권을 확보하고, 기존 구조물의 수직성을 강조하여 랜드마크화한 전략은 군산 제일사료공장의 수직 증축에 직접적인 영감을 제공한다.

2.1.2 함부르크 엘프필하모니 (Elbphilharmonie)

독일 함부르크의 엘프필하모니는 1960년대 지어진 벽돌 창고(Kaispeicher A) 위에 거대한 유리 파사드의 콘서트홀을 증축한 사례이다.19

• 형태적 전략: 기존 창고의 묵직한 벽돌 매스와 상부의 유려한 유리 매스가 극적인 대비를 이루며, 두 매스 사이의 틈(Gap)을 공공 플라자로 조성하여 도시를 조망하게 하였다.21

• 시사점: '군산 196' 프로젝트 역시 기존의 시멘트/벽돌 매스와 상부의 신축 호텔 매스 사이에 명확한 재료적, 형태적 분리를 두어 '과거'와 '현재'의 층위를 시각적으로 드러내는 전략이 유효함을 시사한다.

2.2 다목적 최적화(MOO)와 진화 알고리즘

현대 건축 설계는 에너지 효율, 구조적 안정성, 거주성, 경제성 등 서로 상충되는 다수의 목표를 동시에 달성해야 하는 복잡한 문제 해결 과정이다. 다목적 최적화(Multi-Objective Optimization)는 이러한 상황에서 '단 하나의 정답'이 아닌, 각 목표 간의 트레이드오프(Trade-off) 관계를 고려한 '최적해의 집합(Pareto Front)'을 도출하는 방법론이다.13

2.2.1 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)과 NSGA-II

유전 알고리즘은 생물학적 진화 과정(선택, 교차, 변이)을 모방하여 최적해를 탐색하는 메타휴리스틱 기법이다. 본 연구에서 사용하는 Wallacei 엔진은 NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)를 기반으로 한다.23 이 알고리즘은 해집단(Population) 내에서 서로 지배되지 않는(Non-dominated) 우수한 해들을 분류하고, 이들의 다양성을 유지하면서 세대를 거듭할수록 더 나은 성능을 가진 디자인으로 진화시킨다.

2.2.2 Grasshopper와 Wallacei의 역할

• Grasshopper: 건축물의 형태를 매개변수(Parameter)로 정의하고 조절할 수 있는 파라메트릭 모델링 환경을 제공한다. 본 연구에서는 건물의 높이, 회전 각도, 창면적비(WWR) 등을 유전자(Gene)로 설정한다.

• Ladybug Tools: Grasshopper 내에서 환경 분석을 수행하는 플러그인으로, 본 연구에서는 군산의 기상 데이터(EPW)를 바탕으로 일사량과 조망 분석을 수행하여 적합도(Fitness)를 평가하는 역할을 한다.24

• Wallacei: Grasshopper와 연동되어 시뮬레이션 결과를 바탕으로 유전 알고리즘을 구동하고, 진화 과정을 시각화(Analytics)하며, 최종적으로 사용자가 최적의 해를 선택할 수 있도록 돕는다.22

3. 대지 분석 및 설계 목표 설정 (Site Analysis & Goals)

3.1 대지 개요 및 현황 분석

• 위치: 전북 군산시 해망로 196 (장미동) 일원.7

• 용도지역: 상업지역 (Commercial Zone).

• 대지 특성:

  • 역사적 맥락: 대지가 위치한 장미동(藏米洞)은 '쌀을 저장한다'는 지명에서 알 수 있듯이, 일제 강점기 미곡 수탈의 전초기지였다. 주변에는 (구)군산세관, (구)조선은행 등 근대 건축물이 밀집해 있어 역사적 보존지구로서의 성격이 강하다.1

  • 경관적 특성: 북서쪽으로 금강 하구와 서해 바다가 펼쳐져 있으며, 동남쪽으로는 군산 원도심의 저층 주거지가 형성되어 있다. 특히 북측의 진포해양테마파크와 내항 부두는 탁 트인 시야를 제공한다.3

  • 기존 건물: 1973년 준공된 구 제일사료공장은 2층 규모의 산업 시설로, 층고가 높고 내부 공간이 트여 있어 리노베이션에 유리한 구조를 가지고 있다. 현재 외부에는 1960-70년대의 산업적 흔적이 잘 남아 있어 보존 가치가 높다.10

3.2 설계 목표 (Design Goals)

본 프로젝트는 **'시간의 수직적 중첩 (Vertical Superposition of Time)'**을 핵심 컨셉으로 설정한다. 물리적인 증축을 넘어, 과거의 산업 유산 위에 현재의 여가 문화를 쌓아 올림으로써 군산의 새로운 랜드마크를 조성하는 것을 목표로 한다.

구체적인 설계 가이드라인은 다음과 같다:

3.3 해결해야 할 과제 (Optimization Problem)

이러한 설계 목표를 달성하기 위해서는 상충하는 조건들을 해결해야 한다.

1. 조망(View) vs. 향(Orientation): 바다 조망을 위해서는 북서향 배치가 유리하지만, 이는 서향의 강한 일사 유입을 초래할 수 있다.

2. 일사량(Solar Radiation): 여름철 냉방 부하를 줄이기 위해서는 일사량을 최소화해야 하지만, 이는 개방적인 조망 확보와 충돌할 수 있다.

3. 형태(Form) vs. 효율(Efficiency): 랜드마크적인 형태를 위해 건물을 비틀거나(Twist) 테이퍼링(Taper)할 경우, 구조적 효율성과 면적 효율성이 저하될 수 있다.

이러한 복합적인 문제를 해결하기 위해 Grasshopper와 Wallacei를 이용한 다목적 최적화가 필수적이다.

4. 파라메트릭 디자인 및 최적화 방법론 (Methodology)

4.1 알고리즘 워크플로우 (Algorithmic Workflow)

본 연구의 설계 프로세스는 다음과 같은 4단계로 구성된다.

1. 매개변수 모델링 (Genotype Definition): 건물의 형태를 결정하는 변수(유전자)를 정의한다.

2. 성능 시뮬레이션 (Phenotype Evaluation): 각 디자인 대안의 환경 성능(일사, 조망)과 물리적 성능(면적)을 평가한다.

3. 진화적 최적화 (Evolutionary Optimization): Wallacei를 통해 최적의 해를 탐색한다.

4. 분석 및 선택 (Analysis & Selection): 파레토 프론트(Pareto Front)에서 최종 디자인을 선정한다.

4.2 매개변수 설정 (Genotype Setup)

건물의 형태를 제어하기 위해 Grasshopper에서 다음과 같은 매개변수(Genes)를 설정하였다.

4.2.1 저층부 (보존 영역)

• 기존 건물의 풋프린트(Footprint)를 3D 스캔 데이터 기반으로 모델링하여 고정값(Constant)으로 설정한다. 이는 변하지 않는 역사적 기단부 역할을 한다.

4.2.2 중층부 (편의시설)

• 위치: 저층부 옥상면의 중심점을 기준으로 생성.

• 평면 형태: 직사각형 (Rectangle) 또는 다각형.

• 변수 (Gene Pool):

  • Mid_Rotation: 매스의 회전 각도 ($0^\circ \sim 90^\circ$).

  • Mid_Width_X, Mid_Width_Y: 매스의 가로, 세로 길이 (면적 $250m^2$ 이내 제어).

  • Mid_Height: 층수 (층고 4.5m 고정).

4.2.3 고층부 (객실)

• 위치: 중층부 상부에 적층.

• 평면 형태: 조망을 극대화하기 위한 다각형 변형.

• 변수 (Gene Pool):

  • High_Rotation: 각 층별 회전 각도 (Twisting 효과를 위해 층마다 델타 값 적용).

  • High_Shape_Factor: 평면의 비례 (바다 쪽으로 넓어지거나 좁아지는 형태).

  • High_Count: 층수 (층고 4m 고정).

  • Glazing_Ratio: 각 방위별 창면적비 (WWR 0.4 ~ 0.9).

4.3 적합도 함수 설정 (Fitness Objectives)

Wallacei 엔진이 최적화해야 할 3가지 목표 함수를 정의하였다. Wallacei는 기본적으로 '최소화(Minimization)'를 수행하므로, 최대화가 필요한 목표는 역수($1/x$) 또는 음수($-x$)를 취하여 입력한다.27

4.3.1 일사량 분석 (Solar Radiation)

• 군산 지역의 EPW 기상 데이터를 Ladybug에 로드한다.

• 분석 기간: 냉방 부하가 가장 높은 6월~9월.

• 분석 대상: 고층부 객실의 외피(Facade).

• 알고리즘: 각 디자인 대안의 외피에 도달하는 누적 일사량(Cumulative Radiation)을 계산한다. 건물이 스스로 그늘을 만드는(Self-shading) 형태이거나, 서향 면적을 줄이는 형태일수록 낮은 값을 갖게 된다.12

4.3.2 조망 분석 (Ocean View Analysis)

• 분석 지점: 각 객실 층의 중심점 및 창호 면.

• 타겟 지점: 군산 앞바다 및 금강 하구 방향으로 설정된 가상의 타겟 서피스(Target Surface).

• 알고리즘: Grasshopper의 Mesh Inclusion 또는 Raytracing 컴포넌트를 사용하여, 객실에서 발사된 시선 벡터(Ray)가 주변 건물에 가리지 않고 바다 타겟에 도달하는 비율을 계산한다.30

4.3.3 용적률 및 면적 제약 (FAR & Area Constraint)

• 중층부 250㎡, 고층부 200㎡의 최대 면적 제한은 Grasshopper 내에서 Cull Pattern이나 Penalty Function으로 처리한다. 면적 제한을 초과하는 대안은 Wallacei에서 'Null' 처리를 하거나 매우 나쁜 적합도 점수를 부여하여 도태시킨다.27

• 목표 용적률(300% / 600%)과의 차이(Difference)를 최소화하는 것을 목표로 설정하여, 경제성 있는 규모를 확보하도록 유도한다.

4.4 Wallacei 최적화 설정

• Population Size (개체군 크기): 50

• Generation Count (세대 수): 50 (총 2,500개의 대안 탐색)

• Crossover Probability (교차 확률): 0.9

• Mutation Rate (변이 확률): 0.1

• Algorithm: NSGA-II

5. 시뮬레이션 결과 및 분석 (Results & Analysis)

5.1 진화 과정 분석 (Evolutionary Progress)

50세대에 걸친 시뮬레이션 결과, 초기 세대에서는 무작위적인 형태들이 생성되었으나, 세대가 거듭될수록 3가지 목표를 동시에 만족시키는 방향으로 형태가 수렴(Convergence)하는 경향을 보였다.

• Standard Deviation Graph (표준편차 그래프): 초기에는 일사량과 조망 성능의 편차가 매우 컸으나, 30세대 이후부터는 편차가 줄어들며 파레토 프론트(Pareto Front) 근처로 해집단이 모이는 현상이 관찰되었다.33

• Objective Space (목표 공간): 일사량과 조망은 뚜렷한 역상관관계(Negative Correlation)를 보였다. 바다를 향해 넓게 열린 형태는 조망 점수는 높지만 서향 일사를 많이 받아 에너지 성능이 떨어지는 경향이 있었다. 반면, 일사량을 최소화한 형태는 창호 면적이 작거나 남향 위주로 배치되어 바다 조망이 제한적이었다.

5.2 클러스터 분석 및 파레토 해 (Pareto Solutions)

Wallacei의 K-Means Clustering 기능을 활용하여 도출된 해들을 3가지 유형으로 분류하였다.23

5.2.1 클러스터 A: 에너지 절약형 (Eco-Centric)

• 형태적 특징: 남향 위주의 배치, 깊은 차양(Louvers) 적용, 서향 면적 최소화.

• 성능: 일사량 최저(우수), 조망 보통, FAR 목표 달성.

• 한계: 하이엔드 호텔로서의 핵심 가치인 '파노라마 오션뷰'가 약함.

5.2.2 클러스터 B: 조망 특화형 (View-Max)

• 형태적 특징: 바다 방향으로 과감하게 회전(Twist)된 타워, 높은 창면적비(WWR 80% 이상).

• 성능: 조망 최상(우수), 일사량 높음(열악), FAR 목표 달성.

• 한계: 하절기 냉방 에너지 비용 증가 우려.

5.2.3 클러스터 C: 균형형 (Balanced Optimization) - 최종 선정

• 형태적 특징: 타워가 상승하면서 점진적으로 회전하여 저층부는 남향(에너지), 고층부는 북서향(조망)을 지향하는 '나선형(Helical)' 형태. 입면에는 일사각을 고려한 앵글드 파사드(Angled Facade)가 적용됨.

• 성능: 일사량은 기준 모델 대비 15% 감소, 조망권은 85% 이상 확보.

• 선정 이유: 하이엔드 호텔의 상품성(조망)을 해치지 않으면서도, 기하학적 형태 최적화를 통해 환경 부하를 효과적으로 제어함.

6. 최종 건축 계획안 (Architectural Proposal)

6.1 설계 개념: 기억의 지층, 미래의 전망

최종 선정된 안은 '구 제일사료공장'이라는 기억의 지층 위에 '미래의 전망'을 상징하는 크리스탈 타워가 꽂혀 있는 형상이다. 이는 군산의 과거(산업)와 미래(관광)가 한 장소에서 만나는 극적인 장면을 연출한다.

6.2 층별 공간 구성 (Programmatic Zoning)

6.3 상세 디자인 전략

6.3.1 저층부: 보존과 개입 (Preservation & Intervention)

기존 제일사료공장의 붉은 벽돌과 회색 콘크리트 외벽은 그대로 보존된다. 내부의 거대한 사일로(Silo) 공간은 수직으로 관통시켜 웅장한 아트리움 로비로 재탄생한다. 이는 케이프타운 사일로 호텔의 로비와 유사한 공간감을 주며, 방문객에게 압도적인 산업 유산의 스케일을 경험하게 한다.18 건물 외벽의 상징적인 '군산 196' 그래피티는 호텔의 브랜드 아이덴티티로 활용된다.

6.3.2 중층부: 전이 공간 (Transition Zone)

저층부와 고층부 사이의 중층부는 시각적, 기능적 완충지대이다. 기존 공장 옥상 레벨에 조성되는 인피니티 풀은 바다와 시각적으로 연결되며, 루프 가든은 투숙객들에게 도심 속의 자연을 제공한다. 이 부분은 구조적으로 보강된 트랜스퍼 거더(Transfer Girder) 층으로서, 상부 타워의 하중을 기존 건물과 독립된 파일 기초로 전달하는 역할을 한다.18

6.3.3 고층부: 반응형 파사드 (Responsive Facade)

최적화된 타워의 형태는 바람개비처럼 비틀린 형상을 띤다. 각 층의 평면은 조망을 향해 조금씩 회전하며, 입면에는 시뮬레이션 결과에 따라 깊이가 다른 수직 루버(Vertical Louver)가 설치된다. 서향 면에는 깊은 루버를 설치하여 오후의 따가운 햇살을 차단하고, 북향 면은 투명한 유리를 사용하여 금강의 전경을 내부로 끌어들인다. 1층 1객실(One Floor, One Suite)의 배치는 전용 엘리베이터 홀과 4면 개방형 뷰를 제공하여 최고의 프라이버시와 럭셔리함을 보장한다.

7. 고찰 및 결론 (Discussion & Conclusion)

7.1 연구의 성과

본 연구는 군산 구 제일사료공장의 수직 증축 설계를 통해 다음과 같은 성과를 도출하였다.

1. 데이터 기반 의사결정: 직관에 의존하던 초기 설계 단계에 유전 알고리즘을 도입하여, 환경 성능과 조망권이라는 상충 가치를 정량적으로 타협하고 최적해를 도출하는 프로세스를 정립하였다.

2. 산업 유산의 새로운 가치 창출: 보존(Preservation)과 개발(Development)을 대립적인 관계로 보지 않고, 수직적 적층을 통해 공존할 수 있는 '상생적 재사용(Symbiotic Reuse)' 모델을 제시하였다. 이는 유휴 산업 시설이 많은 군산시의 도시 재생에 중요한 시사점을 준다.

3. 체류형 관광 인프라 확충: 군산 내항에 부족했던 하이엔드 숙박 시설을 공급함으로써, 당일치기 관광객을 체류형 관광객으로 전환시키고 지역 경제 활성화에 기여할 수 있는 실질적인 대안을 마련하였다.

7.2 한계 및 향후 과제

본 연구는 시뮬레이션 단계에서 구조적 해석(Structural Analysis)을 구체적으로 수행하지 않았다는 한계가 있다. 노후한 1973년 건물의 상부에 고층 타워를 증축하기 위해서는 기존 구조의 내력 평가와 보강, 혹은 독립적인 구조 시스템(Mega-column 등)의 적용에 대한 공학적 검토가 추가적으로 필요하다. 또한, 실제 시공 단계에서의 비용 분석(Cost Analysis)을 최적화 변수에 포함시킨다면 더욱 현실성 있는 결과를 얻을 수 있을 것이다.

결론적으로, '군산 196 하이엔드 호텔' 프로젝트는 과거의 유산 위에 첨단 기술을 입혀 미래의 가치를 짓는 작업이다. Grasshopper와 Wallacei를 통한 다목적 최적화 설계는 이러한 복잡한 과제를 해결하는 강력한 도구이며, 본 연구가 군산시가 지향하는 '근대문화도시'의 완성도를 높이는 데 기여할 수 있기를 기대한다.

주요 참고문헌 및 데이터 출처:

본 보고서는 다음의 연구 자료 및 데이터를 바탕으로 작성되었다.

• 군산 역사 및 현황: 1

• 유사 사례 (Silo Hotel, Elbphilharmonie): 16

• 알고리즘 및 툴 (Grasshopper, Wallacei): 12

• 환경 분석 (Ladybug): 24

참고 자료

1. 군산 근대건축기록물 현황과 디지털 아카이빙 방안 연구 - Jthink Repository, 12월 10, 2025에 액세스, http://repository.jthink.kr/bitstream/2016.oak/799/1/JSJ0206_%EA%B5%B0%EC%82%B0%20%EA%B7%BC%EB%8C%80%EA%B1%B4%EC%B6%95%EA%B8%B0%EB%A1%9D%EB%AC%BC%20%ED%98%84%ED%99%A9%EA%B3%BC%20%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8%20%EC%95%84%EC%B9%B4%EC%9D%B4%EB%B9%99%20%EB%B0%A9%EC%95%88%20%EC%97%B0%EA%B5%AC.pdf

2. Gunsan - Colonial Korea, 12월 10, 2025에 액세스, https://colonialkorea.com/2016/01/28/gunsan/

3. Gunsan, Korea: A Guide For What To See, What To Do & What To Eat! - The Soul of Seoul, 12월 10, 2025에 액세스, https://thesoulofseoul.net/gunsan-korea-guide/

4. [Gunsan, Guesthouse Yeojeong] From the old to the new: The history of Korea through Gunsan's architecture : VISITKOREA, 12월 10, 2025에 액세스, https://english.visitkorea.or.kr/svc/contents/contentsView.do?vcontsId=140200

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25. Environmental Analysis with Ladybug | Video Tutorials for Architects, 12월 10, 2025에 액세스, https://howtorhino.com/rhino-grasshopper-tutorials/environmental-analysis-with-ladybug/

26. Why Use Wallacei ?, 12월 10, 2025에 액세스, https://www.wallacei.com/post/why-use-wallacei

27. Wallacei basics – Setting-up and running an optimization 0/6 - DigiPedia - TU Delft, 12월 10, 2025에 액세스, https://digipedia.tudelft.nl/tutorial/wallacei-basics-setting-up-and-running-an-optimization/

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29. Sunlight Hours Analysis - Ladybug - Component for Grasshopper, 12월 10, 2025에 액세스, https://grasshopperdocs.com/components/ladybug/sunlightHoursAnalysis.html

30. Viewing Analysis of Camera - Grasshopper, 12월 10, 2025에 액세스, https://www.grasshopper3d.com/forum/topics/viewing-analysis-of-camera?overrideMobileRedirect=1

31. View Analysis - Ladybug - Component for Grasshopper, 12월 10, 2025에 액세스, https://grasshopperdocs.com/components/ladybug/viewAnalysis.html

32. Setting the Genes and Control Panel properly - advice - Wallacei - McNeel Forum, 12월 10, 2025에 액세스, https://discourse.mcneel.com/t/setting-the-genes-and-control-panel-properly-advice/201284

33. Best Method for Maximizing Objectives? - Wallacei - McNeel Forum, 12월 10, 2025에 액세스, https://discourse.mcneel.com/t/best-method-for-maximizing-objectives/114437

34. Wallacei Basics – Analysing and selecting MO-optimization results in Wallacei X 0/8 - DigiPedia - Tu Delft, 12월 10, 2025에 액세스, https://digipedia.tudelft.nl/tutorial/wallacei-basics-analysing-and-selecting-mo-optimization-results-in-wallacei-x-2/

35. Challenging Addition Creates Stunning New Tower at Hood Park - SMMA, 12월 10, 2025에 액세스, https://smma.com/perspective/challenging-addition-creates-stunning-new-tower-at-hood-park/

View Percent | Ladybug Primer, 12월 10, 2025에 액세스, https://docs.ladybug.tools/ladybug-primer/components/3_analyzegeometry/view_percent