Building development is one of the human activities with the greatest impact on
sustainability. Many alternatives to address sustainability in architecture have been
proposed in recent years and Climate Adaptive Building Shell (CABS) are one of the
most promising solutions to date. CABS provide a response to this problem due to
their adaptability and modifiability. Although CABS are promising solution for
reducing energy consumption of the building, they have reputation for decreasing the
occupant’s satisfaction. The examination of the CABS literature review using
PRISMA methodology reveals that most of the research attention in this subject has
been focused on economic and technological factors, while the occupant-centric study
has been neglected. As a result, the fundamental purpose of this thesis is to conduct an
occupant-centric study.
The CABS literature and database were investigated in the first phase of this thesis.
As a result, CABS office buildings were evaluated based on user-facade interaction
types and scenarios to achieve the study's occupant-centric purpose. Finally, a new
taxonomy for CABS office buildings that covers a wide range of topics was
introduced. In the other hand, the literature review highlights the lack of research on
occupants’ satisfaction, productivity and needs for this system. POE has traditionally
been an effective approach for assessing user satisfaction. However, in its current state,
this technique cannot fulfill the CABS's complexity and multi-domain properties.
Thus, in second phase of study, after analyzing POE in general and identifying comfort
characteristics, an attempt was made to design a unique POE model that can fulfill
CABS requirements.
As a result, a dynamic cloud-based POE was created within three main stages. In the
first stage the model has been conceptualized with help of Human-Computer
Interaction and Internet of Things Principles. The occupant-centered model tries to
pinpoint the precise moment of discomfort. In the second stage, application of the
model has been studied. For the Machine Learning of the model an active surrogate
model with Artificial Neural Network architecture method has been applied. Lastly the
relational data management system of the model has been studied. In last step the
implementation of the model has been discussed. Finally, data assessment approaches
for multi-criteria analysis and decision-making for CABS has been presented. The
proposed model fills a gap in the literature of CABS studies linked to POE;
nevertheless, due to a lack of recorded case studies on CABS, creating practical
research on CABS for POE using proposed model is required.
ÖZ:
Bina geliştirme, sürdürülebilirlik üzerinde en büyük etkiye sahip insan faaliyetlerinden
biridir. Son yıllarda mimaride sürdürülebilirliği ele almak için birçok alternatif
önerilmiştir ve iklim uyumlu bina kabuğu (CABS) bugüne kadarki en umut verici
çözümlerden biridir. CABS, uyarlanabilirlikleri ve değiştirilebilirlikleri nedeniyle bu
soruna bir yanıt sağlar. Her ne kadar CABS, binanın enerji tüketimini azaltmak için
umut verici bir çözüm olsa da, bina kullanıcılarının memnuniyetini azaltma konusunda
itibara sahiptir. CABS literatür taramasının PRISMA metodolojisi kullanılarak
incelenmesi, bu konudaki araştırmaların çoğunun ekonomik ve teknolojik faktörlere
odaklandığını, ancak kullanıcı merkezli çalışmanın ihmal edildiğini ortaya
koymaktadır. Sonuç olarak, bu tezin temel amacı, kullanıcı merkezli bir çalışma
yapmaktır.
Bu araştırmanın ilk aşamasında CABS literatürü ve veri tabanı incelenmiştir. Sonuç
olarak, CABS ofis binaları, çalışmanın kullanıcı merkezli amacına ulaşmak için
kullanıcı-cephe etkileşim türleri ve senaryoları bazında değerlendirilmiştir. Son
olarak, CABS ofis binaları için çok çeşitli konuları kapsayan yeni bir sınıflandırma
tanıtılmıştır. Öte yandan, literatür taraması, bu sistem için bina kullanıcılarının
memnuniyeti, üretkenliği ve ihtiyaçları konusunda araştırma eksikliğini
vurgulamaktadır. Kullanım Sonrası Değerlendirme, geleneksel olarak kullanıcı
memnuniyetini değerlendirmek için etkili bir yaklaşım olmuştur. Ancak, mevcut
durumunda bu yaklaşım, CABS'nin karmaşıklığını ve çok alanlı özelliklerini yerine
getiremez. Böylece çalışmanın ikinci aşamasında, genel olarak POE'nin analizi ve
konfor özelliklerinin belirlenmesinden sonra, CABS gereksinimlerini karşılayabilecek
benzersiz bir POE modeli tasarlanmaya çalışılmıştır.
Sonuç olarak, üç ana aşamada dinamik bir bulut tabanlı POE oluşturuldu. İlk aşamada
model, İnsan-Bilgisayar Etkileşimi ve Nesnelerin İnterneti İlkeleri yardımıyla
kavramsallaştırılmıştır. Kullanıcı merkezli model, tam olarak rahatsızlık anını
belirlemeye çalışmıştır. İkinci aşamada ise modelin uygulaması incelenmiştir.
Modelin yapay öğrenmesi için Yapay Sinir Ağı mimarisi yöntemi ile aktif bir vekil
model uygulanmıştır. Son olarak modelin ilişkisel veri yönetim sistemi incelenmiştir.
Son aşamada ise modelin uygulanması tartışılmıştır. Son olarak, CABS için çok
kriterli analiz ve karar verme için veri değerlendirme yaklaşımları sunulmuştur.
Önerilen model, POE ile bağlantılı CABS çalışmaları literatüründeki bir boşluğu
doldurmaktadır; yine de, CABS üzerine kaydedilmiş vaka çalışmalarının olmaması
nedeniyle, önerilen modeli kullanarak POE için CABS üzerine pratik araştırmaların
oluşturulması gerekmektedir.
