近年來，因各國政府盡全力地在推行節能減碳，建築產業也不例
外，綠建築認證就是其中一種方式，業者們可以從中獲取更多的容積
獎勵，人們可以住進更舒適的環境中，可謂三贏的局面，但在一個建
案的生命週期中，設計階段就開始評估。在自然採光中，因影響光照
的因子為數眾多，前期評估的結果往往到實際建造完畢後現場勘驗結
果有些誤差。
為避免前期模擬評估與實際建造完畢的誤差，本研究將藉由整理
前人已完成模擬之資料並經過適當整理後，藉由主成分分析，將資料
進行降維，去蕪存菁後找出直接影響自然採光的因子為何，藉此讓專
案管理者或設計者在做前期模擬時有一定的依據針對建築尺寸坐向及
材料的配置做決策。
另外，近年來大數據研究與應用遍布各領域，在建築產業中求新
求變也是趨勢，因此藉由資料降維的方式，盼能達到以最少的資料儲
存空間反應出最大的資料變異，藉此讓建築設計者在設計時有更多案
例及方向參考及分析。

In recent years, governments around the world have made every effort
to promote energy conservation and carbon reduction. Green building
certification is one of promotion methods, from which the investers can
obtain more floor areas in return. People can also live in a more comfortable
environment inside the certified buildings. Among green building
assessment, natural lightingis one of important green building assessment
factors. Due to the numerous factors that affect the lighting, the results of
the pre-assessment are often inaccurate at the early design stage.
In order to the obstacle of natural lighting design, this research adopted
principal component analysis (PCA) to develop a more practical assessment
model. PCA was used to reduce the data dimensionality and find the
significant factors of natural lighting. Based on the model, project designers
can efficiently make choice on building size, orientation and material
configuration at the early design stage.

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