The solver
계산 방법
모든 맞음 판정은 3D 바운딩 박스 비교에서 시작합니다. 물건과 공간을 직육면체로 모델링한 후, 6가지 가능한 방향 중 어느 하나에서 물건이 제약 조건을 통과하는지 테스트합니다 (세 축, 각각 두 가지 회전 순열).
각 방향에 대해 길이, 너비, 높이를 공간의 순 개구부와 비교합니다 — 문틀 깊이, 계단 계단참 회전 반경, 엘리베이터 문 너비 대 카 내부 너비 같은 실제 요인을 고려하면서.
제약 조건 유형에 따라 여유 공간 허용 오차를 적용합니다. 문은 프레임 변형에 대해 0.5인치 허용 오차를 사용합니다. 계단은 난간 돌출을 고려하여 1인치 마진을 적용합니다. 엘리베이터는 문 개구부와 카 내부를 별도로 비교합니다 — 문이 거의 항상 더 좁은 제약 조건이기 때문입니다.
결과는 다섯 가지 판정 중 하나입니다: 통과, 아슬아슬하게 통과, 기울이면 통과, 통과 불가, 또는 들어가지만 닫히지 않음 (물건 주위로 덮개나 문이 닫히지 않는 용기용).
Where the numbers come from
데이터 출처
문, 복도, 계단, 엘리베이터의 표준 치수는 국제 건축 규정 위원회(ICC)에서 발행한 건축 규정 — 구체적으로 IRC(주거용) 및 IBC(상업용) 규정 계열 — 에서 가져옵니다.
접근성 치수는 ADA 접근 가능한 디자인 기준 및 접근 가능한 건물과 시설에 대한 ANSI A117.1 기준을 참조합니다.
엘리베이터 안전 및 용량 데이터는 ASME A17.1 엘리베이터 및 에스컬레이터 안전 코드를 참조합니다.
가구 치수는 제조사 사양 및 산업 데이터(예: 매트리스 크기의 ISPA)에서 가져옵니다. 여러 소매업체와 대조하여 가장 일반적으로 판매되는 치수로 반올림합니다.
The references
참조 기준
AI in, math out
AI 계산기 작동 방식
인터랙티브 계산기는 Anthropic Claude API를 사용하여 물건과 공간에 대한 자연어 설명을 파싱합니다. "내 소파는 84인치 길고 35인치 깊이야"라고 입력하면 모델이 구조화된 치수를 추출하여 제약 조건 솔버에 전달합니다.
제약 조건 솔버는 결정론적 알고리즘입니다 — 언어 모델 예측이 아닙니다. 물건의 6가지 회전 순열 모두를 공간의 순 개구부와 비교하고, 제약 조건 유형(문, 계단, 엘리베이터, 차량)에 맞는 허용 오차 마진을 적용하여 다섯 가지 판정 중 하나를 반환합니다: 통과, 아슬아슬하게 통과, 기울이면 통과, 통과 불가, 들어가지만 닫히지 않음.
AI는 대화와 치수 추출을 처리합니다. 수학은 무작위성 없는 코드로 처리됩니다 — 동일한 입력은 항상 동일한 판정을 생성합니다.
Kept current
데이터 최신성 정책
표준 치수는 새 규정 판이 발행될 때마다 검토됩니다. 현재 참조 판은 2021 IRC, 2021 IBC, 2010 ADA 기준, ASME A17.1-2019입니다.
가구 및 가전제품 치수는 제조사 카탈로그 및 소매업체 목록과 분기별로 업데이트됩니다. 제품 카테고리가 크게 변경되면(예: 새 표준 매트리스 크기가 시장 점유율 증가) 30일 이내에 기본값을 업데이트합니다.
차량 화물 치수는 제조사가 새 연식 사양을 발표할 때 매년 갱신됩니다. 가장 많이 검색되는 차량을 우선적으로 업데이트합니다.
No spin
투명성
ItemFits는 조작된 리뷰, 가짜 추천사, 부풀린 평점을 사용하지 않습니다. 충분한 검증된 사용자 평점을 정직하게 수집하지 못했기 때문에 AggregateRating 스키마 마크업을 추가하지 않습니다.
모든 맞음 판정은 입력한 치수에서 알고리즘으로 생성됩니다. 편집상의 무력화는 없습니다 — 수학이 결과를 결정합니다.
표준 치수 데이터는 건축 규정이 개정될 때 업데이트됩니다. 현재 참조 판은 2021 IRC, 2021 IBC, 2010 ADA 기준, ASME A17.1-2019입니다. 사용하는 모든 계산기 페이지에 규정 조항을 인용합니다.