In the general manufacturing sector, prototyping used to reduce the risks that can arise with new conceptual products. However, in AEC area, it does not mass-produce a building, so the prototype itself becomes a building. Therefore, it is challenging to have prototyping of the same scale as the real thing, and the prototyping process in architecture is very inefficient. The prototyping process in the design stage typically assumes making a scaled model, partial model, or digital model. However, it is difficult for these models to correspond to the actual building and the environment of time and space such as scale, material, environment, load, physical properties and deformation, corrosion, etc., unlike the actual building. When using the digital twin concept in the prototyping process, it is possible to measure performance from the design stage to the operation stage. The digital twin was found by a method for monitoring based on physical twins and real-time linkage in the operation stage. Therefore, if the digital twin concept is applied at the design stage, it is possible to predict performance using not only current performance but also history information using real-time information. In order to apply the digital twin concept to the prototyping design process, we analyze the theoretical considerations and the prototyping design process of the digital twin, analyze the cases and research results where the prototyping design was applied, Provide an applied prototyping design process. The proposed process is tested through a pilot project and analyzed for potential use.
4차 산업혁명과 기술의 발달로 VR&AR 시장의 기술력이 발전하고, COVID-19로 인한 물리적 공간의 제약이 없는 디지털 환경에 대한 수요가 증가하여 기업들은 집합 금지 제한 및 규정에 대한 솔루션을 메타버스를 활용하여 해결하고자 노력하고 있다. 그러나 메타버스, VR (Virtual Reality), AR(Argumented Reality), Digital Twin 등 시장이 확장되고 있는 상황에서 메타버스에 대한 명확한 정의 또는 분류체계에 대한 선행연구가 미흡한 실정이다. 본 연구는 VR&AR, Digital Twin에 대한 이해를 바탕으로 메타버스에 대해 이해하고 선행연구, 국내외 사례 분석을 통해 메타버스 활용 산업을 정의하고 사례 분석을 통한 산업별 서비스를 도출하여 메타버스 산업-서비스 분류체계 및 Matrix를 구성하였다.
4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 ICT 기술을 활용한 도시문제 해결 연구가 대두되고 있다. 도시문제 해결을 위해 스마트시티에 관한 다양한 실증연구가 수행되고 있고, 스마트시티를 효과적으로 구현하기 위해 물리적 환경과 가상환경을 상호연결하는 디지털 트윈 기반으로 구현하고 있다. 디지털 트윈을 구현하려면 공간의 개념이 필수적이며 실세계를 구성하는 공간정보가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구는 디지털 트윈을 구현하기 위해 전주시의 건물, 수자원시설, 교통시설물을 대상으로 국가공간정보 구축규정과 국제표준 CityGML을 기반으로 3차원 공간정보 구축 및 모델화 연구를 수행하였다. 실증지역인 전주시를 대상으로 구축 범위별 세밀도 (LOD)를 정의하고 세밀도 별 데이터 수집, 분석 그리고 구축을 통해 공간정보 기반의 디지털 트윈 가능성을 판단하였다. 본 연구에서는 디지털 트윈 구현을 위한 도시 단위의 공간정보 구축방안을 제시하고, 구축결과를 도시 표준모델로 모델화했다는 의의가 있다. 본 연구 결과는 향후 스마트시티 및 디지털 트윈 구축을 추진하는 정부와 지자체에서 세부적인 구축방안, 표준정립 등의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 수작업으로 이루어진 제조현장에서 제조 프로세스를 최적화할 수 있도록 시뮬레이션을 통한 디지털 트윈 구현 방안을 제안하고자 한다. 수작업 모션을 센서로 수집하고 동작 인식에 대하여 반복적인 실험데이터로 제조 프로세스를 최적화하는 지식관리메커니즘을 제안 범위로 한다. 연구목적 달성을 위하여 물류현장 모의실험을 실시하였는데, 작업자의 경험으로 나타난 기초적 지식에 작업시뮬레이션을 반복 경험하게 함으로써 최적화된 디지털 트윈을 생성할 수 있는 방안을 마련하였다. 실험결과, 디지털 트윈을 생성하는 시뮬레이션으로 보다 빠른 시간내에 작업공간 구성과 작업 특성을 생성하여 최적화된 자원을 구성한 결과를 물리시스템으로 전송함으로써 제조 프로세스의 지속적 개선이 가능한 것으로 파악되었다.
Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.
지하공동구의 도시 생명선 기능유지를 위해서는 24시간 모니터링을 수행해야 하며 부족한 인력을 대체하기 위한 기술개발이 필요하다. 일반적인 관리방법으로는 지하 공간 특성을 반영하기 어려워 본 연구에서는 지하공동구를 대상으로 공간정보 기반의 디지털 트윈 시스템 요구사항을 도출하였다. 물리적 공간과 가상공간으로 구분하였으며, 물리적 공간은 멀티모달 영상센서 체계 구축의 기반이 되는 센서의 종류와 배치도를, 가상공간은 지하공동구에 대한 시스템 아키텍처를 구성하였다. 그리고 업무에 따른 시스템 기능을 제시하였다. 지하공동구 디지털 트윈을 통해 재난을 예방하고, 조기에 대응하여 도시 생명선의 기능유지에 효과적일 것으로 예상한다.
디지털 트윈은 디지털 공간에서 시뮬레이션 및 최적화함으로써 스마트팩토리 구현에 중요한 핵심 기술로 인식되고 있으며 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 상호 운용성과 이기종 플랫폼 간 연결에 강점을 보이는 IEC62541 기반의 OPC-UA 프로토콜을 채택하고 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 플랫폼 간 연결할 산업용 IoT 시스템을 설계 및 구현하고, IEC 62541기반으로 OPC-UA 시뮬레이터를 제안하여, 개발한 시뮬레이터를 통해 실제 제조현장의 온도, 압력, 유량 등 센서에서 수집되는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 적용해 동작하는지를 제시하고, 이에 대한 성능시험 및 평가를 진행하였다. 제안한 디바이스에서 경량화된 디지털 트윈 플랫폼의 동작 성능과 OPC-UA 성능 평가를 진행하여 최적의 IEC62514기반 IIoT 시뮬레이터 시스템을 제안한다. 제안한 IIoT 시뮬레이터에서는 OPC-UA 랩핑으로 데이터를 송/수신하는 성능평가를 진행하고, 경량화된 디지털 트윈 플랫폼이 운영됨을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 제조 현장에서 스마트 팩토리 및 메타팩토리 구현을 위한 OPC-UA 프로토콜을 적용할 수 있으며, OPC-UA 시뮬레이터를 통해 현장에서의 시간 및 공간의 낭비를 최소화하고, 효율성을 크게 기여할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 재난안전 훈련의 효과성을 극대화 할 수 있는 훈련 시스템 구축 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 선행연구 검토 및 현황사례 분석을 통해 관련 분야별 데이터·시스템·요구기술·법·제도 등의 현재 수준을 고찰하였다. 디지털트윈과 확장현실 기술을 연계한 재난안전 훈련 시스템을 제안하였으며, 이를 위한 구축 방안 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과물이 재난안전 훈련 시스템의 고도화에 기여하여 재난피해를 감소시킬 수 있기를 기대한다.
디지털시대의 일환으로 현실세계를 가상으로 정확하게 옮겨서 현실에서 할 수 없는 어떤 고가의 장비 수명을 저하시키는 스트레스 테스트를 실시하여 제품의 취약부분을 시뮬레이션 하는 디지털 트윈이 제조업에서 활발히 사용되고 있다. IoT의 발전으로 인해 현실세계에서 수집되는 데이터를 정확하게 수집하여 가상의 공간에 동일하게 만드는 디지털 트윈은 교통, 재난, 주거, 방역, 에너지, 환경, 고령화 같은 도시 생활의 문제에 대한 정확한 예측을 할 수 있기 때문에 스마트 시티 건설에 필요한 도구로 자리매김하고 있다. 디지털 트윈은 제조업분야에 적용이 많이 되고 있지만 본 연구에서는 스마트 시티에 적용하여 4차산업혁명시대에 걸 맞는 스마트 시티 모델을 제안하고 제안된 모델을 통한 시민의 안전, 복지와 편리성을 증가시켜 기술의 발전이 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 한다. 또한, 디지털 트윈을 스마트 시티에 적용할 경우 실시간 상호작용을 통하여 현실성과 즉시성을 유지함으로써 현실과 가상간의 실시간 동기화를 통화여 보다 정확한 예측 및 분석을 할 수 있을 것으로 기대한다.
감정 노동 및 서비스업 종사자의 급격한 증가에 따른 감정노동자의 스트레스 및 우울증 유병률이 증가하고 있다. 하지만, 현재 감정노동자의 정신건강 관리는 스트레스 상황 당시의 정서반응을 고려하기 어렵고 개인의 기저 상태가 반영되지 않아 기존 정신건강 관리의 한계가 존재한다. 본 연구에서는 개인 맞춤형 스트레스 위험 관리 솔루션인 멘탈 헬스케어 디지털 트윈 솔루션 기술을 제시한다. 감정노동으로 인한 정신건강 위험 관리를 위해, 정서/신체반응 및 환경 등의 개인별 스트레스 위험요인을 다양한 모달리티로 추출하고 가상 공간에서 동적 객체의 동기화/모델링을 통하여 스트레스 위험도를 정밀 예측하는 솔루션 탐색 시뮬레이션을 수행한다. 사용자에게 맞는 인터벤션을 제공하여, 감정노동자의 환경에 맞게 모달리티와 객체의 구성이 가능하고 사용자의 피드백에 따라 개선 가능한 개인 맞춤형 정신건강 위험 예측을 위한 멘탈 헬스케어 디지털 트윈 솔루션을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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