Digital twin technology can provide significant value for the prognostics and health management (PHM) of critical plant components by improving insight into system design and operating conditions. Digital twinning of systems can be utilized for anomaly detection, diagnosis and the estimation of the system's remaining useful life in order to optimize operations and maintenance processes in a nuclear plant. In this regard, a conceptual framework for the application of digital twin technology for the prognosis of Control Element Drive Mechanism (CEDM), and a data-driven approach to anomaly detection using coil current profile are presented in this study. Health management of plant components can capitalize on the data and signals that are already recorded as part of the monitored parameters of the plant's instrumentation and control systems. This work is focused on the development of machine learning algorithm and workflow for the analysis of the CEDM using the recorded coil current data. The workflow involves features extraction from the coil-current profile and consequently performing both clustering and classification algorithms. This approach provides an opportunity for health monitoring in support of condition-based predictive maintenance optimization and in the development of the CEDM digital twin model for improved plant safety and availability.
As carbon-free has been getting interest, renewable energy sources have been increasing. However, renewable energy is intermittent and variable so it is difficult to predict the produced electrical energy from a renewable energy source. In this study, digital-twin concept is applied to solve difficulties in predicting electrical energy from a renewable energy source. Considering that rotation of wind turbine has high correlation with produced electrical energy, a model which simulates rotation in the drivetrain of a wind turbine is developed. The base of a drivetrain simulation model is set with well-known state equation in mechanical engineering, which simulates the rotating system. Simulation based machine learning is conducted to get unknown parameters which are not provided by manufacturer. The simulation is repeated and parameters in simulation model are corrected after each simulation by optimization algorithm. The trained simulation model is validated with 27 real wind turbine operation data set. The simulation model shows 4.41% error in average compared to real wind turbine operation data set. Finally, it is assessed that the drivetrain simulation model represents the real wind turbine drivetrain system well. It is expected that wind-energy-prediction accuracy would be improved as wind turbine digital twin including the developed drivetrain simulation model is applied.
Digital twins between "BIM Digital Model-Physical Prototype Model" will be built for Noise Barrier tunnel(NBT) that meet the definition of N.G smart city facilities derived from previous studies to build a data flow that connects data at each stage of design, construction, and operation. In this process, BIM design automation tools are created and utilized, and consistent transmission of member and attribute data is performed by converting them into IFC format. Through this, the purpose is to improve the labor-intensive environment required from the design stage of the NBT and to consistently maintain the information required for subsequent production and construction. This includes achieving changes in the construction industry based on digital transformation by unifying various data formats used differently for each industry from design to operation. In addition, it demonstrates that information exchange in the maintenance and management stages is possible based on the data exchange of the established digital twin and aims to improve the existing labor-intensive environment and expand operability between digital and physical information. As suggested in previous studies, the implementation of digital twins in these N.G smart city facilities includes the possibility of building an environment that adds to the possibility of high value-added product platforms as well as the function of big data platforms targeting existing smart cities.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.389-391
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2022
Efforts by the Ministry of Environment and local governments in Korea are continuing to manage the aging of water supply and sewage buried underground. With the support of the Korea Institute of Environmental Industry and Technology's water and sewage innovation technology development project, it is conducting a project to predict and exchange accidents due to aging, and to apply smart functions to new buried pipes. As one of these studies, this paper proposes the design of a dashboard concept model for digital twin-based smart pipe health monitoring, one of the key features of the entire study. Since remote control and monitoring are one of the main functions, distributed transmission and reception agents are deployed to visualize monitoring situations in real time and to increase user affinity by deploying intuitive UI. To validate the design of this proposed special digital twin based smart pipe state monitoring, we construct the conceptual model level and measure the agent effectiveness to validate its excellence.
KIM, Seung-Yub;LEE, Ho-Hyun;CHOI, Eun-Soo;GO, Je-Ung
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.146-160
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2020
In the 4th industrial revolution, research on solving urban problems using ICT technology is emerging. Representatively, research is being conducted mainly focusing on smart cities. 3D geo-spatial. Various case studies on smart cities are being conducted to solve urban problems, and in order to effectively implement smart cities, it is implemented on the basis of a digital twin interconnecting physical and virtual environments. To implement a digital twin, the concept of space is essential, and spatial information that composes the real world is also essential. Therefore, in order to implement the digital twin, this study conducted a study on the construction and modeling of 3D geo-spatial information based on the national spatial information establishment regulations and the international standard CityGML for buildings, water facilities, and transportation facilities in Jeonju. In Jeonju, the research area, the LOD was defined, and the possibility of digital twin based on geo-spatial information was determined through data collection, analysis, and construction for each detail. In this study, it is meaningful that a plan to construct geo-spatial information for the implementation of a digital twin is presented, and the result of the construction is modeled as an urban standard model. The results of study are expected to be used as reference for detailed construction plans and standard establishment by governments and local governments promoting smart city and digital twin construction in the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1670-1675
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2021
The adoption of smart construction technology in the construction industry is progressing rapidly. By utilizing smart construction technologies such as BIM (Building Information Modeling), drones, artificial intelligence, big data, and Internet of Things technology, it has the effect of lowering the accident rate at the construction site and shortening the construction period. In order to introduce a digital twin platform for construction site management, real-time construction site management is possible in real time by constructing the same virtual space. The digital twin virtual space construction method collects and processes data from the entire construction cycle and visualizes it using a 3D model file. In this paper, we introduce a modeling automation technique that constructs an efficient digital twin space by automatically generating 3D modeling that composes a digital twin space based on 3D spatial data.
Digital Twin is a technology that creates a photocopy of real-world objects on a computer and analyzes the past and present operational status by fusing the structure, context, and operation of various physical systems with property information, and predicts the future society's countermeasures. In particular, 3D rendering technology (UAS, LiDAR, GNSS, etc.) is a core technology in digital twin. so, the research and application are actively performed in the industry in recent years. However, UAS (Unmanned Aerial System) and LiDAR (Light Detection And Ranging) have to be solved by compensating blind spot which is not reconstructed according to the object shape. In addition, the terrestrial LiDAR can acquire the point cloud of the object more precisely and quickly at a short distance, but a blind spot is generated at the upper part of the object, thereby imposing restrictions on the forward digital twin modeling. The UAS is capable of modeling a specific range of objects with high accuracy by using high resolution images at low altitudes, and has the advantage of generating a high density point group based on SfM (Structure-from-Motion) image analysis technology. However, It is relatively far from the target LiDAR than the terrestrial LiDAR, and it takes time to analyze the image. In particular, it is necessary to reduce the accuracy of the side part and compensate the blind spot. By re-optimizing it after fusion with UAS and Terrestrial LiDAR, the residual error of each modeling method was compensated and the mutual correction result was obtained. The accuracy of fusion-based 3D model is less than 1cm and it is expected to be useful for digital twin construction.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.35-43
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2023
The purpose of this study is to research digital twin policies for the use of administrative services. The study was conducted through a mobile survey of 1,000 participants, and the results are as follows. First, in order to utilize digital twin technology, it is necessary to first identify appropriate services that can be applied from the perspective of Gyeonggi Province. Efforts to identify digital twin services that are suitable for Gyeonggi Province's field work should be prioritized, and this should lead to increased efficiency in the work. Second, Gyeonggi Province's digital twin administrative services should prevent duplication with central government projects and establish a model that can be connected and utilized. It should be driven around current issues in Gyeonggi Province and the demands of citizens for administrative services. Third, to develop Gyeonggi Province's digital twin administrative services, a standard model development plan through participation in pilot projects should be considered. Gyeonggi Province should lead the project as the main agency and promote it through a collaborative project agreement. It is suggested that a support system for the overall project be established through the Gyeonggi Province Digital Twin Advisory Committee. Fourth, relevant regulations and systems for the construction, operation, and management of dedicated departments and administrative services should be established. To achieve the realization of digital twins in Gyeonggi Province, a dedicated organization that can perform various roles in project promotion and operation, as well as legal and institutional improvements, is necessary. To designate a dedicated organization, it is necessary to consider expanding and reorganizing existing departments and evaluating the operation of newly established departments. The limitation of this study is that it only surveyed participants from Gyeonggi Province, and it is recommended that future research be conducted nationwide. The expected effect of this study is that it can serve as a foundational resource for applying digital twin services to public work.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.4
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pp.186-192
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2021
Recently, the demand for more precise and demand-oriented customized spatial information is increasing due to the 4th industrial revolution. In particular, the use of 3D spatial information and digital twins which based on spatial information, and research for solving social problems in cities by using such information are continuously conducted. Globally, non-face-to-face services are increasing due to COVID-19, and the national policy direction is also rapidly progressing digital transformation, digitization and virtualization of the Korean version of the New Deal, which means that 3D spatial information has become an important factor to support it. In this study, physical objects for cities defined by world organizations such as ISO, OGC, and ITU were selected and the target of the 3D object model was limited to buildings. Based on CityGML2.0, the data collected using a drone suitable for building a 3D model of a small area is selected to be updated through road name address and building ledger, which are administrative information related to this, and LoD2.5 data is constructed and urban space. It was intended to suggest an object update method for a 3D building among data.
In this study, an electronics industrial wastewater activated sludge model (e-ASM) to be used as a Water Digital Twin was calibrated based on real high-tech electronics industrial wastewater treatment measurements from lab-scale and pilot-scale reactors, and examined for its treatment performance, effluent quality prediction, and optimal process selection. For specialized modeling of a high-tech electronics industrial wastewater treatment system, the kinetic parameters of the e-ASM were identified by a sensitivity analysis and calibrated by the multiple response surface method (MRS). The calibrated e-ASM showed a high compatibility of more than 90% with the experimental data from the lab-scale and pilot-scale processes. Four electronics industrial wastewater treatment processes-MLE, A2/O, 4-stage MLE-MBR, and Bardenpo-MBR-were implemented with the proposed Water Digital Twin to compare their removal efficiencies according to various electronics industrial wastewater characteristics. Bardenpo-MBR stably removed more than 90% of the chemical oxygen demand (COD) and showed the highest nitrogen removal efficiency. Furthermore, a high concentration of 1,800 mg L-1 T MAH influent could be 98% removed when the HRT of the Bardenpho-MBR process was more than 3 days. Hence, it is expected that the e-ASM in this study can be used as a Water Digital Twin platform with high compatibility in a variety of situations, including plant optimization, Water AI, and the selection of best available technology (BAT) for a sustainable high-tech electronics industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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