본 연구는 수직형 스마트팜, 즉 식물공장 관리의 디지털화를 위한 시스템의 구현을 위한 프레임워크 설계를 제안한다. 본 연구에서 제안한 디지털 트윈 시스템의 세부 프레임워크 모듈은 1) 스마트 식물공장 트윈 클라이언트 2) 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이 및 3) 스마트 식물공장 트윈서버로 구현하였다. 특히 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이는 디지털 트윈의 구현을 위한 표준 개방형 하드웨어 플랫폼으로 주로 사용되는 Eclipse Ditto를 사용하여 구현하였다. 또한, 각 요소는 초기화 및 데이터 전송과 같은 메시지 시퀀스를 정의하여 클라이언트, IoT 게이트웨이, 서버와 각기 통신이 가능한 인터페이스를 설계하였다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 검증을 위하여 식물공장에서 별도로 설치한 라즈베리파이를 통해 환경 및 제어데이터를 수집하여 이를 가상환경에 가시화하는 형태의 프로토타입 디지털 트윈 시스템을 개발하였다.
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.
This paper presents the integration of Digital twin and Blockchain-based Supply Chain Management (DB-SCM) in a smart warehouse to create a more efficient, secure, and transparent facility. The process involves creating a digital twin of the warehouse using sensors and IoT devices and then integrating it with a blockchain-based supply chain management system to connect all stakeholders. All data are collected and tracked in real-time as goods move through the warehouse, and smart contracts are automatically executed to ensure accountability for all parties involved. The study also highlights the critical role of effective supply chain management in modern business operations and the significance of smart warehouses, which leverage advanced technologies such as robotics, AI, and data analytics to optimize warehouse operations. Later, we discuss the importance of digital twins, which allow for creating a virtual representation of a physical object or system, and their potential to revolutionize a wide range of industries. Therefore, DB-SCM offers numerous benefits, including enhanced efficiency, improved customer satisfaction, and increased sustainability, and provides a valuable case study for organizations seeking to optimize their supply chain operations.
2019년 발생한 코로나라는 팬데믹 영향의 장기화로 인해 사람들 간 접촉을 하지 않고도 생활이 가능한 비대면 활동의 중요성이 증대되면서 우리사회는 본격적인 언택트(untact) 시대로 진입하게 되었다. 언택트 시대는 우리의 일상생활뿐만 아니라 산업사회를 디지털화로 재편하는 거대한 구조적 변화를 초래하는데 영향을 미쳤는데, 그 중심의 핵심기술에 디지털트윈(digital twin)이 있다고 해도 과언이 아니다. 디지털트윈은 4차 산업혁명에 접목되고 있는 다양한 기술력을 융합하여 현실세계를 가상의 디지털 세계에 그대로 재현해내는 기술로, 다양한 산업 공정 전반에 관여하여 산업 사회에서의 혁신을 선도하고 있다. 그러나 디지털트윈이 갖는 구조적 한계 및 환경적 제약으로 인해 동 기술은 모든 산업 제반에 걸쳐 적극적으로 활용되고 있지는 않다. 특히 건축 및 시설물 분야는 일상에서 건물의 주기적 관리가 요구되고 재난 발생 시 인명피해와도 직결되는 분야이기 때문에 디지털트윈의 접목 필요성이 더욱 제기되고 있는 분야지만 현실적으로 직면한 사항들이 디지털트윈의 적용에 있어 장애물로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 건축물 시설안전대응분야에서 디지털트윈 기술의 적용 필요성을 제시하고, 그로 인해 창출 가능한 기대효과를 기술함으로 디지털트윈의 적극적 활용을 강조한다. 더불어 디지털트윈이 현재 직면한 문제를 극복하고 향후 지속발전가능성이 높음을 시사하여 디지털트윈의 수요 창출을 견인하도록 연계짓는다.
최근 우리나라는 2050 탄소중립을 선언하였고, 산림청에서는 첨단 정보통신기술을 접목하여 디지털트윈 기반으로 산림자원 관리, 산림재해 예방 등을 위한 K-포레스트 추진계획을 발표하였으며, 드론, LiDAR 등의 활용으로 산림자원 조사의 정밀화 및 첨단화를 추진하고 있다. 이처럼 산림자원 관리에 대한 요구가 증가하고 있으며 산림공간의 디지털트윈 구축 필요성이 높아지고 있다. 그러나 현재까지 우리나라의 디지털트윈은 도시 및 전국단위 디지털트윈 환경인 가상도시 서비스만을 구축 및 제공하고 있으며, 산림 공간을 대상으로하는 3차원 디지털트윈 서비스는 운영 및 제공되고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 수목 단위의 수고, 흉고직경과 같은 수직적 정보에 해당하는 3차원 산림공간정보 서비스 제공을 위한 산림 디지털트윈 환경을 구현하고자 하였으며, 실감형 3D 나무모델의 경량화, 3D Tiles 적용으로 3차원 산림공간정보 서비스를 위한 산림 디지털트윈 환경 구현 가능성을 확인하였다. 지속적인 연구를 통하여 도심지 내의 가로수를 포함해 전국단위 수목을 대상으로 3D 나무모델 배치 및 서비스 가능한 산림 디지털트윈 구현할 예정이며, 이를 통하여 산림자원 관리를 위한 산림 디지털트윈 서비스 개발이 가능할 것으로 기대된다.
Nowadays, the complexity of object tracking models among hardware applications has become a more in-demand duty to complete in various indeterminable environment tracking situations with multifunctional algorithm skills. In this paper, we propose a virtual city environment using AirSim (Aerial Informatics and Robotics Simulation - AirSim, CityEnvironment) and use the DQN (Deep Q-Learning) model of deep reinforcement learning model in the virtual environment. The proposed object tracking DQN network observes the environment using a deep reinforcement learning model that receives continuous images taken by a virtual environment simulation system as input to control the operation of a virtual drone. The deep reinforcement learning model is pre-trained using various existing continuous image sets. Since the existing various continuous image sets are image data of real environments and objects, it is implemented in 3D to track virtual environments and moving objects in them.
현실공간의 정보를 가상의 공간으로 모사하는 디지털 트윈 기술은 다양한 분야에서 채택되고 있다. 디지털 트윈에 대한 관심은 Industry 4.0 기반의 스마트제조와 같은 첨단 제조 분야를 중심으로 관심이 커지고 있다. 그리고 디지털 트윈의 시스템을 운영하면 수많은 데이터가 발생하며 기술의 분야에 따라 발생하는 데이터는 특성이 다르기때문에 효율적으로 자원을 관리하고, 최적화된 디지털 트윈 플랫폼 기술이 필요하다. 첨단 제조 분야를 중심으로 디지털 트윈의 파이프라인에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔으나 플랜트 분야의 데이터에 적합한 고속의 파이프라인 연구는 아직 부족하다. 그렇기에 본 논문에서는 Apache Kafka를 통해 고속으로 쏟아지는 플랜트분야의 디지털 트윈 데이터에 특화된 파이프라인 설계 방식을 제안한다. 제안된 모델은 플랜트의 정보를 revit 기반으로 적용하고, 플랜트에 특화된 데이터를 Apache Kafka 통해 수집하며, 경량화된 CFD엔진을 탑재하여 기존의 제조 분야의 디지털 트윈 기술보다 플랜트분야에 적합한 디지털 트윈의 모델을 구현할 수 있다.
The experimental results of the model tests for the twin propeller cavitation noise are presented. The model test was carried out by means of procedure of noise measurement followed by the signal processing and full-scale extrapolation. In order to convert the measured sound pressure level into the sound source level, transfer function measurements for three conditions were performed according to the combination of locations and number of virtual sources. White noise and LFM signal were used as a source signals to examine the influence of the input signal. For the twin propellers, 5 transfer functions were defined and the results were discussed. Cavitation noise measurement tests were performed similarly to the transfer function measurement test. Noise source localization analysis was performed to confirm the test effectiveness. It was confirmed that the source level of the twin propeller can be estimated reliably by using transfer function corrections. Finally, the model test results were converted into full-scale by applying the ITTC '87 model-ship scaling raw, and the validity of the model test was confirmed by comparison with the full-scale measurement result.
The aim of this paper is to investigate stress analysis of semi-infinite soils consisting of two layers with twin rectangular tunnels under static loads. The region close to the ground surface and tunnel modelled within finite elements. In order to use a more realistic model, the far region is modelled within infinite elements. The material model of the layered soil is considered as elastic and isotropic. In the finite element solution of the problem, two dimensional (2D) plane solid elements are used with sixteen-nodes rectangular finite and eight-nodes infinite shapes. Finite and infinite elements are ordered to be suitable for the tunnel and the soils. The governing equations of the problem are obtained by using the virtual work principle. In the numerical process, the five-point Gauss rule is used for the calculation of the integrations. In order to validate using methods, comparison studies are performed. In the numerical results, the stress distributions of the two layered soils containing twin rectangular tunnels presented. In the presented results, effects of the location of the tunnels on the stress distributions along soil depth are obtained and discussed in detail. The obtained results show that the locations of the tunnels are very effective on the stress distribution on the soils.
본 연구는 스마트 유지보수 기술이 반영된 디지털 트윈 및 빅데이터 기반 항만 인프라 관제시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 항만 인프라에서 취득되는 센싱 데이터, 영상 데이터 등 이기종 데이터들을 빅데이터화하고, 디지털 트윈 기반의 관제시스템에 가시화한다. 가상 세계의 핵심 요소인 데이터들을 결합해 물리적 세계 및 프로세스로 표현하고, 이를 바탕으로 노후도 및 재해위험도를 평가할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 빅데이터의 의미와 필요한 데이터 확보, 가공, 저장, 분석 및 활용의 단계별로 반영하여야 할 사항들을 도출하고, 이를 현재의 IT자원과 연계하기 위한 방법들을 정의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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