Digital Twin Agent Implementation based on CIP Concept

CIP 개념 기반 디지털트윈 에이전트 구현

  • HyeonSeok Ryu (Electric Electron Engineering and Computer Science, Gwangju Institute of Science Technology) ;
  • InYong Song (AI Graduate School, Gwangju Institute of Science Technology) ;
  • JongWon Kim (AI Graduate School, Gwangju Institute of Science Technology)
  • 류현석 (광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 송인용 (광주과학기술원 AI 대학원) ;
  • 김종원 (광주과학기술원 AI 대학원)
  • Published : 2024.10.31

Abstract

최근 Digital Twin 과 Cyber-Physical-System 을 융합하여 시스템을 설계·예측·분석·최적화하기 위한 노력이 증가하고 있다. Unmanned Ground Vehicle 은 이런 방법론이 적용 중인 대표 예시이다. 본 논문에서는 Digital Twin 과 Cyber-Physical-System 을 융합하고 유지보수와 관리, 데이터 수집이 쉬운 시스템 설계 구조 Control-Infra-Product(CIP)을 제안한다. 시스템 계층을 사용자 관점에 따라 정의하며, 유저, 서비스 제공자, 제품(Physical, Virtual) 총 3 개로 분리된다. 각 관점은 Control Layer, Infra Layer, Product Layer 로 정의한다. 시스템의 사용 주체로 서버에 제어 명령 전달 및 전체적인 관제와 시각화를 담당하는 Control Layer 로 정의한다. Product Layer 는 Product 들을 묶어 정의되며, Product 는 현실과 가상에서 mirroring 이 될 두 개체 (Camera, Lidar, Car 등)를 하나의 쌍을 지칭한다. Infra Layer는 서비스를 관리하는 주체로, 양단에서 Physical 과 Virtual 을 엮고 유저의 제어를 Product 까지 전달 및 전처리의 책임을 진다. 본 논문에서는 CIP 개념 구조의 적용과 Kubernetes 오케스트레이션을 활용한 시스템 구현을 통해 시스템 확장에 유연한 구조와 유지보수에 유용한 indoor 자율 주행 시스템을 개발하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 _논문은 _2023 년도 _정부(과학기술정보통신부)의_재원으로 _정보통신기획평가원의 _지원을 _받아 _수행된 _논문임 _(No. 2021-0-01176, 클라우드 _기반 _융합형 _자율주행 _지능학습 _데이터 _생성/제공을 _위한 _데이터 _수집가공 _핵심 _기술 _개발; No. 2019-0-01842, 인공지능대학원지원(광주과학기술원))

References

  1. Platzer, A, Logical foundations of Cyber-Physical Systems. In Springer eBooks. 2018
  2. N. Nikolakis, V. Maratos, and S. Makris, ''A cyber physical system (CPS) approach for safe human-robot collaboration in a shared workplace,'' Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 56, pp. 233-243, 2019.
  3. 정보통신기획평가원, 디지털 트윈 기술 K-로드맵-디지털트윈 기술 발전 5단계 , 2022.02.06 [보고서].
  4. J. M. Davila Delgado and L. Oyedele, "Digital Twins for the built environment: learning from conceptual and process models in manufacturing," Advanced Engineering Informatics, vol. 49, p. 101332, Aug. 2021
  5. M. Klumpp, "Innovation Potentials and Pathways Merging AI, CPS, and IoT," ASI, vol. 1, no. 1, p. 5, Jan. 2018, doi: 10.3390/asi1010005.
  6. A. Hoenig, K. Roy, Y. T. Acquaah, S. Yi, and S. S. Desai, "Explainable AI for Cyber-Physical Systems: Issues and Challenges," IEEE Access, vol. 12, pp. 73113-73140, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3395444.
  7. Van Eenbergen, J., & Sawicki, P(NVIDIA), A Deep Dive into Building Microservices with Omniverse, GTC Session, 2021
  8. T. Ribeiro De Souza, R. Owen, D. Mills, M. Reuter, A. Clements, and W. O'Mullane, "Replacing DDS with Apache Kafka as middleware technology for the Rubin Observatory control system," in Software and Cyberinfrastructure for Astronomy VIII, G. Chiozzi and J. Ibsen, Eds., Yokohama, Japan: SPIE, Jul. 2024, p. 44.
  9. G. Piras, S. Agostinelli, and F. Muzi, "Digital Twin Framework for Built Environment: A Review of Key Enablers," Energies, vol. 17, no. 2, p. 436, Jan. 2024