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.
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.
2016년 세계경제포럼인 다보스포럼에서 발표된 4차 산업혁명으로 인해 전 세계의 산업트렌드는 점점 빠르고 지능적으로 변화하고 있다. 이 중 디지털 트윈은 실제 사물이나 시스템, 환경 등을 실제 가상 세계에 동일하게 구현하고, 이를 활용한 시뮬레이션 분석 등을 진행함으로써 불필요한 비용 및 시행착오를 감소시키는 획기적인 기술로 전 산업에서 주목받고 있으며, 항만 역시 항만의 안전성과 효율성을 한번에 해결할 수 있는 디지털 트윈 기술에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 항만의 디지털 트윈 기술 적용을 위한 심층적인 연구가 부족하며, 특히 항만 디지털 트윈 구체화를 위한 측정 가능한 데이터에 대한 조사가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 디지털 트윈 기술의 컨테이너 항만 적용을 위한 측정 가능한 데이터 조사하고 이를 요인화하여 항만 디지털 트윈에 필요한 측정 가능한 데이터 수집에 편의성을 제공하고자 하였다. 연구결과 컨테이너 항만 적용을 위한 데이터 요인은 크레인 데이터, 운영적 데이터, 물리적 데이터, 운송적 데이터로 분류되었으며, 확인적 요인분석을 통해 요인 구성, 요인과의 상관관계, 적합도를 확인하였다.
In Optical Scanning Holography(OSH), 3-D holographic information of an object is generated by 2-D active optical scanning. The optical scanning beam can be a time-dependent Gaussian apodized Fresnel zone plate. In this technique, the holographic information manifests itself as an electric signal which can be sent to an electron-beam-addressed spatial light modulator for coherent image reconstruction. In this paper, we briefly review optical scanning holography and analyze the resolution achievable with the system. We also present mathmatical expressions of real and virtual images which are responsible for holographic image reconstruction. We then show the twin-image noise effect on the reconstruction in conjunction with the size of the Fresnel zone pattern through computer simulation.
With the development of computing technology, the convergence of ICT with existing traditional industries is being attempted. In particular, with the recent advent of 5G, connectivity with numerous AuT (autonomous Things) in the real world as well as simple mobile terminals has increased. As more devices are deployed in the real world, the need for technology for devices to learn and act autonomously to communicate with humans has begun to emerge. This article introduces "Device to the Edge," a new computing paradigm that enables various devices in smart spaces (e.g., factories, metaverse, shipyards, and city centers) to perform ultra-reliable, low-latency and high-speed processing regardless of the limitations of capability and performance. The proposed technology, referred to as EdgeCPS, can link devices to augmented virtual resources of edge servers to support complex artificial intelligence tasks and ultra-proximity services from low-specification/low-resource devices to high-performance devices.
이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.
코로나19로 인하여 기존의 제조 시설에 많은 패러다임의 변화와 비대면 서비스의 확대가 전 세계적으로 가속화되고 있다. 대표적인 기술이 디지털 트윈기술이다. 이러한 디지털 트윈기술은 과거에 개념적으로만 존재하던 것이 최근 5G 기반의 네트워크가 구성되며 실현 가능해졌다. 이에 본 논문은 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 USB 공정 일부를 실제 사물 객체와 가상현실 기반의 USB 공정과정을 표준 연동구조인 OPC UA 통신을 기반으로 디지털 트윈이 가능하도록 설계하고 구현하였으며, 이때, 가상세계에 실제 사물의 물리적 특성을 같이 반영하여 이를 실제 사물과 실시간으로 동기화한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 향후 이는 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 의사결정을 위한 비용 절감 및 위험한 사고로부터 예방이 가능할 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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