3. 3
정보통신기술과 공간정보기술의 융복합
<Source: Sakong, Hosang(2016), Policy Directions of Spatial Information for Hyper-connected Society>
4. 4
변화의 추세
1990년대 2000년대 2010년대 2020년대?
출처 : 이기준, 2012, “공간정보관련 현안 이슈와 대응전략” 발표 자료를 재구성
> 10km
전문가 사용자
- 도시계획
- 국토건설
> 1km
일반 사용자
- 네비게이션
- 인터넷 지도
> 100m
일반 사용자
- 보행자
- SoLoMo
> ?m
기기?
- 실내?
- Invisible?
사용자 층의 변화 사용자 역할 변화 어떤 변화???
6. 6
공간의 크기와 사용자 수의 관계
출처: 이기준, 2012, “공간정보관련 현안 이슈와 대응전략” 발표 자료를 재구성
공간의 크기
사용자 수
인구수
도시계획 국토건설네이게이션
인터넷 지도
스마트폰
LBS
Person -> Things
(IoT)
1980
1990
2000
2010 ~
2020
7. 7
위치정보는 IoT 시대의 1등 시민!
<Source: Steve Liang(2016)>
Location is the first class
citizen for IoT!
8. 8
공간정보 갱신 주기의 변화
공간의 크기
갱신주기
좁은 면적
1980
1990
2000
2010 ~
2020
넓은 면적
정적
동적
<Source: Sakong, Hosang(2016), Policy Directions of Spatial Information for Hyper-connected Society>
9. 9
실내외 정적/동적 공간정보 서비스
<Source: Thomas W. Oestreich(2015), “Location, the Next Champion in Analytics”, Gartner Group.
10. Current Future
Concept Object Information Context Awareness
Data Consumer Prosumer/DIY
User Person Things
Visualization Real World Digital Twin
Application Base Map Key Factor for Fusion
Driving Entity Public Sector Private Sector
Space Outdoor Indoor + Outdoor +
Update Cycle Static Dynamic
<Source: Sagong, Hosang(2016), ‘Policy Directions of Spatial Information for Hyper-connected Society’ modified>
10
공간정보 패러다임 변화
14. 센서, 센서, 그리고 센서
14
감각 기관
기억
지능
IoT(Internet of Things)
Big Data
A. I.
Smartizen(10Bn) Smart Devices(100Bn) Smart Sensor(100Tn)
<Source: 이상훈(2016), ‘ICT 기술 파도와 4차 산업혁명’을 수정, 재편집>
17. 17
데이터 폭발의 시대(Era of Data Explosion)
위치 + 객체 + 현상
Point Cloud + Realistic Mesh + Sensor +
Semantic Model + Volumetric Data + Live Data +
Visualization + Simulation + IoT + Analytics +
…
24. GeoBIM 개념의 등장
24
BIM/CAD GeoSpatial
GeoBIM
• 미시적
• 설계
• 적지 선정
• 자산 관리
• 공정 관리
• 안전 관리
• 에너지 관리
• 패러메트릭(Parametric) 모델
• 거시적
• 도시 계획
• 스마트시티
• 실내외 공간 모니터링
• 소방/방재
• 에너지 관리
• 비상 계획
• 서피스(Surface) 모델
25. CAD/BIM/GIS의 이상적 통합 모습
GIS
CityGML
GeospatialInformation
GISStandards
IFC
BIM
OutdoorModel
IndoorModel
BIMStandards
Construction
DrawingsInfo.
In/Outdoor
GIModel
(GeospatialInformation
Model)
25
26. GeoBIM의 기대 효과
26
• 건축, 토목 분야의 계획, 설계, 시공 단계에 효율적
으로 공간정보 제공
• 광역적 기간 시설 건설 시 BIM 사용 효율성 증대
• 지역적, 국가적 차원의 시설물 관리 용이
• 빠르게 변화하는 건물, 인공구조물 등을 생애주기
측면에서 추적하고 관리
• BIM 데이터를 재활용함으로써 스마트시티
등의 3차원 모델 구축 비용 및 시간 절감
• 스마트시티 등의 도시 관리 분야에서 건물
부터 지구, 시 단위까지 통합적 관리
• 각 시설물의 생애주기에 맞춘 다양한 수준의 공간
분석과 시뮬레이션
• 디지털 트윈의 기본 정보 중 하나로 활용
<Source : F. Noardo 외, 2019, EUROSDR GEOBIM PROJECT A STUDY IN EUROPE ON HOW TO USE THE POTENTIALS OF BIM AND GEO DATA IN PRACTICE>
27. EuroSDR(유럽 국가지도제작기구 협회)의 GeoBIM 연구
27
<Source : http://www.eurosdr.net/research/current>
<Source : https://3d.bk.tudelft.nl/projects/eurosdr-geobim/>
The spatial data research interests of European
countries are represented through the membership
in EuroSDR of national organisations from their
production and research sectors.
28. 표준화 기구들의 통합을 위한 활동(IDBE)
28
“… to increase interoperability between the
geospatial and built environment domains,
specifically through coordination of standards
development… “
29. 표준화 기구들의 통합을 위한 활동(IDBE)
29
<Source: https://www.ogc.org/pressroom/pressreleases/3187>
32. 쉽지 않은 도전 – 정보의 손실
32
ADE
(Application Domain Extension)
<Source : Filip Biljecki, 2019, Extending CityGML for IFC-sourced 3D city models>
33. 쉽지 않은 도전 – 서로 다른 언어
33
ត ើអ្នកកំពុងនិយាយអ្វី?మీరు దేని గురించి
మాట్లా డుతున్నారు?
• 다양한 전문용어와 약어
• 동일한 용어에 대한 다른 이해
• BIM/CAD의 속성 정보 통합의 어려움
• 자신의 분야에 대한 자부심
BIM/CAD GeoSpatial
34. 쉽지 않은 도전 – 음악 없는 MP3 플레이어
34
• 당신이 평생 동안 본 BIM 데이터의 개수는?
• BIM/CAD로 된 데이터가 많을까? 아니면, 그냥 종이도면이 많을까?
• BIM/CAD 소유자들은 자신들의 데이터 공유에 비우호적
• 3차원 데이터를 구축하는데 많은 비용이 들지만, BIM/CAD 데이터 구축은 그 이상의 비용이 소요됨
35. 쉽지 않은 도전 – 표준!
35
• BIM/CAD 분야는 산업계 전반적으로 표준 활용이 저조
“왜 Revit 파일을 IFC로 변환해서 드려야 하죠?”
“정부가 시켜서 어쩔 수 없이 IFC나 CityGML로 납품하죠.”
• 포맷 변환 과정에서 설계 데이터의 도형/속성 정보가 손실되는 경우가 많음
• 산업계 고객들은 설계 소프트웨어의 자체 포맷을 선호
• 포맷 변환은 고객이나 사용자에게 부담으로 작용
36. 쉽지 않은 도전 – 데이터 생애주기에 대한 이해
36
• 고객에게 받은 BIM/CAD 파일은 거의
대부분 최종본이 아님
• 수많은 버전의 BIM/CAD가 존재
• CAD/BIM은 생애주기에 따라 지속적으로
수정, 갱신
BIM/CAD
Format
IFC CityGML
활용
서비스
• 당신의 고객도 어느 파일이 최종본인지
모르는 경우가 많음
• BIM/CAD 데이터가 깨끗할 것(!)이라는
기대를 버릴 것 – 소위 Dark Data!
37. 쉽지 않은 도전 – 시각화
37
• 대용량 BIM/CAD 데이터의 시각화는 여전히 도전적 과제
• 많은 고객들은 예쁜(!) 시각화를 바람
• 예쁜 시각화를 만족시켜주면 이제 고객들은 뭔가 다른 기능을 원하기 시작함
• 궁극적으로 3차원 분석, 3차원 시뮬레이션 등을 희망
38. 디지털 트윈의 단계(Digital Twin Levels)
지하공간정보
UGI(Underground Geographic Information)
49. 디지털 트윈(Digital Twins): 가트너의 2018, 2019년 주목해야 할 10대 기술
<Source: https://gartner.com/SmarterWithGartner> 49
50. 디지털 트윈(Digital Twins)
<Source: https://www.pbctoday.co.uk/news/bim-news/digital-twin-4-0/64519/>
Digital Twin
A realistic digital representation of assets, processes or systems in the built or
natural environment. The complexity of that representation, and degree of
connectedness, varies depending on maturity.
50
64. 1958년 밀 생산 목표:
헥타르 당
4.2t -> 37.5t
중국 전역에서 쌀, 밀, 땅
콩 수확 신기록 경신
모택동:
“인민들은 하루에 밥을
다섯 끼 먹으라!”
중국 공산당:
“농산물을 수출하여 공
업장비와 기술을 수입
하자!"
결과:
1958년에서 1962년
동안 3,500만~5,000
만 명 굶주림으로 사망
64
아날로그 트윈(Analog Twin) 2단계 – 현실을 있는 그대로 안다는 것의 어려움!
65. 65
아날로그 트윈(Analog Twin) 3단계 – 분석과 예측
정보의 축약과 추상화
“동치: 두 묘사 사이에 모든 관계를 보존하는 대응성이 있는 경우”
by Max Tegmark
66. 66
그럼에도 디지털(!) 트윈인 것은?
<Source: https://cmte.ieee.org/futuredirections/2019/01/26/digital-transformation-flanking-bits-to-atoms/>
68. 스마트 시티
68
“
Cities are about people.
So, Smart Cities should also be about people.
And we should ask people, what kind of city do you
want to live in?
”
- Catherine Rooney, Bristol Gov.
73. 도시 관리에 확산되는 디지털 트윈 기술
<Source: https://www.smartcitiesworld.net/special-reports/special-reports/the-rise-of-digital-twins-in-smart-cities>
73
74. 디지털 트윈 기반 스마트 시티 구축 사업
<Source: 2019년 스마트시티 시범도시(세종, 부산) 디지털트윈 마스터플랜 수립 및 시범시스템 구축용역 제안요청서, LX공사> 74
75. 국가 차원의 디지털 트윈 구축 계획(영국)
75
Building Locale Neighborhood City Region Nation
<Source: https://www.cdbb.cam.ac.uk/national-digital-twin-programme, and Jeremy Morley>
76. 국가 차원의 디지털 트윈 구축 계획(영국)
76<Source: https://www.youtube.com/watch?v=ChCNcLY6tKA>
78. 디지털 트윈 – 기회와 위험 요소
78
기회 위험요소
• 건축 및 운영 비용 감소 • 사이버 보안 문제
• 보다 효율적인 각종 설계 • 과대 홍보와 과도한 기대
• 장단기 효율성 및 생산성
향상
• 시스템의 복잡도에 따라
증가하는 디지털 트윈 구
축과 관리 비용
• 각종 자산 상태에 대한 더
나은 이해
• 미흡한 표준화와 산업계
협력
• 가상공간에서 시뮬레이션
혹은 리허설을 해 봄으로
써 사전 위험 요소 파악 및
갈등 비용 저감
• 부족한 인력
• 협력 증진 • 공통 용어와 지식의 부재
<Source: IET, Digital twins for the built environment>
79. 79
디지털 트윈 기반 스마트 시티 플랫폼 개념적 모델
<Source: https://www.cdbb.cam.ac.uk/system/files/documents/TheGeminiPrinciples.pdf>
80. 80
디지털 트윈 기반 스마트 시티 플랫폼
<Source: ITU Focus Group on Smart Sustainable Cities>
81. 81
디지털 트윈 기반 스마트 시티 플랫폼
<Source: ISO/IEC JTC1/WG11>
Stakeholders
Vision & Outcomes
Business Process Framework
Knowledge Management Framework
Engineering Framework
82. 82
디지털 트윈 기반 스마트 시티 플랫폼
<Source: OGC Smart Cities Spatial Information Framework>
92. 구현 결과: AEC의 통합
고정밀, 대용량 AEC 자료와 3D GIS를 웹 상에서 동시에 가시화
92
93. 대용량 OGC CityGML과 3D GIS를 웹 상에서 동시에 가시화
구현 결과: OGC CityGML 가시화
93
94. 대용량 점군 자료와 3D GIS 동시 가시화
구현 결과: 점군(Point Cloud) 가시화
94
95. OGC Web Processing Service 통합 사례
구현 결과: OGC WPS(Web Processing Service)와 손쉬운 통합
95
96. APIs are supported for developing application
systems(currently 29 APIs) moving/rotating
a full building
moving objects &
viewing attributes registration/monitoring/search of issues
구현 결과: 다양한 OpenAPI 제공
96
97. 실제 사례: 조선업
Yards
Cranes
Office Buildings
Factories
Docks
BlocksShips
Smart Welding Machine Virtual Yard on Web Browser!
1,500 EA25 EA250 EA75 EA
25 EA
15,000 EA 1,700 EA
3 EA
• Project Name: Ship Building Process Management System
• 3D Models in Service
97
109. 분석
시뮬레이션
가시화
National Digital Twin의 미래
정적/
동적
지상 / 지하
실내/
실외
객체/
현상
다출처/
이기종 센서
<Source: https://www.arcweb.com/ja/node/149 수정> 109
National Digital Twin
110. 110
시사점
• 목적에 맞는 정확도와 정밀도 데이터 구축 및 활용 필요
• CAD/BIM/GIS 같은 데이터 뿐만 아니라 Point Cloud, Mesh, Geo-Media 같이 새롭게 등장하는
다종다기한 센서, 데이터의 통합 필요
• 디지털 트윈이 만병통치약이 아님
• 상호운용성 확보를 위한 표준이 매우 중요 – 포맷이나 최소한 인터페이스 표준
• 데이터의 생애주기를 이해하고 이에 따른 활용 방안 모색 필요
• 디지털 트윈 구축은 긴 여정. 지치지 않고 각 단계별 성과물과 가치에 집중할 필요
• 정부, 산업계, 학계, 연구계의 협력과 소통이 중요
• 디지털 트윈의 진정한 가치는 다른 영역과 연동될 때 발휘됨 – 개별 산업 위주 관점에서 벗어나 국가적,
통합적 정책과 통찰 필요
• 그럼에도 산업현장과 사회는 Digital Transformation을 통해 디지털 트윈 세상으로 급속히 이동 중