LX공간정보 아카데미의 '공간정보 기반의 스마트시티 비즈니스 모델 개발' 과정에서 강의한 자료입니다. 디지털 트윈의 개념, 연원, 도시/국토관리로의 확장, 공간정보 분야의 동향과 전망, 디지털 트윈 기반 스마트시티, 오픈소스 기반 디지털트윈 플랫폼인 mago3D, 그리고 mago3D를 적용한 대표적인 사례 등에 대해 소개하였습니다.
2021년 12월 23일 전주정보문화산업진흥원 주최의 전주콘텐트페어에서 특강한 자료입니다.
***
본 강연에서는 현실 세계의 미러링인 디지털 트윈의 개념, 동향, 그리고 앞으로 가능성과 한계를 도시와 공간정보 관점에서 조망한다.
통제된 환경이 가능한 제조업에서 많이 활용되던 디지털트윈은 최근 도시관리의 새로운 패러다임으로서 그 가능성을 인정받고 있다. 공간정보 관련 국제표준화기구인 OGC와 buildingSmart가 디지털트윈 구현을 위한 3차원 데이터 표준과 호환 등에 관해 논의하고 있으며, 영국은 국가디지털트윈프로그램(National Digital Twin Programme)을 출범시키고 디지털 트윈을 구현하기 위한 다양한 활동을 진행 중이다. 우리나라 또한 디지털 트윈을 스마트시티에 적용하기 위한 다양한 사업을 진행하고 있다.
현실 세계의 모사라는 디지털 트윈의 성격상 3차원 객체와 공간정보는 디지털 트윈의 구성과 운영에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 공간정보 분야에서는 라이다, 드론, 항공측량, 인공위성, BIM(Building Information Modeling) 등의 원천 데이터를 활용하여 3차원 지형지물과 건물 등을 가상세계에 재생해내고 있다. 더불어 센서 가격 하락, 관련 기술의 확산, 인터넷과 5G 등의 연결 등이 더 싸고 더 빠르게 3차원 공간정보를 생산할 수 있는 밑거름으로 작용하고 있다.
하지만, 디지털트윈 기반의 스마트시티는 그 장밋빛 이미지와 달리 쉽지 않은 긴 여정이다. 과대홍보와 과도한 기대, 시스템의 복잡도에 따라 증가하는 디지털트윈 구축과 관리 비용, 사이버 보안 문제, 부족한 인력, 미흡한 표준화와 산업계 협력 등이 디지털트윈 스마트시티 구축의 위험요소로 지적되고 있다. 대표적인 복잡계인 도시문제를 디지털트윈을 통해 관리, 해결하려면 도시와 관련된 여러 특성과 데이터를 이해하는 것이 필수적이다. 디지털트윈의 진정한 가치는 다른 영역과 연계, 융합될 때 발휘되므로, 개별 영역 위주 관점에서 벗어나 통합적 정책과 실행이 필요하다.
2021년 6월 15일에 LX국토정보공사 본사에서 강의한 자료입니다. 디지털 트윈 플랫폼과 관련한 국내외 동향을 살펴보고, 오픈소스와 개방형 표준 기반의 디지털 트윈 플랫폼에 대해 이야기했습니다. 이후 가이아쓰리디의 디지털 트윈 플랫폼인 mago3D와 그 활용처를 소개했습니다.
LX공간정보 아카데미의 '공간정보 기반의 스마트시티 비즈니스 모델 개발' 과정에서 강의한 자료입니다. 디지털 트윈의 개념, 연원, 도시/국토관리로의 확장, 공간정보 분야의 동향과 전망, 디지털 트윈 기반 스마트시티, 오픈소스 기반 디지털트윈 플랫폼인 mago3D, 그리고 mago3D를 적용한 대표적인 사례 등에 대해 소개하였습니다.
2021년 12월 23일 전주정보문화산업진흥원 주최의 전주콘텐트페어에서 특강한 자료입니다.
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본 강연에서는 현실 세계의 미러링인 디지털 트윈의 개념, 동향, 그리고 앞으로 가능성과 한계를 도시와 공간정보 관점에서 조망한다.
통제된 환경이 가능한 제조업에서 많이 활용되던 디지털트윈은 최근 도시관리의 새로운 패러다임으로서 그 가능성을 인정받고 있다. 공간정보 관련 국제표준화기구인 OGC와 buildingSmart가 디지털트윈 구현을 위한 3차원 데이터 표준과 호환 등에 관해 논의하고 있으며, 영국은 국가디지털트윈프로그램(National Digital Twin Programme)을 출범시키고 디지털 트윈을 구현하기 위한 다양한 활동을 진행 중이다. 우리나라 또한 디지털 트윈을 스마트시티에 적용하기 위한 다양한 사업을 진행하고 있다.
현실 세계의 모사라는 디지털 트윈의 성격상 3차원 객체와 공간정보는 디지털 트윈의 구성과 운영에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 공간정보 분야에서는 라이다, 드론, 항공측량, 인공위성, BIM(Building Information Modeling) 등의 원천 데이터를 활용하여 3차원 지형지물과 건물 등을 가상세계에 재생해내고 있다. 더불어 센서 가격 하락, 관련 기술의 확산, 인터넷과 5G 등의 연결 등이 더 싸고 더 빠르게 3차원 공간정보를 생산할 수 있는 밑거름으로 작용하고 있다.
하지만, 디지털트윈 기반의 스마트시티는 그 장밋빛 이미지와 달리 쉽지 않은 긴 여정이다. 과대홍보와 과도한 기대, 시스템의 복잡도에 따라 증가하는 디지털트윈 구축과 관리 비용, 사이버 보안 문제, 부족한 인력, 미흡한 표준화와 산업계 협력 등이 디지털트윈 스마트시티 구축의 위험요소로 지적되고 있다. 대표적인 복잡계인 도시문제를 디지털트윈을 통해 관리, 해결하려면 도시와 관련된 여러 특성과 데이터를 이해하는 것이 필수적이다. 디지털트윈의 진정한 가치는 다른 영역과 연계, 융합될 때 발휘되므로, 개별 영역 위주 관점에서 벗어나 통합적 정책과 실행이 필요하다.
2021년 6월 15일에 LX국토정보공사 본사에서 강의한 자료입니다. 디지털 트윈 플랫폼과 관련한 국내외 동향을 살펴보고, 오픈소스와 개방형 표준 기반의 디지털 트윈 플랫폼에 대해 이야기했습니다. 이후 가이아쓰리디의 디지털 트윈 플랫폼인 mago3D와 그 활용처를 소개했습니다.
2019년 8월 7일 COEX에서 개최된 '새로운 위치기준 포럼 2019'에서 발표한 자료입니다.
요약: 본 발표에서는 CAD/BIM/GIS의 통합과 관련한 최근 동향을 살펴보고 실제 사례 중심으로 현장에서 겪은 경험들을 공유한다. CAD/BIM/GIS의 통합시도는 OGC, buildingSmart 같은 관련 국제 표준화기구, AutoDesk, ESRI, Bentley 등과 같은 산업계, 그리고 오픈소스 진영의 참여 속에 활발하게 진행되고 있다. CAD/BIM/GIS 통합은 태생적, 기술적, 문화적 차이로 인해 쉽지 않은 과정이다. 성공적인 CAD/BIM/GIS 통합을 위해서는 기술적 통합 자체보다는 통합을 통해 얻고자 하는 혜택과 가치에 집중해야 한다. 구체적 통합 방향으로 목적에 맞는 데이터 활용, 상호운용성을 위한 표준 준수, 데이터 생애주기에 대한 이해, 타 2D/3D/4D 데이터 및 시스템과의 융복합, 분석 및 시뮬레이션 구현 등을 제시한다.
2020년 10월 29일 한국환경영향평가학회 2020년 추계학술대회에서 발표한 자료입니다.
초록: 최근의 ICT(정보통신기술)/BIM(Building Information Modelling)/디지털트윈(Digital Twin) 기술의 발전은 환경영향평가 과정 전반에 걸쳐 다양한 영향을 줄 것으로 예상된다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 BIM, 디지털트윈 등 최근의 ICT 기술을 조망하고 환경영향평가에서 그 적용가능성을 검토한다. 공공분야를 중심으로 이용되던 BIM은 민간 영역에서까지 그 활용처를 넓혀가고 있다. 초기에 주로 설계 검토, 간섭 검토, 4D 시뮬레이션 등 특정 업무 중심으로 활용되던 BIM은 최근 계획, 설계, 시공, 그리고 유지관리 등 생애주기 전반에 걸쳐 그 활용 분야가 넓어지고있다. BIM은 3차원 형상 정보와 다양한 속성 정보를 포함하고 있어 이를 이용한 분석, 시뮬레이션이 가능하다는 장점이 있다. 환경영향평가에서는 BIM을 활용해 단계별로 3차원 가시화, 입체적 검토, 친환경 분석(일조, 소음 등), 법규 충족성 검토, 4D 시뮬레이션 등을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 디지털트윈은 현실 세계를 가상 세계에 모사하고 가상 세계에서 각종 시뮬레이션, 최적화, 예측 작업을 수행한 뒤 그 결과를 다시 현실 세계에 반영하는 일련의 시스템과 과정을 일컫는다. 디지털트윈은 가상 세계에서 다양한 정보를 통합적으로 활용함으로써 협력을 증진시킬 수 있다. 가상 세계에서 각종 시뮬레이션 혹은 리허설을 해 봄으로써 사전에 관련 위험 요소를 파악하고 이를 기반으로 해당 지역의 주민들과 소통하며 불필요한 갈등을 줄일 수 있다. 디지털트윈의 이런 일련의 과정은 환경영향평가 과정과 유사한 측면이 있다. BIM, 디지털트윈 등의 ICT 기술의 발전과 한계를 잘 이해하고 이를 환경영향평가 과정에 활용할 경우 환경영향평가 과정의 투명성과 객관성을 확보하는 하나의 방법이 될 것으로 보인다.
사사(Aknowledgement): 본 결과물은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 ICT기반 환경영향평가 의사결정 지원 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었습니다.(해당과제 번호: 2020002990005)
게임엔진과 공간정보 3D 콘텐츠 융합 : Cesium for UnrealKyu-sung Choi
강력한 시각화와 몰입도 높은 가상세계 표현을 위해, 게임엔진은 측량기반의 콘텐츠를 필요로 하고 공간정보 3D 플랫폼은 강력한 프리미엄급 클라이언트를 필요로 하는데, Cesium for Unreal은 이런 수요를 만족하는 솔루션입니다. 이 발표자료는 공간정보 3D 콘텐츠가 어떻게 게임엔진 안으로 들어가서 국가 또는 지구 범위로 확장성을 발휘하는지, 그 기능구현을 진입단계 수준으로 소개하고 있습니다.
초대용량의 3차원 BIM/AEC/GIS 자료를 웹에서 시각화하고 관리할 수 있는 오픈소스 프로젝트 mago3D(http://www.mago3d.com) 기술 워크샵 자료(한국어)입니다.
mago3D에 대한 개요, 설치, 파일 변환, 활용 방법 등에 대해 설명하고 있습니다. 스스로 따라해 보면서 실습할 수 있도록 구성했습니다. mago3D에 관심 있는 분들은 참고하시기 바랍니다.
감사합니다.
디지털 트랜스포메이션의 이해와 도입 사례 - Understanding of digital transformation and examples...Hakyong Kim
본 자료에서는 디지털 트랜스포메이션(DX)의 등장 배경에 대한 설명에서 시작하여 DX의 정의 및 동작 방식을 설명한다. 또한, 디지털 전환의 적용 대상이 무엇인지 설명하고 적용 대상별 주요 사례들을 소개한다. 마지막으로 디지털 트랜스포메이션에 있어서 기준이 되며 핵심적인 개념인 고객가치를 발굴하기 위한 접근법에 대해서 소개한다. (본 자료는 3~4시간 정도 진행되는 강의 내용을 1시간 30분 분량으로 압축해 놓은 것입니다.)
4분짜리 소개 동영상입니다. 보다 자세한 설명이 필요하신 분은 유튜브에서 시리즈로 게재되고 있는 <디지털 트랜스포메이션의 이해와 활용 사례 분석>을 검색해 주세요.
https://youtu.be/4dmRcrvJ8lE
디지털 헬스케어 기반의 능동적, 선제적 보험
수동적, 사후적 대응에서 능동적, 선제적 관리로의 변화
- 디지털 헬스케어 기반의 가입자 데이터의 측정
- 데이터 분석을 통한 가입자 관리: 질병 위험군 분류, 계리
- 질병 관리 및 치료에 대한 능동적 개입: 관리 방안 및 인센티브
2019년 11월 20일 스마트시티 부산 포럼에서 발표한 자료입니다. 디지털 트윈은 자연과 세계를 이해하려는 인류의 오랜 노력의 산물이라는 점, 필연적으로 현실과 가상의 '동치'라는 문제가 발생한다는 점, 그리고 디지털 트윈이 과연 복잡계인 사회에 적용될 수 있는가 등에 대해 자문했습니다. 뒤의 상당 부분은 저희 회사(가이아쓰리디)가 개발하고 있는 오픈소스 기반의 디지털 트윈 플랫폼 mago3D에 관한 소개입니다. 참고하시기 바랍니다.
2019년 8월 7일 COEX에서 개최된 '새로운 위치기준 포럼 2019'에서 발표한 자료입니다.
요약: 본 발표에서는 CAD/BIM/GIS의 통합과 관련한 최근 동향을 살펴보고 실제 사례 중심으로 현장에서 겪은 경험들을 공유한다. CAD/BIM/GIS의 통합시도는 OGC, buildingSmart 같은 관련 국제 표준화기구, AutoDesk, ESRI, Bentley 등과 같은 산업계, 그리고 오픈소스 진영의 참여 속에 활발하게 진행되고 있다. CAD/BIM/GIS 통합은 태생적, 기술적, 문화적 차이로 인해 쉽지 않은 과정이다. 성공적인 CAD/BIM/GIS 통합을 위해서는 기술적 통합 자체보다는 통합을 통해 얻고자 하는 혜택과 가치에 집중해야 한다. 구체적 통합 방향으로 목적에 맞는 데이터 활용, 상호운용성을 위한 표준 준수, 데이터 생애주기에 대한 이해, 타 2D/3D/4D 데이터 및 시스템과의 융복합, 분석 및 시뮬레이션 구현 등을 제시한다.
2020년 10월 29일 한국환경영향평가학회 2020년 추계학술대회에서 발표한 자료입니다.
초록: 최근의 ICT(정보통신기술)/BIM(Building Information Modelling)/디지털트윈(Digital Twin) 기술의 발전은 환경영향평가 과정 전반에 걸쳐 다양한 영향을 줄 것으로 예상된다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 BIM, 디지털트윈 등 최근의 ICT 기술을 조망하고 환경영향평가에서 그 적용가능성을 검토한다. 공공분야를 중심으로 이용되던 BIM은 민간 영역에서까지 그 활용처를 넓혀가고 있다. 초기에 주로 설계 검토, 간섭 검토, 4D 시뮬레이션 등 특정 업무 중심으로 활용되던 BIM은 최근 계획, 설계, 시공, 그리고 유지관리 등 생애주기 전반에 걸쳐 그 활용 분야가 넓어지고있다. BIM은 3차원 형상 정보와 다양한 속성 정보를 포함하고 있어 이를 이용한 분석, 시뮬레이션이 가능하다는 장점이 있다. 환경영향평가에서는 BIM을 활용해 단계별로 3차원 가시화, 입체적 검토, 친환경 분석(일조, 소음 등), 법규 충족성 검토, 4D 시뮬레이션 등을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 디지털트윈은 현실 세계를 가상 세계에 모사하고 가상 세계에서 각종 시뮬레이션, 최적화, 예측 작업을 수행한 뒤 그 결과를 다시 현실 세계에 반영하는 일련의 시스템과 과정을 일컫는다. 디지털트윈은 가상 세계에서 다양한 정보를 통합적으로 활용함으로써 협력을 증진시킬 수 있다. 가상 세계에서 각종 시뮬레이션 혹은 리허설을 해 봄으로써 사전에 관련 위험 요소를 파악하고 이를 기반으로 해당 지역의 주민들과 소통하며 불필요한 갈등을 줄일 수 있다. 디지털트윈의 이런 일련의 과정은 환경영향평가 과정과 유사한 측면이 있다. BIM, 디지털트윈 등의 ICT 기술의 발전과 한계를 잘 이해하고 이를 환경영향평가 과정에 활용할 경우 환경영향평가 과정의 투명성과 객관성을 확보하는 하나의 방법이 될 것으로 보인다.
사사(Aknowledgement): 본 결과물은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 ICT기반 환경영향평가 의사결정 지원 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었습니다.(해당과제 번호: 2020002990005)
게임엔진과 공간정보 3D 콘텐츠 융합 : Cesium for UnrealKyu-sung Choi
강력한 시각화와 몰입도 높은 가상세계 표현을 위해, 게임엔진은 측량기반의 콘텐츠를 필요로 하고 공간정보 3D 플랫폼은 강력한 프리미엄급 클라이언트를 필요로 하는데, Cesium for Unreal은 이런 수요를 만족하는 솔루션입니다. 이 발표자료는 공간정보 3D 콘텐츠가 어떻게 게임엔진 안으로 들어가서 국가 또는 지구 범위로 확장성을 발휘하는지, 그 기능구현을 진입단계 수준으로 소개하고 있습니다.
초대용량의 3차원 BIM/AEC/GIS 자료를 웹에서 시각화하고 관리할 수 있는 오픈소스 프로젝트 mago3D(http://www.mago3d.com) 기술 워크샵 자료(한국어)입니다.
mago3D에 대한 개요, 설치, 파일 변환, 활용 방법 등에 대해 설명하고 있습니다. 스스로 따라해 보면서 실습할 수 있도록 구성했습니다. mago3D에 관심 있는 분들은 참고하시기 바랍니다.
감사합니다.
디지털 트랜스포메이션의 이해와 도입 사례 - Understanding of digital transformation and examples...Hakyong Kim
본 자료에서는 디지털 트랜스포메이션(DX)의 등장 배경에 대한 설명에서 시작하여 DX의 정의 및 동작 방식을 설명한다. 또한, 디지털 전환의 적용 대상이 무엇인지 설명하고 적용 대상별 주요 사례들을 소개한다. 마지막으로 디지털 트랜스포메이션에 있어서 기준이 되며 핵심적인 개념인 고객가치를 발굴하기 위한 접근법에 대해서 소개한다. (본 자료는 3~4시간 정도 진행되는 강의 내용을 1시간 30분 분량으로 압축해 놓은 것입니다.)
4분짜리 소개 동영상입니다. 보다 자세한 설명이 필요하신 분은 유튜브에서 시리즈로 게재되고 있는 <디지털 트랜스포메이션의 이해와 활용 사례 분석>을 검색해 주세요.
https://youtu.be/4dmRcrvJ8lE
디지털 헬스케어 기반의 능동적, 선제적 보험
수동적, 사후적 대응에서 능동적, 선제적 관리로의 변화
- 디지털 헬스케어 기반의 가입자 데이터의 측정
- 데이터 분석을 통한 가입자 관리: 질병 위험군 분류, 계리
- 질병 관리 및 치료에 대한 능동적 개입: 관리 방안 및 인센티브
2019년 11월 20일 스마트시티 부산 포럼에서 발표한 자료입니다. 디지털 트윈은 자연과 세계를 이해하려는 인류의 오랜 노력의 산물이라는 점, 필연적으로 현실과 가상의 '동치'라는 문제가 발생한다는 점, 그리고 디지털 트윈이 과연 복잡계인 사회에 적용될 수 있는가 등에 대해 자문했습니다. 뒤의 상당 부분은 저희 회사(가이아쓰리디)가 개발하고 있는 오픈소스 기반의 디지털 트윈 플랫폼 mago3D에 관한 소개입니다. 참고하시기 바랍니다.
[Let's Swift 2019] iOS 앱에서 머신러닝이 해결 할 수 있는 문제들Doyoung Gwak
iOS에서 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제들을 다양한 예시와 함께 소개합니다. 기존에 룰베이스 알고리즘으로는 해결하기 힘들었던 어려운 문제들을 머신러닝이 어떻게 해결할 수 있는지 설명하고, 간단한 코드 예제와 함께 Core ML 사용법을 알려드립니다. 또한 서비스에 사용하는 모델의 경우 어떤 추가적인 고려를 해야하는지도 간략히 소개하고 있습니다.
본 발표에 공유된 대부분의 데모는 https://github.com/motlabs/awesome-ml-demos-with-ios 저장소에 올라가있어, 코드 레벨까지 궁금한 분들께서는 이 저장소를 확인해주세요.
발표영상: https://www.youtube.com/watch?v=zKPB8rnS-EM
Theme. 2021 캐드앤그래픽스 독자 설문조사
■ DX와 ESG 전략 짚은 플랜트 조선 컨퍼런스
■ 디지털 트윈 도시: 파리의 재탄생
■ 키샷 11: 제품 시각화 작업의 간소화 지원
■ Kaolin 기반 3D 딥러닝 모델 개발
■ ACCS를 사용한 복합재 경화 해석
■ 산업 지능화 시스템과 등대공장
https://www.cadgraphics.co.kr/index.php?pages=magazine&sub=magazine01&m=view&catecode=26&num=70460
2022년 10월 13일 부산 디지털대전환 컨퍼런스에서 발표한 자료입니다.
** 요약 **
현실 세계의 디지털 미러링인 디지털트윈은 제조업과 보건의료 분야뿐만 아니라 도시 분야에서도 활발하게 활용되고 있다. 도시 및 국토 관리, 스마트시티에서 디지털 트윈의 도입과 활용은 관련 기술의 발전에 힘입은 바 크다. 사물인터넷(IoT), CCTV, 드론, 라이다, 자율주행차, 모바일 매핑시스템(MMS), 지구관측위성, 스마트폰의 보급과 확산은 과거보다 더 빠르고 저렴하게 지구상의 각종 정보를 취득할 수 있게 하였다. 그리고 인터넷과 5G를 활용한 연결성은 관련 정보의 실시간 활용성을 극대화하고 있다. 데이터 분석, 인공지능 그리고 시각화 기술의 발전은 데이터의 빠른 처리, 최적화, 의사결정을 가능케 하고 있다. 현실 세계의 객체와 현상을 센서를 통해 모니터링하고 모델링함으로써 가상 세계에 빠르게 재현해낼 수 있는 이러한 기술 발전은 도시, 국토 문제 또한 디지털 트윈을 통해 분석하고 해결할 수 있으리라는 희망과 자신감을 제공했다.
본 발표에서는 최근의 기술적 발전, 디지털트윈을 활용한 도시 및 국토 관리 동향, 표준화 움직임, 실제 구축 사례 등을 살펴보고 마지막으로 도시 디지털트윈의 명암에 대해 논의한다.
Theme. 기술부터 플랫폼까지, 디지털 제조 혁신의 전략과 실천 방안
■ 건설 산업의 DX를 위한 기술 비전
■ 3D 프린터로 빠른 시제품 제작
■ 앤시스 디스커버리의 실시간 해석
■ pyRevit으로 키노트 파일 관리 Ⅰ
https://www.cadgraphics.co.kr/index.php?pages=magazine&sub=magazine01&m=view&catecode=26&num=71399
2020년 8월 19일 개최된 한국CDE(Computational Design and Engineering)학회 하계 학술대회에서 발표한 자료입니다.
초록:
본 발표에서는 공간정보와 도시관리의 측면에서 디지털 트윈의 최근 동향과 사례, 그리고 가능성과 시사점 등을 조망한다. 통제된 환경(Controlled Environment)이 가능한 제조업에서 많이 활용되던 디지털 트윈은 최근 도시관리의 새로운 패러다임으로서 그 가능성을 인정 받고 있다. 2017년 영국 지리원(Ordnance Survey)의 수석과학자인 Jeremy Morley가 ‘디지털 트윈은 새로운 스마트 시티다.’고 선언한 이후 디지털 트윈 기반의 스마트 시티와 관련한 다양한 시도가 전 세계 곳곳에서 이뤄지고 있다. 공간정보 관련 국제표준화기구인 OGC와 buildingSmart는 IDBE(Integrated Digital Built Environment) Joint Working Group를 통해 디지털 트윈 구현을 위한 데이터 표준과 그 호환 등에 관해 논의하고 있다. 영국은 국가디지털트윈프로그램(National Digital Twin Programme)을 출범시키고 디지털 트윈을 구현하기 위한 다양한 활동을 진행 중이다. 영국 국가디지털트윈프로그램은 디지털 트윈 구현을 위한 원칙으로 9개 항목으로 이뤄진 ‘Gemini Principles’을 발표하고, 디지털 트윈 적용의 공간적 범위를 국가 차원으로 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 대한민국 정부 또한 국가 스마트시티 시범 단지에 디지털 트윈을 적용하기 위한 사업을 진행하고, 이를 바탕으로 국토정보공사(LX), 토지주택공사(LH) 등이 자체적인 디지털 트윈 스마트 시티 사업을 추진 중이다. 그 외에도 시흥시, 대구시, 세종시 등 여러 지방자치단체에서 디지털 트윈 기반의 스마트 시티를 구축 중이다. 디지털 트윈 기반의 스마트 시티는 그 장밋빛 이미지와 달리 쉽지 않은 긴 여정이다. 과대홍보와 과도한 기대, 시스템의 복잡도에 따라 증가하는 디지털 트윈 구축과 관리 비용, 사이버 보안 문제, 부족한 인력, 미흡한 표준화와 산업계 협력 등이 디지털 트윈 스마트 시티 구축의 위험요소로 지적되고 있다. 대표적인 복잡계인 도시문제를 디지털 트윈을 통해 관리, 해결하려면 도시와 관련된 여러 특성과 데이터를 이해하는 것이 필수적이다. 디지털 트윈의 진정한 가치는 다른 영역과 연계, 융합될 때 발휘되므로, 개별 영역 위주 관점에서 벗어나 통합적 정책과 통찰이 필요하다.
2005년 구글맵으로 부터 시작된 웹 기반 지도 API 서비스는 웹 2.0의 데이터 플랫폼 서비스의 주요 사례로 떠올랐다. 그 이후 야후!, 마이크로소프트 등에서 지도 플랫폼 서비스와 API 제공이 잇달았으며, 국내에서도 다음이 최초로 항공 사진(스카이뷰)과 거리 사진(로드뷰)을 제공하고 네이버도 참여함으로서 로컬 기반 서비스의 폭발적 성장의 견인차 역할을 하였다. 노키아의 Here 및 오픈스트릿맵 등 제 3의 사업자 및 협업 기반 플랫폼이 성장하였으며, Open Layer 라이브러리 및 Open GIS 등 다양한 공개 소프트웨어 들도 함께 성장하였다.
특히, 스마트폰의 보급과 아울러 모바일용 지도 SDK를 적극 보급 및 지원하는 추세로 기존의 Ajax 기반의 이미지 기반 웹 지도 표현 기술은 WebGL 혹은 Canvas를 통해 3차원 기술을 도입하면서 웹 호환성 및 성능을 동시에 높히고 있다. 구글 스케치업을 통해 시작된 공간 3차원 서비스는 약간 주춤하지만 45도 이미지너리 및 DEM 기반 데이터는 계속 추가되고 있다.
최근에는 구글맵 엔진 서비스와 같은 전문 사용자의 참여를 이끌어 내어 클라우드 소싱 형태의 지도 데이터 생성 커뮤니티를 통해 저개발 국가 및 북한과 같은 미공개 지도 데이터 생산을 만들고 있다.
2011년부터 구글 부터 지도 API 서비스 유료화를 단행하여 보안 강화 및 품질 및 성능 향상을 통해 제 3자 재판매를 통한 사업을 진행하고 있다. 또한, 최근 많은 기업들이 글로벌 홈페이지에 자사의 위치나 고객센터를 이용자들이 찾는데 활용하고 있으며, 이를 활용해 물류•관제•입지분석•위험관리•마케팅 등에 활용하고 있다.
현재 글로벌 지도 API 플랫폼은 단순히 베이스맵을 지원하는데 그치지 않고 공간 정보를 시각화 및 표현하는데 필요한 다양한 기능을 제공하면서, 정보 전달 역할을 강화하고 있다. 또한, Mapbox 등 지도 타일의 다양한 스타일과 테마 기능을 통해 좀 더 미려한 지도를 제공하기도 한다.
향후 글로벌 지도 API 플랫폼은 단보다 고도화된 시스템을 활용해 데이터 분석 및 2차원 시각화 그리고 3차원 공간 정보 활용으로 진화하고 있다.
국토연구원의 [월간 국토] 4월호 특집 '국토의 디지털트윈 구축방향'에 기고한 글입니다. 디지털트윈의 최근 동향과 전망을 국토관리, 도시관리의 관점에서 정리해 봤습니다. [월간 국토] 4월호 특집에는 제 글 외에도 디지털트윈 국토와 관련한 다양한 주제와 사례를 담겨 있습니다. 관심 있으신 분은 참고하시기 바랍니다. [월간 국토]는 https://www.krihs.re.kr/publica/periodicalList.do?pub_kind=1 에서 내려받으실 수 있습니다.
Moving objects media data computing(2019)Kwang Woo NAM
o Moving objects and media data computing
- Spatial Big Data Computing
- Moving Objects and Media Data Computing
- Integrating Spatial Media and Deep Learning
1. 디지털 트윈 기술 현황 분석
(GeoAI 및 지상 DT 결합 중심으로)
2022. 11. 04
Kwang Woo NAM
kwnam@kunsan.ac.kr
Kunsan National University
http://infolab.kunsan.ac.kr
2. 2
Who
Professor/Kunsan National University
- 군산대학교 컴퓨터정보통신공학부(2004-now)
- Future Vehicle R&D Training Project (2017-now)
미래형자동차 R&D 전문인력양성사업단(2017-) : { KEA, 군산대, 한양대, 충북대, 인하대, 부품연 }
- U. of Minnesota, Visiting Scholar(2015-2016)
- ETRI, Telematics Division, Senior Researcher(2001-2004)
Projects
• 공간지식추론엔진기술개발(3D 복합 연산 및 분석 컴퓨팅 엔진 기술 개발), 국토교통과학기술진흥원, co‐PI(22.04.01‐26.12.31)
• 한국연구재단 기본연구, 크라우드 소싱 공간 미디어 DB에서 딥러닝 공간 네트워크 질의와 마이닝(20‐23):Crowdsourced UrbanAI
• LX, 거리영상과 딥러닝 기술을 활용한 전주시 지능형 보행환경 평가(21.08‐22.08): UrbanAI
• ETRI 위탁과제, 도시공간정보 저장관리 모듈 및 도시 그래프 매칭 알고리즘 개발(21.07‐21.11): UrbanAI
• 한국연구재단 중견연구, 지오미디어 스트림 데이터 컴퓨팅 및 공간 딥러닝 질의 지원(18‐21) : Deep Learning+Spatial Media
• LX, 도시상태 탐지를 위한 도시 환경 GeoAI 허브 기반 기술 개발(18‐19) : Deep Learning+Spatial
• 국토해양부, 공간정보 S/W활용을 위한 오픈소스 가공기술 개발(14‐19) : PostTrajectory, PostGeoMedia
• 한국연구재단 기본연구, 소셜 미디어 스트림 기반 공간 지식의 연속 마이닝(13‐16): SKSpark, SpatialTajo
• 국토해양부, U‐GIS 국토정보 컨텐츠 서비스 요소 기술 연구(07‐11)
• 한국연구재단, geoSensor 센서 스트림 기반 점진적 온라인 패턴 마이닝 기법 연구(09‐12)
• 한국연구재단, GeoSensor Network를 위한 효율적인 공간 센서 스트림 죠인 및 집계처리 기법 연구(06‐07)
• 한국연구재단, 상황정보 기반의 Networked GeoVision 기술 개발(08‐11) : GeoVIsion
3. 3
• 정의와 3D와의 차별성
디지털 트윈(Digital Twins)
Digital Twins
물리적 객체나 시스템의 동적 가상 표현으로,
보통 라이프 사이클의 다양한 단계를 표현을 지원한다.(IBM)
IBM Digital Twins 정의 : https://developer.ibm.com/articles/what‐are‐digital‐twins/
그림 : https://www.motioncontroltips.com/what‐are‐digital‐twins‐how‐are‐they‐used‐in‐industrial‐manufacturing/
• 동적가상표현 : dynamic virtual representation
• 시스템 : 프로세스를 포함
• 다양한 라이프 사이클 단계 : 시뮬레이션과 예측을 포함
4. 4
• Chaining between Real‐world and Virtual World
디지털 트윈(Digital Twins)
실 세계와 가상 세계의 연결
의사결정(action) 그리고 결과의 피드백 체이닝
그림 : https://www.motioncontroltips.com/what‐are‐digital‐twins‐how‐are‐they‐used‐in‐industrial‐manufacturing/
5. 5
• 컴퓨팅 관점의 Digital Twins ‐ IBM
디지털 트윈(Digital Twins)
그림 IBM, 2019: https://developer.ibm.com/articles/what‐are‐digital‐twins/
6. 6
• 컴퓨팅 관점의 Digital Twins ‐ IBM
디지털 트윈(Digital Twins)
7. 7
• 공간정보 관점의 Digital Twins
디지털 트윈(Digital Twins)
https://www.youtube.com/watch?v=y8cXBSI6o44 2:45
ESRI Virtual Singapore
8. 8
국내 Digital Twins
김대종, 국토연구원 디지털트윈연구센터 개소기념 특강 발표자료, 2021
신상희, 공간정보와 도시 디지털트윈, Digital Transformation 컨퍼런스 부산, 2022 발표자료
9. 9
• LH 도시 디지털트윈 플랫폼
국내 Digital Twins
신상희, 공간정보와 도시 디지털트윈, Digital Transformation 컨퍼런스 부산, 2022 발표자료
10. 10
• LH 도시 디지털트윈 플랫폼
• 바람장 시뮬레이션
국내 Digital Twins
신상희, 공간정보와 도시 디지털트윈, Digital Transformation 컨퍼런스 부산, 2022 발표자료
11. 11
• Connected Deep Digital Twins
Deep Digital Twins
https://dtcc.chalmers.se/virtual‐gothenburg‐the‐citys‐digital‐twin/
Virtual Gothemburg – City Digital Twin: 05:12
12. 12
• Mapillary : Connected with Deep Learning
Deep Digital Twins
97 classes
Traffic Sign
Person
Bicycle
Car
Trash Can
Bench
…
MS COCO:80
페이스북, 구글 스트리트뷰 경쟁사 '매필러리' 인수(20.06.20)
https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=238489
https://www.mapillary.com/
19. 19
• http://urbanAI.net
UrbanAI Network
Static Pan/Tilt CCTV(SPTC)
Moving Camera(MC)
Static CCTV(SC)
bank
bank POI/ROI
Moving Objects
(vehicle, person)
bank
bank
school
school
Park
Park
Static Objects
(traffic signs)
geotagged videos and photos
multiple video streams
sc1 sc2
sptc1
sc3
sptc2
mc1 mc2
sc1
sc2
sptc1
20. 20
• 도시 환경 GeoAI 허브의 Break Through 포인트
GeoAI 서비스 허브
미세먼지 등
환경 센서
공공 차량 카메라
신속하고 다양한
도시미디어 정보 획득
Drone GeoAI
Model
Road GeoAI
Model
Drone GeoAI
Model
Drone GeoAI
Model
Drone GeoAI
Model
Road GeoAI
Model
Road GeoAI
Model
Road GeoAI
Model
Urban Surface
GeoAI Model
Urban Surface
GeoAI Model
Urban Surface
GeoAI Model
Urban Surface
GeoAI Model
GeoAI 디지털 허브
(미래의 LX GeoAI 디지털 허브 탐색)
One Source Multi Use
GeoAI 모델 지원
도시환경 GeoAI 허브
21. 21
• 통합적 GeoAI 기술 개발 솔루션
• 산발적 GeoAI 기술 개발에서 통합으로
GeoAI 서비스 허브 : 필요성
Drone
persons
vehicles
Self‐drive vehicles
통합 GeoAI 서비스 서버
GeoAI Service Hub
GPS[],ACC[],GYRO[],MAG[],RPM[]
GPS[],ACC[],GYRO[],MAG[],RPM[]
GPS[],ACC[],GYRO[],MAG[],RPM[]
22. 22
• GeoAI for Urban
GeoAI 서비스 허브 : 필요성
MaskRCNN
Wrapper
MaskRCNN
Wrapper
MaskRCNN
Wrapper
Yolo
Wrapper
Yolo
Wrapper
MaskRCNN 기반
드론 영상 도로 파손 탐지 모델
MaskRCNN 기반
차량 비디오 MSCOCO 객체 탐지 모델
Yolo 기반
차량 비디오 MSCOCO 객체 탐지 모델
Yolo 기반
차량 비디오 도로 파손 객체 탐지 모델
MaskRCNN 기반
드론 영상 차량 탐지 모델
23. 23
• GeoAI 서비스 허브의 특징
• JSON 기반 GeoAI 데이터 상호 교환 인터페이스 모델
• 도시 영상 및 비디오 데이터의 통합 지원
• 카트리지식 딥 러닝 모델 허브 지원
GeoAI 서비스 허브 : 장점
드론/차량기반
도시영상/환경
취득 및 맵핑
시스템
GeoAI 기반
도시 상태 탐지
가시화
DB 기술
드론/차량
공간 영상 및
도시 환경 센서
LX 디지털 허브
통합 지향형
도시 환경
GeoAI
가시화 시스템
도시 환경
GeoAI 허브 Restful API
drone
model
dashcam
model
mscoco
model
. . .
Seamless 추가 및 업 가능한
도시 환경 GeoAI 모델 허브
지속적 GeoAI
학습 데이터 제공
도시 환경 GeoAI 서비스 허브
photo 공간 객체
Annotation 뷰어
video 공간 객체
Annotation 뷰어
공간미디어
서비스엔진
지속적
추가 및 버전
업
GeoAI
Reinforcement
Learning
json
json json
json
json
json
Yolo
24. 24
• One Source Multi GeoAI Detection
GeoAI 서비스 허브 : How To
drone jpgs
25. 25
• What is the‘Dynamic Generation of the Map for Road
Damage’?
Real Example : LiveMap of Road Damage
(gps,camera)
road crack
26. 26
• 차량용 도로 영상 취득 장치
• Blackvue DR900S‐2CH
• GPS 내장형 블랙박스
• 온라인 비디오 스트리밍 기능 지원
• GPS 및 가속도 센서 데이터를 MP4 파일에 저장
Real Example : LiveMap of Road Damage
27. 27
Real Example : Object Detection and
Mapping
t1 t2 t3 t4
o1
o2
o3
o4
o1
o2
o1
o1
o1
o3
o4
(gps,camera)
28. 28
• 연구 범위
Real Example : GeoVision to UrabanAI
City‐wide
GeoAIVision
Local
GeoVision
Local
GeoVision
Local
GeoVision
…
video
streams
moving objects meta
‐ objects tracks
‐ object video snaps
정밀도로 지도
Map‐Network
DB
Moving Objects
Semantic Engine
Urban Digital Twin
(3D 도시 이동체
가시화)
시공간
도시 이동체
이벤트 탐지/대응
시공간
도시 이동체
검색/분석
MovingObjects
on City(Historical)
도시 이동체
저장/검색/
상황‐액션정보
온라인/오프라인?
테스트 데이터 셋?? Historical/Continuous?
29. 29
• City Video Network to Local Dynamic Map
• Example : 서울 역삼역 사거리 Live Cam
Real Example : GeoVision to UrabanAI
https://www.youtube.com/watch?v=tP9PvaM3m4M
버스 트럭 승용차
사람
30. 30
• Urban Video to Local Dynamic Map
• Example : Tokyo Live Cam
• Count/Speed/Action/Semantic 질의
Real Example : GeoVision to UrabanAI
Tokyo Live: https://www.youtube.com/watch?v=DCnpFYVeHKA
Times Square Live : https://www.youtube.com/watch?v=AdUw5RdyZxI
31. 31
• Urban AI Queries
Real Example : GeoVision to UrabanAI
Traditional AI: 번 사각형 안에 있는 사람의 수?
Temporal AI : 번 사각형 안에 5명 이상 사람이 있었던 시간은?
Eventual AI : 번 사각형에 차가 진입하면 알람
Analytic AI : 번 사각형내에 사람들의 평균/중간값 속도
(with [t‐begin, t‐end])
Machine learning : 사람들의 밀도가 제곱미터당 2명 이상인곳?
Moving Objects Map Join 질의
설명 생략
Moving Objects Map Join 질의
설명 생략
32. 32
• Urban AI Queries : Travelling
Real Example : GeoVision to UrabanAI
도쿄 신주쿠, 新宿大ガード交差点
Traditional : 횡단보도를 건너는 사람의 총 수는?
(with temporal predicate)
Temporal : 횡단보도를 10분간 20명 이상이 건너는 시간은?
Contextual : 횡단보도를 북에서 남으로 건너는 사람의 수?
Contextual : 를 지나는 버스와 승용차의 수/속도
Contextual : 에서 나와서 로 가는 차량의 수
33. 33
• 동적 디지털 트윈의 지원 수준
• Geographical Level
• Urban Level
• Building Level
• City Sensor Level
• Moving Objects Level
Problems : Digital Twins
검색과 분석?
데이터의 갱신 비용?
동적 표현 정보?
시뮬레이션의 수준???
활용 공공/민간?
얼마나 Twin인가?
Twin의 유통기한?
34. 34
• 양질의 데이터와 UrbanAI
Problems : GeoAI to DT
Jia Deng, ILSVRC2016 object localisation: introduction, results. Slide 2. Available: http://image-
net.org/challenges/talks/2016/ILSVRC2016_10_09_clsloc.pdf, 2016
양질의 Geo 데이터의 양
GeoAI
모델의
성능
전통적인 머신 러닝 및
통계적 알고리즘
딥 러닝
(Deep NN)
대형 GeoAI 기관/회사
중소형 GeoAI 기관/회사
또는 비 전문 회사
GeoAI 품질의 차이
35. 35
• Dynamic Digital Twins
• Deep Digital Twins
• 국내 Digital Twins 현황
• GeoAI to UrbanAI
Conclusion