2019년 11월 23일 서울시립대학교에서 개최된 지리학대회에서 특강한 자료입니다. 기존의 자료에 더해 지리학대회의 특성에 맞춰 조금 더 지리학적 관점에서 디지털트윈을 살펴봤습니다.

1. 디지털 트윈:현실 세계의 미러링, 그 가능성과 한계
신상희(shshin@gaia3d.com)
가이아쓰리디㈜
2019년 11월 23일
2019 특강

2. 디지털 트윈의 단계(Digital Twin Levels)
디지털 트윈?

3. 디지털 트윈(Digital Twins)
3<Source: https://www.youtube.com/watch?v=iVS-AuSjpOQ>

4. 디지털 트윈(Digital Twins): 가트너의 2018, 2019년 주목해야 할 10대 기술
<Source: https://gartner.com/SmarterWithGartner> 4

5. 디지털 트윈(Digital Twins)
디지털 트윈(Digital Twins)
Digital twin is a virtual representation of a physical object or system across
its lifecycle, using real-time data to enable understanding, learning and
reasoning.
5

6. Concept: Digital Informational Construct
Vision: Create, Test, Build
6
디지털 트윈(Digital Twins)의 연원

7. 디지털 트윈 사례
<Source: https://www.youtube.com/watch?v=u7DqoX9PrnY>
7

8. 디지털 트윈 사례(SimCity)
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9. 디지털 트윈 사례(Second Life)
9<Source: https://secondlife.com>

10. 디지털 트윈 사례(Mine Craft)
10<Source: https://www.youtube.com/watch?v=LoNDwLSTOI0>

11. 디지털 트윈 사례(Universe Evolution Recreation)
<Source: 2014년 5월 8일 중앙일보>
<Source: http://www.bbc.com/news/science-environment-27299017>
11

12. 디지털 트윈의 단계(Digital Twin Levels)
<Source: https://blog.lgcns.com/1864 >
12

13. 디지털 트윈 시장 성장 – 향후 7년 간 10배 성장 예상
13<Source: Managing change and culture to enable the shift towards smart built environment, Jakub Wachocki>

14. 디지털 트윈의 단계(Digital Twin Levels)
디지털 트윈은
새로운 개념인가?

15. 보이지 않는 것의 상상
15
인지 혁명: 존재하지 않는 것에 대한 정보를 전달하는 능력.
허구의 대상을 상상하고 이야기할 수 있는 언어를 사용한 것

16. 아날로그 트윈(Analog Twin) – 라스코 동굴 벽화(Grotte de Lascaux)
16
▪ 프랑스 도르도뉴 지방
▪ 석기 시대 작품 : B.C.E. 15,000 ~ 17,000
▪ 사냥을 위한 지형 지물, 자연 환경 및 동물을 기록한 것으로 추정

17. 아날로그 트윈(Analog Twin) 1단계 – 위치와 객체의 인식
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18. 아날로그 트윈(Analog Twin) 2단계 – 현상과 정보의 전달
18

19. 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
19
아날로그 트윈(Analog Twin) 2단계 – 현실을 있는 그대로 안다는 것의 어려움!

20. 20
아날로그 트윈(Analog Twin) 3단계 – 분석과 예측
정보의 축약과 추상화
“동치: 두 묘사 사이에 모든 관계를 보존하는 대응성이 있는 경우”
by Max Tegmark

21. 21
궁극의 아날로그 트윈: 지리학(Geography)
경제지리학
정치지리학
문화지리학
촌락지리학
도시지리학
사회지리학
역사지리학
자연지리학
기후학
생물지리학
생태지리학
경관지리학
토양지리학
해안지리학
수문지리학
<Source: https://namu.wiki/w/지리학>
지도학

22. 22
그럼에도 디지털(!) 트윈인 것은?
<Source: https://cmte.ieee.org/futuredirections/2019/01/26/digital-transformation-flanking-bits-to-atoms/>

23. 디지털 트윈의 단계(Digital Twin Levels)
디지털 트윈의
도시관리로 확장?

24. 스마트 시티
24
“
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.

25. 스마트 시티
25<Source: 스마트도시와 신도시의 개발, LH공사, 임홍상>

26. 디지털 트윈 기반 스마트 시티의 등장
26

27. 도시 관리에 확산되는 디지털 트윈 기술
<Source: https://www.smartcitiesworld.net/special-reports/special-reports/the-rise-of-digital-twins-in-smart-cities>
27

28. 디지털 트윈 기반 스마트 시티 구축 사업
<Source: 2019년 스마트시티 시범도시(세종, 부산) 디지털트윈 마스터플랜 수립 및 시범시스템 구축용역 제안요청서, LX공사> 28

29. 국가 차원의 디지털 트윈 구축 계획(영국)
29
Building Locale Neighborhood City Region Nation
<Source: https://www.cdbb.cam.ac.uk/national-digital-twin-programme, and Jeremy Morley>

30. 국가 차원의 디지털 트윈 구축 계획(영국)
30<Source: https://www.youtube.com/watch?v=ChCNcLY6tKA>

31. 스마트 시티 디지털 인프라스트럭쳐
<Source: KAIST, 여화수> 31

32. 32
사이버물리시스템(Cyber Physical Systems)

33. 33
디지털 트윈 기반 스마트 시티 플랫폼 개념적 모델
<Source: https://www.cdbb.cam.ac.uk/system/files/documents/TheGeminiPrinciples.pdf>

34. 34
디지털 트윈 기반 스마트 시티 플랫폼
<Source: ITU Focus Group on Smart Sustainable Cities>

35. 35
디지털 트윈 기반 스마트 시티 플랫폼
<Source: ISO/IEC JTC1/WG11>
Stakeholders
Vision & Outcomes
Business Process Framework
Knowledge Management Framework
Engineering Framework

36. 36
디지털 트윈 기반 스마트 시티 플랫폼
<Source: OGC Smart Cities Spatial Information Framework>

37. 디지털 트윈의 단계(Digital Twin Levels)
디지털 트윈은
만병통치약일까?

38. 38
현실과 디지털 트윈의 동치문제
<현실> <디지털 트윈>
1
1
N
N
1
N
1
N

39. 39
복잡계(Chaos) 문제
질문: 자율주행 전기차는 도로의 교통량을 증가시킬까? 감소시킬까?

40. 40
Level of Degree 문제
궁극의 디지털 트윈은
원자와 분자 수준까지
모델링 하는 것.
그런데, 가능한가?
가능하다면 의미가 있는가?

41. 디지털 트윈의 단계(Digital Twin Levels)
패러다임
변화

42. 공간정보 패러다임 변화
42
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???

43. <Source: Steve Liang(2016)>
43
공간정보 패러다임 변화

44. 44
Size of Space
Update Cycle
Small
1980
1990
2000
2010 ~
2020
Large
Static
Dynamic
<Source: Sakong, Hosang(2016), Policy Directions of Spatial Information for Hyper-connected Society>
공간정보 패러다임 변화

45. 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>
45
공간정보 패러다임 변화

46. BIM과 GIS의 만남(GeoBIM)
46

47. BIM과 GIS의 만남(GeoBIM)
GIS
CityGML
GeospatialInformation
GISStandards
IFC
BIM
OutdoorModel
IndoorModel
BIMStandards
Construction
DrawingsInfo.
In/Outdoor
GIModel
(GeospatialInformation
Model)
47

48. BIM과 GIS의 만남(GeoBIM)
48

49. 데이터 구축 방식의 변화
49<Source: 스마트 공간정보 기술개발 기획연구>

50. 센서, 센서, 그리고 센서
50
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>

51. (준)실시간 공간/현상 분석
51

52. 분석, 예측, 시뮬레이션
52

53. CFD(Computational Fluid Dynamics): Modeling and predicting air quality and pollution. 53
분석, 예측, 시뮬레이션

54. 54
분석, 예측, 시뮬레이션

55. 55
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 +
…

56. 병목 현상
Point
Cloud
Drone
Images
IoT
CAD
Live
Data
Satellite
Images
Autonomous
Cars
GIS
BIM
CityGML
Bottle Neck!

57. 마고(MAGO)
대지의 여신
혹은
지신할미

58. HTML5를 지원하는 웹 브라우저에서 구동
구현 결과: 웹 브라우저만 있으면 다 됩니다!
58

59. 구현 결과: BIM과의 통합
하나의 플랫폼에서 실내(BIM)와 실외(GIS) 자료의 통합
Scene from indoor to outdoor through windows Scene from outdoor to indoor through windows
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60. 구현 결과: MEP와 통합
초대형 MEP 자료의 가시화 성공
60

61. 구현 결과: AEC의 통합
고정밀, 대용량 AEC 자료와 3D GIS를 웹 상에서 동시에 가시화
61

62. 대용량 OGC CityGML과 3D GIS를 웹 상에서 동시에 가시화
구현 결과: OGC CityGML 가시화
62

63. 대용량 점군 자료와 3D GIS 동시 가시화
구현 결과: 점군(Point Cloud) 가시화
63

64. OGC Web Processing Service 통합 사례
구현 결과: OGC WPS(Web Processing Service)와 손쉬운 통합
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65. 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
65

66. 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
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67. 실제 사례: 조선업
67

68. 실제 사례: 서울시 자율주행차 관제시스템
68

69. • 프로젝트: 3차원 기반 세종기지 시설물 관리시스템
실제 사례: BIM 기반 시설물 관리시스템
69

70. 실제 사례: 일본 AIST
70

71. 23
실제 사례: 점군(Point Cloud) 가시화

72. 실제 사례: 바람길 표시
72

73. 실제 사례: 전철 노선 및 전철역

74. 분석
시뮬레이션
가시화
mago3D의 미래
정적/
동적
지상 / 지하
실내/
실외
객체/
현상
다출처/
이기종 센서
<Source: https://www.arcweb.com/ja/node/149 수정> 74

76. 더 많은 정보가 필요하신 분은 http://mago3d.net 를 방문해 주세요.
mago3D의 모든 소스코드는 https://github.com/Gaia3D/mago3d 에 있습니다.
감사합니다.
33
신상희 shshin@gaia3d.com
본 발표의 많은 부분은 국토교통부 국토공간정보연구사업의 연구비
지원(과제번호:19NSIP-B080778-06)에 의해 연구되었습니다.