공간 디지털 쌍둥이의 핵심 기술

링크 표

초록 및 1 소개

1.1. 공간 디지털 쌍둥이 (SDT)

1.2. 응용 프로그램

1.3. SDT의 다른 구성 요소

1.4. 이 작업의 범위와 기여

2. 관련 작업 및 2.1. 디지털 쌍둥이 및 변형

2.2. 공간 디지털 쌍둥이 사례 연구

3. 공간 디지털 쌍둥이의 빌딩 블록 및 3.1. 데이터 수집 및 처리

3.2. 데이터 모델링, 스토리지 및 관리

3.3. 빅 데이터 분석 시스템

3.4. 지도 및 GIS 기반 미들웨어

3.5. 주요 기능 구성 요소

4. 기타 관련 현대 기술 및 4.1. AI & ML

4.2. 블록 체인

4.3. 클라우드 컴퓨팅

5. 도전과 미래의 작업, 5.1. 멀티 모달 및 다중 해상도 데이터 수집

5.2. 공간 쿼리의 경우 NLP 및 5.3. SDT의 데이터베이스 및 빅 데이터 플랫폼 벤치마킹

5.4. 자동 공간 통찰력 및 5.5. 다중 모달 분석

5.6. 구축 시뮬레이션 환경

5.7. 복잡하고 다양한 상호 작용을 시각화합니다

5.8. 보안 및 개인 정보 보호 문제를 완화합니다

6. 결론과 참고 문헌

3. 공간 디지털 쌍둥이의 빌딩 블록

이 섹션에서는 SDT (Spatial Digital Twin) 구축을위한 기술에 대해 논의합니다. 그림 2는 SDT를 구축하는 데 필요한 다양한 기술 및 도구의 블록 다이어그램을 보여줍니다. 이러한 계층은 다음과 같습니다. i) 센서, 위성, 소프트웨어 시스템 등을 포함한 데이터 수집 및 처리 기술 (섹션 3.1); ii) 공간 데이터 모델링, 스토리지 및 관리 시스템 (섹션 3.2) 및 큰 공간 데이터 분석 시스템 (섹션 3.3); iii) GIS 및 MAP 기반 중간 전쟁 (섹션 3.4); 및 iv) 주요 기능 및/또는 운영 (섹션 3.5). 그림 2에 제시된 바와 같이 공간 기술의 엄격한 수직 또는 수평 순서가 없으며, 즉, 층의 수직 구성 요소는 서로 상호 작용할 수 있으며, 유사하게 상단 레이어 구성 요소는 하단 레이어 구성 요소와 상호 작용할 수 있습니다.

3.1. 데이터 수집 및 처리

SDT 개발의 첫 번째 단계는 물리적 환경에 대한 데이터를 획득하고 처리하는 것입니다. 여기에는 원격 감지 기술 (예 : LIDAR, 드론, 위성 이미지 등), 포지셔닝 기술 (예 : GPS), 사물 인터넷 (예 : 공기 품질 센서, 트래픽 센서, GPS, 카메라 등), 소프트웨어 시스템 (예 : CAD)이 포함됩니다. 물리적 환경의 디지털 표현을 만들려면 다양한 데이터 수집 기술에서 캡처 한 데이터를 처리해야합니다.

SDT를 구축하려면 다른 시공간 차원의 다양한 실제 지리 공간 대상을 캡처하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 건물의 2D 또는 3D 레이아웃, 움직이는 물체의 시공간적 흔적, 조경의 위성 이미지, 공간 네트워크 (예 : 도로 네트워크), 건물의 에너지 소비의 시계열 데이터 등이 포함됩니다.이 데이터의 획득 프로세스는 또한 IOT 에너지 소비의 획득 프로세스가 또한 IOT 에너지 소비를 통해 상당히 변하는 감지 장치의 획득 또는 에너지 소비에 대한 에너지 소비를 통해 IOT 에너지 소비를 기반으로하여 IOT 에너지 소비 장치를 구체화하거나 CAD를 위해 CAPENTING SCREUDIA를 위해 세심한 데이터를 상당히 사용하여 크게 다양합니다. 건물의 레이아웃. 획득 기술은 데이터 유형과 공간 디지털 쌍둥이에 필요한 필요한 표현 수준에 따라 크게 다르므로 캡처 된 데이터의 균일 한 표준 및 품질을 만드는 것은 어렵습니다. [32]. 이동 객체의 위치를 ​​추적하고 업데이트하는 데 사용되는 GPS 장치의 예를 고려하십시오. GPS 장치의 업데이트 빈도는 다른 애플리케이션에서 사용할 수있는 데이터의 품질을 결정합니다. 예를 들어, 저주파 업데이트는 도로의 교통 조건을 도출하기에 충분할 수 있지만, 에코 라우트의 계산이 많은 세부 요인에 의존하는 경로가 얼마나 친환경적인지를 분석하기에 충분하지 않을 수 있습니다. [33] 가속/감속, 순간 속도, 도로 경사 등과 같은 등의 3D 모델링과 같은 다양한 해상도에서도 3D 포인트 구름을 캡처하는 데 사용됩니다. [34] 그런 다음 다른 사전 처리 모델링 단계를 통과합니다 [35] (즉, 세분화, 근사 등) 도시의 다른 건물의 3D 레이아웃을 생성합니다. 그러나 건물의 상세한 실내 레이아웃이 필요한 경우 CAD와 같은 소프트웨어 시스템에 의지해야합니다.

기존 연구 [36] 지형, 건물, 인프라 및 도시 디지털 쌍둥이 생성을위한 이동성과 같은 다양한 기술과 다양한 공간 데이터 계층을 강조합니다. 최근의 연구는 또한 대량의 데이터, 상호 운용성 및 거대한 컴퓨팅 파워의 요구 사항을 포함한 몇 가지 데이터 수집 문제를 식별합니다. [11].