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최초 등록일
2022.02.16
최종 저작일
2022.02
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목차

1.서론
2.이론적 고찰
3.연구방법
4.연구를 위한 데이터 수집 및 분석
5.연구 분석 결과에 대한 해석/시사점 제시
6.연구결과

본문내용

최근 부동산 관련으로 서울에서 재건축의 요구가 점점 늘어나고 있다. 실제로 강남 비롯하여 많은 곳에서 재건축 요구가 일어나면서 다시 한번 붐을 일어날 것이라고 전망을 하고 있다. 하지만, 건물관련으로 많은 문제점들이 일어나고 있다. 비록 노후화가 되었지만, 해체하는 것이 쉽지 않다. 이유는 해체하는 데 드는 비용은 물론이고 교통난 등을 고려하면 막대한 사회적 비용을 감수해야한다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서 디지털 모델을 만들어 작은 의미에서 시각화와 단순한 시뮬레이션에서 쓰는 것은 물론이고 시설물 모니터링으로 확장하여 센서 및 계측을 통해 시설
물에 대한 정보를 주기적으로 받으면서 동적인 상태변화도 살피는 작업이 필요하다. 이를 통해 추후 재건축과 리모델링, 해체 중 하나를 결정할 때 도움을 줄 것으로 보고 있다.
본 연구는 위의 제시한 문제에 대해 디지털트윈방식으로 대처를 할 것이며, 여기에 유전자 알고리즘, 빅데이터, AI, 머신러닝, 딥러닝 방식도 동원하여 건물시뮬레이션을 만들어 진행하여 추후에 시설물관련 모니터링에 도움을 주고자 진행을 하였다.

참고 자료

서양진. 2020. 디지털 트윈을 기반으로 한 실시간 시설 관리. 정보처리학회지 제 27권 제 2호.
정독영, 김상태, 김연배. 2021. 디지털 트윈의 기술적 정의와 세부적 발전 5단계(level) 모델. 정보통신기획평가원 주간기술동향.
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