OGC IndoorGML 기반 실내 디지털 트윈 데이터 모델링과 공간 데이터베이스 연구

Indoor Digital Twin Data Modeling and Spatial Databases Based on OGC IndoorGML

연구 내용

OGC IndoorGML을 기반으로 실내 공간 데이터 모델을 표준화하고 POI·공간 분할·3D 포인트클라우드 연계를 통해 디지털 트윈용 공간 데이터베이스를 구축하는 연구

실내 공간은 옥외와 다른 위상·구조적 특성을 가지므로, 표준 기반 데이터 모델링이 필요합니다. 연구실은 OGC IndoorGML을 출발점으로 실내 공간의 요구사항을 분석하고 데이터 모델과 인코딩 단계를 설계하여 디지털 트윈을 구성합니다. 또한 POI 표현을 위한 IndoorGML 확장과 대규모 3차원 포인트클라우드 처리를 위한 extended geocodes를 다룹니다. 커버링·파티셔닝 문제를 파라미터화 제약으로 정식화하여 시설 내 장치 배치와 경로 계획에 적용하는 차별성을 보유합니다.

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연구 흐름

초기에는 실내 공간을 단위 기하로 나누고 커버링·파티셔닝 제약을 파라미터화하여 다양한 응용에 맞게 조정할 수 있는 프레임워크를 제안했습니다. 이후 IndoorGML의 POI 확장과 3차원 포인트클라우드 대용량 처리를 위한 geocode 연계 방향으로 실내 데이터 표현 범위를 넓혔습니다. 최근에는 병원 사례를 중심으로 OGC IndoorGML 기반 실내 디지털 트윈의 전 주기 구성을 정리하고, 실내 공간에서의 전파 시나리오를 분석하는 형태로 구체화했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

병원 실내 디지털 트윈
실내 전염병 전파 분석
표준 기반 실내 데이터 교환
POI 기반 실내 공간 검색
3D 포인트클라우드 공간 인덱싱
실내 공간 분할 설계
장치 배치 최적화
실내 경로 계획
컨텍스트 기반 공간 검색
실내 공조(HVAC) 연계 분석