디지털 트윈 기술은 사물 또는 시스템의 정확한 가상 표현을 생성하는 데 사용된다. 디지털 트윈은 해당 사물의 생애주기를 포괄하며 실시간 데이터로 지속적으로 업데이트된다. 따라서 이들의 시뮬레이션 기능은 딥러닝과 결합되어 시나리오를 시뮬레이션할 수 있는 시스템을 구축함으로써 분석을 가능하게 할 수 있다. 도시가 계속 성장하고 지속가능한 개발에 대한 요구가 증가함에 따라, AI 기반 분석과 결합된 디지털 트윈 기술은 도시 환경의 미래를 형성하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 복잡한 시스템을 실시간으로 정확하게 시뮬레이션하고 관리할 수 있는 능력은 에너지 사용을 최적화하고 비용을 절감하며 도시 거주자의 삶의 질을 향상시키는 데 새로운 가능성을 열어준다. 본 연구에서는 개인의 열적 쾌적감 분석을 위해 딥러닝 모델을 활용하여 대한민국의 스마트 지역을 시각화하는 디지털 트윈 응용을 구축하였으며, 이는 건물 및 가정의 에너지 소비를 관리하고 절감하는 데 유용하게 활용될 수 있다. 3D 지리공간 데이터를 통합하기 위한 강력한 도구인 Cesium for Unreal을 사용하고, DataSmith을 활용하여 3D 데이터를 Unreal Engine 형식으로 변환함으로써, 본 연구는 현재 부족하다고 여겨지는 스마트 시티 응용 개발을 위한 로드맵도 함께 제시한다. 스마트 시티 응용을 위한 견고한 프레임워크를 구축함으로써, 본 연구는 현재의 과제를 해결할 뿐 아니라 도시 계획 및 관리의 미래 혁신을 위한 기반도 마련한다.

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