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연구 내용

BIM 모델과 디지털 트윈을 IoT 센서 데이터에 연동하여 실시간 유지관리 모니터링과 이상탐지를 수행하는 연구

연구실은 BIM–Digital Twin 통합을 통해 유지관리 효율과 안전성을 높이는 프레임워크를 구축합니다. LOD 400 수준의 BIM 모델을 기반으로 IoT 센서 데이터(진동, 경사, 조도, 공기질, 수분 등)를 Autodesk Forge API 및 동기화 체계와 연결하고, WebSockets 기반 대시보드로 시각화합니다. 주기적 점검의 한계를 보완하기 위해 구조 변화와 조도 불규칙 같은 이상 징후를 탐지하여 의사결정을 지원합니다. 또한 ROS 및 APS를 결합한 컴퓨터 비전 기반 실시간 검사 접근을 통해 현장 점검 자동화로 확장하는 차별성을 보유합니다.

관련 프로젝트

6건

연구 흐름

초기에는 BIM 모델을 디지털 트윈 환경에서 활용하기 위한 데이터 동기화 구조와 시각화 방법을 검토하며, 실제 도시 인프라 사례에 적용 가능성을 확인했습니다. 이후 유지관리 의사결정 관점에서 센서 관측치와 BIM의 상태 표현을 연계하고, 불연속 데이터 구간이 성능에 미치는 영향을 분석하며 개선 지점을 도출했습니다. 최근에는 ROS·컴퓨터 비전 실시간 검사 연구로 현장 데이터 수집 자동화를 확장하고, 디지털 트윈 기반 Software-Defined Housing 및 태양광 방음터널 실증 과제에서 운영·유통 단계까지 고려하는 통합 방향을 강화하고 있습니다.

활용 가능성

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

실시간 유지관리 모니터링 플랫폼
디지털 트윈 기반 안전 경보
IoT-대시보드 통합 시각화
이상탐지 기반 예지정비
터널·방음시설 운영 최적화
BIM 상태 업데이트 자동화
센서 데이터 품질 점검 절차
현장 점검 로봇/비전 검사
데이터 동기화 및 스트리밍 관리
자산 이력 기반 성능 평가

BIM-디지털 트윈 기반 실시간 유지관리·안전 모니터링