KR102492696B1 - 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 실물 트윈을 디지털 형태로 모사하는 디지털 트윈을 그리드 상에 형성하여 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리를 그리드 기반으로 수행할 수 있는 디지털 트윈 관리 방식에 관한 것으로서, 디지털 트윈 데이터의 작업성 및 접근성이 제한된다는 문제점을 해소하기 위해, 디지털 트윈 데이터에 부여되는 그리드 기반의 공간 속성을 활용하는 데이터 접근 방식을 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 발명에 따른 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치 및 방법에 의하면, 디지털 트윈 데이터에 그리드를 기반으로 하는 공간 속성이 부여될 수 있고, 에너지 데이터에 기반하는 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리가 그리드 레이어 영역을 대상으로 수행될 수 있다. 따라서, POI 접근 방식에서 제한되었던 데이터 조회나 에너지 관리의 공간 규모가 원하는 범위로 설정될 수 있으므로, 디지털 트윈 데이터의 작업성 및 접근성이 개선될 수 있다.

Description

그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR VISUALIZATION DIGITAL TWIN ENERGY MANAGEMENT VIA ASSIGNING GRID BASED SPACE ATTRIBUTE}

본 발명은 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 실물 트윈을 디지털 형태로 모사하는 디지털 트윈을 그리드 상에 형성하여 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리를 그리드 기반으로 수행할 수 있는 디지털 트윈 관리 방식에 관한 것이다.

디지털 트윈은 공장이나 발전소와 같은 실물 트윈을 디지털 방식으로 재현하여 시각화 등의 방식으로 모델링한 것을 의미할 수 있다. 에너지 관리와 같은 다양한 분야들에서 디지털 트윈은 실물 트윈의 상태 변동을 센싱하여 디지털 시각화 모델에 실시간으로 반영할 수 있어 시설의 운영이나 유지/관리에 활용될 수 있다. 예를 들면, 디지털 트윈을 활용한 에너지 정보의 시각화에 대해서는 특허문헌 1이 참조될 수 있다.

시각화된 디지털 트윈 모델을 활용하여 실물 트윈의 상태를 조회하거나 실물 트윈으로부터 센싱된 데이터를 관리하기 위해서는, 시각화 모델에서 임의의 POI(point of interest)를 선택하고, 해당 POI의 디지털 트윈에 접근하는 방식이 활용될 수 있다. 다만, 이와 같은 POI 접근 방식은 데이터 조회나 에너지 관리의 공간 규모를 원하는대로 설정할 수 없으므로, 디지털 트윈 데이터의 작업성 및 접근성이 제한된다는 점이 문제될 수 있다.

공개특허공보 제10-2021-0106043호

본 발명에 의해 해결하고자 하는 기술적 과제는, 디지털 트윈 데이터의 작업성 및 접근성이 제한된다는 문제점을 해소하기 위해, 디지털 트윈 데이터에 부여되는 그리드 기반의 공간 속성을 활용하는 데이터 접근 방식을 제공하는 것이다.

전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일부 실시예에 따른 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치는, 명령어들을 저장하도록 구성되는 메모리; 및 상기 명령어들을 실행함으로써: 실물 트윈에 해당하는 실제 에너지 관련 설비로부터 센싱되는 에너지 데이터에 기초하여 디지털 트윈 데이터를 생성하고, 상기 실제 에너지 관련 설비가 위치하는 지역을 가상으로 구분하는 그리드를 기반으로 하는 공간 속성을 상기 디지털 트윈 데이터에 부여함으로써 공간 속성 매칭 데이터를 생성하고, 상기 공간 속성 매칭 데이터를 가시화하여 상기 그리드 상에서 상기 공간 속성을 통해 액세스되는 디지털 트윈 가시화 객체로 변환하고, 상기 그리드의 적어도 하나의 쉘을 포함하도록 설정되는 그리드 레이어 영역을 대상으로 상기 에너지 데이터에 기반하는 상기 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리를 수행하도록 구성되는 프로세서; 를 포함한다.

전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 또다른 수단으로서, 본 발명의 일부 실시예에 따른 메모리에 저장되는 명령어들을 실행하는 프로세서에 의해 수행되는, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법은, 실물 트윈에 해당하는 실제 에너지 관련 설비로부터 센싱되는 에너지 데이터에 기초하여 디지털 트윈 데이터를 생성하는 단계; 상기 실제 에너지 관련 설비가 위치하는 지역을 가상으로 구분하는 그리드를 기반으로 하는 공간 속성을 상기 디지털 트윈 데이터에 부여함으로써 공간 속성 매칭 데이터를 생성하는 단계; 상기 공간 속성 매칭 데이터를 가시화하여 상기 그리드 상에서 상기 공간 속성을 통해 액세스되는 디지털 트윈 가시화 객체로 변환하는 단계; 및 상기 그리드의 적어도 하나의 쉘을 포함하도록 설정되는 그리드 레이어 영역을 대상으로 상기 에너지 데이터에 기반하는 상기 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리를 수행하는 단계; 를 포함한다.

본 발명에 따른 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치 및 방법에 의하면, 디지털 트윈 데이터에 그리드를 기반으로 하는 공간 속성이 부여될 수 있고, 에너지 데이터에 기반하는 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리가 그리드 레이어 영역을 대상으로 수행될 수 있다. 따라서, POI 접근 방식에서 제한되었던 데이터 조회나 에너지 관리의 공간 규모가 원하는 범위로 설정될 수 있으므로, 디지털 트윈 데이터의 작업성 및 접근성이 개선될 수 있다.

도 1 내지 도 4는 일부 실시예에 따른 그리드를 통한 공간 속성 정보 부여 방법과 디지털 트윈 데이터의 가시화 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일부 실시예에 따른 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일부 실시예에 따른 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리가 그리드 기반의 공간 속성을 기반으로 수행되는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일부 실시예에 따른 에너지 데이터의 센싱에 관한 디지털 트윈 데이터의 단계별 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일부 실시예에 따른 그리드 레이어 영역을 기반으로 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리를 수행하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일부 실시예에 따른 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법을 구성하는 단계들을 나타내는 도면이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들이 상세하게 설명될 것이다. 이하에서의 설명은 실시예들을 구체화하기 위한 것일 뿐, 본 발명에 따른 권리범위를 제한하거나 한정하기 위한 것은 아니다. 본 발명에 관한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 상세한 설명 및 실시예들로부터 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명에 따른 권리범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에 관한 기술 분야에서 널리 사용되는 일반적인 용어로 기재되었으나, 본 발명에서 사용되는 용어의 의미는 해당 분야에 종사하는 기술자의 의도, 새로운 기술의 출현, 심사기준 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있다. 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선정될 수 있고, 이 경우 임의로 선정되는 용어의 의미가 상세하게 설명될 것이다. 본 발명에서 사용되는 용어는 단지 사전적 의미만이 아닌, 명세서의 전반적인 맥락을 반영하는 의미로 해석되어야 한다.

본 발명에서 사용되는 '구성된다' 또는 '포함한다'와 같은 용어는 명세서에 기재되는 구성 요소들 또는 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 일부 구성 요소들 또는 단계들은 포함되지 않는 경우, 및 추가적인 구성 요소들 또는 단계들이 더 포함되는 경우 또한 해당 용어로부터 의도되는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명에서 사용되는 '제 1' 또는 '제 2'와 같은 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들 또는 단계들을 설명하기 위해 사용될 수 있으나, 해당 구성 요소들 또는 단계들은 서수에 의해 한정되지 않아야 한다. 서수를 포함하는 용어는 하나의 구성 요소 또는 단계를 다른 구성 요소들 또는 단계들로부터 구별하기 위한 용도로만 해석되어야 한다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들이 상세하게 설명될 것이다. 본 발명에 관한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 대해서는 자세한 설명이 생략된다.

도 1 내지 도 4는 일부 실시예에 따른 그리드를 통한 공간 속성 정보 부여 방법과 디지털 트윈 데이터의 가시화 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 그리드를 통한 공간 속성 정보 부여 방법과 디지털트윈 데이터의 가시화 방법을 설명하기 위한 10개 항목들(10)이 도시되어 있다. 10개 항목들(10)은 목적, 그리드의 생성과 구조, 데이터 매칭, 그리드와 3D 객체간 상관 관계, 그리드 영역화, 활용, 응용, 고려사항, 개선점 및 구현 계획으로 구성될 수 있다.

목적과 관련하여, 기존의 3D 가시화 방식 및 웹 플랫폼의 데이터의 표현 방식이 오래되었고, 데이터(디지털 트윈 등 시뮬레이션 결과값, 영역 관련 데이터 및 공간 속성 데이터 등을 포함)가 많을 경우 이를 원활하게 표현하는데 한계가 있다. 기존의 방식에서는 텍스트 데이터 등이 웹 플랫폼에서 리스트 혹은 추가 팝업창에서 디자인된 일정한 UI 형식에서 표현되는 것으로 국한되어 왔다. 혹은 별도 그래프 등의 모듈을 통해서 표현되었다. 이는 계속적인 대용량 데이터 핸들링과 3D 렌더링 시 표현할 수 있는 데이터 매칭의 한계(웹과 3D를 분리하게 하는)를 야기시킨다.

기존의 방식에서는 3D 상의 임의의 위치에 3D 좌표를 통한 POI(Point of Interest)가 가시화되고, 이 POI의 key를 통해 데이터가 매칭되었다. POI 가시화 방식의 계속적인 개선도 필요하지만, 데이터를 매칭하고 활용하는데 POI만으로는 근본적으로 한계가 있으므로(공간 검색 불가, 백그라운드 계산 시 영역 지정의 한계 등), 이를 데이터의 원활한 가시화라는 관점으로 접근하여 개선하기 위한 방법이 고안되었다. 이는 데이터 기준으로 3D 상 공간 속성을 부여하는 틀이 없으므로 3D 형상 대비 데이터 매칭이 어렵기도 하기 때문이다(형상과 데이터는 기본적으로 분리된 구조를 가지되 상호 참조는 쉽게 할 수 있도록 하여야 한다.)

다음부터 설명할 내용은 POI 가시화 방식의 한계점들을 개선하기 위해 보다 작업성이 용이하고 개발자와 데이터를 핸들링하는 인원이 다른 기술들보다 이해와 접근을 쉽게 하기 위한 목적도 갖는다. 궁극적으로는 3D와 대용량 데이터 매칭의 기본 틀을 잡아 놓은 상태에서 웹 플랫폼에서 가시화 개선과 조금 더 익숙한 방식으로 가시화 데이터를 확인하게 하기 위한 목적도 있다.

본 내용의 원활한 이해를 하기 위해서는 형상 정보와 그 형상이 가지는 데이터를 분리하여 다룰 수 있어야 하고 그 형상과 형상 관련 상세 데이터들은 키(key)값으로 조회할 수 있다는 개념으로 이해하면 쉽게 인지될 수 있다. 그리드 자체는 일반적인 2차원 매트릭스라고 하면 이해하면 된다. 이 2차원 매트릭스를 통해 2D 형태를 통한 계산의 용이함과 3D 객체의 원활한 맵핑, 그리고 다양한 응용을 위한 개념이라고 인지하면 된다.

도 2를 참조하면, 그리드를 통한 공간 속성 정보 부여 방법과 디지털 트윈 데이터의 가시화 방법을 설명하기 위한 그리드 구현 예시(20)가 도시되어 있다.

'그리드의 생성과 구조' 중 생성을 위한 기본 정의와 관련하여, 그리드는 2차원 구조의 일반 격자 구조로 형성될 수 있다. 각 격자의 크기는 정사각형으로 지정될 수 있으며, 각 격자의 단위는 편의상 '쉘'로 지칭될 수 있다.

그리드의 모든 쉘들은 일정한 간격의 크기를 갖는 것으로 설정될 수 있다. 이는 쉘들의 모임을 통해 영역 계산을 용이하게 하기 위한 것이며, 또한 쉘의 크기가 제각각일 경우 영역으로 쉘을 사용하거나, 쉘 기준으로 데이터를 검색할 때 고려할 사항들(인근 쉘 검색 시 알고리즘 변화)이 너무 많아진다는 점을 고려한 것일 수 있다. 모든 쉘들이 일정한 크기를 갖더라도 가변 영역은 최대한 작은 쉘의 모임으로 해결될 수 있다. 또는, 필요에 따라 그리드의 쉘들은 서로 다른 크기를 갖도록 설정될 수도 있다.

그리드를 이루는 열(column)과 행(row)의 모임으로 이루어지는 전체 모양은 정사각형을 유지할 필요가 없다. 때에 따라(3D 전체 크기에 따라) 가로가 길어지거나(열의 개수 증가) 세로가 길어질 수 있다(행의 개수 증가). GIS(Geographic Information System) 분야에서 타일링 개념과 유사할 수 있는데, 기본적으로 GIS의 타일링에서 타일을 구성하는 방식이 좌표를 기준으로 나누는 것과는 차이가 있으며, 본 그리드의 쉘은 더 단순한 구성 방식을 가진다(쉘의 가로, 세로 크기는 일정). 단, GIS 타일링 데이터는 LOD(Linked Open Data)를 감안하여 생성되는데, 본 그리드 방식에 대해서도 넓은 영역을 커버하기 위해 LOD 방식이 고려될 수 있다.

'그리드의 생성과 구조' 중 구조와 관련하여, 그리드를 평면도(top-view)로 본 경우 그 기본 형태는 그리드 구현 예시(20)의 제1 예시도(21)와 같을 수 있다.

그리드를 생성시의 규격 설정과 관련하여, 쉘을 구성할 쉘 단위 길이(가로, 세로 길이: 1 m 혹은 사용자 지정 값) 가로, 세로 쉘의 길이 값은 동일할 수 있다. 그리드의 최대 행 길이(또는 최대 행 카운트수) 및 최대 열 길이(또는 최대 열 카운트수)가 설정될 수 있으며, 카운트수의 경우 쉘 단위 길이와 최대 행 카운트수의 곱으로, 또는 쉘 단위 길이와 최대 열 카운트수의 곱으로 그리드의 전체 크기 및 쉘 개수가 결정될 수 있다.

한편, 각 쉘을 일정한 크기로 유지하는 이유와 관련하여, 쉘의 길이가 일정할 경우 전체 길이와 대비해서 비교하면 쉘의 정보를 일일이 검색할 필요 없이 일정 구역의 쉘만 계산할 수 있다. 또한, 그리드 구현 예시(20)의 제2 예시도(22)에서와 같이 연결 정보를 각 쉘에 부여할 때 그리드가 아닌 영역과 그리드인 영역을 구분하여 전체 그리드에서 가장 외곽의 4면에 해당하는 쉘들만 4방향 인접 쉘 계산 시 연결되지는 않는 쉘들이 존재하고 가장 외곽의 쉘 외 안쪽의 쉘들은 전부 연결 정보를 가진다고 정의할 수 있다.

쉘의 키 값을 통해 저장되는 주요 정보로는, 쉘의 메인 키(쉘 인덱스 번호, 인덱스 번호를 키로 대체 가능), 쉘의 그리드 상 위치(행 번호, 열 번호), 쉘의 그리드 영역상 좌표(이는 행 번호나 열 번호 및 쉘 단위 길이의 곱으로 쉘 영역이 계산될 수 있으나, 별도 계산이 필요한 경우 사용할 수 있도록), 연결 정보(4방향의 경우: 인접한 4방향 쉘의 인덱스 번호 혹은 키, 8방향의 경우: 인접한 4방향에서 추가된 형태의 정보), 및 노드/링크가 있을 수 있다.

노드/링크에 관한 정보의 경우, 위 연결 정보가 노드/링크 정보에 응용될 수 있고, 노드의 상세 속성 정보가 별도로 저장되거나, 또는 검색량을 줄이기 위해 쉘 속성에 저장될 수 있다. 그리드 내의 노드/링크를 검색할 때 가중치를 고려한 검색이 필요한 경우 노드의 속성값을 통해 판단될 수 있다.

특성별 가중치와 관련하여, 가중치 자체는 계산하기 위한 값이 천차만별이므로 상황에 따라(입력 가중치가 다른 경우) 사용될 수 있고, 각 쉘을 계산하기 위한 주요 값이 될 수 있다. 예를 들면, 길찾기를 위한 열림, 닫힘, 링크의 양방향, 단방향, 이동 가능, 이동 불가능, 혹은 영역별 레벨 평가를 위한 수치, 영역 대비 POI 그룹화를 지정할 수 있는 영역 구분 기준 정보 등이 활용될 수 있다.

그리드 구현 예시(20)의 제3 예시도(23)를 참조하면, 그리드 내 쉘들의 연결 관계가 설명될 수 있다. 기본적으로, 그리드를 구성하는 쉘들에 있어서 각 쉘을 구성하는 면들은 서로 연결되어 있다고 정의될 수 있다. 만약 쉘의 중심점을 통해 노드/링크를 구성한다면, 쉘의 중심점이 노드 포인트로 지정될 수 있고, 인접 쉘이 존재하여 노드 포인트를 연결할 수 있을 경우, 그로부터 링크가 생성될 수 있다. 노드/링크의 생성에 대해서는 그리드 구현 예시(20)의 제4 예시도(24)가 참조될 수 있다.

한편, 쉘 연결관계 데이터와 관련하여, 각 쉘은 고유의 키(key value)를 가질 수 있다. 각 키에 해당하는 쉘의 속성이 지정될 수 있으며, 이후 공간 연결을 위한 단순 연결 관계 뿐만이 아니라, 쉘의 속성을 통해 백그라운드 단에서 쉘의 연결 정보를 통한 연관 관계만으로 영역 범위, 확산, 근접 영향, 경로 등이 디지털 트윈화될 수 있다. 상황에 따라, 디지털 트윈 예상 값이 필요한 경우 속성 정보는 변경될 수 있다.

'그리드의 생성과 구조' 중 그리드 생성 시 감안해야 할 사항과 관련하여, 개념적으로 2D 그리드 정보는 3D에서 기본적인 형상과 일반 데이터의 정보를 매칭하기 위한 베이스 프레임임을 의미할 수 있다. 한 그리드 쉘에는 3D 객체가 포함되는 정보와 높이에 관련된 정보가 데이터로 매칭되어 저장될 수 있다. 3D 객체가 쉘의 크기에 규격을 딱 맞춰 매칭될 필요가 없으며, 쉘 영역과의 포함 관계만으로 쉘의 정보가 활용될 수 있고, 노드/링크 정보가 추가적인 연결 정보로 사용될 수 있다.

도 3을 참조하면, 그리드를 통한 공간 속성 정보 부여 방법과 디지털 트윈 데이터의 가시화 방법을 설명하기 위한 그리드 기반 공간 정보 및 디지털 트윈 데이터 간의 데이터 매칭 예시(30)가 도시되어 있다.

'데이터 매칭' 중 그리드 인덱스와 관련하여, 그리드 인덱스는 쉘 인덱스를 의미할 수도 있다. 쉘의 인덱스가 중요하게 취급되는 이유는, 3D 객체에 매칭되는 쉘의 정보를 매칭하기 위한 키 값으로 활용될 수 있다는 점, 반대로 쉘 키 값만으로 해당되는 3D 객체 검색을 가능하게 한다는 점, 키 값을 활용하여 영역의 레이어화에 대한 포함 정보를 저장할 수 있다는 점, 쉘을 모임을 통해 영역을 지정할 경우 그 대표 정보 검색을 위한 키 값의 모임으로 활용될 수 있다는 점, 및 백그라운드에서 쉘만으로 관련 공간 정보를 추출하기 위한 기준 값이 될 수 있다는 점 때문이다. 예를 들면, 데이터 매칭 예시(30)의 제1 예시도(31)를 참조하면, 그리드 레이어 영역에 해당하는 영역 1에서, 쉘 인덱스의 모임은 (0, 1, 4, 5)번 쉘로 구성될 수 있다.

'데이터 매칭' 중 쉘 단위 매칭과 관련하여, 3D 객체의 바운더리에 포함되는 쉘을 기준으로 쉘에 정보기 부여될 수 있다. 이에 대해서는 데이터 매칭 예시(30)의 제2 예시도(32)가 참조될 수 있다. 만약 상세한 레벨로 쉘을 매칭하기를 원하는 경우, 3D 객체의 바운더리 기준이 아닌, 바닥의 지오메트리 정보를 기준으로 쉘을 검색하고, 쉘의 크기 단위를 작게 하는 방식으로, 조금 더 정밀한 쉘 매칭이 이루어질 수 있다. 하지만 이 경우 3D 객체의 정밀성에 대한 요구가 과도하게 늘어날 수 있으므로, 공간 속성에 대한 계산에 소요되는 시간이 늘어날 수밖에 없다.

따라서, 쉘의 크기는 매칭할 전체 3D 객체의 군집이나 전체 바운더리를 기준으로 하여 적절한 크기로 지정되어야 한다. 적절한 크기의 기준은 사용자에 의해 결정될 수 있으나, 3D 객체를 중심으로 오토메이션할 경우에는 별도의 과제로 연구되어야 한다.

'데이터 매칭' 중 층에 대한 데이터 매칭과 관련하여, 본 그리드는 단일 면적에 해당하는 내용만 설명하는 것이 아니라 건물 등 층을 이루는 것에도 적용될 수 있다. 그 층별로 구성을 할 때 층별 그리드를 지정하고 그 그리드의 집합으로 연결하는 방식이 활용될 수 있다. 층간 연결은 노드간 링크를 통해 해결될 수 있다. 대신 3D 객체의 상세한 형상대로 표현되지 않을 수 있어 개선이 요구될 수 있으나, 먼저 쉽게 공간 정보를 다루게 하는 베이스를 구축하는 것이 우선적으로 연구될 필요가 있다.

층간 연결에 대해서는 데이터 매칭 예시(30)의 제3 예시도(33)가 참조될 수 있다. 때에 따라서, 층에 대한 그리드를 적용하지 않을 경우도 있으나, 구축 대상이 여러 층으로 데이터를 활용해야 하는 경우, 각 층별 그리드를 생성하고, 각 층별 그리드에서 층간 이동이 가능한 쉘과 쉘의 노드/링크를 상/하로 연결하면, 층간 이동이 노드/링크를 통해 검색 가능해질 수 있다. 예를 들면, 제3 예시도(33)에 도시된 바와 같이 계단이나 엘리베이터 등 이동이 가능한 영역에 존재하는 노드를 통해 노드/링크의 상하 연결이 이루어질 수 있다.

도 4를 참조하면, 그리드를 통한 공간 속성 정보 부여 방법과 디지털 트윈 데이터의 가시화 방법을 설명하기 위한 그리드 레이어 영역 및 디지털 트윈 가시화 객체의 생성에 관한 영역/객체 생성 예시(40)가 도시되어 있다.

'그리드와 3D 객체간 상관 관계' 중 그리드의 시작점 설정과 관련하여, 쉘의 시작점은 필요에 따라 지정될 수 있다. 중심점을 맞추는 경우, 중심점을 기점으로 그리드의 상/하, 좌/우로 임의로 확장이 가능할 수 있다. 좌상단 혹은 우하단 등 모서리를 기준으로 맞추는 경우, 2D처럼 매칭이 가능해지며, 기타 도면 등과 치수나 위치를 맞추기가 수월해질 수 있다.

'그리드와 3D 객체간 상관 관계' 중 쉘과 3D 객체 지오메트리 바운더리와 관련하여, 그리드 속에 속한 3D 객체의 경우 단일 객체로 지정할수록 공간 속성이 부여될 기회가 늘어날 수 있다. 하지만 3D 가시화를 하는 플랫폼이 웹일 경우, 3D 객체 가시화 성능이 저하될 수 있다(렌더링 프레임이 드랍될 수 있음). 이 경우 3D 객체를 다수의 작은 규모로 지정하는 것보다, 객체의 개수 자체는 적게 하면서 쉘의 영역만으로 구분하여 지정할 수 있도록 하는 것이 바람직할 수 있다(사용자에 의해 쉘 지정이 수행될 수 있는 인터페이스를 구비해야 함).

'그리드와 3D 객체간 상관 관계' 중 영역안에서의 3D 객체와 관련하여, 전술한 내용 중 목적에서 언급한 내용에 따르면 형상 정보와 데이터를 분리하여 생각하는 것이 낫다고 언급한 부분을 이 관계 정의에서 다시 상기할 필요가 있다. 3D 객체의 모양을 이루는 지오메트리는 객체가 상세하게 표현될수록 데이터가 늘어날 수 있다. 압축 과정이나 지오메트리 최적화 등을 통해 일부 완화될 수 있으나, 본질적으로는 객체수가 늘어나면 가시화 속도는 느려질 수밖에 없다. 이에 따라 쉘의 영역 지정도 그 지오메트리의 모양과 비례하여 상세해진다면, 계산의 속도는 그 수에 비례하여 늘어난다. 그래서 데이터의 연산은 최대한 백그라운드에서 별도로 수행되는 것이 바람직할 수 있다. 만약 데이터를 별도로 저장하면서 그에 대한 키 값으로만 매칭한다면, 많은 양의 공간 정보가 디지털 트윈을 위해 보다 수월하게 연산될 수 있으며, 가시화 또한 연산과는 별개의 과정으로 비동기로 표현될 수 있다.

'그리드 영역화' 중 쉘 선택과 관련하여, 영역/객체 생성 예시(40)의 제1 예시도(41)가 참조될 수 있다. 쉘 선택이 가능한 경우, 임의로 쉘에 속성이 추가로 지정될 수 있다. 이와 같이 쉘 선택이 독립적일 경우, 3D 객체와 마찬가지로 키 값을 통해 별도의 속성 정보를 저장하고 검색하여 사용하는 것이 가능해질 수 있다.

'그리드 영역화' 중 레이어와 관련하여, 단순히 영역을 지정한 값만을 저장하는 것이 아니라 각 지정된 영역은 레이어처럼 취급될 수 있다. 이러한 방법으로 영역 지정을 중복으로 하는 것이 가능할 수 있다. 3D 객체의 경우 단일 쉘에 중복될 경우 객체별 중복 쉘 때문에 문제가 될 수 있지만, 반대로 영역 지정 자체는 중복이 가능하며 이 경우 영역별 데이터 조회가 다양하게 수행될 수 있다. 중복 가능한 영역일 경우 별도의 객체 포함 관계가 표시될 수 있으며, 이를 통해 여러 통계값들이 공간 지정에 따라 연산될 수 있다. 그리드 레이어 영역의 중복에 대해서는, 영역/객체 생성 예시(40)의 제2 예시도(42)가 참조될 수 있다.

통계값뿐만 아니라 객체의 그룹화, POI 그룹화가 영역을 통해 지정될 수 있고, 그에 대한 가시화 핸들링이 수행될 수 있다. DB를 통해 데이터를 조회할 때 영역별로 나누어 별도로 조회하는 것이 가능해지며, 이 또한 표현 가능해질 수 있다. 레이어화된 쉘 그룹핑은 쉘 인덱스로 저장될 수 있고, 레이어는 별도의 정보를 핸들링함으로써 레이어만의 정보를 가질 수 있다. 한편, 도시된 바와 같이 층이 있는 경우에도 영역을 분리하여 지정하는 것이 가능할 수 있다.

'그리드 영역화' 중 쉘 혹은 그리드 영역 내 포함관계와 관련하여, 그리드 내에만 포함되는 객체나 데이터, POI만이 관심 대상으로 될 수 있다. 그리드를 벗어난 대상에 대한 것은 별도로 생각할 이유가 없다. 데이터의 명확한 구분과 가시화 기준을 위해 사용하는 것인 만큼, 그리드를 벗어난 객체는 별도의 객체로 표현 혹은 제외하도록 하고, 포함되지 않는 데이터까지 고려하여 데이터 연관성을 떨어뜨리는 것은 일관적이지도 않으며, 연관 데이터 연산의 예외 사항을 많이 유발할 수 없다.

'활용' 중 그룹화와 관련하여, 영역/객체 생성 예시(40)의 제3 예시도(43)가 참조될 수 있다. 제3 예시도(43)는 영역화에 대한 추가적인 이해를 위한 것이며, 3D 객체 및 POI 종류가 도시될 수 있다. 객체 그룹의 경우, 앞서 설명한 3D 객체와 쉘의 관계와 그리드의 영역화로 인해 쉘의 모임 구분만으로 객체를 그룹화하는 것이 가능할 수 있다. POI 그룹의 경우, 현재 기존에 사용되고 있는 POI 구조 그대로 그리드에 영역만 추가되면 3D 객체와 마찬가지로 그룹화될 수 있다. 영역 그룹에 대해서는, 전술한 10개 항목들(10) 중 5번 항목의 그리드 영역화가 참조될 수 있다.

'활용' 중 그리드 범위 내 디지털 트윈 데이터 가시화와 관련하여, 그리드화된 데이터를 통해 디지털 트윈이 가능해졌다면, 가시화 또한 이 그리드를 통해 수행될 수 있다. 가시화 방법은 다양하게 표현될 수 있다. 그리드 쉘의 가중치 혹은 속성값으로 영향 범위를 다룬다고 했을 때, 그 결과는 그리드 쉘에 저장되고 각 쉘의 저장값은 직접적으로 쉘을 통해 표현될 수 있다(쉘 클릭을 통한 값 조회, 혹은 쉘들의 연산 결과를 별도로 저장하고 그 그룹 정보를 조회/가시화).

'활용' 중 그래프 등 UI 필요 항목의 3D 매칭과 관련하여, 앞서 서술된 내용에 따르면 쉘은 인덱스나 키 값으로 조회될 수 있다. 이럴 경우 별도 쉘에 포함된 노드/링크를 통해 각 영역별 통계치를 계산하는 것이 가능해질 수 있다. 그래프, 차트 등 UI적인 문제 이전에 공간에 대한 조회값은 그리드 쉘 내의 노드/링크로 조회하는 방식으로 활용될 수 있다.

'활용' 중 쉘의 중심점을 매개체로 한 노드/링크점 생성에 대해서는, 전술한 10개 항목들(10) 중 2번 항목의 그리드의 생성과 구조가 참조될 수 있다.

'응용'의 단계는 그리드 격자를 이용한 것이면 얼마든지 늘어날 수 있다. 현재는 기존의 내용들을 개선하고 공간 디지털 트윈 데이터를 적용할 수 있는 베이스를 만드는 것이 더 중요할 수 있다. 아래 기존 내용의 응용보다 더 추가할 사항은 얼마든지 내용을 추가하여도 좋다.

'응용' 중 길찾기 개선과 관련하여, 기존에도 노드/링크를 통해 길찾기가 수행되었으나, 본 방식에서는 그리드 쉘의 노드/링크의 가중치, 방향 등이 더 세분화되었으며, 이동 경로만을 직접 선택해서 그리는 것이 아닌 전체 영역이 대상이 될 수 있으며, 그리드 내 이동 불가능 지역의 지정 및 가중치에 따라 경로 산정이 더 다양해질 수 있다.

한편, 응용의 다른 예시로서 영역 선택을 통한 가상 순찰과 관련하여, 영역이 세분화될 수 있는 상태이므로 순찰을 이동 경로 상으로만 국한하는 것이 아닌 공간 지정을 순서대로 하여 공간에 대한 순찰이 수행하는 것이 가능할 수 있다.

'응용' 중 그리드의 쉘 중심점을 통한 3D 도표 표출과 관련하여, 영역/객체 생성 예시(40)의 제4 예시도(44)가 참조될 수 있다. 제4 예시도(44)에서와 같이 공간에 대한 디지털 트윈 결과값 객체 매칭, 가시화의 방식은 다양한 방식으로 이루어질 수 있으며, 기획되는 것에 따라 언제든 변경될 수 있다.

도 5는 일부 실시예에 따른 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치를 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치(200)는 메모리(210) 및 프로세서(220)를 포함할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고, 다른 범용적인 요소들이 장치(200)에 더 포함될 수 있다.

장치(200)는 실제 에너지 관련 설비(100)로부터 디지털 트윈 가시화 객체(300)를 생성할 수 있고, 디지털 트윈 가시화 객체(300)에 대해 그리드 기반의 에너지 관리(250)를 수행할 수 있다. 실제 에너지 관련 설비(100)는 발전소나 공장 설비 등의 실물 트윈에 해당할 수 있고, 디지털 트윈 가시화 객체(300)는 실물 트윈을 디지털로 재현하여 가시화한 것을 의미할 수 있다.

장치(200)는 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통해 디지털 트윈 데이터를 가시화하고 그에 대한 에너지 관리를 수행하기 위한 전자 디바이스, 예를 들면 데스크탑이나 랩탑과 같은 컴퓨팅 디바이스, 또는 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 디바이스일 수 있다. 장치(200)는 데이터 가시화 및 에너지 관리를 구현하는 컴퓨터 프로그램 또는 모바일 애플리케이션을 실행할 수 있다.

메모리(210)는 장치(200)에서 처리되는 각종 명령어들 또는 데이터를 저장하기 위한 구조를 가질 수 있다. 예를 들면, 메모리(210)는 ROM, PROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, PRAM, MRAM, RRAM, FRAM 등과 같은 비휘발성 메모리, 또는 DRAM, SRAM, SDRAM, PRAM, RRAM, FeRAM 등의 휘발성 메모리로 구현될 수 있고, HDD, SSD, SD, Micro-SD 등의 형태, 또는 이들에 관한 조합의 형태로 구현될 수 있다.

프로세서(220)는 디지털 트윈 데이터의 가시화 및 에너지 관리의 수행을 위한 구조를 가질 수 있다. 프로세서(220)는 장치(200) 내부의 각종 연산들을 처리하기 위한 다수의 논리 게이트들의 어레이 또는 범용적인 마이크로 프로세서로 구현될 수 있고, 단일의 프로세서 또는 복수의 프로세서들로 구성될 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 CPU, GPU 및 AP 중 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있다.

프로세서(220)는, 메모리(210)에 저장되는 명령어들을 실행함으로써, 실물 트윈에 해당하는 실제 에너지 관련 설비(100)로부터 센싱되는 에너지 데이터에 기초하여 디지털 트윈 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.

예를 들면, 실제 에너지 관련 설비(100)는 에너지를 전력 형태로 생성하기 위한 각종 발전소들, 또는 에너지를 대규모로 소비하는 공장 시설이나 건물, 빌딩 등을 의미할 수 있다. 실제 에너지 관련 설비(100)로부터 전력 등의 발전량이나 소비량을 나타내는 에너지 데이터가 센서를 통해 센싱될 수 있고, 이에 기초하여 실물 트윈을 모사하는 디지털 트윈 데이터가 생성될 수 있다.

프로세서(220)는, 메모리(210)에 저장되는 명령어들을 실행함으로써, 실제 에너지 관련 설비(100)가 위치하는 지역을 가상으로 구분하는 그리드를 기반으로 하는 공간 속성을 디지털 트윈 데이터에 부여함으로써 공간 속성 매칭 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.

그리드는 특정 지역을 가상으로 구분하기 위한 격자 형태를 의미할 수 있다. 그리드는 복수의 쉘들(shells) 또는 셀들(cells)로 구성될 수 있다. 그리드를 기반으로 하는 공간 속성이 디지털 트윈 데이터에 부여되면 실제 에너지 관련 설비(100)가 그리드 상에 형성될 수 있으며, 그리드의 쉘들을 통해 접근될 수 있다.

프로세서(220)는, 메모리(210)에 저장되는 명령어들을 실행함으로써, 공간 속성 매칭 데이터를 가시화하여 그리드 상에서 공간 속성을 통해 액세스되는 디지털 트윈 가시화 객체(300)로 변환하도록 구성될 수 있다.

디지털 트윈 가시화 객체(300)는 공간 속성 매칭 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다. 예를 들면, 실제 에너지 관련 설비(100)로부터 센싱되는 에너지 데이터의 수치가 막대 그래프 높이 또는 색상 등 다양한 방식으로 시각화될 수 있다. 따라서, 디지털 트윈 가시화 객체(300)를 통해 에너지 데이터가 보다 직관적으로 파악될 수 있다.

프로세서(220)는, 메모리(210)에 저장되는 명령어들을 실행함으로써, 그리드의 적어도 하나의 쉘을 포함하도록 설정되는 그리드 레이어 영역을 대상으로 에너지 데이터에 기반하는 디지털 트윈 가시화 객체(300)에 대한 에너지 관리(250)를 수행하도록 구성될 수 있다.

그리드 레이어 영역은 그리드의 부분 집합에 해당하는 것으로서, 에너지 관리(250)의 단위가 될 수 있다. 예를 들면, 디지털 트윈 가시화 객체(300) 중 임의로 선택된 그리드 레이어 영역 상에 위치하는 일부 설비들을 대상으로 에너지 데이터의 조회나 분석 등의 에너지 관리(250)가 수행될 수 있다.

이와 같이, 에너지 관리(250)가 그리드를 기반으로 수행될 수 있으므로, 즉 그리드의 부분 집합에 해당하는 그리드 레이어 영역을 대상으로 수행될 수 있으므로, 에너지 관리(250)의 작업성 및 접근성이 향상될 수 있다. 특히, 그리드 레이어 영역은 공간 규모와 무관하게 임의의 원하는 크기나 구조로 설정될 수 있으므로, 디지털 트윈 가시화 객체(300)에 대한 에너지 관리(250)의 효율이 향상될 수 있다.

도 6은 일부 실시예에 따른 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리가 그리드 기반의 공간 속성을 기반으로 수행되는 방식을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 디지털 트윈 가시화 객체(300)에 대한 에너지 관리(250)가 그리드 기반의 공간 속성을 기반으로 수행되는 방식을 설명하기 위한 시각화 예시(30)가 도시되어 있다.

시각화 예시(30)에서는 복수의 쉘들(34)로 구성되는 그리드(61) 상에 디지털 트윈 가시화 데이터(63)가 형성될 수 있다. 디지털 트윈 가시화 데이터(63)는 각 쉘(64)에서 센싱되는 에너지 데이터(62)를 기반으로 생성될 수 있으며, 예를 들면 에너지 데이터(62)는 발전량이나 전력 소비량의 크기에 따라 서로 상이한 색상 및 높이로 형성될 수 있다. 도 6에서는 서로 다른 패턴을 통해 색상이 다름을 표시하였다.

그리드(61) 기반의 에너지 관리(250)는 그리드 레이어 영역(65, 66)에 대해 수행될 수 있다. 그리드 레이어 영역(65, 66)은 그리드(61)의 적어도 하나의 쉘을 포함하도록 임의의 크기나 형태로 설정될 수 있다. 예를 들면, 도시된 바와 같이 디지털 트윈 가시화 데이터(63)가 형성되는 쉘들 중 일부만에 대해 그리드 레이어 영역(65, 66)이 설정되는 경우, 발전량이나 전력 소비량에 대한 조회나 분석과 같은 에너지 관리(250)가 실제 에너지 관련 설비(100)의 일부만을 대상으로 수행될 수 있다.

한편, 데이터 매칭 예시(30)의 제3 예시도(33)에서와 같이, 공간 속성은 그리드(61)에서의 쉘 위치에 관한 인덱스 키 정보 및 그리드(61)의 각 쉘(64)에서의 실제 에너지 관련 설비(100)의 층수 정보를 포함할 수 있고, 층수 정보에 기초하는 실제 에너지 관련 설비(100)의 층수별 노드/링크의 상하 연결에 의해 디지털 트윈 가시화 객체(300)에 대한 층수별 액세스가 수행될 수 있다. 특히, 도 3에서 예시된 바와 유사하게, 그리드(61)의 영역들 중 계단이나 엘리베이터, 에스컬레이터 등 층간 이동이 가능한 영역에 대응되는 그리드 레이어 영역에서, 층수 정보에 따른 층수별 노드/링크의 상하 연결이 이루어질 수 있다.

쉘 위치에 관한 인덱스 키 정보를 통해 그리드(61)의 각 쉘(64)이 서로 구분되어 액세스될 수 있다. 또한, 공간 속성의 층수 정보를 활용하면 실제 에너지 관련 설비(100)가 다층으로 이루어지고 특정 설비가 특정 층수에만 존재하는 경우에도, 그리드(61)의 각 쉘(64)을 통해 해당 설비에 액세스하는 것이 가능해질 수 있다.

한편, 실제 에너지 관련 설비(100)는 전력 관련 설비 및 가스 관련 설비를 포함할 수 있고, 에너지 데이터는 냉방, 환기 및 조명에 관한 전력 데이터와 보일러 및 난방에 관한 가스 데이터를 포함할 수 있다. 전력 및 가스 외에도, 실제 에너지 관련 설비(100)는 다양한 종류의 에너지에 관한 설비를 포함할 수 있으며, 냉방, 환기, 조명, 보일러 및 난방을 외에도 다른 다양한 형태의 데이터가 에너지 데이터로 센싱될 수 있다.

한편, 실제 에너지 관련 설비(100)는 발전소 설비 및 공장 설비를 포함할 수 있고, 에너지 데이터는 전력 발전 데이터 및 전력 소비 데이터를 포함할 수 있다. 즉, 에너지 데이터가 전력 데이터인 경우, 실제 에너지 관련 설비(100)에서의 에너지 데이터는 원자력 발전소나 화력 발전소에서 센싱되는 발전량 또는 공장이나 빌딩에서 센싱되는 전력 소비량일 수 있다.

도 7은 일부 실시예에 따른 에너지 데이터의 센싱에 관한 디지털 트윈 데이터의 단계별 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 에너지 데이터의 센싱에 관한 디지털 트윈 데이터의 단계별 구조(70)는 실제 에너지 관련 설비(100)에 구비되는 센서에 관한 제1 단위(71), 에너지 설비 건물에 관한 제2 단위(72) 및 에너지 설비 사이트에 관한 제3 단위(73)를 포함할 수 있다.

제1 단위(71)는 각종 에너지 데이터를 센싱하기 위한 가장 하위의 단위를 의미할 수 있고, 제2 단위(72; Point; Logical site)는 센서가 구비된 설비들의 집합으로서, 규모에 따라 동이나 건물을 의미할 수 있으며, 제3 단위(73; Site; Physical site)는 건물들의 집합에 의한 가장 상위의 광범위한 지역 범위를 의미할 수 있다. 이와 같은 단위별 디지털 트윈 데이터는 시각화(74)를 거쳐 디지털 트윈 가시화 객체(300; 63)로 변환될 수 있다.

즉, 디지털 트윈 데이터는 에너지 데이터를 센싱하기 위해 실제 에너지 관련 설비(100)에 구비되는 센서에 관한 제1 단위(71), 적어도 하나의 센서를 포함하는 에너지 설비 건물에 관한 제2 단위(72) 및 적어도 하나의 에너지 설비 건물을 포함하는 에너지 설비 사이트에 관한 제3 단위(73)에 기초하여 에너지 데이터를 단계별로 나타낼 수 있다.

위와 같은 에너지 데이터의 단계별 표현에 의하면, 보다 체계적인 에너지 관리(250)가 이루어질 수 있다. 디지털 트윈 데이터는 설비별 제1 단위(71), 건물별 제2 단위(72) 및 사이트별 제3 단위(73)로 점진적으로 에너지 데이터를 나타낼 수 있으므로, 필요에 따라 적절한 단위로 에너지 데이터를 조회하거나 분석하는 것이 가능해질 수 있다.

예를 들면, 그리드(61)의 그리드 레이어 영역(65, 66)은 제1 단위, 제2 단위 및 제3 단위 중 어느 하나에 부합하도록 설정될 수 있다. 그에 따르면, 그리드 레이어 영역의 설정이 에너지 데이터를 단계별로 나타내는 단위에 맞추어 설정될 수 있으므로, 그리드 레이어 영역을 통한 에너지 관리(250) 또한 단계별 단위에 맞게 수행되어 점진적 규모의 관리가 가능해질 수 있다.

도 8은 일부 실시예에 따른 그리드 레이어 영역을 기반으로 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리를 수행하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하면, 그리드 레이어 영역에서 에너지 데이터에 대한 효율 분석 데이터가 제공되는 방식을 설명하기 위한 시각화 예시(80)가 도시되어 있다. 시각화 예시(80)에서는, 디지털 트윈 가시화 객체(300)에 해당하는 원자력 발전소 객체(82) 및 공장 객체(83)가 그리드(81) 상에 형성될 수 있다.

한편, 그리드 레이어 영역에 기초하는 에너지 관리와 관련하여, 그리드 레이어 영역은 에너지 관리 대상으로 선택되는 적어도 하나의 관심 영역 쉘로 구성될 수 있고, 에너지 관리(250)는 그리드 레이어 영역에 기초하는 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 데이터 조회 및 데이터 패턴 분석을 포함할 수 있다.

예를 들면, 그리드 레이어 영역(84)이 에너지 관리 대상으로 선택될 수 있고, 이를 위해 관심 영역 쉘들로 구성될 수 있다. 도시된 바와 같이 그리드 레이어 영역(84)은 둘 이상의 디지털 트윈 가시화 객체(300), 즉 원자력 발전소 객체(82) 및 공장 객체(83)를 모두 커버할 수도 있다. 또는, 임의의 다른 그리드 레이어 영역(85)이 선택될 수도 있다.

그리드 레이어 영역(84)에 대한 에너지 관리(250)는 원자력 발전소 객체(82) 및 공장 객체(83)에 대한 데이터 조회 및 데이터 패턴 분석을 포함할 수 있다. 그리드 레이어 영역(84)에 대한 데이터 조회에 의하면 원자력 발전소 객체(82) 및/또는 공장 객체(83)에 대한 에너지 데이터가 조회될 수 있다.

한편, 그리드 레이어 영역(84)에 대한 데이터 패턴 분석의 종류와 관련하여, 데이터 패턴 분석은 그리드 레이어 영역(84)의 각 쉘에서의 에너지 데이터의 시간 흐름에 따른 변동에 대한 제1 분석 및 가장 큰 변동폭을 갖는 쉘과 시간대에 대한 제2 분석을 포함할 수 있다.

시간적 분석에 해당하는 제1 분석은 각 쉘에 대한 시간 흐름에 따른 에너지 데이터의 변화에 대한 분석을 의미할 수 있고, 새벽, 오전, 점심, 오후, 저녁 또는 밤 등의 시간대들 중 어떤 시간대에서 에너지 데이터가 어떤 값을 갖는지를 나타낼 수 있다. 공간적 분석에 해당하는 제2 분석은 어떤 쉘과 어떤 시간대에서 에너지 데이터가 큰 변동을 보이는지에 대한 분석으로, 설비에서 어떤 위치에 이슈가 발생했는지 등을 나타낼 수 있다.

제1 분석 및 제2 분석은 에너지 효율의 개선을 위해 활용될 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 제1 분석 및 제2 분석에 기초하여 그리드 레이어 영역(84)에서 발생하는 에너지 데이터의 효율 저하에 대한 원인 분석 데이터 및 효율 개선 방안 데이터를 제공하도록 더 구성될 수 있다.

즉, 원자력 발전소 객체(82)에서 센싱되는 발전량 데이터가 현저하게 감소한 것으로 분석되거나 건물 객체(83)에서 센싱되는 전력 소비량 데이터가 현저하게 증가한 것으로 분석되는 경우, 해당 현상이 어떠한 원인으로 발생한 것인지를 분석하기 위한 원인 분석 데이터(ex: 원자재 가격 상승, 계절 변동 등)가 통계적인 방식 등으로 제공될 수 있고, 이를 해소하기 위한 방안과 관련한 효율 개선 방안 데이터(ex: 발전소/공장 가동 시간 변경 등)가 제공될 수 있다. 예를 들면, 제1 분석 및 제2 분석에 기초하여 원인 분석 데이터 및 효율 개선 방안 데이터를 출력하도록 학습되는 기계 학습 신경망 모델이 활용될 수 있다.

도 9는 일부 실시예에 따른 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법을 구성하는 단계들을 나타내는 도면이다.

도 9를 참조하면, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법(900)은 단계(910) 내지 단계(940)를 포함할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고, 다른 범용적인 단계들이 방법(900)에 더 포함될 수 있다.

방법(900)은 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치(200)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성될 수 있다. 따라서, 이하에서 생략되는 내용이라 할지라도 이상에서 장치(200)에 대해 설명되는 내용은 방법(900)에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.

그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법(900)은 메모리(210)에 저장되는 명령어들을 실행하는 프로세서(220)에 의해 수행될 수 있다.

단계(910)에서, 장치(200)는 실물 트윈에 해당하는 실제 에너지 관련 설비(100)로부터 센싱되는 에너지 데이터에 기초하여 디지털 트윈 데이터를 생성할 수 있다.

단계(920)에서, 장치(200)는 실제 에너지 관련 설비(100)가 위치하는 지역을 가상으로 구분하는 그리드를 기반으로 하는 공간 속성을 디지털 트윈 데이터에 부여함으로써 공간 속성 매칭 데이터를 생성할 수 있다.

단계(930)에서, 장치(200)는 공간 속성 매칭 데이터를 가시화하여 그리드 상에서 공간 속성을 통해 액세스되는 디지털 트윈 가시화 객체(300)로 변환할 수 있다.

단계(940)에서, 장치(200)는 그리드의 적어도 하나의 쉘을 포함하도록 설정되는 그리드 레이어 영역을 대상으로 에너지 데이터에 기반하는 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리(250)를 수행할 수 있다.

한편, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법(900)은, 그 방법을 실행하는 명령어들을 포함하는 적어도 하나의 프로그램 또는 소프트웨어가 기록되는 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수도 있다.

컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령어의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드가 포함될 수 있다.

이상에서 본 발명의 실시예들이 상세하게 설명되었으나 본 발명에 따른 권리범위가 이에 한정되는 것은 아니고, 다음의 청구범위에 기재되어 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명에 따른 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (11)

1. 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치에 있어서,
   명령어들을 저장하도록 구성되는 메모리; 및
   상기 명령어들을 실행함으로써:
   실물 트윈에 해당하는 실제 에너지 관련 설비로부터 센싱되는 에너지 데이터에 기초하여 디지털 트윈 데이터를 생성하고,
   상기 실제 에너지 관련 설비가 위치하는 지역을 가상으로 구분하는 그리드를 기반으로 하는 공간 속성을 상기 디지털 트윈 데이터에 부여함으로써 공간 속성 매칭 데이터를 생성하고,
   상기 공간 속성 매칭 데이터를 가시화하여 상기 그리드 상에서 상기 공간 속성을 통해 액세스되는 디지털 트윈 가시화 객체로 변환하고,
   상기 그리드의 적어도 하나의 쉘을 포함하도록 설정되는 그리드 레이어 영역을 대상으로 상기 에너지 데이터에 기반하는 상기 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리를 수행하도록 구성되는 프로세서; 를 포함하고,
   상기 공간 속성은 상기 그리드에 포함되는 상기 적어도 하나의 쉘에 대한 연결 관계 데이터를 포함하고,
   상기 연결 관계 데이터는, 상기 적어도 하나의 쉘을 둘러싼 주변 쉘과의 연결 정보를 통한 연관 관계에 기초하여 산출되는, 상기 적어도 하나의 쉘의 영역 범위, 확산, 근접 영향, 경로에 대한 데이터를 포함하고,
   상기 디지털 트윈 데이터는 상기 에너지 데이터를 센싱하기 위해 상기 실제 에너지 관련 설비에 구비되는 센서에 관한 제1 단위, 적어도 하나의 상기 센서를 포함하는 에너지 설비 건물에 관한 제2 단위 및 적어도 하나의 상기 에너지 설비 건물을 포함하는 에너지 설비 사이트에 관한 제3 단위에 기초하여 상기 에너지 데이터를 단계별로 나타내는 상기 디지털 트윈 데이터를 포함하고,
   상기 프로세서는, 상기 제1 단위, 상기 제2 단위 및 상기 제3 단위 중 어느 하나의 단위에 기초하여 상기 그리드 레이어 영역을 설정하며,
   상기 공간 속성은, 상기 그리드에서의 쉘 위치에 관한 인덱스 키 정보 및 상기 그리드의 각 쉘에서의 상기 실제 에너지 관련 설비의 층수 정보를 포함하고,
   상기 프로세서는, 상기 층수 정보에 기초하는 상기 실제 에너지 관련 설비의 층수별 노드/링크의 상하 연결 및 상기 노드/링크에 관한 가중치에 기초하여 상기 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 층수별 액세스를 수행하는,
   그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 그리드 레이어 영역은 에너지 관리 대상으로 선택되는 적어도 하나의 관심 영역 쉘로 구성되고, 상기 에너지 관리는 상기 그리드 레이어 영역에 기초하는 상기 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 데이터 조회 및 데이터 패턴 분석을 포함하는, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 데이터 패턴 분석은 상기 그리드 레이어 영역의 각 쉘에서의 상기 에너지 데이터의 시간 흐름에 따른 변동에 대한 제1 분석 및 가장 큰 변동폭을 갖는 쉘과 시간대에 대한 제2 분석을 포함하는, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 프로세서는 상기 제1 분석 및 상기 제2 분석에 기초하여 상기 그리드 레이어 영역에서 발생하는 상기 에너지 데이터의 효율 저하에 대한 원인 분석 데이터 및 효율 개선 방안 데이터를 제공하도록 더 구성되는, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치.
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 실제 에너지 관련 설비는 전력 관련 설비 및 가스 관련 설비를 포함하고, 상기 에너지 데이터는 냉방, 환기 및 조명에 관한 전력 데이터와 보일러 및 난방에 관한 가스 데이터를 포함하는, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치.
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 실제 에너지 관련 설비는 발전소 설비 및 공장 설비를 포함하고, 상기 에너지 데이터는 전력 발전 데이터 및 전력 소비 데이터를 포함하는, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 장치.
10. 메모리에 저장되는 명령어들을 실행하는 프로세서에 의해 수행되는, 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법에 있어서,
    실물 트윈에 해당하는 실제 에너지 관련 설비로부터 센싱되는 에너지 데이터에 기초하여 디지털 트윈 데이터를 생성하는 단계;
    상기 실제 에너지 관련 설비가 위치하는 지역을 가상으로 구분하는 그리드를 기반으로 하는 공간 속성을 상기 디지털 트윈 데이터에 부여함으로써 공간 속성 매칭 데이터를 생성하는 단계;
    상기 공간 속성 매칭 데이터를 가시화하여 상기 그리드 상에서 상기 공간 속성을 통해 액세스되는 디지털 트윈 가시화 객체로 변환하는 단계; 및
    상기 그리드의 적어도 하나의 쉘을 포함하도록 설정되는 그리드 레이어 영역을 대상으로 상기 에너지 데이터에 기반하는 상기 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 에너지 관리를 수행하는 단계; 를 포함하고,
    상기 공간 속성은 상기 그리드에 포함되는 상기 적어도 하나의 쉘에 대한 연결 관계 데이터를 포함하고,
    상기 연결 관계 데이터는, 상기 적어도 하나의 쉘을 둘러싼 주변 쉘과의 연결 정보를 통한 연관 관계에 기초하여 산출되는, 상기 적어도 하나의 쉘의 영역 범위, 확산, 근접 영향, 경로에 대한 데이터를 포함하고,
    상기 디지털 트윈 데이터는 상기 에너지 데이터를 센싱하기 위해 상기 실제 에너지 관련 설비에 구비되는 센서에 관한 제1 단위, 적어도 하나의 상기 센서를 포함하는 에너지 설비 건물에 관한 제2 단위 및 적어도 하나의 상기 에너지 설비 건물을 포함하는 에너지 설비 사이트에 관한 제3 단위에 기초하여 상기 에너지 데이터를 단계별로 나타내는 상기 디지털 트윈 데이터를 포함하고,
    상기 방법은, 상기 제1 단위, 상기 제2 단위 및 상기 제3 단위 중 어느 하나의 단위에 기초하여 상기 그리드 레이어 영역을 설정하는 단계; 를 더 포함하며,
    상기 공간 속성은, 상기 그리드에서의 쉘 위치에 관한 인덱스 키 정보 및 상기 그리드의 각 쉘에서의 상기 실제 에너지 관련 설비의 층수 정보를 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 층수 정보에 기초하는 상기 실제 에너지 관련 설비의 층수별 노드/링크의 상하 연결 및 상기 노드/링크에 관한 가중치에 기초하여 상기 디지털 트윈 가시화 객체에 대한 층수별 액세스를 수행하는 단계; 를 더 포함하는,
    그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법.
11. 제10 항의 그리드 기반의 공간 속성 부여를 통한 가시화 디지털 트윈 에너지 관리 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
    
    

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