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KR102601707B1 - 현장 설비의 실시간 모니터링, 가상 운전 예측 및 최적화 운전 서비스가 가능한 디지털 트윈 시스템 및 방법 - Google Patents

현장 설비의 실시간 모니터링, 가상 운전 예측 및 최적화 운전 서비스가 가능한 디지털 트윈 시스템 및 방법 Download PDF

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KR102601707B1
KR102601707B1 KR1020220121179A KR20220121179A KR102601707B1 KR 102601707 B1 KR102601707 B1 KR 102601707B1 KR 1020220121179 A KR1020220121179 A KR 1020220121179A KR 20220121179 A KR20220121179 A KR 20220121179A KR 102601707 B1 KR102601707 B1 KR 102601707B1
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허강열
한우주
정대로
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주식회사 페이스
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Abstract

본 발명은 산업 현장에서 디지털 트윈 서비스를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템 및 방법은 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼을 통하여 디지털 트윈 데이터를 생성하고, 이를 사용자 단말기에 설치된 디지털 트윈 애플리케이션에 탑재하여 현장 설비에서 오는 다양한 데이터와 연결함으로써, 디지털 트윈 데이터의 예측 성능을 개선하는 기능, 가상 운전 조건에 대한 예측 기능, 현장의 실시간 운전 조건 또는 센서 데이터를 활용하여 현재 설비 상황을 보여주고 설비의 이상 여부를 미리 감지해 경고를 알려주는 모니터링 기능, 설비의 최적 운전 조건을 찾아 줄 수 있는 운전 최적화 기능 등을 제공한다.

Description

현장 설비의 실시간 모니터링, 가상 운전 예측 및 최적화 운전 서비스가 가능한 디지털 트윈 시스템 및 방법{Digital Twin System and Method for Real Time Monitoring, Virtual Operation and Optimization of On-Site Equipment}
본 발명은 디지털 트윈 기술에 속하는 것으로, 구체적으로 산업 현장에서 디지털 트윈 서비스를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
컴퓨터 이용 공학(Computer Aided Engineering, 이하 'CAE'라 함)을 이용한 3차원 모사는 비행기, 차량, 선박, 반도체, 철강, 발전소 등 다양한 산업 분야에서 설계 및 문제 해결을 위해서 널리 활용되어 왔다.
그러나, CAE를 산업 현장 문제에 활용하는 데에는 다음과 같은 한계가 존재한다.
① 숙련된 엔지니어 필요: CAE를 활용하기 위해서는 주어진 문제에 대한 공학적, 물리학적, 수학적 이해와 컴퓨터 지식이 필요하다.
② 과도한 해석 시간: 적용 대상의 형상 및 해석 조건에 따라 케이스 당 수 시간에서 수 주까지의 과도한 계산시간이 소요될 수 있어, 대형 연소로와 같이 변화하는 운전조건에 따른 내부상황을 실시간으로 파악하는 것은 불가능하다.
③ 비용 문제: 대형 계산을 수행해야 할 경우, 대규모의 전산자원을 필요로 하며 그에 따른 소프트웨어 라이센스 비용이 발생한다.
④ 정확도 문제: CAE 해석에는 기본 보존식들에 필연적으로 여러가지 단순화 가정이 수반되기 때문에 실제 현상과 오차가 발생할 수 있다.
최근에는, 위와 같은 CAE의 문제점을 극복하기 위해 CAE 해석을 기반으로 한 차수 감축 모델(Reduced Order Model, ROM)을 구축하고, 이를 이용하여 실시간 결과를 도출하는 디지털 트윈(Digital Twin, 현실세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것) 기술이 대두되고 있다.
하지만, 현재 제공되고 있는 디지털 트윈 서비스는 현장에서 실시간으로 들어오는 데이터와 연계하여 디지털 트윈 또는 그와 유사한 기능을 수행하는 프로그램을 활용하거나 디지털 트윈의 성능을 지속적으로 개선할 수는 없었으며, 또한 실시간 데이터와 연계하여 다양한 기능을 제공하지 못하고 있다.
KR 10-2048243 B1(2019.11.25) KR 10-2261942 B1(2021.06.07)
Woojin Lee, Kwonwoo Jang, Woojoo Han, Kang Y. Huh, "Model order reduction by proper orthogonal decomposition for a 500 MWe tangentially fired pulverized coal boiler", case Studies in Thermal Engineering, 2021
본 발명은 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 현장 측정 데이터를 활용하여 디지털 트윈을 지속적으로 개선할 수 있으며, 업데이트된 디지털 트윈과 현장의 실시간 데이터를 활용하여 가상운전 예측, 모니터링 및 최적화 기능을 효과적으로 제공할 수 있도록 한 디지털 트윈 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템은, 센서를 구비하는 현장 설비; 상기 현장 설비에 대한 디지털 트윈 데이터를 생성하는 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼; 및 상기 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼으로부터 내려 받은 디지털 트윈 데이터가 탑재되는 사용자 단말기;를 포함하는 디지털 트윈 서비스 제공 시스템에 있어서, 상기 사용자 단말기는, 상기 센서로부터 실시간으로 전송되는 운전 조건 및 측정 데이터를 포함하는 현장 데이터를 입력받는 센서 데이터 인터페이스; 및 상기 탑재된 디지털 트윈 데이터를 상기 센서 데이터 인터페이스를 통해 입력된 현장 데이터와 연계하여 현장 설비를 모니터링하거나 현장 설비의 가상 운전 조건에 대한 결과를 예측하는 결과 예측 모듈과, 상기 센서 데이터 인터페이스를 통해 들어오는 운전 조건 및 측정 데이터를 활용하여 상기 탑재된 디지털 트윈 데이터의 전 운전 영역에 대한 예측 성능을 업데이트하는 데이터 융합 모듈을 포함하는 디지털 트윈 애플리케이션;을 포함하되, 상기 디지털 트윈 데이터는 차수 감축 모델을 이루는 주성분 벡터와 임의의 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 포함하며, 상기 데이터 융합 모듈은, 데이터 융합 기법을 통해 측정 데이터에 대응되는 주성분 계수를 얻고, 얻어진 주성분 계수와 운전 조건에 대한 데이터를 전 운전 영역에 대해 일정 시간동안 수집하고, 수집된 데이터에 대한 기계학습을 통해 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 업데이트하는 것을 특징으로 한다.
상기 디지털 트윈 애플리케이션은, 정해진 범위 내에서 선정된 현장 설비의 성능 변수에 대한 최적의 운전 조건을 도출하는 기능을 수행하는 최적화 모듈을 더 포함한다.
또한 상기 디지털 트윈 애플리케이션은, 상기 결과 예측 모듈과 상기 최적화 모듈을 통해 얻은 결과를 보여주는 가시화 모듈을 더 포함한다.
한편, 위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 방법은, 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼 상에서 디지털 트윈 서비스의 대상이 되는 현장 설비에 대한 디지털 트윈을 구축하고 차수 감축 모델을 이루는 주성분 벡터와 임의의 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 포함하는 디지털 트윈 데이터를 생성하는, 디지털 트윈 데이터 생성 단계; 디지털 트윈 서비스를 이용하는 현장 설비 운영자가 상기 디지털 트윈 데이터 생성 단계에서 생성된 디지털 트윈 데이터를 사용자 단말기로 내려 받아 디지털 트윈 애플리케이션 상에 탑재하는, 디지털 트윈 데이터 탑재 단계; 상기 탑재된 디지털 트윈 데이터를 활용하여 현장 설비 운영자가 원하는 운전 조건을 입력하면 그에 해당하는 시뮬레이션 결과를 예측하여 가시화 모듈을 통해 현장 설비 운영자에게 보여주는 가상운전 예측 단계와, 현장 설비로부터 실시간 데이터를 입력 받아 그에 해당하는 시뮬레이션 결과를 탑재된 디지털 트윈 데이터를 활용하여 예측하고 가시화 모듈을 통해 현장 설비 운영자에게 보여주는 모니터링 단계를 포함하는, 디지털 트윈 운용 단계; 및 현장 설비로부터 들어오는 운전 조건 및 측정 데이터를 활용하여 상기 탑재된 디지털 트윈 데이터의 전 운전 영역에 대한 예측 성능을 업데이트하는 디지털 트윈 데이터 업데이트 단계;를 포함하며, 상기 디지털 트윈 데이터 업데이트 단계는, 데이터 융합 기법을 통해 측정 데이터에 대응되는 주성분 계수를 얻고, 얻어진 주성분 계수와 운전 조건에 대한 데이터를 전 운전 영역에 대해 일정 시간동안 수집하고, 수집된 데이터에 대한 기계학습을 통해 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 업데이트하는 것을 특징으로 한다.
상기 디지털 트윈 운용 단계는, 탑재된 디지털 트윈 데이터를 활용하여 현장 설비 운영자가 원하는 성능 변수의 타겟 값을 얻기 위한 최적의 운전 조건을 도출하는 최적화 단계를 더 포함한다.
상기 디지털 트윈 데이터 생성 단계는 디지털 트윈 구축 서비스 제공자에 의해 수행되며, 상기 가상운전 예측 단계, 모니터링 단계 및 최적화 단계는 현장 설비 운영자에 의해 선택적으로 또는 동시에 수행된다.
본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템 및 방법에 의하면, 디지털 트윈의 오차를 현장 측정 데이터를 활용하여 개선하여 보다 높은 정확도의 디지털 트윈을 제공할 수 있으며, 현장 설비가 노후화됨에 따라 에러율이 커지더라도 디지털 트윈을 새로 구축할 필요 없이 현장 측정 데이터를 활용하여 디지털 트윈을 지속적으로 개선할 수 있게 되어 추가적인 구축에 따른 비용을 절감할 수 있게 된다. 또한, 이와 같이 업데이트된 디지털 트윈과 현장의 실시간 데이터를 활용함으로써 가상운전 예측, 모니터링 및 최적화 기능을 더 정확하고 효과적으로 제공할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템의 전체적인 개념을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템의 전체적인 구성을 데이터 흐름에 따라 도시한 블럭도이다.
도 3은 본 발명에서 디지털 트윈 애플리케이션의 세부 구성 및 데이터 흐름을 도시한 블럭도이다.
도 4는 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 방법을 수행 단계별로 도시한 플로우 챠트이다.
아래에서는 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템 및 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템의 전체적인 개념을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템의 전체적인 구성을 데이터 흐름에 따라 도시한 블럭도이며, 도 3은 본 발명에서 디지털 트윈 애플리케이션의 세부 구성 및 데이터 흐름을 도시한 블럭도이다.
도 1, 2를 참조하면, 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 시스템은 현장 설비(100), 사용자 단말기(200) 및 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼(300)을 포함한다.
현장 설비(100)는 디지털 트윈 서비스의 대상이 되는 산업 현장의 기계나 장비, 사물 등을 말한다.
현장 설비(100)에는 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 혹은 유선으로 연결된 각종 센서들(110)이 구비되며, 각종 센서들(110)로부터 측정되는 현장의 센서 데이터는 실시간으로 사용자 단말기(200)에 전송된다.
사용자 단말기(200)는 디지털 트윈 서비스를 이용하는 현장 설비 운영자의 컴퓨터 장치 등을 말하며, 현장 설비 운영자는 사용자 단말기(200)를 통해 필요한 정보를 입력하거나 디지털 트윈 정보를 제공받게 된다. 사용자 단말기(200)는 산업 현장에 위치한 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)일 수 있으며, 스마트폰, 태블릿 등의 휴대용 단말기일 수도 있다.
디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼(300)은 클라우드(Cloud) 서비스나 온프레미스(On-Premise) 서비스, 기타 맞춤형 구축 서비스 등을 통해 시뮬레이션 혹은 데이터 기반으로 디지털 트윈을 구축하고 디지털 트윈 데이터(310)를 생성해 낼 수 있는 컴퓨터 프로그램 기반의 설비이며 그 형태는 특별히 한정되지 않는다.
여기서, 디지털 트윈 데이터(310)는 다양한 방법에 의해 구축 가능한 차수 감축 모델을 포함하여 디지털 트윈을 실시간으로 활용할 수 있는 기능을 수행하는 모델을 구성하는 데이터를 의미한다.
본 발명에서 디지털 트윈은 CAE 시뮬레이션 기반으로 구축되는 차수 감축 모델로 구현되며, 디지털 트윈 데이터(310)는 차수 감축 모델을 이루는 주성분 벡터와 임의의 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 포함한다.
주성분 벡터와 주성분 계수를 활용하면 아래 식과 같이 표현되는 차수 감축 모델에 따라 임의의 운전 조건에 대한 시뮬레이션 결과를 실시간으로 바로 예측해낼 수 있다.
여기서, 는 시뮬레이션 결과값이고, 는 차수 감축 모델 구축을 위해 기수행한 CAE 시뮬레이션 샘플 개수, 는 주성분 계수, 는 주성분 벡터이다.
임의의 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수는 CAE 시뮬레이션 샘플들에 대한 운전 조건을 CAE 시뮬레이션 결과로부터 얻어지는 주성분 계수들과 대응시켜 기계학습을 통해 생성할 수 있다.
도 2를 참조하면, 사용자 단말기(200)는 센서 데이터 인터페이스(201) 및 디지털 트윈 애플리케이션(202)을 포함한다.
센서 데이터 인터페이스(201)를 통해 사용자 단말기(200)는 현장 설비(100)의 각종 센서들(110)로부터 실시간으로 전송되는 현장의 데이터를 입력받는다.
디지털 트윈 애플리케이션(202)에는 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼(300)으로부터 내려 받은 디지털 트윈 데이터(310)가 탑재되고, 디지털 트윈 애플리케이션(202)은 탑재된 디지털 트윈 데이터(210)를 센서 데이터 인터페이스(201)를 통해 입력된 현장 데이터와 연계하여 모니터링하는 설비 모니터링 기능, 가상 운전 조건에 대한 예측 기능, 그리고 정해진 범위 내에서 선정된 성능 변수에 대한 최적의 운전 조건을 도출하는 기능 등을 수행한다.
이때, 현장 설비 운영자는 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼(300)에서 구축된 디지털 트윈 데이터(310)를 웹 브라우저를 포함한 다양한 방법을 통해 사용자 단말기(200)로 이전하여 디지털 트윈 애플리케이션(202)에 탑재할 수 있다.
도 3을 참조하면, 디지털 트윈 애플리케이션(202)은 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼(300)으로부터 내려 받아 탑재된 디지털 트윈 데이터(210)를 포함하고, 데이터 융합 모듈(211), 결과 예측 모듈(212), 최적화 모듈(213)과 이를 통해 얻은 결과를 보여주는 가시화 모듈(214)을 포함할 수 있다.
결과 예측 모듈(212)은 디지털 트윈 데이터(210)를 활용하여 사용자가 원하는 운전 조건을 입력하면 그에 해당하는 시뮬레이션 결과를 예측하여 가시화 모듈(214)을 통해 사용자에게 보여줄 수 있다(가상 운전 조건에 대한 예측 기능). 또한, 결과 예측 모듈(212)은 센서 데이터 인터페이스(201)로부터 들어오는 실시간 데이터를 입력 받아 그에 해당하는 시뮬레이션 결과를 디지털 트윈 데이터(210)를 활용하여 예측하고 가시화 모듈(214)을 통해 사용자에게 보여주는 모니터링 기능을 수행할 수도 있다.
최적화 모듈(213)은 디지털 트윈 데이터(210)를 활용하여 사용자가 원하는 성능 변수의 타겟 값을 얻기 위한 최적의 운전 조건을 도출해줄 수 있다. 예를 들어, 출구에서의 오염 물질 배출 농도를 줄일 수 있는 연료와 산소량의 조합에 대한 운전 조건을 도출해낼 수 있다.
한편, 디지털 트윈 데이터(210)는 데이터 융합 모듈(211)에서 센서 데이터 인터페이스(201)로부터 들어오는 운전 조건 및 측정 데이터를 활용하여 데이터 융합 기법, 기계학습 방법 등을 통해 예측 성능을 업데이트할 수 있다.
보다 상세하게, 데이터 융합 모듈(211)은 디지털 트윈 데이터(210)에 포함된 주성분 계수를 예측하는 함수를 업데이트할 수 있다. 즉, 측정 데이터에 갭피-POD 또는 연관 POD 등(특허문헌 1, 2 참조)의 데이터 융합 기법을 도입하면 측정 데이터에 대응되는 주성분 계수를 얻을 수 있는데, 이렇게 얻은 주성분 계수와 운전 조건에 대한 데이터를 전 운전 영역에 대해 일정 시간동안 수집하고, 수집된 데이터에 대한 기계학습을 통해 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 다시 만드는 것이다. 이와 같이 다시 만들어진 함수는 기존의 함수를 대체함으로써 전 운전 영역에 걸쳐 디지털 트윈 데이터(210)의 예측 성능을 업데이트하게 된다.
업데이트된 디지털 트윈 데이터(210)는 다시 결과 예측 모듈(212)과 최적화 모듈(213)에서 활용될 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 방법을 수행 단계별로 도시한 플로우 챠트이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 디지털 트윈 서비스 제공 방법은 디지털 트윈 데이터 생성 단계(S100), 디지털 트윈 데이터 탑재 단계(S200), 디지털 트윈 운용 단계(S300) 및 디지털 트윈 데이터 업데이트 단계(S400)를 포함한다.
디지털 트윈 데이터 생성 단계(S100)는, 디지털 트윈 구축 서비스 제공자에 의해 수행되는 단계로서, 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼(300) 상에서 디지털 트윈 서비스의 대상이 되는 현장 설비(100)에 대한 디지털 트윈을 구축하고 디지털 트윈 데이터(310)를 생성하는 단계이다.
디지털 트윈 데이터 탑재 단계(S200)는 디지털 트윈 서비스를 이용하는 현장 설비 운영자가 상기 디지털 트윈 데이터 생성 단계(S100)에서 생성된 디지털 트윈 데이터(310)를 사용자 단말기(200)로 내려 받아 디지털 트윈 애플리케이션(202) 상에 탑재하는 단계이다.
디지털 트윈 운용 단계(S300)는 현장 설비 운영자에 의해 수행되며, 가상운전 예측 단계(S310), 모니터링 단계(S320), 최적화 단계(S330)를 포함한다.
가상운전 예측 단계(S310)는 탑재된 디지털 트윈 데이터(210)를 활용하여 현장 설비 운영자가 원하는 운전 조건을 입력하면 그에 해당하는 시뮬레이션 결과를 예측하여 가시화 모듈(214)을 통해 현장 설비 운영자에게 보여주는 단계이다.
모니터링 단계(S320)는 현장 설비(100)로부터 실시간 데이터를 입력 받아 그에 해당하는 시뮬레이션 결과를 탑재된 디지털 트윈 데이터(210)를 활용하여 예측하고 가시화 모듈(214)을 통해 현장 설비 운영자에게 보여주는 단계이다.
최적화 단계(S330)는 탑재된 디지털 트윈 데이터(210)를 활용하여 사용자가 원하는 성능 변수의 타겟 값을 얻기 위한 최적의 운전 조건을 도출하는 단계이다.
상기 가상운전 예측 단계(S310), 모니터링 단계(S320), 최적화 단계(S330)는 현장 설비 운영자에 의해 선택적으로 또는 동시에 수행될 수 있다.
한편, 디지털 트윈 데이터 업데이트 단계(S400)는 현장 설비(100)로부터 들어오는 운전 조건 및 측정 데이터를 활용하여 데이터 융합 기법, 기계학습 방법 등을 통해 탑재된 디지털 트윈 데이터(210)의 예측 성능을 업데이트하는 단계이다.
상기 디지털 트윈 데이터 업데이트 단계(S400)에서 업데이트된 디지털 트윈 데이터(210)는 다시 디지털 트윈 운용 단계(S300)에서 활용될 수 있다.
본 명세서와 첨부된 도면에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술적 사상을 쉽게 설명하기 위한 목적으로 사용된 것일 뿐, 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 따라서, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
100: 현장 설비 110: 센서
200: 사용자 단말기 201: 센서 데이터 인터페이스
202: 디지털 트윈 애플리케이션 210: 디지털 트윈 데이터
211: 데이터 융합 모듈 212: 결과 예측 모듈
213: 최적화 모듈 214: 가시화 모듈
300: 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼
310: 디지털 트윈 데이터
S100: 디지털 트윈 데이터 생성 단계
S200: 디지털 트윈 데이터 탑재 단계
S300: 디지털 트윈 운용 단계 S310: 가상운전 예측 단계
S320: 모니터링 단계 S330: 최적화 단계
S400: 디지털 트윈 데이터 업데이트 단계

Claims (6)

  1. 센서를 구비하는 현장 설비;
    상기 현장 설비에 대한 디지털 트윈 데이터를 생성하는 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼; 및
    상기 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼으로부터 내려 받은 디지털 트윈 데이터가 탑재되는 사용자 단말기;를 포함하는 디지털 트윈 서비스 제공 시스템에 있어서,
    상기 사용자 단말기는,
    상기 센서로부터 실시간으로 전송되는 운전 조건 및 측정 데이터를 포함하는 현장 데이터를 입력받는 센서 데이터 인터페이스; 및
    상기 탑재된 디지털 트윈 데이터를 상기 센서 데이터 인터페이스를 통해 입력된 현장 데이터와 연계하여 현장 설비를 모니터링하거나 현장 설비의 가상 운전 조건에 대한 결과를 예측하는 결과 예측 모듈과, 상기 센서 데이터 인터페이스를 통해 들어오는 운전 조건 및 측정 데이터를 활용하여 상기 탑재된 디지털 트윈 데이터의 전 운전 영역에 대한 예측 성능을 업데이트하는 데이터 융합 모듈을 포함하는 디지털 트윈 애플리케이션;을 포함하되,
    상기 디지털 트윈 데이터는 차수 감축 모델을 이루는 주성분 벡터와 임의의 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 포함하며,
    상기 데이터 융합 모듈은, 데이터 융합 기법을 통해 측정 데이터에 대응되는 주성분 계수를 얻고, 얻어진 주성분 계수와 운전 조건에 대한 데이터를 전 운전 영역에 대해 일정 시간동안 수집하고, 수집된 데이터에 대한 기계학습을 통해 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 서비스 제공 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 디지털 트윈 애플리케이션은,
    정해진 범위 내에서 선정된 현장 설비의 성능 변수에 대한 최적의 운전 조건을 도출하는 기능을 수행하는 최적화 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 서비스 제공 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 디지털 트윈 애플리케이션은,
    상기 결과 예측 모듈과 상기 최적화 모듈을 통해 얻은 결과를 보여주는 가시화 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 서비스 제공 시스템.
  4. 디지털 트윈 구축 서비스 플랫폼 상에서 디지털 트윈 서비스의 대상이 되는 현장 설비에 대한 디지털 트윈을 구축하고 차수 감축 모델을 이루는 주성분 벡터와 임의의 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 포함하는 디지털 트윈 데이터를 생성하는, 디지털 트윈 데이터 생성 단계;
    디지털 트윈 서비스를 이용하는 현장 설비 운영자가 상기 디지털 트윈 데이터 생성 단계에서 생성된 디지털 트윈 데이터를 사용자 단말기로 내려 받아 디지털 트윈 애플리케이션 상에 탑재하는, 디지털 트윈 데이터 탑재 단계;
    상기 탑재된 디지털 트윈 데이터를 활용하여 현장 설비 운영자가 원하는 운전 조건을 입력하면 그에 해당하는 시뮬레이션 결과를 예측하여 가시화 모듈을 통해 현장 설비 운영자에게 보여주는 가상운전 예측 단계와, 현장 설비로부터 실시간 데이터를 입력 받아 그에 해당하는 시뮬레이션 결과를 탑재된 디지털 트윈 데이터를 활용하여 예측하고 가시화 모듈을 통해 현장 설비 운영자에게 보여주는 모니터링 단계를 포함하는, 디지털 트윈 운용 단계; 및
    현장 설비로부터 들어오는 운전 조건 및 측정 데이터를 활용하여 상기 탑재된 디지털 트윈 데이터의 전 운전 영역에 대한 예측 성능을 업데이트하는 디지털 트윈 데이터 업데이트 단계;를 포함하며,
    상기 디지털 트윈 데이터 업데이트 단계는, 데이터 융합 기법을 통해 측정 데이터에 대응되는 주성분 계수를 얻고, 얻어진 주성분 계수와 운전 조건에 대한 데이터를 전 운전 영역에 대해 일정 시간동안 수집하고, 수집된 데이터에 대한 기계학습을 통해 운전 조건에 대한 주성분 계수를 예측하는 함수를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 서비스 제공 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 디지털 트윈 운용 단계는,
    탑재된 디지털 트윈 데이터를 활용하여 현장 설비 운영자가 원하는 성능 변수의 타겟 값을 얻기 위한 최적의 운전 조건을 도출하는 최적화 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 서비스 제공 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 디지털 트윈 데이터 생성 단계는 디지털 트윈 구축 서비스 제공자에 의해 수행되며,
    상기 가상운전 예측 단계, 모니터링 단계 및 최적화 단계는 현장 설비 운영자에 의해 선택적으로 또는 동시에 수행되는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 서비스 제공 방법.
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