International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.397-403
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2022
The world is paying a lot of attention to digital twins to preoccupy future technological competitiveness. Digital twins can be used in various fields such as manufacturing, medical care, and cities. Various market research institutes predict that the market size of digital twins will gradually expand. Korea has also selected digital twin as one of the representative tasks of the Korean version of the New Deal and is promoting related policies. However, a common platform or standard for building digital twins is not enough. Interoperability is a very important characteristic for the purpose of creating new value through interconnection between digital twins rather than independently developing and utilizing digital twins. The Digital Twin Consortium is an international council for the effective development and utilization of digital twins, and is working to solve the problem of digital twin interoperability. The Digital Twin Consortium recently published the 'Digital Twin System Interoperability Framework', and this paper analyzes the digital twin interoperability based on it.
Purpose A digital twin is a digital replication of a physical system. Gartner identified the digital twin as one of the Gartner Top 10 Strategic Technology Trend for three years from 2017. The rapid development of the digital twin market is expected to bring about innovation and change throughout society, and much research has been done recently in academia. In this research, we tried to explore the main research trends for digital twin research. Design/methodology/approach We collected the digital twin research from Web of Science, and analyzed 804 articles that was published during time span of 2010-2018. A total of 41 key authors were selected based on the frequency of citation. We created a co-citation matrix for the core authors, and performed multivariate analysis such as cluster analysis and multidimensional scaling. We also conducted social network analysis to find the influential researchers in digital twin research. Findings We identified four major sub- areas of digital twin research: "Infrastructure", "Prospects and Challenges", "Security", and "Smart Manufacturing". We also identified the most influential researchers in digital twin research: Lee EA, Rajkumar R, Wan J, Karnouskos S, Kim K, and Cardenas AA. Limitation and further research suggestion were also discussed as a concluding remarks.
As the manufacturing environment becomes more complex, traditional simulation models alone are having a lot of difficulties in reflecting real-time manufacturing situations. Although the Digital Twin concept is actively discussed as an alternative to overcome theses issues, many studies are being carried out only in the product design phase. This research presents a Digital Twin-based manufacturing environment framework for applying the Digital Twin concept to the manufacturing process. Twin model that is operated in virtual space, physical system and databases describing the actual manufacturing environment, are proposed as detailed components that make up the framework. To check the applicability of proposed framework, a simple Digital Twin-based manufacturing system was simulated in a conveyor system using Arena software and Excel VBA. Experiment results have shown that the twin model is transmitted real time data from the physical system via DB and were operating in the same time unit. The Excel VBA fitted parameters defined by cycle time based on historical data that real-time and training data are being accumulated together. This study proposes operating method of digital twin model through the simple experiment examples. The results lead to the applicability of Digital twin model.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.2
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pp.26-33
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2024
There has been a recent surge of interest in the Digital Twin technology. The Digital Twin is technique for optimizing objects by simulating physical phenomena or objects through computer-based simulations. Currently, single Digital Twin is being developed to optimize processes limited to specific fields, but there is a limitation in that the independent Digital Twins cannot analyze the vast and complex processes of the real world. To overcome this, the concept of federated Digital Twin has been introduced. To date, the federated Digital Twin research has primarily focused on how to optimize macroscopic objects such as cities. However, by leveraging the interconnected nature of twins, existing implementations of the single Digital Twins can be modularized. In this study, we define the concepts and interrelationships of the single Digital Twin and the federated Digital Twin from a functional perspective related to process optimization and design a modularization technique for the single Digital Twin using the federated Digital Twin. Furthermore, this study aims to discuss the proposed methodology's efficacy by designing a model applying modularization to a real-world fabric manufacturing case.
This study is to review the concept of digital twin, analyse digital twin cases and suggest implications. The definition of digital twin is somewhat different depending on purposes but the importance of visualization, monitoring, analysis, prediction and optimization characteristics are accepted. In terms of the concept, digital twin cases are reviewed and analyzed. Based on the analysis, implications from a data point of view for the future development of digital twin in South Korea are suggested.
Digital twin technology is one of the key technologies to strengthen the competitiveness of manufacturing industry from the viewpoint of digital transformation in the era of $4^{th}$ industrial revolution. In this research, the important role in using digital twin technology in product design, This paper summarizes and empirically verifies the technical characteristics of digital twins, a key concept in the digital transition of the manufacturing industry. In this study, the technology characteristics of digital twin which is key concept in the digital transformation of manufacturing industry are summarized and empirically validated which factors militate a critical role in the use of digital twin technology in product design which is key area of product development. As a result of analysis, datafication, intellectualization which are characteristics of digital twin technology and task characteristics of product design influence Task Technology Fit (TTF) and Task Technology Fit (TTF) influences Technology (UTAUT) And finally, performance expectancy, effort expectancy, social influence and facilitating conditions affect usage intention.
Kim, Jaesung;Jeong, Seok Chan;Seo, Dongwoo;Kim, Daegi
Journal of Korea Multimedia Society
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v.25
no.8
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pp.1085-1096
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2022
The manufacturing industry is continuously pursuing advanced technology and smartization as it converges with innovative technology. Improvement of manufacturing productivity is achieved by monitoring, analyzing, and controlling the facilities and processes of the manufacturing site in real time through a network. In this paper, we proposed a new OPC-UA based digital twin model for smart factory facilities. A testbed system for USB flash drive packaging facility was implemented based on the proposed digital twin model and OPC-UA data communication scheme. Through OPC-UA based digital twin model, equipment and process status information is transmitted and received from PLC to monitoring and control 3D digital models and physical models in real time. The usefulness of the developed digital twin testbed system was evaluated through usability test.
Purpose: To solve urban problems, empirical research is being actively conducted to implement a smart city based on various ICT technologies, and digital twin technology is needed to effectively implement a smart city. A digital twin is essential for the realization of a smart city. A digital twin is a virtual environment that intuitively visualizes multidimensional data in the real world based on 3D. Digital twin is implemented on the premise of the convergence of GIS and BIM, and in particular, a lot of time is invested in data pre-processing and labeling in the data construction process. In digital twin, data quality is prioritized for consistency with reality, but there is a limit to data inspection with the naked eye. Therefore, in order to improve the required time and quality of digital twin construction, it was attempted to detect a building using Mask R-CNN, a deep learning-based masking algorithm for aerial images. If the results of this study are advanced and used to build digital twin data, it is thought that a high-quality smart city can be realized.
As the 4th industrial revolution progresses, the application of several cutting-edge technologies such as the Internet of Things, big data, and mixed reality (MR) in relation to autonomous ships is being considered in the maritime logistics field. The aim of this study was to apply the concept of a digital twin model based on Human Machine Interaction (HMI) including a digital twin model and the role of an operator to a ship. The role of the digital twin is divided into information provision, support, decision, and implementation. The role of the operator is divided into operation, decision-making, supervision, and standby. The system constituting the ship was investigated. The digital twin system that could be applied to the ship was also investigated. The cloud-based digital twin system architecture that could apply investigated applications was divided into ship data collection (part 1), cloud system (part 2), analysis system/ application (part 3), and MR/mobile system (part 4). A Mixed Reality device HoloLens was used as an HMI equipment to perform a simulation test of a digital twin system of an 8 m battery-based electric propulsion ship.
Infrastructure facilities contain various pipe systems, which can be considerably damaged by external loads such as earthquakes. Therefore, structural health monitoring (SHM) and safety assessment of pipes are crucial. Digital twin technology for SHM of pipes is important in the industry. This study proposes a digital twin system that estimates the behavior, stress, and external load of real-scale pipes in real time under simultaneous seismic and external loads using a minimum number of sensors. Vibration tests were performed to construct the digital twin system, and a numerical model was developed that considered the dynamic characteristics of a target pipe. Moreover, a reduced-order modeling technique of a numerical model was applied to enhance its real-time performance. The digital twin system successfully estimated the response of the pipe at all points. Verification of the digital twin system was performed by comparing it with the experimental parameters of a real-scale pipe. The proposed digital twin system can help enhance SHM and system's maintenance.
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