GPT-based intelligent urban building digital twins
최세빈(Sebin Choi)
GPT 기반 UBEM은 GPT의 고성능 자연어 처리 능력을 활용해 도시로부터의 다양한 이종 데이터를 통합하고 분 석하며, 이를 통해 에너지 예측 모델링, 피처 엔지니어링, 그리고 에너지 효율 평가 및 의사결정을 지원하는 도시건 물 에너지 모델링 기술이다. 이러한 GPT 기반의 UBEM applications와 함께 지능형 도시건물 디지털 트윈 기술이 구현될 수 있다. Dr. Grieves의 Intelligent digital twin 모델과 Dr. Tao의 5-dimension digital twin 모델을 바탕으로 아래 그림과 같은 도시건물 디지털 트윈 모델에 대한 프레임워크를 제시하였다. 이 프레임워크는 도시건물 디지털 트윈을 구성하는 여러 핵심 기술 요소와 그 기술 간의 상호작용, 그리고 데이터와 정보 간의 교환을 통해 운영된다. 제안된 프레임워크는 향후 기술적 구현을 통하여 더 정교화할 예정이다.
The GPT-based UBEM is an urban building energy modeling technology that leverages GPT's high-performance natural language processing capabilities to integrate and analyze various heterogeneous data from the city. Through this, it supports energy prediction modeling, feature engineering, and energy efficiency evaluation and decision-making. With these GPT-based UBEM applications, intelligent urban building digital twin technology can be implemented. Based on Dr. Grieves' Intelligent Digital Twin model and Dr. Tao's 5-Dimension Digital Twin model, we have proposed a framework for an urban building digital twin model as shown in the figure below. This framework operates through the interaction of several key technological elements that constitute the urban building digital twin and the exchange of data and information between these technologies. The proposed framework will be further refined through future technical implementations.

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