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디지털 트윈 기반의 예측 시뮬레이션 수행 장치에 있어서,물리 시스템으로부터 획득한 물리 데이터를 2차원의 제1 시멘틱 데이터로 가공하고, 상기 제1 시멘틱 데이터에 기초하여 타겟 디지털 트윈에 대한 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부;상기 물리 시스템으로부터 획득한 제2 시멘틱 데이터에 기초하여 상기 예측 모델에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 예측 결과를 출력하는 시뮬레이션부; 및상기 예측 결과를 평가하고, 평가 결과에 기초하여 상기 예측 모델을 학습하여 학습 예측 모델을 생성하는 예측 모델 학습부를 포함하되,상기 예측 모델 생성부는,상기 제1 시멘틱 데이터의 특성을 추출하고, 추출된 특성과 과거 시뮬레이션된 적어도 하나의 디지털 트윈의 특성에 대한 유사도 분석에 기초하여 유사 예측 모델을 결정하고,상기 유사 예측 모델을 이용하여 상기 타겟 디지털 트윈에 대한 예측 모델을 생성하는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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청구항 1에 있어서,상기 예측 모델 생성부는,점별 합성곱(Pointwise Convolution)을 이용하여 상기 물리 데이터를 2차원 데이터로 경량화하고, 임베딩 네트워크(Embedding Network)를 이용하여 2차원 특성 벡터를 추출하는 필터를 활용하여 상기 제1 시멘틱 데이터로 가공하는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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청구항 1에 있어서,상기 제1 시멘틱 데이터는 상기 물리 시스템의 지형 특성 벡터 및 상기 물리 시스템의 기상 특성 벡터를 포함하는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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청구항 3에 있어서,상기 예측 모델 생성부는,상기 제1 시멘틱 데이터와 최근접한 특성 벡터를 갖는 유사 디지털 트윈을 결정하고,상기 유사 디지털 트윈에 적용된 예측 모델을 상기 유사 예측 모델로 결정하는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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청구항 3에 있어서,상기 예측 모델 생성부는,상기 지형 특성 벡터 및 상기 기상 특성 벡터 각각에 서로 다른 가중치(weight)를 부여하고, 가중치가 적용된 상기 지형 및 기상 특성 벡터와 상기 적어도 하나의 디지털 트윈의 유사도 분석에 기초하여 상기 유사 예측 모델을 결정하는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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청구항 3에 있어서,상기 예측 모델 생성부는,상기 지형 및 기상 특성 벡터와의 거리가 기준 범위 이내인 적어도 하나의 디지털 트윈을 결정하고, 상기 적어도 하나의 디지털 트윈에 적용된 적어도 하나의 예측 모델의 중간값을 적용하여 상기 예측 모델을 생성하는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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청구항 3에 있어서,상기 예측 모델 생성부는,상기 지형 및 기상 특성 벡터와의 거리가 근접한 순서로 N개(N은 자연수)의 디지털 트윈을 결정하고, 상기 N개의 디지털 트윈에 적용된 N개의 예측 모델의 중간값을 적용하여 상기 예측 모델을 생성하는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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청구항 1에 있어서,상기 시뮬레이션부는 상기 제2 시멘틱 데이터에 대한 이론 기반 시뮬레이션을 수행하여 예측 시뮬레이션 데이터를 출력하는 이론 기반 예측 모듈; 및 상기 예측 시뮬레이션 데이터를 데이터 기반으로 보정하여 보정 시뮬레이션 데이터를 상기 예측 결과로 출력하는 데이터 기반 보정 모듈을 포함하되,상기 예측 시뮬레이션 데이터는 상기 예측 모델 학습부로 전달되고, 상기 보정 시뮬레이션 데이터는 상기 예측 모델 학습부로 전달되고, 시각화(visualization)를 거쳐 외부 사용자 단말로 제공되는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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청구항 8에 있어서,상기 예측 모델 학습부는,상기 물리 시스템으로부터 제공된 관측 데이터 및 상기 예측 시뮬레이션 데이터를 활용하여 데이터 동화(Data Assimilation) 기반의 보정 데이터를 출력하는 데이터 동화 기반 보정 모듈;상기 보정 데이터 및 상기 보정 시뮬레이션 데이터에 대한 일치도에 기초하여 모델 평가 데이터를 출력하는 정화도 평가 모듈; 및상기 모델 평가 데이터에 기초하여 상기 타겟 디지털 트윈의 예측 모델에 대한 학습(Training) 여부를 결정하고, 학습을 수행하여 상기 학습 예측 모델을 생성하는 모델 학습 모듈을 포함하는,예측 시뮬레이션 수행 장치
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디지털 트윈 기반의 예측 시뮬레이션 수행 방법에 있어서,물리 시스템으로부터 획득한 물리 데이터를 2차원 제1 시멘틱 데이터로 가공하는 단계;상기 제1 시멘틱 데이터의 특성을 추출하는 단계;상기 추출된 특성과 과거 시뮬레이션된 적어도 하나의 디지털 트윈의 특성에 대한 유사도 분석에 기초하여 유사 예측 모델을 결정하는 단계;상기 유사 예측 모델을 이용하여 타겟 디지털 트윈에 대한 예측 모델을 생성하는 단계;상기 물리 시스템으로부터 획득한 제2 시멘틱 데이터에 기초하여 상기 예측 모델에 대한 시뮬레이션을 수행한 예측 결과를 출력하는 단계; 및상기 예측 결과를 평가하고, 평가 결과에 기초하여 상기 예측 모델을 학습한 학습 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는,예측 시뮬레이션 수행 방법
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청구항 10에 있어서,상기 제1 시멘틱 데이터의 특성을 추출하는 단계는, 상기 물리 시스템의 지형 특성 벡터 및 기상 특성 벡터를 포함하는 특성을 추출하는 단계를 포함하고,상기 유사 예측 모델을 결정하는 단계는,상기 제1 시멘틱 데이터와 최근접한 특성 벡터를 갖는 디지털 트윈, 서로 다른 가중치가 적용된 상기 지형 및 기상 특성 벡터와 가장 유사한 값을 갖는 디지털 트윈, 상기 지형 및 기상 특성 벡터와의 거리가 기준 범위 이내인 디지털 트윈 및 상기 지형 및 기상 특성 벡터와의 거리가 근접한 순서로 결정된 N개(N은 자연수)의 디지털 트윈에 기초하여 상기 유사 예측 모델을 결정하는,예측 시뮬레이션 수행 방법
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청구항 10에 있어서,상기 예측 결과를 출력하는 단계는,상기 제2 시멘틱 데이터에 대한 이론 기반 시뮬레이션을 수행하여 예측 시뮬레이션 데이터를 출력하는 단계; 및상기 예측 시뮬레이션 데이터를 데이터 기반으로 보정하여 보정 시뮬레이션 데이터를 상기 예측 결과로 출력하는 단계를 포함하는,예측 시뮬레이션 수행 방법
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청구항 12에 있어서,상기 학습 예측 모델을 생성하는 단계는,상기 물리 시스템으로부터 제공된 관측 데이터 및 상기 예측 시뮬레이션 데이터를 활용하여 데이터 동화 기반의 보정 데이터를 출력하는 단계;상기 보정 데이터 및 상기 보정 시뮬레이션 데이터에 대한 일치도에 기초하여 모델 평가 데이터를 출력하는 단계;상기 모델 평가 데이터에 기초하여 상기 타겟 디지털 트윈의 예측 모델에 대한 학습 여부를 결정하는 단계; 및학습이 결정되는 경우 학습을 수행하여 상기 학습 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는,예측 시뮬레이션 수행 방법
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