지리 정보 시스템(GIS) 대들보 ESRI 에 대한 지분 확대를 모색하고 있습니다. 디지털 트윈 기술 제품 포트폴리오의 대대적인 업데이트를 통해 최근 사용자 컨퍼런스에서 발표한 바와 같이 회사는 디지털 트윈 기술 미션을 더욱 발전시키기 위해 복잡한 데이터 변환, 통합 및 워크플로 제품을 업데이트하고 있습니다.

실제로 GIS 소프트웨어는 많은 디지털 트윈 기술의 기반이지만 모호한 디지털 트윈 개념이 시장에서 더 명확성을 추구하기 때문에 간과되는 경우가 있습니다.

ArcGIS Velocity 소프트웨어에 대한 Esri의 업데이트는 다양한 빅 데이터 유형을 디지털 트윈 애플리케이션에 보다 쉽게 ​​유용하게 만들 것을 약속합니다. Esri User Conference 2021에서 이러한 개선 사항은 디지털 트윈 애플리케이션을 위한 리얼리티 캡처, 실내 매핑 및 사용자 경험 디자인의 개선 사항과 결합되었습니다.

지리적 지원 시스템, 지능형 도시 및 3D 분야에서 Esri 제품 개발을 이끌고 있는 Chris Andrews에 따르면 리얼리티 캡처는 디지털 트윈을 가능하게 하는 핵심입니다. Andrews는 VentureBeat에 Esri 디지털 트윈 기능의 중요한 발전에 대한 업데이트를 제공했습니다.

"현실 캡처는 시작입니다. 고정밀 3D로 현실 세계의 간헐적인 스냅샷이므로 데이터로 디지털 트윈을 수화하는 데 필수적인 부분입니다."라고 그는 말했습니다. "앞으로 우리가 살펴볼 영역 중 하나는 상당한 수요가 있는 실내 리얼리티 캡처입니다."

리얼리티 캡처란? 디지털 트윈 구축에서 가장 중요한 단계 중 하나는 원시 데이터를 캡처하고 디지털 데이터로 변환하는 프로세스를 자동화하는 것입니다.

일반적으로 수동 구성과 관련된 많은 유형의 원시 데이터가 있습니다. Esri는 다양한 소스에서 리얼리티 캡처 콘텐츠를 생성, 시각화 및 분석하기 위한 워크플로우를 빠르게 확장하고 있습니다. 여기에는 포인트 클라우드(lidar), 방향 및 구형 이미지(그림 또는 원형 그림), 현실 매쉬, 2D 및 3D 래스터 및 벡터 콘텐츠(예: CAD 도면)에서 파생된 데이터가 포함됩니다.

예를 들어 Esri는 지난 2년 동안 SiteScan 및 nFrames를 인수하여 얻은 요소를 자체 개발한 Drone3Map과 결합했습니다. Esri는 또한 드론, 항공기 및 위성에서 캡처한 데이터를 융합하기 위한 개방형 사양인 IXNUMXS를 중심으로 커뮤니티를 만들고 성장시키고 있다고 Andrews는 VentureBeat에 말했습니다.

ArcGIS Velocity는 빅 데이터를 처리합니다.

Esri는 최근 스트리밍 분석 및 빅 데이터를 위한 클라우드 통합 서비스인 ArcGIS Velocity에 대한 업데이트를 발표했습니다.

ArcGIS Velocity는 IoT 데이터 플랫폼 및 자산 추적 시스템에 연결하고 시각화, 분석 및 상황 인식을 위해 지형 공간 디지털 트윈에서 데이터를 사용할 수 있도록 하는 클라우드 네이티브 코드 없는 프레임워크입니다. Esri는 2020년 XNUMX월에 ArcGIS Velocity의 첫 번째 버전을 출시했습니다.

Esri 제품 관리자인 Suzanne Foss는 "ArcGIS Velocity와 같은 제품은 데이터를 ArcGIS 플랫폼으로 가져오고 관심 있는 사건을 감지하는 데 필수적입니다."라고 말했습니다.

업데이트에는 2020년 2021월에 도입된 상태 저장 실시간 처리, 2021년 XNUMX월과 XNUMX월의 기계 학습 도구, XNUMX년 XNUMX월의 동적 실시간 지오펜싱 분석이 포함됩니다. 새로운 상태 저장 기능을 통해 사용자는 시간 경과에 따라 센서 동작에서 중요한 사고를 감지할 수 있습니다. 변경 임계값 및 간격 감지로. 동적 지오펜싱 필터는 끊임없이 변화하는 데이터 스트림 간의 분석을 개선합니다.

Foss에 따르면 Velocity는 다양한 소스에서 데이터를 가져오는 기준을 낮추기 위한 것입니다. 예를 들어, 정부 기관은 새로운 문제를 이해하기 위해 교통 서비스, 위치 정보 태그가 지정된 이벤트 데이터 및 날씨 보고서의 데이터를 신속하게 분석할 수 있습니다. 이 데이터는 이전에도 존재했을 수 있지만 모두 통합하려면 많은 작업이 필요했습니다. Velocity를 사용하면 몇 번의 클릭과 적절한 거버넌스를 통해 매시업 데이터를 새로운 분석 또는 상황 보고서로 가져올 수 있습니다. 떠오르는 디지털 트윈이 이러한 기능을 활용할 것으로 예상됩니다.

빌딩 정보 모델링 연계

디지털 트윈의 큰 문제 중 하나는 공급업체가 엔지니어링, 운영, 공급망 관리 또는 GIS와 같은 특정 분야에 최적화된 파일 형식을 채택한다는 것입니다. 여러 도구에서 데이터를 공유하면 일부 충실도가 손실될 수 있습니다. Esri는 Autodesk Revit 및 개방형 IFC 형식에 대한 지원을 추가하는 등 이러한 격차를 해소하기 위해 몇 가지 발전을 이루었습니다. 또한 시맨틱, 특성 및 그래픽을 보존하는 방식으로 Autodesk Civil 3D 및 Bentley MicroStation에서 CAD 데이터를 읽을 때 충실도가 향상되었습니다. 또한 ArcGIS Indoors와의 통합도 향상되었습니다.

워크플로는 디지털 트윈 기술의 또 다른 초점 영역입니다. 의 값 디지털 트윈 Andrews는 여러 애플리케이션과 프로세스에 걸쳐 있는 디지털 스레드를 만드는 데서 나온다고 말했습니다. 이러한 디지털 스레드를 실제 워크플로우에 포함시키는 것은 쉽지 않습니다.

"디지털 트윈은 문제 중심적인 경향이 있습니다."라고 그는 말했습니다. "사용자가 특정 문제를 해결하는 데 필요한 지리 공간 서비스 및 콘텐츠를 포함하도록 특정 제품 경험을 맞춤화하기 위해 더 많은 작업을 수행할수록 최종 사용자 경험은 더 좋아질 것입니다."

Esri는 최근 다양한 사용 사례에 대한 워크플로를 구현하는 데 도움이 되는 새로운 도구를 추가했습니다.

• ArcGIS Urban은 사용 가능한 데이터를 구역 정보, 계획 및 프로젝트와 함께 가져와 계획 애플리케이션을 위한 디지털 트윈을 활성화하는 데 도움이 됩니다.
• ArcGIS Indoors는 엔지니어링 시설을 위한 CAD 도구, 운영 관리를 위한 건물 정보 모델링(BIM) 데이터, 자산 및 사람 추적의 위치 데이터에서 데이터를 가져오는 워크플로우를 구성하는 프로세스를 단순화합니다. 예를 들어 사회적 거리두기를 보장하는 데 잠재적으로 유용합니다.
• ArcGIS GeoBIM은 ArcGIS와 Autodesk Construction Cloud 워크플로를 연결하기 위한 웹 경험을 제공하는 올해 말 출시 예정인 새로운 서비스입니다.

또한 디지털 트윈의 기반이 될 것으로 예상되는 것은 AR/VR 기술, AI 및 분석입니다. 이를 처리하기 위해 Esri는 풀 모션 이미지, 현실 매쉬 및 실시간 센서 피드와 같은 다양한 콘텐츠 처리를 가능하게 하기 위해 노력해 왔습니다. 새로운 AI, 기계 학습 및 분석 도구는 클라우드 또는 온프레미스에서 이러한 콘텐츠를 수집하고 처리할 수 있습니다.

AI 디지털 트윈 기술 팜 모델

이 회사는 또한 지도 이미지, 벡터 데이터 및 스트리밍 데이터 피드를 AI 및 기계 학습 모델의 기능으로 구성하는 몇 가지 향상된 기능을 발표했습니다. 이들은 ArcGIS Velocity와 함께 작동하여 새로운 AI 모델을 교육하거나 생산에 투입하여 통찰력을 제공하거나 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

예를 들어, 농부 또는 농업 서비스는 농작물 수확량을 개선하기 위한 단계를 제안하기 위해 인공위성 피드, 장비 이동에 대한 자세한 기록 및 날씨 예측을 통해 농장의 디지털 트윈에서 AI 모델을 교육할 수 있습니다.

전체적으로 볼 때 Esri의 노력은 매우 다양한 종류의 데이터를 종합적인 디지털 트윈으로 결합하려는 것입니다. Andrews는 회사가 기후 변화 문제에 맞게 확장할 수 있는 방법을 개선하기 위해 진전을 이루었다고 말했습니다. Esri는 잠재적으로 "지구 전체의 규모"에서 디지털 트윈을 강화하고 지속 가능성의 시급한 문제를 해결할 수 있다고 Andrews는 말했습니다.

많은 행사가 그렇듯, 에스리 UC 2021 가상했다. 회사는 내년에 대면 행사를 재개하겠다고 약속했습니다.