[논문]컨테이너 항만의 디지털 트윈 기술 적용을 위한 데이터 요인화 연구

남정우; 김율성; 신영란

doi:10.5394/kinpr.2022.46.1.42

[국내논문] 컨테이너 항만의 디지털 트윈 기술 적용을 위한 데이터 요인화 연구
A Data Factorization Study for the Application of Digital Twin Technology to Container Ports 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.46 no.1, 2022년, pp.42 - 56

남정우 (한국해양대학교 KMI-KMOU) , 김율성 (한국해양대학교 물류시스템공학과) , 신영란 (한국해양대학교 글로벌물류대학원)

초록
AI-Helper

2016년 세계경제포럼인 다보스포럼에서 발표된 4차 산업혁명으로 인해 전 세계의 산업트렌드는 점점 빠르고 지능적으로 변화하고 있다. 이 중 디지털 트윈은 실제 사물이나 시스템, 환경 등을 실제 가상 세계에 동일하게 구현하고, 이를 활용한 시뮬레이션 분석 등을 진행함으로써 불필요한 비용 및 시행착오를 감소시키는 획기적인 기술로 전 산업에서 주목받고 있으며, 항만 역시 항만의 안전성과 효율성을 한번에 해결할 수 있는 디지털 트윈 기술에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 항만의 디지털 트윈 기술 적용을 위한 심층적인 연구가 부족하며, 특히 항만 디지털 트윈 구체화를 위한 측정 가능한 데이터에 대한 조사가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 디지털 트윈 기술의 컨테이너 항만 적용을 위한 측정 가능한 데이터 조사하고 이를 요인화하여 항만 디지털 트윈에 필요한 측정 가능한 데이터 수집에 편의성을 제공하고자 하였다. 연구결과 컨테이너 항만 적용을 위한 데이터 요인은 크레인 데이터, 운영적 데이터, 물리적 데이터, 운송적 데이터로 분류되었으며, 확인적 요인분석을 통해 요인 구성, 요인과의 상관관계, 적합도를 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Due to the 4th Industrial Revolution announced at the Davos Forum, the World Economic Forum, in 2016, industrial trends around the world are changing rapidly and intelligently. Among them, the digital twin is drawing attention from all industries as a groundbreaking technology that reduces unnecessary costs and trial and error by implementing real objects, systems, and environments in the same way in the real virtual world and using them to perform simulation analysis. In particular, there is a lot of interest in the application of digital twin technology in solving ports safety and efficiency challenges at once. However, there is a lack of in-depth research for the application of digital twin technology in the port, and in particular, there is a lack of research on measurable data for the implementation of the digital twin in ports. The purpose of this study was to increase granularity and connectivity through measurable data investigation for the application of digital twin technology at container ports. Based on the study results, data factors for container port application were classified into crane data, operational data, physical data, and transportation data, and factor composition, correlation with factors, and fitness were confirmed through confirmatory factor analysis.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1 Evolution of digital twin Source : The digital twin in Oil & Gas: Simulation to Operations, Schneider Electric, 2017
표 Table 1 Digital twin process
그림 Fig. 2 Port cargo process
그림 Fig. 3 Port Digital Twin Essentials Source : Port digital twin technology syposium, NUS, 2021
표 Table 2 Definition of digital twin technology level by stage
그림 Fig. 4 Port Digital Twin Research Status
표 Table 3 Summary of survey
표 Table 4 Summary of respondent general status
그림 Fig. 5 Data level being collected by the port
그림 Fig. 6 Research model
표 Table 5 Result of Exploratory Factor Analysis and Reliability Analysis
표 Table 6 Result of EFA
표 Table 7 Convergent validity analysis of CFA
표 Table 8 Discriminant validity analysis result of CFA
표 Table 9 The fit index of the research model
그림 Fig. 7 Final modified model

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