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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 288 - 291 (4page)
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Digital twins have become instrumental in enhancing the operation, maintenance, and digitization of building infrastructures. However, establishing accurate virtual model for digital twin presents challenges due to insufficient parameters and the inherent complexity of their systems, which include numerous equipment and sensors. To address these limitations, this study introduces a novel application of GPT-based virtual in-situ calibration (VIC) methods, which utilize Langchain to enhance the accuracy and reliability of virtual model. By automating the calibration process and improving integration within the digital twin framework, this approach mitigates the traditional challenges of low automation.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Framework
3. Case study
4. Conclusion
References
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