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학술대회자료
저자정보
이제윤 (성균관대학교) 윤성민 (성균관대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
540 - 543 (4page)

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This study presents a method for automating the modeling process of virtual models, a core component of Digital Twin (DT) technology, by utilizing GPT (Generative Pre-trained Transformer) to autonomously extract and parameterize Building Information Modeling (BIM) data. The proposed method employs GPT to generate the physical equations for the virtual model using BIM data from the design phase. The initial virtual model serves as a foundation for the continuous expansion of the DT. In addition, this research introduces a system architecture that automates both the modeling of the virtual model and the calibration of its performance using operational data. This approach contributes the continuous expansion and synchronization of the DT throughout the building's lifecycle. The method was applied to the chilled water flow behavior in a Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) system, and its effectiveness was verified through the use of real field operational data. The results showed that the physics-based virtual model, initially generated using similarity laws based on pump performance curves, was developed autonomously. Furthermore, the calibrated model, informed by operational data, achieved high accuracy with a Mean Absolute Percent Error (MAPE) of 2.5%. These findings suggest that the autonomous modeling method using BIM and GPT can significantly improve smart building energy systems.
#Digital twin(디지털 트윈) #Building system(건물시스템) #Virtual model(가상 모델) #Building information modeling(건물 정보 모델링) #Generative pre-trained transformer(GPT)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 현장 적용 및 평가
4. 결론 및 고찰
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