1) 문제점
• 도시 인프라(교통, 에너지, 상하수도, 폐기물 등)가 각기 다른 시스템에 분산되어 있어 종합적인 도시 관리 및 계획이 어려움
• 실시간 데이터 기반 의사결정 시스템 부재로 인해 빠른 대응이 어려우며, 예측 가능성이 낮아 도시 운영의 비효율 발생
• 도시가 성장함에 따라 확장성 있는 플랫폼 필요성 증가, 기존 시스템으로는 기술 발전 및 인구 증가에 유연하게 대응하기 어려움

2) 프로젝트 목표
• 도시 전체의 디지털 트윈 플랫폼 구축을 통해 실시간 데이터 통합, 시뮬레이션, 예측 기능을 제공하여 도시계획의 효율성 향상
• 고정밀 지형 데이터 및 공간정보 통합으로 신규 개발, 재개발, 인프라 보수 등의 판단 지원
• 클라우드 기반 아키텍처 도입으로 시스템의 확장성과 접근성 확보
• 대시민 소통 강화를 위해 비전문가도 접근 가능한 실시간 3D 시각화 환경 제공

3) 주안점
• Unreal Engine + Pixel Streaming 기반의 고해상도 실시간 시뮬레이션 구현
• QGIS, Cesium 기반의 정밀 지리공간 데이터 통합
• AI/ML 기반 예측 분석 시스템 내장
• 다양한 도시 시스템과의 API 연동 (교통, 환경, 에너지 등)
• 시민 참여형 도시계획 UI/UX 구성

이 프로젝트는 도시 전체를 디지털 트윈으로 구현하여 도시계획, 인프라 운영, 시민 서비스 효율화를 지원하는 통합 플랫폼 구축 프로젝트입니다.

고객사는 스마트시티 개발을 추진하며, 기존의 분산된 시스템으로는 확장성과 실시간 대응에 한계가 있음을 인식하고 저희에게 디지털 트윈 플랫폼 구축을 의뢰했습니다.

프로젝트 주요 내용은 다음과 같습니다:
• 도시의 실시간 데이터를 통합 관리할 수 있도록 API 기반 연동 구조를 설계하고,
• Unreal Engine과 Cesium을 활용한 실시간 3D 시각화 환경을 구현하여 도시계획자가 직접 도시를 탐색하고 시뮬레이션할 수 있도록 했습니다.
• 교통, 에너지, 환경, 폐기물 등 다양한 시스템 데이터를 실시간 수집하고 분석하여 AI 기반 예측 모델을 적용, 도시 서비스의 병목 요소를 사전에 발견 및 개선 가능하게 했습니다.
• 또한 AWS 기반 클라우드 인프라로 확장성과 접근성을 강화했으며, Pixel Streaming을 적용하여 고사양 장비 없이도 일반 브라우저에서 실시간 도시 시뮬레이션을 활용할 수 있게 했습니다.

기술적 성과 및 지표는 다음과 같습니다:
• 교통 혼잡 시뮬레이션 결과에 따른 실시간 대응 시나리오 수립
• 인프라 자원 소비량 예측 정밀도 92% 이상
• 대시민 웹포털 구축 후 플랫폼 방문자 수 300% 증가
• LIDAR 기반 지형 데이터 정밀도 ±5cm 수준 확보