[論文レビュー] Data Management for Building Information Modelling in a Real-Time Adaptive City Platform

Justas Brazauskas, Rohit Verma+6 more|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2021

3D Surveying and Cultural Heritage被引用数 7

ひとこと要約

本論文では、スマートビルの監視を目的として、ビルインフォメーションモデリング（BIM）、ビルマネジメントシステム（BMS）、およびIoTセンサーのデータを統合するリアルタイムで低遅延なデータアーキテクチャであるアダプティブシティプラットフォーム（ACP）を提案する。イベント駆動型ストリーム処理と階層的データ可視化を活用することで、タイムリーな分析と実行可能なインサイトを可能にし、大学の建物に実装されたプロトタイプを用いて、BIM、BMS、センサーのデータストリームを統合した実証が行われた。

ABSTRACT

Legacy Building Information Modelling (BIM) systems are not designed to process the high-volume, high-velocity data emitted by in-building Internet-of-Things (IoT) sensors. Historical lack of consideration for the real-time nature of such data means that outputs from such BIM systems typically lack the timeliness necessary for enacting decisions as a result of patterns emerging in the sensor data. Similarly, as sensors are increasingly deployed in buildings, antiquated Building Management Systems (BMSs) struggle to maintain functionality as interoperability challenges increase. In combination these motivate the need to fill an important gap in smart buildings research, to enable faster adoption of these technologies, by combining BIM, BMS and sensor data. This paper describes the data architecture of the Adaptive City Platform, designed to address these combined requirements by enabling integrated BIM and real-time sensor data analysis across both time and space.

研究の動機と目的

• スマートビルにおけるBIM、BMS、IoTセンサーのデータの間のリアルタイム統合の欠如に対処すること。
• 高速度で多様なビルデータを処理できる統合的で低遅延なデータアーキテクチャを設計すること。
• 空間的・時間的データの多様な粒度でリアルタイム監視、分析、可視化を可能にするシステムのプロトタイピングと評価を行うこと。
• センサーが豊富に配置されたビル環境におけるプライバシーとデータアクセス制御メカニズムを検討すること。
• BIMとセンサーのデータを用いて、イベントベースのストリーム処理がリアルタイムビル分析にどのように応答性を向上させるかを実証すること。

提案手法

• BIM、BMS、IoTセンサーのデータストリームを統合し、相関させるリアルタイムソフトウェアアーキテクチャの設計。
• イベント駆動型ストリーム処理を活用し、フロントエンド可視化における低遅延分析と即時の更新を実現。
• 空間的および時間的粒度の異なるレベルでデータを表示できる階層的データ可視化の実装。
• ビル（crates）およびセンサーのメタデータモデリングを活用し、意味的統合を可能にする。
• センサーの展開におけるプライバシーやデータ所有権を管理するための能力ベースのアクセス制御モデルの開発。
• 既存のBIMモデル、BMSシステム、IoTセンサー網を統合した実際の大学の建物にACPプロトタイプを展開。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 BIM、BMS、リアルタイムIoTセンサーのデータを、1つの低遅延データ処理プラットフォームに統合する方法は何か？
• RQ2 高速度で多様なビルデータのリアルタイム分析を効率的に行うために必要なアーキテクチャパターンは何か？
• RQ3 階層的データ可視化は、建物の異なる粒度のレベルで意思決定をどのように支援できるか？
• RQ4 ビル内に広範なセンサー網を導入するにあたり、責任ある展開に必要なプライバシーとアクセス制御メカニズムは何か？
• RQ5 イベントベースのストリーム処理は、ビル監視と管理における応答性をどの程度向上させられるか？

主な発見

• アダプティブシティプラットフォームは、BIM、BMS、IoTセンサーのデータを統合的にリアルタイムで処理する低遅延なデータパイプラインとして成功裏に実装された。
• イベント駆動型ストリーム処理により、フロントエンド可視化における即時の更新が可能となり、リアルタイムのデータ変化への応答性が実証された。
• 階層的データ可視化により、個々のセンサーから全体の建物まで、空間的および時間的粒度の異なるレベルで建物データを探索できるようになった。
• プラットフォームのメタデータモデルにより、BIM要素とセンサーのデータの意味的整合性が実現され、データの検索可能性と文脈認識の向上が達成された。
• プライバシーを確保するため、能力ベースのアクセスモデルが提案され、ユーザーの役割やセンサーへの物理的接近度に応じた適正なデータアクセスが可能となった。
• パンデミックの影響によるセンサー密度の制限にもかかわらず、プロトタイプは、実際の建物環境におけるリアルタイム分析と可視化の実現可能性を示した。