論文の概要: Data Taxonomy Towards the Applicability of the Digital Twin Conceptual Framework in Disaster Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00076v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 21:08:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:19:28.846819
• Title: Data Taxonomy Towards the Applicability of the Digital Twin Conceptual Framework in Disaster Management
• Title（参考訳）: 災害管理におけるデジタル双生児の概念的枠組みの適用性に向けたデータ分類学
• Authors: Eva Brucherseifer, Marco Marquard, Martin Hellmann, Andrea Tundis,
• Abstract要約: Digital Twin (DT)は、重要なインフラの管理に新しいアプローチを提供する。 これらのインフラの複雑さと相互接続性の増加は、ロバストな災害対応と管理戦略の開発を必要とする。 本研究では,その特徴や脆弱性を危機事象と比較するための分類機能と類似性機能を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.562479170374811
• License:
• Abstract: The Digital Twin (DT) offers a novel approach to the management of critical infrastructures, including energy, water, traffic, public health, and communication systems, which are indispensable for the functioning of modern societies. The increasing complexity and interconnectedness of these infrastructures necessitate the development of robust disaster response and management strategies. During crises and disasters, data source availability for critical infrastructure may be severely constrained due to physical damage to communication networks, power outages, overwhelmed systems, sensor failure or intentional disruptions, hampering the ability to effectively monitor, manage, and respond to emergencies. This research introduces a taxonomy and similarity function for comparing data sources based on their features and vulnerability to crisis events. This assessment enables the identification of similar, complementary, and alternative data sources and rapid adaptation when primary sources fail. The paper outlines a data source manager as an additional component for existing DT frameworks, specifically the data ingress and scenario mangement. A case study for traffic data sources in an urban scenario demonstrates the proposed methodology and its effectiveness. This approach enhances the robustness and adaptability of DTs in disaster management applications, contributing to improved decision-making and response capabilities in critical situations.
• Abstract（参考訳）: デジタルツイン(DT)は、現代社会の機能に欠かせないエネルギー、水、交通、公衆衛生、通信システムを含む重要なインフラの管理に新しいアプローチを提供する。 これらのインフラの複雑さと相互接続性の増加は、ロバストな災害対応と管理戦略の開発を必要とする。 危機と災害の間、重要なインフラのためのデータソースの可用性は、通信ネットワーク、停電、過圧システム、センサーの故障または意図的な破壊による物理的損傷によって厳しく制限され、効果的な監視、管理、緊急対応の能力を妨げる可能性がある。 本研究では,その特徴や脆弱性を危機事象と比較するための分類機能と類似性機能を紹介する。 このアセスメントにより、類似、相補的、代替的なデータソースの識別が可能となり、プライマリソースがフェールした場合の迅速な適応が可能となる。 論文では、既存のDTフレームワーク、特にデータ入力とシナリオ管理のための追加コンポーネントとして、データソースマネージャの概要を述べる。 都市シナリオにおける交通データソースのケーススタディでは,提案手法とその有効性を示す。 このアプローチは、災害管理アプリケーションにおけるDTの堅牢性と適応性を向上し、重要な状況における意思決定と応答能力の向上に寄与する。

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