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"디지털 트윈"의 두 판 사이의 차이
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| − | '''디지털 트윈'''(digital twin)은 | + | '''디지털 트윈'''<!--디지털트윈-->(digital twin)은 [[현실세계]]의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 [[가상세계]]에 [[디지털]] 방식으로 구현한 것을 말한다. 미국에 본사를 둔 세계적인 제조업체인 [[제너럴일렉트릭]](GE)에서 만든 개념으로, 실제 물리적인 자산 대신 [[소프트웨어]]로 [[가상화]]한 자산의 디지털 트윈을 만들어 모의실험함으로써 실제 [[자산]]의 특성에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 특히 실제 제품을 만들기 전 모의시험을 통해 발생할 수 있는 문제점을 파악할 수 있어 설계부터 제조, 서비스에 이르는 모든 과정의 효율성을 향상시키기 위해 여러 산업 분야에서 활용되고 있다. |
==개요== | ==개요== | ||
| − | 디지털 트윈은 | + | 디지털 트윈은 [[가상공간]]에 [[실물]]과 똑같은 [[물체]]를 만들어 현실에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 컴퓨터로 [[시뮬레이션]]함으로써 결과를 예측하는 [[기술]]이다. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 디지털 트윈을 만들어 [[모의시험]]을 통해 실제 자산의 특성에 대한 정확한 정보를 얻고, 발생할 수 있는 문제점을 파악하며, 이를 해결하기 위해 활용되고 있다.<ref>디지털 트윈 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3548894&cid=42346&categoryId=42346</ref><ref name="시사상식사전">디지털 트윈 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=5680267&cid=43667&categoryId=436671</ref> 디지털 트윈은 미국의 [[제너럴일렉트릭]](GE)이 주장한 개념으로, 2000년대 들어 [[제조업]]에 도입되기 시작해 [[항공]], [[건설]], [[헬스케어]], [[에너지]], [[국방]], [[도시설계]], 공장 최적화, 가상 제조, [[센서]]를 활용한 자동화 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. |
| − | 디지털 트윈 기술의 원리는 가상 목업과 비슷한 방식으로 디지털 트윈을 만들고, 공정 관리자의 태블릿에 이를 제어할 수 있는 프로그램을 심은 후 생산과 소비의 전 과정에 센서를 설치해 거기서 발생하는 신호를 태블릿 속 디지털 트윈에 실시간으로 반영하는 것이다. 이렇게 되면 특정 제품의 디지털 트윈 프로그램 공유자는 언제 어디서나 제품 관련 문제 여부를 실시간으로 알 수 있으며, 이들의 집단지성을 기반으로 해결책을 도출해 현장에서 적절한 조치를 취할 수 있다. 이 방식을 적용하면 생산 공정의 오류로 인한 비용 손실을 줄이고, 소비자 요구에도 한층 더 완벽하게 부응할 수 있다. | + | 디지털 트윈은 기본적으로 다양한 물리적 시스템의 구조, 맥락, 작동을 나타내는 [[데이터]]와 [[정보]]의 조합으로, 과거와 현재의 운용 상태를 이해하고 미래를 예측할 수 있는 [[인터페이스]]라고 할 수 있다. 물리적 세계를 최적화하기 위해 사용할 수 있는 강력한 디지털 객체로서, 운용 성능과 사업 프로세스를 대폭 개선할 수 있다. 디지털 트윈 기술의 원리는 가상 목업과 비슷한 방식으로 디지털 트윈을 만들고, 공정 관리자의 태블릿에 이를 제어할 수 있는 프로그램을 심은 후 생산과 소비의 전 과정에 센서를 설치해 거기서 발생하는 신호를 태블릿 속 디지털 트윈에 실시간으로 반영하는 것이다. 이렇게 되면 특정 제품의 디지털 트윈 프로그램 공유자는 언제 어디서나 제품 관련 문제 여부를 실시간으로 알 수 있으며, 이들의 집단지성을 기반으로 해결책을 도출해 현장에서 적절한 조치를 취할 수 있다. 더 구체적으로 가상 세계에서 장비, 시스템의 상태를 모니터링하고, 유지보수 시점을 파악해 개선할 수 있다. 이 방식을 적용하면 생산 공정의 오류로 인한 비용 손실을 줄이고, 소비자 요구에도 한층 더 완벽하게 부응할 수 있다. 예를 들어 가동 중 발생할 수 있는 다양한 상황을 예측해 안전을 검증하거나 돌발 사고를 예방해 사고 위험을 줄일 수도 있고, 생산성 향상, 장비 최적화 들의 결과를 가져올 수 있다. 또, 시제품 제작에 들어가는 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있다. |
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| + | 디지털 트윈의 기술 진화는 크게 3단계로 분류할 수 있다. 1단계는 현실 객체의 기본적 속성을 반영한 디지털 객체의 등장, 2단계는 현실 세계와 연결돼 모니터링 및 제어 가능, 3단계는 [[인공지능]] 등을 적용해 고급 분석과 시뮬레이션 가능으로 나뉜다. 현재 3단계는 구현되지 않았기 때문에 기술 주요국들이 기술을 선점하고자 경쟁하고 있다.<ref>SIMTOS 2020, 〈[https://www.gereports.kr/the-rise-of-digital-twins/ (디지털 트윈과 세계 주요국의 전략) ICT발달과 디지털화 확산의 정점, Digital Twin]〉, 《SIMTOS2020》, 2020-04-16</ref> | ||
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| + | 제너럴일렉트릭은 2016년 말까지 55만 1,000개의 디지털 트윈을 개발했고, 매일 새로운 디지털 트윈이 만들어지고 있다. 디지털 트윈은 데이터를 분석하는 데 머무르지 않고, 가상의 3차원 모델을 생성하여 장비 작동의 이해를 돕고, 산업 장비나 자산의 수명 주기 동안 더 좋은 사업적 성과를 도출하기 위한 운용 방안을 제시한다. 2016년 10월에 열렸던 [[가트너]] 연례 심포지엄 [[정보기술]] 엑스포에서 2017년 10대 기술 트렌드로 선정되기도 했다.<ref>제너럴일렉트릭리포트 코리아, 〈[https://www.gereports.kr/the-rise-of-digital-twins/ 가트너 선정 2017년 10대 기술 트렌드 ‘디지털 트윈’ 이야기 – 사물인터넷과 산업 디지털화의 핵심 기술]〉, 《제너럴일렉트릭리포트 코리아》, 2017-02-09</ref> 2020년 7월 14일 청와대에서 열린 [[한국판 뉴딜]] 국민보고대회에서 [[문재인]] 대통령은 한국판 뉴딜을 [[디지털 뉴딜]]과 [[그린 뉴딜]]을 두 축으로 선도국가로 나아가겠다고 했으며, 디지털 트윈은 한국판 뉴딜의 간판 사업이 될 10대 대표사업으로 소개됐다.<ref name="한국판뉴딜기사">서어리 기자, 〈[https://www.pressian.com/pages/articles/2020071414320257105?utm_source=naver&utm_medium=search 文대통령 "디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 두 축으로 간다"]〉, 《프레시안》, 2020-07-14</ref> 디지털 뉴딜에서는 데이터 댐, 지능형 정부, 스마트 의료 인프라, 국민안전 기반시설 디지털화, 디지털 트윈을 5대 대표과제로 내세웠다. 정부는 안전한 국토, 시설 관리를 위해 도로, 지하 공간, 항만 대상 디지털 트윈을 구축할 것이라 밝혔다.<ref name="정부24소식">국토교통부, 〈[https://www.gov.kr/portal/ntnadmNews/2208307 디지털 뉴딜, 코로나 이후 디지털 대전환을 선도합니다!"]〉, 《정부24》, 2020-07-15</ref> 디지털 트윈은 [[스마트시티]]를 포함하여 제조업, 항공, 건설, 헬스케어, 에너지, 국방, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 기술이기 때문에 연구가 계속되고 있다. 디지털 트윈 시장이 2023년 약 17조5,000억 원에 달하고, 매년 연평균 38%의 성장률을 나타낼 것으로 전망된다.<ref>김하늬 기자, 〈[http://www.engjournal.co.kr/news/articleView.html?idxno=634 진정한 의미의 디지털 트윈, 빅데이터·AI·시뮬레이션으로 완성]〉, 《공학저널》, 2020-03-17</ref> | ||
==역사== | ==역사== | ||
| − | 1991년 데이비드 겔런터(David Gelernter)는 책 《거울 세계》(Mirror Worlds: Or the Day Software Puts the Universe in a Shoebox - How It Will Happen and What It Will Mean)에서 디지털 트윈의 등장을 예상했다. [[플로리다 공과대학교]]의 마이클 그리브스(Michael Grieves)는 디지털 트윈 개념을 제조업에 처음 적용했다. 디지털 트윈의 개념과 모델은 2002년 미시간주 트로이에서 열린 제조 엔지니어 협회에서 당시 [[미시간 앤아버 대학교]]의 마이클 그리브스에 의해 공개적으로 소개됐다. 마이클 그리브스는 디지털 트윈을 제품 수명 주기의 기본 개념 모델로 제안했다. 이후 이 개념은 여러 이름으로 불리다 [[미국 항공우주국]]의 존 비커스(John Vickers)가 2010년 로드맵 보고서에 디지털 트윈이라는 이름을 붙였다. 여기서 디지털 트윈은 물리적 제품, 디지털·가상 제품, 두 제품의 연결이라는 세 부분으로 구성된다. 물리적 제품과 디지털·가상 제품의 연결은 물리적 제품에서 디지털·가상 제품으로 흐르는 데이터와 물리적 환경에서 이용 가능한 디지털·가상 제품의 사용 가능한 정보다. 그 개념은 후에 디지털 트윈 프로토타입(DTP), 디지털 트윈 인스턴스(DTI), 디지털 트윈 애그리게이트(DTA) 등으로 나뉜다. 디지털 트윈 프로토타입은 물리적 제품이 있기 전에 존재하고, 디지털 트윈 인스턴스는 제조된 제품의 개별 인스턴스이다. 그리고 디지털 트윈 애그리게이트는 물리적 제품, 예측 및 학습에 대한 질문에 사용될 수 있는 정보인 디지털 트윈 인스턴스의 집합이다. | + | 1991년 데이비드 겔런터(David Gelernter)는 책 《거울 세계》(Mirror Worlds: Or the Day Software Puts the Universe in a Shoebox - How It Will Happen and What It Will Mean)에서 디지털 트윈의 등장을 예상했다. [[플로리다 공과대학교]]의 마이클 그리브스(Michael Grieves)는 디지털 트윈 개념을 제조업에 처음 적용했다. 디지털 트윈의 개념과 모델은 2002년 미시간주 트로이에서 열린 제조 엔지니어 협회에서 당시 [[미시간 앤아버 대학교]]의 마이클 그리브스에 의해 공개적으로 소개됐다. 마이클 그리브스는 디지털 트윈을 제품 수명 주기의 기본 개념 모델로 제안했다. 이후 이 개념은 여러 이름으로 불리다 [[미국 항공우주국]]의 존 비커스(John Vickers)가 2010년 로드맵 보고서에 디지털 트윈이라는 이름을 붙였다. 여기서 디지털 트윈은 물리적 제품, 디지털·가상 제품, 두 제품의 연결이라는 세 부분으로 구성된다. 물리적 제품과 디지털·가상 제품의 연결은 물리적 제품에서 디지털·가상 제품으로 흐르는 데이터와 물리적 환경에서 이용 가능한 디지털·가상 제품의 사용 가능한 정보다. 그 개념은 후에 디지털 트윈 프로토타입(DTP), 디지털 트윈 인스턴스(DTI), 디지털 트윈 애그리게이트(DTA) 등으로 나뉜다. 디지털 트윈 프로토타입은 물리적 제품이 있기 전에 존재하고, 디지털 트윈 인스턴스는 제조된 제품의 개별 인스턴스이다. 그리고 디지털 트윈 애그리게이트는 물리적 제품, 예측 및 학습에 대한 질문에 사용될 수 있는 정보인 디지털 트윈 인스턴스의 집합이다. |
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| + | 이때까지만 해도 디지털 트윈은 로봇 프로세스 자동화의 일부로 간주하기도 하고, 데이비드 겔런터가 정의한 더 광범위하고 새롭게 부상하는 초자동화 범주의 일부로 간주하기도 했다. 개념적으로만 존재하던 디지털 트윈은 2016년 제너럴일렉트릭의 실현으로 이슈화됐다. 미국, 독일, 영국, 싱가포르 등의 국가에서 디지털 트윈을 적용하고 있고, 국내에서도 ㈜케이티, ㈜포스코건설, ㈜엘지씨엔에스 등의 기업이 디지털 트윈을 구축하고 있다. 디지털 트윈 시장 규모는 2025년 358억 달러가 될 것으로 예상되고 있다.<ref>''MarketsandMarkets, 〈[https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/digital-twin-market-225269522.html?gclid=EAIaIQobChMIh9CBpYzO6gIVw1VgCh0apgs2EAAYASAAEgKIBvD_BwE Digital Twin Market by Technology, Type (Product, Process, and System), Industry (Aerospace & Defense, Automotive & Transportation, Home & Commercial, Healthcare, Energy & Utilities, Oil & Gas), and Geography - Global Forecast to 2025"]〉, 《MarketsandMarkets》, 2019''</ref> | ||
| − | 2020년 7월 14일 청와대에서 열린 | + | 2020년 7월 14일 청와대에서 열린 한국판 뉴딜 국민보고대회에서 문재인 대통령은 한국판 뉴딜 사업을 위해 2025년까지 국고 114조 원을 직접 투자하고, 민간과 지자체까지 포함하여 160조 원을 투입하겠다고 밝혔다. 문재인 대통령은 한국판 뉴딜을 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜을 두 축으로 선도국가로 나아가겠다고 했으며, 디지털 트윈은 한국판 뉴딜의 간판 사업이 될 10대 대표사업으로 소개됐다.<ref name="한국판뉴딜기사"></ref> 디지털 뉴딜에서는 데이터 댐, 지능형 정부, 스마트 의료 인프라, 국민안전 기반시설 디지털화, 디지털 트윈을 5대 대표과제로 내세웠다. 정부는 디지털 트윈 기반 마련과 안전한 국토, 시설 관리를 위한 디지털 트윈을 구축하기로 했고, 디지털 트윈의 기반인 전국 3차원 지도, 지하 공간 통합 지도, 지하 공동구 지능형 관리 시스템, 정밀 도로 지도 구축을 조기에 완료할 계획이다.<ref name="정부24소식"></ref> |
==특징== | ==특징== | ||
===개념적 구조=== | ===개념적 구조=== | ||
디지털 트윈의 개념 구조는 생성, 전달, 종합, 분석, 이해, 행동의 6가지 단계로 구성된 연속된 절차이다. | 디지털 트윈의 개념 구조는 생성, 전달, 종합, 분석, 이해, 행동의 6가지 단계로 구성된 연속된 절차이다. | ||
| − | *'''생성''' | + | |
| − | : 분석을 위해 사용되는 물리적 공정 성능 및 주변 환경과 외부 데이터의 중요한 입력값을 측정하는 센서를 설치하는 단계이다. 센서의 측정 데이터는 크게 두 종류로 분류되는데, 장력, 배기량, 회전력, 색상 균일도 등 생산 자산의 물리적 성능에 대한 관련 측정값과 온도, 압력, 습도 등 물리적 자산의 운용에 영향을 미치는 환경 혹은 외부 데이터의 측정값이다. 센서로부터의 신호는 제조 실행 시스템, 전사적 자원 계획 시스템, CAD 모델, 공급 사슬 시스템 등 다른 시스템으로부터의 공정 기반 정보로 강화될 수 있다. 이 시스템들은 분석을 위해 사용될 수 있는 입력값을 지속적으로 갱신해 디지털 트윈에 공급한다. | + | *'''생성''' : 분석을 위해 사용되는 물리적 공정 성능 및 주변 환경과 외부 데이터의 중요한 입력값을 측정하는 센서를 설치하는 단계이다. 센서의 측정 데이터는 크게 두 종류로 분류되는데, 장력, 배기량, 회전력, 색상 균일도 등 생산 자산의 물리적 성능에 대한 관련 측정값과 온도, 압력, 습도 등 물리적 자산의 운용에 영향을 미치는 환경 혹은 외부 데이터의 측정값이다. 센서로부터의 신호는 제조 실행 시스템, 전사적 자원 계획 시스템, CAD 모델, 공급 사슬 시스템 등 다른 시스템으로부터의 공정 기반 정보로 강화될 수 있다. 이 시스템들은 분석을 위해 사용될 수 있는 입력값을 지속적으로 갱신해 디지털 트윈에 공급한다. |
| − | *'''전달''' | + | |
| − | : 물리적 세계와 디지털 플랫폼 간의 실시간 양방향 통합 및 연결을 지원하는 단계이다. 디지털 트윈의 네트워크 통신은 경계 프로세싱, 통신 인터페이스, 경계 보안 등 3가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 경계 프로세싱은 센서와 프로세스 기록을 연결하고, 신호와 데이터를 처리하고, 플랫폼으로 데이터를 전달해 통신장비 고유의 통신 규약을 이해하기 쉬운 데이터 규약으로 변환하고 네트워크 통신 양도 줄여준다. 통신 인터페이스는 센서 기능으로부터 통합 기능으로의 정보 전달은 돕기 때문에, 정보를 산출하는 센서들을 이론상 어디에나 설치할 수 있다는 점을 고려해 공장, 주택, 광산, 주차장 등 구상 중인 디지털 트윈의 위치와 구성에 따라 설계해야 한다. 경계 보안은 새로운 센서 및 통신 역량이 유발하는 새로운 보안 문제를 해결하는 것이다. 가장 일반적인 보안 방식은 방화벽, 암호화, 기기 인증 등이지만, 많은 자산의 지적 자산화가 이뤄짐에 따라 새로운 보안 솔루션에 대한 요구가 있다. | + | *'''전달''' : 물리적 세계와 디지털 플랫폼 간의 실시간 양방향 통합 및 연결을 지원하는 단계이다. 디지털 트윈의 네트워크 통신은 경계 프로세싱, 통신 인터페이스, 경계 보안 등 3가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 경계 프로세싱은 센서와 프로세스 기록을 연결하고, 신호와 데이터를 처리하고, 플랫폼으로 데이터를 전달해 통신장비 고유의 통신 규약을 이해하기 쉬운 데이터 규약으로 변환하고 네트워크 통신 양도 줄여준다. 통신 인터페이스는 센서 기능으로부터 통합 기능으로의 정보 전달은 돕기 때문에, 정보를 산출하는 센서들을 이론상 어디에나 설치할 수 있다는 점을 고려해 공장, 주택, 광산, 주차장 등 구상 중인 디지털 트윈의 위치와 구성에 따라 설계해야 한다. 경계 보안은 새로운 센서 및 통신 역량이 유발하는 새로운 보안 문제를 해결하는 것이다. 가장 일반적인 보안 방식은 방화벽, 암호화, 기기 인증 등이지만, 많은 자산의 지적 자산화가 이뤄짐에 따라 새로운 보안 솔루션에 대한 요구가 있다. |
| − | *'''종합''' | + | |
| − | : 데이터를 데이터 보관소에 이관하고, 데이터 분석을 위해 처리 및 준비하는 단계이다. 데이터 종합 및 처리는 자체 보유 시스템이나 [[클라우드]] 시스템을 통해 이뤄질 수 있다. 데이터 종합 및 처리 역량을 강화하는 기술이 지난 수년간 크게 발전해서 설계자들은 과거보다 저렴한 비용으로 빠른 대규모 확장이 가능한 아키텍처를 만들 수 있다. | + | *'''종합''' : 데이터를 데이터 보관소에 이관하고, 데이터 분석을 위해 처리 및 준비하는 단계이다. 데이터 종합 및 처리는 자체 보유 시스템이나 [[클라우드]] 시스템을 통해 이뤄질 수 있다. 데이터 종합 및 처리 역량을 강화하는 기술이 지난 수년간 크게 발전해서 설계자들은 과거보다 저렴한 비용으로 빠른 대규모 확장이 가능한 아키텍처를 만들 수 있다. |
| − | *'''분석''' | + | |
| − | : 실시간으로 통합된 데이터를 통해 알고리즘 기반의 시뮬레이션과 시각화 루틴을 통한 데이터 분석을 하는 단계이다. 데이터 과학자 및 분석가들은 고급 애널리틱스 플랫폼과 기술을 활용해 통찰력 권고안을 창출하고 의사결정을 지원하는 반복 모델을 개발할 수 있다. | + | *'''분석''' : 실시간으로 통합된 데이터를 통해 알고리즘 기반의 시뮬레이션과 시각화 루틴을 통한 데이터 분석을 하는 단계이다. 데이터 과학자 및 분석가들은 고급 애널리틱스 플랫폼과 기술을 활용해 통찰력 권고안을 창출하고 의사결정을 지원하는 반복 모델을 개발할 수 있다. |
| − | *'''이해''' | + | |
| − | : 대시보드와 시각화를 통해 인사이트를 제시하고, 하나 혹은 그 이상의 차원에서 물리적 세계와 디지털 세계의 사이의 수용 불가능한 오차를 조명해 추가적인 조사와 변화가 필요한 영역을 확인하는 단계이다. | + | *'''이해''' : 대시보드와 시각화를 통해 인사이트를 제시하고, 하나 혹은 그 이상의 차원에서 물리적 세계와 디지털 세계의 사이의 수용 불가능한 오차를 조명해 추가적인 조사와 변화가 필요한 영역을 확인하는 단계이다. |
| − | *'''행동''' | + | |
| − | : 이전 단계에서 얻은 행동 가능한 통찰력을 작동 장치를 통해 물리적 세계의 공정으로 피드백하고, 적용하고, 디지털 트윈의 영향력을 실현하는 단계이다. 인사이트는 디코더를 통해 전달돼 물리적 공정상의 움직임이나 통제 메커니즘을 담당하는 작동 장치로 입력되거나 공급 사슬과 자재 주문 활동을 통제하는 백엔드 시스템을 갱신하는 데 사용된다. 이런 상호작용은 물리적 세계와 디지털 트윈의 연결을 완성한다. | + | *'''행동''' : 이전 단계에서 얻은 행동 가능한 통찰력을 작동 장치를 통해 물리적 세계의 공정으로 피드백하고, 적용하고, 디지털 트윈의 영향력을 실현하는 단계이다. 인사이트는 디코더를 통해 전달돼 물리적 공정상의 움직임이나 통제 메커니즘을 담당하는 작동 장치로 입력되거나 공급 사슬과 자재 주문 활동을 통제하는 백엔드 시스템을 갱신하는 데 사용된다. 이런 상호작용은 물리적 세계와 디지털 트윈의 연결을 완성한다. |
===연결성=== | ===연결성=== | ||
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디지털 트윈은 실시간 데이터를 가상에 구현하기 때문에 직관적 모니터링이 가능하다. 시제품을 가상으로 확인해 볼 수 있기 때문에 시장 출시 기간은 단축하고 잠재적 실패는 감소할 수 있다. 다양한 대상으로부터 전 생애주기에 거쳐 통합적인 정보를 얻을 수 있고, 문제 부분을 시각적으로 확인할 수 있어 보수 시간과 다운 타임을 단축할 수 있다. 디지털 트윈은 디지털 흔적을 남기는데, 기계 오작동으로 디지털 흔적이 남으면 엔지니어가 이를 문제 발생 위치 진단에 사용할 수 있다. 이러한 진단은 향후 기계 제조업체에서도 사용될 수 있고, 이를 이용해 오작동이 덜 발생하도록 설계를 개선할 수 있다. 제품 및 생산 모듈의 설계와 주문 제작을 통해 제조업체는 디지털 트윈을 사용해 기계를 추적하고, 기계에서 개선이 필요한 부분을 알 수 있다. | 디지털 트윈은 실시간 데이터를 가상에 구현하기 때문에 직관적 모니터링이 가능하다. 시제품을 가상으로 확인해 볼 수 있기 때문에 시장 출시 기간은 단축하고 잠재적 실패는 감소할 수 있다. 다양한 대상으로부터 전 생애주기에 거쳐 통합적인 정보를 얻을 수 있고, 문제 부분을 시각적으로 확인할 수 있어 보수 시간과 다운 타임을 단축할 수 있다. 디지털 트윈은 디지털 흔적을 남기는데, 기계 오작동으로 디지털 흔적이 남으면 엔지니어가 이를 문제 발생 위치 진단에 사용할 수 있다. 이러한 진단은 향후 기계 제조업체에서도 사용될 수 있고, 이를 이용해 오작동이 덜 발생하도록 설계를 개선할 수 있다. 제품 및 생산 모듈의 설계와 주문 제작을 통해 제조업체는 디지털 트윈을 사용해 기계를 추적하고, 기계에서 개선이 필요한 부분을 알 수 있다. | ||
| − | === | + | ===한계=== |
| − | *'''보안''' | + | *'''보안''' : 개인정보가 일부라도 복제된다는 건 노출 위험도 커진다는 뜻이다. 게다가 복제된 개체가 사용자 자신을 대신하고, 가상 개체의 변이가 개개인에게 치명적인 문제를 일으킬 수 있다. 수많은 센서가 존재하고, 갈수록 센서의 수가 증가하는 만큼 오작동과 해킹 가능성도 무시할 수 없다. |
| − | : 개인정보가 일부라도 복제된다는 건 노출 위험도 커진다는 뜻이다. 게다가 복제된 개체가 사용자 자신을 대신하고, 가상 개체의 변이가 개개인에게 치명적인 문제를 일으킬 수 있다. 수많은 센서가 존재하고, 갈수록 센서의 수가 증가하는 만큼 오작동과 해킹 가능성도 무시할 수 없다. | + | *'''높은 비용''' : 디지털 트윈은 제품의 시행착오 비용을 낮추고 품질은 높인다. 전체적으로 20% 이상의 경비 절감과 개발 기간 단축이 가능해지고 예측도 가능하지만, 초기 구축 비용이 높다. 또, 디지털 트윈을 구축했지만 사용성이 없거나, 불필요한 데이터와 트래픽이 양산되면 비용 과다 지출이 발생할 수 있다. 따라서 규모가 작은 산업체나 지역에서는 상대적으로 디지털 트윈에 대한 투자 대비 효과를 기대하기 어려울 수 있다. |
| + | |||
| + | ==활용== | ||
| + | ===디지털 뉴딜=== | ||
| + | 뉴딜이란 1929년 대공황 때 미국 정부가 대규모 공공사업으로 일자리를 창출해 대공황을 극복한 것을 일컫는다. 문재인 대통령은 취임 3주년 특별 연설에서 한국판 뉴딜로 일자리를 창출할 것이라 발표했다. 한국판 뉴딜은 토목 공사가 아닌 디지털 기술 기반으로 경제 혁신과 일자리 창출을 함께 진행한다. 여기서 디지털 뉴딜은 한국판 뉴딜의 디지털 분야 사업을 말한다.<ref>문화체육관광부 국민소통실, 〈[http://www.korea.kr/news/visualNewsView.do?newsId=148872378 (딱풀이) 한국판 뉴딜? 그게 뭔가요?]〉, 《대한민국 정책브리핑》, 2020-05-13</ref> | ||
| − | + | 2020년 6월 16일 중앙우체국 포스트타워에서 [[과학기술정보통신부]]는 디지털 뉴딜 사업 설명회를 열고 디지털 뉴딜의 구체적인 로드맵을 공개했다. 그간 과학기술정보통신부는 [[한국정보화진흥원]], [[정보통신산업진흥원]], [[한국인터넷진흥원]] 등의 기관과 함께 구체적인 사업 계획을 준비해왔다. 설명회는 반영된 예산, 구체적인 사업 방식, 추진 일정 등을 설명하고, 사업 참여에 관심 있는 기업들이 준비할 수 있도록 마련된 자리이다. 이번 설명회에서 디지털 뉴딜 주요 사업은 데이터, 네트워크, 인공지능 생태계 강화, 디지털 포용 및 K-사이버 방역, 혁신 인재 양성, 비대면 서비스‧산업 육성 등 크게 4가지 분야로 구분하여 진행했다. 정부가 보유하고 있는 공공 데이터를 개방해 기업들이 활용할 수 있는 신수요 창출형 인공지능 융합 프로젝트도 진행할 것이며, 이 프로젝트는 정부와 공공기관이 가진 우수한 데이터를 기업들에 공개하는 부처 간 협업 사업이라고 밝혔다. 사회기반시설을 스마트화하고 디지털 트윈으로 구현하는 사물인터넷, 인공지능 기반 신 데이터 댐 구축 사업도 시작됐다. 여기에는 국가의 통신 기반 시설들이 도시 지하에서 공동으로 운영되는 지하 공동구를 모니터링하는 사물인터넷 센서, 지능형 로봇, 지능형 CCTV 등을 구축하고 디지털 트윈을 통해 내부 시설의 3차원 재난 예측 모델을 만들어 데이터를 가공, 분석하는 플랫폼을 개방할 것이라고 설명했다. 과학기술정보통신부는 3차 추경안이 국회를 통과하는 즉시 사업이 신속하게 진행될 수 있도록 사업 계획을 준비할 계획이며, 디지털 뉴딜이 단기 경기 회복이 아닌 4차 산업혁명 시대와 디지털 전환이라는 세계적인 흐름을 선도하는 밑바탕이 될 수 있도록 실행할 계획이다.<ref>황민규 기자, 〈[https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/06/16/2020061603307.html 정부 '디지털 뉴딜' 본격 시동… 데이터 플랫폼 구축에 초점]〉, 《조선비즈》, 2020-06-16</ref><ref>박경일 기자, 〈[http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=21083 과기정통부, 16일 '디지털 뉴딜 사업설명회' 개최]〉, 《로봇신문사》, 2020-06-15</ref> | |
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| + | 2020년 7월 14일 문재인 대통령은 청와대의 한국판 뉴딜 국민보고대회를 열고, 한국판 뉴딜 종합 계획을 밝혔다. 튼튼한 고용·사회안전망을 토대로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜을 두 축으로 세워 선도국가로 나아가겠다 밝혔다. 문재인 대통령은 한국판 뉴딜 추진 배경에 대해 추격형 경제에서 선도형 경제로, 탄소 의존 경제에서 저탄소 경제로, 불평등 사회에서 포용 사회로 대한민국을 바꾸겠다는 정부의 강력한 의지가 있다고 설명하며, 한국판 뉴딜이 새로운 기회가 될 것이라 밝혔다. 그린 뉴딜은 기후 위기에 선제적으로 대응하는 것으로, 디지털 기술을 기반으로 그린 혁명을 통해 그린 뉴딜로 나아가고, 디지털 뉴딜과 관련해 사회, 경제, 교육, 산업, 의료 등 전 분야에서 디지털화를 강력하게 추진하겠다고 밝혔다. 고용안전망과 사회안전망 강화를 전제로, 불평등을 줄이고 한국판 뉴딜은 계속 진화할 것이라 했다. 문재인 대통령은 한국판 뉴딜 사업을 위해 2025년까지 국고 114조 원을 직접 투자하고, 민간과 지자체까지 포함하여 약 160조 원을 투입하겠다고 밝혔다. 여기서 한국판 뉴딜의 10대 대표사업은 디지털 트윈을 비롯한 데이터 댐, 인공지능 정부, 스마트 의료 인프라, 그린 리모델링, 그린 에너지, 친환경 미래 모빌리티, 그린 스마트 스쿨, 국민안전 기반시설 디지털화, 스마트 그린 산업단지 등이 소개됐다.<ref name="한국판뉴딜기사"></ref> 정부는 디지털 트윈, 데이터 댐, 지능형 정부, 스마트 의료 인프라, 국민안전 기반시설 디지털화 5대 대표과제로 내세웠다. 국토교통부는 디지털 트윈 기반 마련과 안전한 국토, 시설 관리를 위한 디지털 트윈을 구축하기로 했고, 디지털 트윈의 기반인 전국 3차원 지도, 지하 공간 통합 지도, 지하 공동구 지능형 관리 시스템, 정밀 도로 지도 구축을 조기에 완료할 계획이다.<ref name="정부24소식"></ref> | ||
| − | === | + | ===블록체인=== |
제품 생명주기 관리를 위한 디지털 트윈 제품의 성공적인 구현을 위해서는 데이터 관리가 매우 중요하다. 제품 생명주기에는 많은 제품 생명주기 데이터로 이루어진 복잡한 네트워크가 존재하고, 이 네트워크를 구성하는 많은 참여자가 있다. 그리고 가상 제품은 디지털 트윈의 개발 과정 기록을 가지면서 물리적 제품의 최신 상태로 업데이트돼서 방대한 데이터를 가지고 있기 때문에, 디지털 트윈의 데이터 관리 프로세스는 복잡하고 어려우며, 데이터 보안과 관리 효율성을 고려해야 한다. 이때 블록체인 기술에 기반한 디지털 트윈 제품의 데이터 관리가 해결방법이 될 수 있다. 블록체인에 필요한 [[피투피]] 네트워크는 각 참가자가 네트워크를 통해 데이터를 요청자에게 직접 전송해 데이터 공유 효율성을 높인다. 블록체인은 자격이 있는 참여자에게만 피투피 네트워크의 해당 데이터를 제공하는 암호화를 통해 데이터 저장에 사용된다. 블록체인의 변화에 민감한 특성은 자료 신뢰성을 보장하고, [[스마트 계약]]의 개념은 데이터 공유 효율성을 높이기 위해 일부 작업을 자동으로 실행하는 데 활용될 수 있다. 블록체인에 제품 생명주기 데이터가 모두 기록되기 때문에, 참여자가 직접 요청해 디지털 트윈 데이터를 입수하면 편리하다. 따라서, 피투피 네트워크와 블록체인을 사용하면 안전하고 효율적으로 제품 데이터를 공유할 수 있다.<ref>''Sihan Huang, Guoxin Wang, Yan Yan, Xiongbing Fang, 〈[https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0278612520300091?token=F8EA131F1FE14265677EF7121F155DA417F16E1C95BC0B6C4DC59499012331A30635536617A37A3AEC6741526FEBD9F1 Blockchain-based data management for digital twin of product]〉, 《ScienceDirect》, 2019-08-12''</ref> | 제품 생명주기 관리를 위한 디지털 트윈 제품의 성공적인 구현을 위해서는 데이터 관리가 매우 중요하다. 제품 생명주기에는 많은 제품 생명주기 데이터로 이루어진 복잡한 네트워크가 존재하고, 이 네트워크를 구성하는 많은 참여자가 있다. 그리고 가상 제품은 디지털 트윈의 개발 과정 기록을 가지면서 물리적 제품의 최신 상태로 업데이트돼서 방대한 데이터를 가지고 있기 때문에, 디지털 트윈의 데이터 관리 프로세스는 복잡하고 어려우며, 데이터 보안과 관리 효율성을 고려해야 한다. 이때 블록체인 기술에 기반한 디지털 트윈 제품의 데이터 관리가 해결방법이 될 수 있다. 블록체인에 필요한 [[피투피]] 네트워크는 각 참가자가 네트워크를 통해 데이터를 요청자에게 직접 전송해 데이터 공유 효율성을 높인다. 블록체인은 자격이 있는 참여자에게만 피투피 네트워크의 해당 데이터를 제공하는 암호화를 통해 데이터 저장에 사용된다. 블록체인의 변화에 민감한 특성은 자료 신뢰성을 보장하고, [[스마트 계약]]의 개념은 데이터 공유 효율성을 높이기 위해 일부 작업을 자동으로 실행하는 데 활용될 수 있다. 블록체인에 제품 생명주기 데이터가 모두 기록되기 때문에, 참여자가 직접 요청해 디지털 트윈 데이터를 입수하면 편리하다. 따라서, 피투피 네트워크와 블록체인을 사용하면 안전하고 효율적으로 제품 데이터를 공유할 수 있다.<ref>''Sihan Huang, Guoxin Wang, Yan Yan, Xiongbing Fang, 〈[https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0278612520300091?token=F8EA131F1FE14265677EF7121F155DA417F16E1C95BC0B6C4DC59499012331A30635536617A37A3AEC6741526FEBD9F1 Blockchain-based data management for digital twin of product]〉, 《ScienceDirect》, 2019-08-12''</ref> | ||
| − | ===아이오타=== | + | |
| + | ====아이오타==== | ||
[[파일:아이오타 글자.png|썸네일|200픽셀|'''[[아이오타]]'''(IOTA)]] | [[파일:아이오타 글자.png|썸네일|200픽셀|'''[[아이오타]]'''(IOTA)]] | ||
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| − | + | [[아이오타]](IOTA)는 사물인터넷 시대의 [[M2M]] 애플리케이션을 위한 암호화폐이다. 아이오타는 [[DAG]]의 일종인 [[탱글]] [[알고리즘]]을 이용해 데이터 전송 수수료가 없고, 빠른 트랜잭션과 확장성을 보장한다. 맘(MAM)을 사용하여 사물인터넷 센서에서 수집한 데이터 스트림을 암호화해 전송할 수 있고, 허가된 사용자만 암호화된 데이터를 볼 수 있다. 아이오타는 기계에 태그를 붙이고 데이터를 컴퓨터에서 디지털 트윈으로 추출하기 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 트랜잭션 계층을 제공하기 위해 아이오타를 테스트하고 있다. 아이오타를 사용하여 기계에 DAG의 일종인 탱글에 대한 아이디를 부여하는 물리적 기계에 태그를 지정하기 시작했다. 그런 다음 아이디는 DAG 탱글과 블록체인 데이터베이스에 있는 장치 레지스트리에 저장된다. | |
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| + | 독일의 에너지 기업 [[이너지에스이]](Innogy SE)는 아이오타 탱글을 이용했다. 사물인터넷 기기와 아이오타의 통합을 통해 센서에서 수집되거나 장치의 액추에이터로 전송되는 데이터의 무결성과 신뢰성을 얻어 [[4차 산업혁명]]을 구현했다. 이너지에스이의 4차 산업혁명 주요 프로젝트 중 하나는 디지털 트윈인데, 차량 텔레매틱스 데이터를 안전하게 수집하고, 디지털 트윈에 저장하는 카패스(CarPass)에 아이오타를 적용한다.<ref>''Carsten Stöcker, 〈[https://medium.com/@cstoecker/implementing-first-industry-4-0-use-cases-with-iota-dag-tangle-machine-tagging-for-digital-twins-baf1943c499d Implementing first Industry 4.0 Use Cases with DAG Tangle — Machine Tagging for Digital Twins]〉, 《Medium》, 2017-06-25''</ref> 카패스 솔루션은 마일리지, 여행, 환경, 유지보수 데이터 등의 텔레매틱스 데이터를 안전하게 캡처하여 개인 승객, 차량 또는 상업용 차량을 위해 디지털 트윈에서 불변으로 저장한다. 이너지에스이는 아이오타 노드를 텔레매틱스 장치와 연결하고 나아가 통합하는 방식을 통해 디지털 트윈을 구현할 것이다. {{자세히|아이오타}} | ||
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| + | ===스마트시티=== | ||
| + | 최근 가상 공간에 실제 도시와 동일한 도시를 만들고 인구 분포, 안전, 복지, 환경, 상권, 교통 등 각종 도시 행정을 먼저 시험해 검증하는 데에 디지털 트윈 기술이 활용되고 있다. 가상 공간에 디지털 트윈이 구축되면 정책을 실제 도시에 도입하기 전 효율성을 검증하고 부족한 부분을 보완할 수 있기 때문이다. 국내에서는 세종시가 [[스마트시티]] 디지털 트윈 플랫폼을 [[한국전자통신연구원]]과 함께 개발해 세종시에 적용할 계획이고, 전주시는 한국국토정보공사와 협력해 전주시의 행정 데이터와 한국국토정보공사의 정보기술을 접목한 디지털 트윈 도시를 만들기로 했다.<ref name="시사상식사전"></ref> | ||
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====싱가포르==== | ====싱가포르==== | ||
싱가포르는 지난 2018년 약 3년에 걸친 대규모 국토 가상화 프로젝트 버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)를 마무리했다. 버추얼 싱가포르는 싱가포르의 모든 건물, 도로, 구조물, 인구, 날씨 등 실제 도시를 구성하는 각종 데이터를 3차원 가상환경에 현실과 거의 유사한 조건으로 구현한 가상의 싱가포르다. 버추얼 싱가포르는 일반적인 3차원 지도와는 차원이 다른 정교함을 가진다. 공공기관과 사물인터넷 기기에서 수집한 데이터를 바탕으로 건물의 이름, 크기, 특징 등 기본 정보와 주변 주차 공간, 도로 구성, 가로수, 시간에 따른 날씨 변화 등 도시 계획에 필요한 거의 모든 데이터를 실시간으로 파악할 수 있도록 설계됐다. 예를 들어, 싱가포르에서는 만약 기업이나 정부가 건물이나 공원 건설 등의 프로젝트를 계획하면 버추얼 싱가포르 플랫폼 내에서 주변 경관과의 조화, 교통에 미치는 영향, 일조권 침해 여부 등의 사전 조사 항목을 빠르고 정교하게 파악할 수 있다. 시뮬레이션 결과 프로젝트가 차량 흐름이나 통행에 불편을 야기할 경우, 이를 최소화하기 위한 보완 통로 구축에 대한 추가 시뮬레이션을 진행하거나, 더 나은 설계를 위한 여러 테스트를 큰 비용 없이 수월하게 진행할 수 있다. 또, 외부뿐만 아니라 건물 내부에서 발생할 수 있는 상황에 대한 테스트도 가능하다. 버추얼 싱가포르의 시연 영상에서는 긴급 상황 발생 시 건물 내 안내원의 유무가 시민의 대피 시간에 얼마나 영향을 끼치는지 시뮬레이션하는 과정을 볼 수 있었다. 시연 영상에서 보면, 가상의 도시를 1인칭 시점으로 직접 걸어 볼 수도 있었다. 이를 이용해 거주민 시간에서의 도시 변화를 실험해 볼 수 있다. 실제로 싱가포르 당국은 작은 국토의 한계를 극복하기 위해 버추얼 싱가포르를 토대로 지역별 태양 전지 패널 설치에 가장 적합한 장소를 물색하기도 한다. 이 밖에 재난 상황에서도 지역 내 풍향 데이터를 근거로 유독물질이 퍼지는 방향과 시간을 계산해 가장 효과적인 시민 대피 경로를 계산하거나, 평균 강우량을 근거로 홍수 발생 가능성과 관련 피해를 예측해 미리 시설 보수에 나설 수 있다. 이처럼 도시형 디지털 트윈은 도시 프로젝트의 초기 개발 비용을 줄이고, 각종 재난 상황에 효과적으로 대응할 수 있는 전략 구상의 근거가 된다. | 싱가포르는 지난 2018년 약 3년에 걸친 대규모 국토 가상화 프로젝트 버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)를 마무리했다. 버추얼 싱가포르는 싱가포르의 모든 건물, 도로, 구조물, 인구, 날씨 등 실제 도시를 구성하는 각종 데이터를 3차원 가상환경에 현실과 거의 유사한 조건으로 구현한 가상의 싱가포르다. 버추얼 싱가포르는 일반적인 3차원 지도와는 차원이 다른 정교함을 가진다. 공공기관과 사물인터넷 기기에서 수집한 데이터를 바탕으로 건물의 이름, 크기, 특징 등 기본 정보와 주변 주차 공간, 도로 구성, 가로수, 시간에 따른 날씨 변화 등 도시 계획에 필요한 거의 모든 데이터를 실시간으로 파악할 수 있도록 설계됐다. 예를 들어, 싱가포르에서는 만약 기업이나 정부가 건물이나 공원 건설 등의 프로젝트를 계획하면 버추얼 싱가포르 플랫폼 내에서 주변 경관과의 조화, 교통에 미치는 영향, 일조권 침해 여부 등의 사전 조사 항목을 빠르고 정교하게 파악할 수 있다. 시뮬레이션 결과 프로젝트가 차량 흐름이나 통행에 불편을 야기할 경우, 이를 최소화하기 위한 보완 통로 구축에 대한 추가 시뮬레이션을 진행하거나, 더 나은 설계를 위한 여러 테스트를 큰 비용 없이 수월하게 진행할 수 있다. 또, 외부뿐만 아니라 건물 내부에서 발생할 수 있는 상황에 대한 테스트도 가능하다. 버추얼 싱가포르의 시연 영상에서는 긴급 상황 발생 시 건물 내 안내원의 유무가 시민의 대피 시간에 얼마나 영향을 끼치는지 시뮬레이션하는 과정을 볼 수 있었다. 시연 영상에서 보면, 가상의 도시를 1인칭 시점으로 직접 걸어 볼 수도 있었다. 이를 이용해 거주민 시간에서의 도시 변화를 실험해 볼 수 있다. 실제로 싱가포르 당국은 작은 국토의 한계를 극복하기 위해 버추얼 싱가포르를 토대로 지역별 태양 전지 패널 설치에 가장 적합한 장소를 물색하기도 한다. 이 밖에 재난 상황에서도 지역 내 풍향 데이터를 근거로 유독물질이 퍼지는 방향과 시간을 계산해 가장 효과적인 시민 대피 경로를 계산하거나, 평균 강우량을 근거로 홍수 발생 가능성과 관련 피해를 예측해 미리 시설 보수에 나설 수 있다. 이처럼 도시형 디지털 트윈은 도시 프로젝트의 초기 개발 비용을 줄이고, 각종 재난 상황에 효과적으로 대응할 수 있는 전략 구상의 근거가 된다. | ||
| − | ===런던=== | + | |
| + | ====런던==== | ||
런던의 VU.CITY는 도시 개발을 하는 회사와 3차원 콘텐츠 제작 전문 기업이 같이 만든 솔루션으로 가상 도시 모델을 만들어서 정부 입장에서는 도시 운영을 효율적으로 하고, 시민에게는 다양한 데이터를 덧입혀 시민 체감형 서비스를 제공한다. VU.CITY 플랫폼은 런던의 전체와 영국의 다른 국제적인 주요 도시들의 중심지를 포괄한다. 사용자는 VU.CITY에서 3차원 모델을 가져오거나 제작해서 제안서를 정확한 상황에서 테스트할 수 있고, 도시 모델은 지속해서 업데이트된다. 위치는 15cm 안에서 정확하며, 햇빛으로 인한 그림자, 바람 같은 기후의 분석도 존재한다.<ref>''VU.CITY'' 공식 홈페이지 - https://vu.city/</ref> 건물 건설 시 변경되는 도시의 스카이라인을 사전에 볼 수 있어 도시 경관 변화를 보행자 레벨에서 체감하고, [[SNS]], 교통, 날씨, 환경 정보, 뉴스 정보 등 실시간 데이터까지 연동했다. 그 결과 도시 개발 및 의사결정에 드는 시간과 비용을 절감했고, 도시의 시민들이 원하는 정보를 언제나 찾아볼 수 있고, 체감할 수 있는 가상의 도시 모델을 제공하게 됐다.<ref>엘지씨엔에스 엔트루컨설팅 스마트엔지니어링그룹, 〈[https://blog.lgcns.com/1864 물리적 세계와 디지털 세계의 통합, Digital Twin]〉, 《엘지씨엔에스》, 2018-11-13</ref> | 런던의 VU.CITY는 도시 개발을 하는 회사와 3차원 콘텐츠 제작 전문 기업이 같이 만든 솔루션으로 가상 도시 모델을 만들어서 정부 입장에서는 도시 운영을 효율적으로 하고, 시민에게는 다양한 데이터를 덧입혀 시민 체감형 서비스를 제공한다. VU.CITY 플랫폼은 런던의 전체와 영국의 다른 국제적인 주요 도시들의 중심지를 포괄한다. 사용자는 VU.CITY에서 3차원 모델을 가져오거나 제작해서 제안서를 정확한 상황에서 테스트할 수 있고, 도시 모델은 지속해서 업데이트된다. 위치는 15cm 안에서 정확하며, 햇빛으로 인한 그림자, 바람 같은 기후의 분석도 존재한다.<ref>''VU.CITY'' 공식 홈페이지 - https://vu.city/</ref> 건물 건설 시 변경되는 도시의 스카이라인을 사전에 볼 수 있어 도시 경관 변화를 보행자 레벨에서 체감하고, [[SNS]], 교통, 날씨, 환경 정보, 뉴스 정보 등 실시간 데이터까지 연동했다. 그 결과 도시 개발 및 의사결정에 드는 시간과 비용을 절감했고, 도시의 시민들이 원하는 정보를 언제나 찾아볼 수 있고, 체감할 수 있는 가상의 도시 모델을 제공하게 됐다.<ref>엘지씨엔에스 엔트루컨설팅 스마트엔지니어링그룹, 〈[https://blog.lgcns.com/1864 물리적 세계와 디지털 세계의 통합, Digital Twin]〉, 《엘지씨엔에스》, 2018-11-13</ref> | ||
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==관련 기업== | ==관련 기업== | ||
===국내 기업=== | ===국내 기업=== | ||
국내 기업의 디지털 트윈은 아직 걸음마 단계로, 국내 디지털 트윈 구현은 대기업, 통신사 혹은 모델링 시뮬레이션 전문 기업을 중심으로 성장하고 있다. 수요 기업은 구축 설비와의 호환과 신속한 보급이 가능한 외산 플랫폼을 통한 디지털 트윈 구축을 선호한다. | 국내 기업의 디지털 트윈은 아직 걸음마 단계로, 국내 디지털 트윈 구현은 대기업, 통신사 혹은 모델링 시뮬레이션 전문 기업을 중심으로 성장하고 있다. 수요 기업은 구축 설비와의 호환과 신속한 보급이 가능한 외산 플랫폼을 통한 디지털 트윈 구축을 선호한다. | ||
| − | *'''[[㈜케이티]]''' | + | |
| − | : 2019년 12월 [[인공지능]] 기가트윈을 개발했다. 도시 인프라를 모니터링하고 데이터를 통해 예측하는 서비스를 제공한다. ㈜케이티의 지능형 통합에너지 관리 플랫폼인 케이티 MEG와 함께 인공지능 기반 에너지 빅데이터 분석 엔진인 e-브레인을 중심으로 스마트에너지 사업에서 성장했다. [[가상현실]]을 통해 실제와 같이 구현한 디지털 트윈을 통해 2018년 여름 2개월간 케이티 연구개발 센터의 에너지 비용을 약 12% 절감했다. 케이티 MEG와 e-브레인을 적용하면 10~20%, 설비 교체를 병행하면 20~40% 수준의 에너지 비용을 줄일 수 있고, 에너지 저장 시스템, 에너지 관리 서비스, 최적 자동제어 등을 모두 활용하면 최대 75% 수준의 에너지 비용을 절감할 수 있다. | + | *'''[[㈜케이티]]''' : 2019년 12월 [[인공지능]] 기가트윈을 개발했다. 도시 인프라를 모니터링하고 데이터를 통해 예측하는 서비스를 제공한다. ㈜케이티의 지능형 통합에너지 관리 플랫폼인 케이티 MEG와 함께 인공지능 기반 에너지 빅데이터 분석 엔진인 e-브레인을 중심으로 스마트에너지 사업에서 성장했다. [[가상현실]]을 통해 실제와 같이 구현한 디지털 트윈을 통해 2018년 여름 2개월간 케이티 연구개발 센터의 에너지 비용을 약 12% 절감했다. 케이티 MEG와 e-브레인을 적용하면 10~20%, 설비 교체를 병행하면 20~40% 수준의 에너지 비용을 줄일 수 있고, 에너지 저장 시스템, 에너지 관리 서비스, 최적 자동제어 등을 모두 활용하면 최대 75% 수준의 에너지 비용을 절감할 수 있다. |
| − | *'''[[㈜포스코건설]]''' | + | |
| − | : [[다쏘시스템]](Dassault Systemes)을 통해 디지털 트윈 기반의 [[스마트팩토리]]를 구현해 시공 통합 시스템 구축, 공정 최적화 및 안전 강화를 위한 디지털 시뮬레이션을 구현했다. 디지털 데이터 납품 및 ㈜포스코건설의 새로운 비즈니스 모델 발굴 수행 예정이다. | + | *'''[[㈜포스코건설]]''' : [[다쏘시스템]](Dassault Systemes)을 통해 디지털 트윈 기반의 [[스마트팩토리]]를 구현해 시공 통합 시스템 구축, 공정 최적화 및 안전 강화를 위한 디지털 시뮬레이션을 구현했다. 디지털 데이터 납품 및 ㈜포스코건설의 새로운 비즈니스 모델 발굴 수행 예정이다. |
| − | *'''[[㈜엘지씨엔에스]]''' | + | |
| − | : 도시 데이터를 수집하고 분석하여 정보를 공유하는 데이터 중심의 스마트시티 플랫폼인 시티허브(Cityhub)와 스마트팩토리 플랫폼인 팩토바(Factova)를 구축했다. 타 시스템과 연동 시 디지털 트윈 구현 지원이 가능하다. 팩토바는 제조 정보화, 지능화 솔루션을 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 표준화된 개발 및 운영 환경을 제공한다. 팩토바는 ㈜엘지씨엔에스의 인공지능 빅데이터 플랫폼 DAP의 딥러닝을 통해 품질 검사의 정확도를 99.7%까지 개선했다. | + | *'''[[㈜엘지씨엔에스]]''' : 도시 데이터를 수집하고 분석하여 정보를 공유하는 데이터 중심의 스마트시티 플랫폼인 시티허브(Cityhub)와 스마트팩토리 플랫폼인 팩토바(Factova)를 구축했다. 타 시스템과 연동 시 디지털 트윈 구현 지원이 가능하다. 팩토바는 제조 정보화, 지능화 솔루션을 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 표준화된 개발 및 운영 환경을 제공한다. 팩토바는 ㈜엘지씨엔에스의 인공지능 빅데이터 플랫폼 DAP의 딥러닝을 통해 품질 검사의 정확도를 99.7%까지 개선했다. |
===해외 기업=== | ===해외 기업=== | ||
| − | *'''[[제너럴일렉트릭]]'''(General Electric) | + | *'''[[제너럴일렉트릭]]'''(General Electric) : 제너럴일렉트릭은 약 10억 달러의 연구비를 투자해 2016년 세계 최초의 [[클라우드]] 기반 통합 IIoT 오픈 [[플랫폼]] 프레딕스(Predix)를 공개했다. 프레딕트는 기계에서 발생하는 대규모의 데이터를 분석 수집하고 사물인터넷으로 연결해 디지털 트윈을 구현한다. 프레딕스 공개 직후 지금까지 수만 명의 소프트웨어 개발자가 프레딕스 플랫폼을 통해 산업용 애플리케이션 생태계를 구축했고, 제너럴일렉트릭 또한 프레딕스를 활용해 2017년 기준 80만 개의 디지털 트윈을 개발해 디지털 트윈 확산에 앞장섰다. 산업용 디지털 트윈은 도시형 디지털 트윈보다 좁지만 전문적인 영역과 실시간 관제에 특화된 모습을 지닌다. 제너럴일렉트릭 항공의 항공기 엔진 관리 시스템은 제트 엔진 하나에 200개가 넘는 센서를 장착해 항공기 이착륙과 운항 중 발생하는 각종 데이터를 수집한다. 이는 담당 엔지니어에게 시각화된 형태로 실시간 제공되며, 엔지니어는 이를 통해 엔진 고장 여부와 교체 시기 등을 예측할 수 있다. 그 결과 엔진 고장에 대한 검출 정확도가 10% 개선됐고, 정비 불량으로 인한 결항 건수도 1,000건 이상 감소했다. 항공기 결항과 사고로 막대한 경제적, 사회적 손실을 유발하는 엔진 장애를 예방했다. |
| − | : 제너럴일렉트릭은 약 10억 달러의 연구비를 투자해 2016년 세계 최초의 [[클라우드]] 기반 통합 IIoT 오픈 [[플랫폼]] 프레딕스(Predix)를 공개했다. 프레딕트는 기계에서 발생하는 대규모의 데이터를 분석 수집하고 사물인터넷으로 연결해 디지털 트윈을 구현한다. 프레딕스 공개 직후 지금까지 수만 명의 소프트웨어 개발자가 프레딕스 플랫폼을 통해 산업용 애플리케이션 생태계를 구축했고, 제너럴일렉트릭 또한 프레딕스를 활용해 2017년 기준 80만 개의 디지털 트윈을 개발해 디지털 트윈 확산에 앞장섰다. 산업용 디지털 트윈은 도시형 디지털 트윈보다 좁지만 전문적인 영역과 실시간 관제에 특화된 모습을 지닌다. 제너럴일렉트릭 항공의 항공기 엔진 관리 시스템은 제트 엔진 하나에 200개가 넘는 센서를 장착해 항공기 이착륙과 운항 중 발생하는 각종 데이터를 수집한다. 이는 담당 엔지니어에게 시각화된 형태로 실시간 제공되며, 엔지니어는 이를 통해 엔진 고장 여부와 교체 시기 등을 예측할 수 있다. 그 결과 엔진 고장에 대한 검출 정확도가 10% 개선됐고, 정비 불량으로 인한 결항 건수도 1,000건 이상 감소했다. 항공기 결항과 사고로 막대한 경제적, 사회적 손실을 유발하는 엔진 장애를 예방했다. | + | |
| − | *'''[[지멘스]]'''(Siemens AG) | + | *'''[[지멘스]]'''(Siemens AG) : 지멘스는 마세라티 자동차 제조업체 [[마세라티]](Maserati)의 신차 기블리(Ghibli) 생산 공정에 디지털 트윈을 적용했다. 공장 자동화 사물인터넷 플랫폼인 마인드스피어를 구축하여 공장 내 각 설비에 부착된 센서를 통해 데이터를 받아들이고 공장의 설비를 실시간으로 디지털 트윈과 연결하여 피드백 후 생산성을 증가시켰는데, 2012년 6,288대 수준이던 판매량을 2016년 4만 2,000대까지 끌어올렸다. 30개월이 넘을 것으로 예상되던 개발 기간은 디지털 트윈 적용 후 절반 수준인 16개월로 감소했고, 개발 비용이 줄어든 만큼 기블리의 가격도 저렴해졌다. 디지털 설계의 일환으로 소비자들의 요구 사랑을 가상 공간에서 시험한 결과, 기블리는 7가지 버전과 13가지에 이르는 색상, 205개의 구성 옵션을 적용할 수 있다. 기블리는 1년 만에 2014년 자동차 판매량의 65% 차지했다. |
| − | : 지멘스는 마세라티 자동차 제조업체 [[마세라티]](Maserati)의 신차 기블리(Ghibli) 생산 공정에 디지털 트윈을 적용했다. 공장 자동화 사물인터넷 플랫폼인 마인드스피어를 구축하여 공장 내 각 설비에 부착된 센서를 통해 데이터를 받아들이고 공장의 설비를 실시간으로 디지털 트윈과 연결하여 피드백 후 생산성을 증가시켰는데, 2012년 6,288대 수준이던 판매량을 2016년 4만 2,000대까지 끌어올렸다. 30개월이 넘을 것으로 예상되던 개발 기간은 디지털 트윈 적용 후 절반 수준인 16개월로 감소했고, 개발 비용이 줄어든 만큼 기블리의 가격도 저렴해졌다. 디지털 설계의 일환으로 소비자들의 요구 사랑을 가상 공간에서 시험한 결과, 기블리는 7가지 버전과 13가지에 이르는 색상, 205개의 구성 옵션을 적용할 수 있다. 기블리는 1년 만에 2014년 자동차 판매량의 65% 차지했다. | + | |
| − | *'''[[마이크로소프트]]'''(Microsoft) | + | *'''[[마이크로소프트]]'''(Microsoft) : 2018년 공개된 [[클라우드]] 서비스 애저(Azure)에서 디지털 트윈을 만드는 사물인터넷 솔루션 빌드인 애저 디지털 트윈을 제공한다. 가상 표현인 공간 인텔리전스 그래프에서 빠르고 간편하게 물리적 세계의 사람, 장소 및 기기 간 관계를 모델링하여 모니터링과 조건적 예측을 통해 물리적 환경을 개선하고 효율적 기회를 제공한다. 애저 디지털 트윈은 개방형 모델링 언어를 사용하여 연결된 환경의 디지털 표현을 쉽게 모델링하고 만든다. 그래프 표현으로 디지털 트윈을 구현하고, 사물인터넷 및 비즈니스 시스템에서 애저 사물인터넷 허브, 논리 앱, REST API를 사용하는 사물인터넷 기기 및 자산에 연결할 수 있다.<ref>마이크로소프트 애저 공식 홈페이지 - https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/digital-twins/</ref> |
| − | : 2018년 공개된 [[클라우드]] 서비스 애저(Azure)에서 디지털 트윈을 만드는 사물인터넷 솔루션 빌드인 애저 디지털 트윈을 제공한다. 가상 표현인 공간 인텔리전스 그래프에서 빠르고 간편하게 물리적 세계의 사람, 장소 및 기기 간 관계를 모델링하여 모니터링과 조건적 예측을 통해 물리적 환경을 개선하고 효율적 기회를 제공한다. 애저 디지털 트윈은 개방형 모델링 언어를 사용하여 연결된 환경의 디지털 표현을 쉽게 모델링하고 만든다. 그래프 표현으로 디지털 트윈을 구현하고, 사물인터넷 및 비즈니스 시스템에서 애저 사물인터넷 허브, 논리 앱, REST API를 사용하는 사물인터넷 기기 및 자산에 연결할 수 있다.<ref>마이크로소프트 애저 공식 홈페이지 - https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/digital-twins/</ref> | + | |
| − | *'''[[IBM]]'''(International Business Machines Corporation) | + | *'''[[IBM]]'''(International Business Machines Corporation) : 사물인터넷 기반 인공지능 분석 플랫폼 [[왓슨]](Watson)의 강력한 데이터 모델링 기능을 통해 장치의 트윈과 자산의 트윈을 사용하여 데이터를 디지털 스레드의 근간을 구성할 수 있는 모델로 통합했다. 광범위한 현장 지식을 담은 플랫폼과 각 업체의 내부 시스템, 장비 등을 통합하여 각 업체에 맞춤형 솔루션을 제공한다. 왓슨을 의료분야에 적용하나 닥터 왓슨은 암을 진단하는데, 전문의들과 비슷한 수준의 정확도를 기록한다. 현재 왓슨은 현행법상 법적 인격을 인정할 수 없어 의사의 지위를 취득하는 것이 불가능해 의사의 의료적 조력자 역할을 하고 있는데, 의사와 왓슨의 판단이 다를 경우 환자들이 의사의 결정보다 왓슨의 결정을 더 선호한다. 가상화된 신체를 뜻하는 메디컬 디지털 트윈의 발달을 통해 질병 예방을 기대하고 있다.<ref>세정, 〈[https://brunch.co.kr/@mrhabit/62 콘텐츠가 병원의 경쟁력인 시대]〉, 《브런치》, 2017-10-121</ref> |
| − | : 사물인터넷 기반 인공지능 분석 플랫폼 [[왓슨]](Watson)의 강력한 데이터 모델링 기능을 통해 장치의 트윈과 자산의 트윈을 사용하여 데이터를 디지털 스레드의 근간을 구성할 수 있는 모델로 통합했다. 광범위한 현장 지식을 담은 플랫폼과 각 업체의 내부 시스템, 장비 등을 통합하여 각 업체에 맞춤형 솔루션을 제공한다. 왓슨을 의료분야에 적용하나 닥터 왓슨은 암을 진단하는데, 전문의들과 비슷한 수준의 정확도를 기록한다. 현재 왓슨은 현행법상 법적 인격을 인정할 수 없어 의사의 지위를 취득하는 것이 불가능해 의사의 의료적 조력자 역할을 하고 있는데, 의사와 왓슨의 판단이 다를 경우 환자들이 의사의 결정보다 왓슨의 결정을 더 선호한다. 가상화된 신체를 뜻하는 메디컬 디지털 트윈의 발달을 통해 질병 예방을 기대하고 있다.<ref>세정, 〈[https://brunch.co.kr/@mrhabit/62 콘텐츠가 병원의 경쟁력인 시대]〉, 《브런치》, 2017-10-121</ref> | ||
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2022년 4월 6일 (수) 05:13 기준 최신판
디지털 트윈(digital twin)은 현실세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 디지털 방식으로 구현한 것을 말한다. 미국에 본사를 둔 세계적인 제조업체인 제너럴일렉트릭(GE)에서 만든 개념으로, 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 디지털 트윈을 만들어 모의실험함으로써 실제 자산의 특성에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 특히 실제 제품을 만들기 전 모의시험을 통해 발생할 수 있는 문제점을 파악할 수 있어 설계부터 제조, 서비스에 이르는 모든 과정의 효율성을 향상시키기 위해 여러 산업 분야에서 활용되고 있다.
목차
개요[편집]
디지털 트윈은 가상공간에 실물과 똑같은 물체를 만들어 현실에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 예측하는 기술이다. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 디지털 트윈을 만들어 모의시험을 통해 실제 자산의 특성에 대한 정확한 정보를 얻고, 발생할 수 있는 문제점을 파악하며, 이를 해결하기 위해 활용되고 있다.[1][2] 디지털 트윈은 미국의 제너럴일렉트릭(GE)이 주장한 개념으로, 2000년대 들어 제조업에 도입되기 시작해 항공, 건설, 헬스케어, 에너지, 국방, 도시설계, 공장 최적화, 가상 제조, 센서를 활용한 자동화 등 다양한 영역에서 활용되고 있다.
디지털 트윈은 기본적으로 다양한 물리적 시스템의 구조, 맥락, 작동을 나타내는 데이터와 정보의 조합으로, 과거와 현재의 운용 상태를 이해하고 미래를 예측할 수 있는 인터페이스라고 할 수 있다. 물리적 세계를 최적화하기 위해 사용할 수 있는 강력한 디지털 객체로서, 운용 성능과 사업 프로세스를 대폭 개선할 수 있다. 디지털 트윈 기술의 원리는 가상 목업과 비슷한 방식으로 디지털 트윈을 만들고, 공정 관리자의 태블릿에 이를 제어할 수 있는 프로그램을 심은 후 생산과 소비의 전 과정에 센서를 설치해 거기서 발생하는 신호를 태블릿 속 디지털 트윈에 실시간으로 반영하는 것이다. 이렇게 되면 특정 제품의 디지털 트윈 프로그램 공유자는 언제 어디서나 제품 관련 문제 여부를 실시간으로 알 수 있으며, 이들의 집단지성을 기반으로 해결책을 도출해 현장에서 적절한 조치를 취할 수 있다. 더 구체적으로 가상 세계에서 장비, 시스템의 상태를 모니터링하고, 유지보수 시점을 파악해 개선할 수 있다. 이 방식을 적용하면 생산 공정의 오류로 인한 비용 손실을 줄이고, 소비자 요구에도 한층 더 완벽하게 부응할 수 있다. 예를 들어 가동 중 발생할 수 있는 다양한 상황을 예측해 안전을 검증하거나 돌발 사고를 예방해 사고 위험을 줄일 수도 있고, 생산성 향상, 장비 최적화 들의 결과를 가져올 수 있다. 또, 시제품 제작에 들어가는 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있다.
디지털 트윈의 기술 진화는 크게 3단계로 분류할 수 있다. 1단계는 현실 객체의 기본적 속성을 반영한 디지털 객체의 등장, 2단계는 현실 세계와 연결돼 모니터링 및 제어 가능, 3단계는 인공지능 등을 적용해 고급 분석과 시뮬레이션 가능으로 나뉜다. 현재 3단계는 구현되지 않았기 때문에 기술 주요국들이 기술을 선점하고자 경쟁하고 있다.[3]
제너럴일렉트릭은 2016년 말까지 55만 1,000개의 디지털 트윈을 개발했고, 매일 새로운 디지털 트윈이 만들어지고 있다. 디지털 트윈은 데이터를 분석하는 데 머무르지 않고, 가상의 3차원 모델을 생성하여 장비 작동의 이해를 돕고, 산업 장비나 자산의 수명 주기 동안 더 좋은 사업적 성과를 도출하기 위한 운용 방안을 제시한다. 2016년 10월에 열렸던 가트너 연례 심포지엄 정보기술 엑스포에서 2017년 10대 기술 트렌드로 선정되기도 했다.[4] 2020년 7월 14일 청와대에서 열린 한국판 뉴딜 국민보고대회에서 문재인 대통령은 한국판 뉴딜을 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜을 두 축으로 선도국가로 나아가겠다고 했으며, 디지털 트윈은 한국판 뉴딜의 간판 사업이 될 10대 대표사업으로 소개됐다.[5] 디지털 뉴딜에서는 데이터 댐, 지능형 정부, 스마트 의료 인프라, 국민안전 기반시설 디지털화, 디지털 트윈을 5대 대표과제로 내세웠다. 정부는 안전한 국토, 시설 관리를 위해 도로, 지하 공간, 항만 대상 디지털 트윈을 구축할 것이라 밝혔다.[6] 디지털 트윈은 스마트시티를 포함하여 제조업, 항공, 건설, 헬스케어, 에너지, 국방, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 기술이기 때문에 연구가 계속되고 있다. 디지털 트윈 시장이 2023년 약 17조5,000억 원에 달하고, 매년 연평균 38%의 성장률을 나타낼 것으로 전망된다.[7]
역사[편집]
1991년 데이비드 겔런터(David Gelernter)는 책 《거울 세계》(Mirror Worlds: Or the Day Software Puts the Universe in a Shoebox - How It Will Happen and What It Will Mean)에서 디지털 트윈의 등장을 예상했다. 플로리다 공과대학교의 마이클 그리브스(Michael Grieves)는 디지털 트윈 개념을 제조업에 처음 적용했다. 디지털 트윈의 개념과 모델은 2002년 미시간주 트로이에서 열린 제조 엔지니어 협회에서 당시 미시간 앤아버 대학교의 마이클 그리브스에 의해 공개적으로 소개됐다. 마이클 그리브스는 디지털 트윈을 제품 수명 주기의 기본 개념 모델로 제안했다. 이후 이 개념은 여러 이름으로 불리다 미국 항공우주국의 존 비커스(John Vickers)가 2010년 로드맵 보고서에 디지털 트윈이라는 이름을 붙였다. 여기서 디지털 트윈은 물리적 제품, 디지털·가상 제품, 두 제품의 연결이라는 세 부분으로 구성된다. 물리적 제품과 디지털·가상 제품의 연결은 물리적 제품에서 디지털·가상 제품으로 흐르는 데이터와 물리적 환경에서 이용 가능한 디지털·가상 제품의 사용 가능한 정보다. 그 개념은 후에 디지털 트윈 프로토타입(DTP), 디지털 트윈 인스턴스(DTI), 디지털 트윈 애그리게이트(DTA) 등으로 나뉜다. 디지털 트윈 프로토타입은 물리적 제품이 있기 전에 존재하고, 디지털 트윈 인스턴스는 제조된 제품의 개별 인스턴스이다. 그리고 디지털 트윈 애그리게이트는 물리적 제품, 예측 및 학습에 대한 질문에 사용될 수 있는 정보인 디지털 트윈 인스턴스의 집합이다.
이때까지만 해도 디지털 트윈은 로봇 프로세스 자동화의 일부로 간주하기도 하고, 데이비드 겔런터가 정의한 더 광범위하고 새롭게 부상하는 초자동화 범주의 일부로 간주하기도 했다. 개념적으로만 존재하던 디지털 트윈은 2016년 제너럴일렉트릭의 실현으로 이슈화됐다. 미국, 독일, 영국, 싱가포르 등의 국가에서 디지털 트윈을 적용하고 있고, 국내에서도 ㈜케이티, ㈜포스코건설, ㈜엘지씨엔에스 등의 기업이 디지털 트윈을 구축하고 있다. 디지털 트윈 시장 규모는 2025년 358억 달러가 될 것으로 예상되고 있다.[8]
2020년 7월 14일 청와대에서 열린 한국판 뉴딜 국민보고대회에서 문재인 대통령은 한국판 뉴딜 사업을 위해 2025년까지 국고 114조 원을 직접 투자하고, 민간과 지자체까지 포함하여 160조 원을 투입하겠다고 밝혔다. 문재인 대통령은 한국판 뉴딜을 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜을 두 축으로 선도국가로 나아가겠다고 했으며, 디지털 트윈은 한국판 뉴딜의 간판 사업이 될 10대 대표사업으로 소개됐다.[5] 디지털 뉴딜에서는 데이터 댐, 지능형 정부, 스마트 의료 인프라, 국민안전 기반시설 디지털화, 디지털 트윈을 5대 대표과제로 내세웠다. 정부는 디지털 트윈 기반 마련과 안전한 국토, 시설 관리를 위한 디지털 트윈을 구축하기로 했고, 디지털 트윈의 기반인 전국 3차원 지도, 지하 공간 통합 지도, 지하 공동구 지능형 관리 시스템, 정밀 도로 지도 구축을 조기에 완료할 계획이다.[6]
특징[편집]
개념적 구조[편집]
디지털 트윈의 개념 구조는 생성, 전달, 종합, 분석, 이해, 행동의 6가지 단계로 구성된 연속된 절차이다.
- 생성 : 분석을 위해 사용되는 물리적 공정 성능 및 주변 환경과 외부 데이터의 중요한 입력값을 측정하는 센서를 설치하는 단계이다. 센서의 측정 데이터는 크게 두 종류로 분류되는데, 장력, 배기량, 회전력, 색상 균일도 등 생산 자산의 물리적 성능에 대한 관련 측정값과 온도, 압력, 습도 등 물리적 자산의 운용에 영향을 미치는 환경 혹은 외부 데이터의 측정값이다. 센서로부터의 신호는 제조 실행 시스템, 전사적 자원 계획 시스템, CAD 모델, 공급 사슬 시스템 등 다른 시스템으로부터의 공정 기반 정보로 강화될 수 있다. 이 시스템들은 분석을 위해 사용될 수 있는 입력값을 지속적으로 갱신해 디지털 트윈에 공급한다.
- 전달 : 물리적 세계와 디지털 플랫폼 간의 실시간 양방향 통합 및 연결을 지원하는 단계이다. 디지털 트윈의 네트워크 통신은 경계 프로세싱, 통신 인터페이스, 경계 보안 등 3가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 경계 프로세싱은 센서와 프로세스 기록을 연결하고, 신호와 데이터를 처리하고, 플랫폼으로 데이터를 전달해 통신장비 고유의 통신 규약을 이해하기 쉬운 데이터 규약으로 변환하고 네트워크 통신 양도 줄여준다. 통신 인터페이스는 센서 기능으로부터 통합 기능으로의 정보 전달은 돕기 때문에, 정보를 산출하는 센서들을 이론상 어디에나 설치할 수 있다는 점을 고려해 공장, 주택, 광산, 주차장 등 구상 중인 디지털 트윈의 위치와 구성에 따라 설계해야 한다. 경계 보안은 새로운 센서 및 통신 역량이 유발하는 새로운 보안 문제를 해결하는 것이다. 가장 일반적인 보안 방식은 방화벽, 암호화, 기기 인증 등이지만, 많은 자산의 지적 자산화가 이뤄짐에 따라 새로운 보안 솔루션에 대한 요구가 있다.
- 종합 : 데이터를 데이터 보관소에 이관하고, 데이터 분석을 위해 처리 및 준비하는 단계이다. 데이터 종합 및 처리는 자체 보유 시스템이나 클라우드 시스템을 통해 이뤄질 수 있다. 데이터 종합 및 처리 역량을 강화하는 기술이 지난 수년간 크게 발전해서 설계자들은 과거보다 저렴한 비용으로 빠른 대규모 확장이 가능한 아키텍처를 만들 수 있다.
- 분석 : 실시간으로 통합된 데이터를 통해 알고리즘 기반의 시뮬레이션과 시각화 루틴을 통한 데이터 분석을 하는 단계이다. 데이터 과학자 및 분석가들은 고급 애널리틱스 플랫폼과 기술을 활용해 통찰력 권고안을 창출하고 의사결정을 지원하는 반복 모델을 개발할 수 있다.
- 이해 : 대시보드와 시각화를 통해 인사이트를 제시하고, 하나 혹은 그 이상의 차원에서 물리적 세계와 디지털 세계의 사이의 수용 불가능한 오차를 조명해 추가적인 조사와 변화가 필요한 영역을 확인하는 단계이다.
- 행동 : 이전 단계에서 얻은 행동 가능한 통찰력을 작동 장치를 통해 물리적 세계의 공정으로 피드백하고, 적용하고, 디지털 트윈의 영향력을 실현하는 단계이다. 인사이트는 디코더를 통해 전달돼 물리적 공정상의 움직임이나 통제 메커니즘을 담당하는 작동 장치로 입력되거나 공급 사슬과 자재 주문 활동을 통제하는 백엔드 시스템을 갱신하는 데 사용된다. 이런 상호작용은 물리적 세계와 디지털 트윈의 연결을 완성한다.
연결성[편집]
디지털 트윈의 주요 특징 중 하나는 연결성이다. 최근 사물인터넷의 발전은 수많은 새로운 기술을 이끈다. 디지털 트윈은 물리적 요소와 디지털 요소의 연결이 가능하게 하는 등 사물인터넷의 특징인 연결성은 보여준다. 디지털 트윈은 물리적 제품의 센서에 의해 생성된 데이터를 획득하고, 통합하고, 전달하는 연결에 의해서 존재한다. 원격을 통해 거리에 상관없이 실시간 현장 관리 및 상호작용이 가능하고, 복잡한 작언을 최적의 조건에 맞게 제어할 수 있다. 디지털 트윈은 모든 요소가 연결돼 온라인과 오프라인, 가상과 현실, 지역간 차이가 없는 원격통신 기반 킬러 서비스이고, 현실성과 즉시성을 가지면서도 상호 동시성이 유지된다. 또, 현실의 데이터를 끊임없이 획득하기 때문에 동적이다.
균질화[편집]
디지털 트윈은 데이터의 균질화를 촉진하는 동시에 결과인 디지털 기술로 특징지어질 수 있다. 어떤 형태의 정보나 콘텐츠도 동일한 디지털 형태로 저장하고 전송할 수 있기 때문에, 제품의 디지털 트윈을 만드는 데 정보를 사용하고, 물리적 형태로부터 정보를 분리할 수 있다. 디지털 트윈을 통해 점점 더 많은 물리적 제품에 대한 정보를 디지털로 저장하고 제품 자체로부터 분리할 수 있게 된다. 데이터가 디지털화되면서 디지털 처리는 더 빠르고 저렴해질 것이다. 컴퓨팅 비용이 감소하면 디지털 트윈의 개발 비용과 시뮬레이션 비용이 비교적 저렴해질 것이다. 물리적 제품의 정보가 디지털화됨에 따라 하나의 제품에 여러 가지 가치가 생길 수 있다. 디지털 트윈은 물리적 제품에 대한 자세한 정보를 물리적 위치나 시간에 구애받지 않고 더 많은 수의 에이전트와 공유할 수 있도록 한다. 균질화되고 디지털화된 정보를 처리할 수 있는 디지털 트윈은 다품종 소량생산에도 적합하다.
직관적 모니터링[편집]
디지털 트윈은 실시간 데이터를 가상에 구현하기 때문에 직관적 모니터링이 가능하다. 시제품을 가상으로 확인해 볼 수 있기 때문에 시장 출시 기간은 단축하고 잠재적 실패는 감소할 수 있다. 다양한 대상으로부터 전 생애주기에 거쳐 통합적인 정보를 얻을 수 있고, 문제 부분을 시각적으로 확인할 수 있어 보수 시간과 다운 타임을 단축할 수 있다. 디지털 트윈은 디지털 흔적을 남기는데, 기계 오작동으로 디지털 흔적이 남으면 엔지니어가 이를 문제 발생 위치 진단에 사용할 수 있다. 이러한 진단은 향후 기계 제조업체에서도 사용될 수 있고, 이를 이용해 오작동이 덜 발생하도록 설계를 개선할 수 있다. 제품 및 생산 모듈의 설계와 주문 제작을 통해 제조업체는 디지털 트윈을 사용해 기계를 추적하고, 기계에서 개선이 필요한 부분을 알 수 있다.
한계[편집]
- 보안 : 개인정보가 일부라도 복제된다는 건 노출 위험도 커진다는 뜻이다. 게다가 복제된 개체가 사용자 자신을 대신하고, 가상 개체의 변이가 개개인에게 치명적인 문제를 일으킬 수 있다. 수많은 센서가 존재하고, 갈수록 센서의 수가 증가하는 만큼 오작동과 해킹 가능성도 무시할 수 없다.
- 높은 비용 : 디지털 트윈은 제품의 시행착오 비용을 낮추고 품질은 높인다. 전체적으로 20% 이상의 경비 절감과 개발 기간 단축이 가능해지고 예측도 가능하지만, 초기 구축 비용이 높다. 또, 디지털 트윈을 구축했지만 사용성이 없거나, 불필요한 데이터와 트래픽이 양산되면 비용 과다 지출이 발생할 수 있다. 따라서 규모가 작은 산업체나 지역에서는 상대적으로 디지털 트윈에 대한 투자 대비 효과를 기대하기 어려울 수 있다.
활용[편집]
디지털 뉴딜[편집]
뉴딜이란 1929년 대공황 때 미국 정부가 대규모 공공사업으로 일자리를 창출해 대공황을 극복한 것을 일컫는다. 문재인 대통령은 취임 3주년 특별 연설에서 한국판 뉴딜로 일자리를 창출할 것이라 발표했다. 한국판 뉴딜은 토목 공사가 아닌 디지털 기술 기반으로 경제 혁신과 일자리 창출을 함께 진행한다. 여기서 디지털 뉴딜은 한국판 뉴딜의 디지털 분야 사업을 말한다.[9]
2020년 6월 16일 중앙우체국 포스트타워에서 과학기술정보통신부는 디지털 뉴딜 사업 설명회를 열고 디지털 뉴딜의 구체적인 로드맵을 공개했다. 그간 과학기술정보통신부는 한국정보화진흥원, 정보통신산업진흥원, 한국인터넷진흥원 등의 기관과 함께 구체적인 사업 계획을 준비해왔다. 설명회는 반영된 예산, 구체적인 사업 방식, 추진 일정 등을 설명하고, 사업 참여에 관심 있는 기업들이 준비할 수 있도록 마련된 자리이다. 이번 설명회에서 디지털 뉴딜 주요 사업은 데이터, 네트워크, 인공지능 생태계 강화, 디지털 포용 및 K-사이버 방역, 혁신 인재 양성, 비대면 서비스‧산업 육성 등 크게 4가지 분야로 구분하여 진행했다. 정부가 보유하고 있는 공공 데이터를 개방해 기업들이 활용할 수 있는 신수요 창출형 인공지능 융합 프로젝트도 진행할 것이며, 이 프로젝트는 정부와 공공기관이 가진 우수한 데이터를 기업들에 공개하는 부처 간 협업 사업이라고 밝혔다. 사회기반시설을 스마트화하고 디지털 트윈으로 구현하는 사물인터넷, 인공지능 기반 신 데이터 댐 구축 사업도 시작됐다. 여기에는 국가의 통신 기반 시설들이 도시 지하에서 공동으로 운영되는 지하 공동구를 모니터링하는 사물인터넷 센서, 지능형 로봇, 지능형 CCTV 등을 구축하고 디지털 트윈을 통해 내부 시설의 3차원 재난 예측 모델을 만들어 데이터를 가공, 분석하는 플랫폼을 개방할 것이라고 설명했다. 과학기술정보통신부는 3차 추경안이 국회를 통과하는 즉시 사업이 신속하게 진행될 수 있도록 사업 계획을 준비할 계획이며, 디지털 뉴딜이 단기 경기 회복이 아닌 4차 산업혁명 시대와 디지털 전환이라는 세계적인 흐름을 선도하는 밑바탕이 될 수 있도록 실행할 계획이다.[10][11]
2020년 7월 14일 문재인 대통령은 청와대의 한국판 뉴딜 국민보고대회를 열고, 한국판 뉴딜 종합 계획을 밝혔다. 튼튼한 고용·사회안전망을 토대로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜을 두 축으로 세워 선도국가로 나아가겠다 밝혔다. 문재인 대통령은 한국판 뉴딜 추진 배경에 대해 추격형 경제에서 선도형 경제로, 탄소 의존 경제에서 저탄소 경제로, 불평등 사회에서 포용 사회로 대한민국을 바꾸겠다는 정부의 강력한 의지가 있다고 설명하며, 한국판 뉴딜이 새로운 기회가 될 것이라 밝혔다. 그린 뉴딜은 기후 위기에 선제적으로 대응하는 것으로, 디지털 기술을 기반으로 그린 혁명을 통해 그린 뉴딜로 나아가고, 디지털 뉴딜과 관련해 사회, 경제, 교육, 산업, 의료 등 전 분야에서 디지털화를 강력하게 추진하겠다고 밝혔다. 고용안전망과 사회안전망 강화를 전제로, 불평등을 줄이고 한국판 뉴딜은 계속 진화할 것이라 했다. 문재인 대통령은 한국판 뉴딜 사업을 위해 2025년까지 국고 114조 원을 직접 투자하고, 민간과 지자체까지 포함하여 약 160조 원을 투입하겠다고 밝혔다. 여기서 한국판 뉴딜의 10대 대표사업은 디지털 트윈을 비롯한 데이터 댐, 인공지능 정부, 스마트 의료 인프라, 그린 리모델링, 그린 에너지, 친환경 미래 모빌리티, 그린 스마트 스쿨, 국민안전 기반시설 디지털화, 스마트 그린 산업단지 등이 소개됐다.[5] 정부는 디지털 트윈, 데이터 댐, 지능형 정부, 스마트 의료 인프라, 국민안전 기반시설 디지털화 5대 대표과제로 내세웠다. 국토교통부는 디지털 트윈 기반 마련과 안전한 국토, 시설 관리를 위한 디지털 트윈을 구축하기로 했고, 디지털 트윈의 기반인 전국 3차원 지도, 지하 공간 통합 지도, 지하 공동구 지능형 관리 시스템, 정밀 도로 지도 구축을 조기에 완료할 계획이다.[6]
블록체인[편집]
제품 생명주기 관리를 위한 디지털 트윈 제품의 성공적인 구현을 위해서는 데이터 관리가 매우 중요하다. 제품 생명주기에는 많은 제품 생명주기 데이터로 이루어진 복잡한 네트워크가 존재하고, 이 네트워크를 구성하는 많은 참여자가 있다. 그리고 가상 제품은 디지털 트윈의 개발 과정 기록을 가지면서 물리적 제품의 최신 상태로 업데이트돼서 방대한 데이터를 가지고 있기 때문에, 디지털 트윈의 데이터 관리 프로세스는 복잡하고 어려우며, 데이터 보안과 관리 효율성을 고려해야 한다. 이때 블록체인 기술에 기반한 디지털 트윈 제품의 데이터 관리가 해결방법이 될 수 있다. 블록체인에 필요한 피투피 네트워크는 각 참가자가 네트워크를 통해 데이터를 요청자에게 직접 전송해 데이터 공유 효율성을 높인다. 블록체인은 자격이 있는 참여자에게만 피투피 네트워크의 해당 데이터를 제공하는 암호화를 통해 데이터 저장에 사용된다. 블록체인의 변화에 민감한 특성은 자료 신뢰성을 보장하고, 스마트 계약의 개념은 데이터 공유 효율성을 높이기 위해 일부 작업을 자동으로 실행하는 데 활용될 수 있다. 블록체인에 제품 생명주기 데이터가 모두 기록되기 때문에, 참여자가 직접 요청해 디지털 트윈 데이터를 입수하면 편리하다. 따라서, 피투피 네트워크와 블록체인을 사용하면 안전하고 효율적으로 제품 데이터를 공유할 수 있다.[12]
아이오타[편집]
아이오타(IOTA)는 사물인터넷 시대의 M2M 애플리케이션을 위한 암호화폐이다. 아이오타는 DAG의 일종인 탱글 알고리즘을 이용해 데이터 전송 수수료가 없고, 빠른 트랜잭션과 확장성을 보장한다. 맘(MAM)을 사용하여 사물인터넷 센서에서 수집한 데이터 스트림을 암호화해 전송할 수 있고, 허가된 사용자만 암호화된 데이터를 볼 수 있다. 아이오타는 기계에 태그를 붙이고 데이터를 컴퓨터에서 디지털 트윈으로 추출하기 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 트랜잭션 계층을 제공하기 위해 아이오타를 테스트하고 있다. 아이오타를 사용하여 기계에 DAG의 일종인 탱글에 대한 아이디를 부여하는 물리적 기계에 태그를 지정하기 시작했다. 그런 다음 아이디는 DAG 탱글과 블록체인 데이터베이스에 있는 장치 레지스트리에 저장된다.
독일의 에너지 기업 이너지에스이(Innogy SE)는 아이오타 탱글을 이용했다. 사물인터넷 기기와 아이오타의 통합을 통해 센서에서 수집되거나 장치의 액추에이터로 전송되는 데이터의 무결성과 신뢰성을 얻어 4차 산업혁명을 구현했다. 이너지에스이의 4차 산업혁명 주요 프로젝트 중 하나는 디지털 트윈인데, 차량 텔레매틱스 데이터를 안전하게 수집하고, 디지털 트윈에 저장하는 카패스(CarPass)에 아이오타를 적용한다.[13] 카패스 솔루션은 마일리지, 여행, 환경, 유지보수 데이터 등의 텔레매틱스 데이터를 안전하게 캡처하여 개인 승객, 차량 또는 상업용 차량을 위해 디지털 트윈에서 불변으로 저장한다. 이너지에스이는 아이오타 노드를 텔레매틱스 장치와 연결하고 나아가 통합하는 방식을 통해 디지털 트윈을 구현할 것이다. 
아이오타에 대해 자세히 보기
스마트시티[편집]
최근 가상 공간에 실제 도시와 동일한 도시를 만들고 인구 분포, 안전, 복지, 환경, 상권, 교통 등 각종 도시 행정을 먼저 시험해 검증하는 데에 디지털 트윈 기술이 활용되고 있다. 가상 공간에 디지털 트윈이 구축되면 정책을 실제 도시에 도입하기 전 효율성을 검증하고 부족한 부분을 보완할 수 있기 때문이다. 국내에서는 세종시가 스마트시티 디지털 트윈 플랫폼을 한국전자통신연구원과 함께 개발해 세종시에 적용할 계획이고, 전주시는 한국국토정보공사와 협력해 전주시의 행정 데이터와 한국국토정보공사의 정보기술을 접목한 디지털 트윈 도시를 만들기로 했다.[2]
싱가포르[편집]
싱가포르는 지난 2018년 약 3년에 걸친 대규모 국토 가상화 프로젝트 버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)를 마무리했다. 버추얼 싱가포르는 싱가포르의 모든 건물, 도로, 구조물, 인구, 날씨 등 실제 도시를 구성하는 각종 데이터를 3차원 가상환경에 현실과 거의 유사한 조건으로 구현한 가상의 싱가포르다. 버추얼 싱가포르는 일반적인 3차원 지도와는 차원이 다른 정교함을 가진다. 공공기관과 사물인터넷 기기에서 수집한 데이터를 바탕으로 건물의 이름, 크기, 특징 등 기본 정보와 주변 주차 공간, 도로 구성, 가로수, 시간에 따른 날씨 변화 등 도시 계획에 필요한 거의 모든 데이터를 실시간으로 파악할 수 있도록 설계됐다. 예를 들어, 싱가포르에서는 만약 기업이나 정부가 건물이나 공원 건설 등의 프로젝트를 계획하면 버추얼 싱가포르 플랫폼 내에서 주변 경관과의 조화, 교통에 미치는 영향, 일조권 침해 여부 등의 사전 조사 항목을 빠르고 정교하게 파악할 수 있다. 시뮬레이션 결과 프로젝트가 차량 흐름이나 통행에 불편을 야기할 경우, 이를 최소화하기 위한 보완 통로 구축에 대한 추가 시뮬레이션을 진행하거나, 더 나은 설계를 위한 여러 테스트를 큰 비용 없이 수월하게 진행할 수 있다. 또, 외부뿐만 아니라 건물 내부에서 발생할 수 있는 상황에 대한 테스트도 가능하다. 버추얼 싱가포르의 시연 영상에서는 긴급 상황 발생 시 건물 내 안내원의 유무가 시민의 대피 시간에 얼마나 영향을 끼치는지 시뮬레이션하는 과정을 볼 수 있었다. 시연 영상에서 보면, 가상의 도시를 1인칭 시점으로 직접 걸어 볼 수도 있었다. 이를 이용해 거주민 시간에서의 도시 변화를 실험해 볼 수 있다. 실제로 싱가포르 당국은 작은 국토의 한계를 극복하기 위해 버추얼 싱가포르를 토대로 지역별 태양 전지 패널 설치에 가장 적합한 장소를 물색하기도 한다. 이 밖에 재난 상황에서도 지역 내 풍향 데이터를 근거로 유독물질이 퍼지는 방향과 시간을 계산해 가장 효과적인 시민 대피 경로를 계산하거나, 평균 강우량을 근거로 홍수 발생 가능성과 관련 피해를 예측해 미리 시설 보수에 나설 수 있다. 이처럼 도시형 디지털 트윈은 도시 프로젝트의 초기 개발 비용을 줄이고, 각종 재난 상황에 효과적으로 대응할 수 있는 전략 구상의 근거가 된다.
런던[편집]
런던의 VU.CITY는 도시 개발을 하는 회사와 3차원 콘텐츠 제작 전문 기업이 같이 만든 솔루션으로 가상 도시 모델을 만들어서 정부 입장에서는 도시 운영을 효율적으로 하고, 시민에게는 다양한 데이터를 덧입혀 시민 체감형 서비스를 제공한다. VU.CITY 플랫폼은 런던의 전체와 영국의 다른 국제적인 주요 도시들의 중심지를 포괄한다. 사용자는 VU.CITY에서 3차원 모델을 가져오거나 제작해서 제안서를 정확한 상황에서 테스트할 수 있고, 도시 모델은 지속해서 업데이트된다. 위치는 15cm 안에서 정확하며, 햇빛으로 인한 그림자, 바람 같은 기후의 분석도 존재한다.[14] 건물 건설 시 변경되는 도시의 스카이라인을 사전에 볼 수 있어 도시 경관 변화를 보행자 레벨에서 체감하고, SNS, 교통, 날씨, 환경 정보, 뉴스 정보 등 실시간 데이터까지 연동했다. 그 결과 도시 개발 및 의사결정에 드는 시간과 비용을 절감했고, 도시의 시민들이 원하는 정보를 언제나 찾아볼 수 있고, 체감할 수 있는 가상의 도시 모델을 제공하게 됐다.[15]
관련 기업[편집]
국내 기업[편집]
국내 기업의 디지털 트윈은 아직 걸음마 단계로, 국내 디지털 트윈 구현은 대기업, 통신사 혹은 모델링 시뮬레이션 전문 기업을 중심으로 성장하고 있다. 수요 기업은 구축 설비와의 호환과 신속한 보급이 가능한 외산 플랫폼을 통한 디지털 트윈 구축을 선호한다.
- ㈜케이티 : 2019년 12월 인공지능 기가트윈을 개발했다. 도시 인프라를 모니터링하고 데이터를 통해 예측하는 서비스를 제공한다. ㈜케이티의 지능형 통합에너지 관리 플랫폼인 케이티 MEG와 함께 인공지능 기반 에너지 빅데이터 분석 엔진인 e-브레인을 중심으로 스마트에너지 사업에서 성장했다. 가상현실을 통해 실제와 같이 구현한 디지털 트윈을 통해 2018년 여름 2개월간 케이티 연구개발 센터의 에너지 비용을 약 12% 절감했다. 케이티 MEG와 e-브레인을 적용하면 10~20%, 설비 교체를 병행하면 20~40% 수준의 에너지 비용을 줄일 수 있고, 에너지 저장 시스템, 에너지 관리 서비스, 최적 자동제어 등을 모두 활용하면 최대 75% 수준의 에너지 비용을 절감할 수 있다.
- ㈜포스코건설 : 다쏘시스템(Dassault Systemes)을 통해 디지털 트윈 기반의 스마트팩토리를 구현해 시공 통합 시스템 구축, 공정 최적화 및 안전 강화를 위한 디지털 시뮬레이션을 구현했다. 디지털 데이터 납품 및 ㈜포스코건설의 새로운 비즈니스 모델 발굴 수행 예정이다.
- ㈜엘지씨엔에스 : 도시 데이터를 수집하고 분석하여 정보를 공유하는 데이터 중심의 스마트시티 플랫폼인 시티허브(Cityhub)와 스마트팩토리 플랫폼인 팩토바(Factova)를 구축했다. 타 시스템과 연동 시 디지털 트윈 구현 지원이 가능하다. 팩토바는 제조 정보화, 지능화 솔루션을 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 표준화된 개발 및 운영 환경을 제공한다. 팩토바는 ㈜엘지씨엔에스의 인공지능 빅데이터 플랫폼 DAP의 딥러닝을 통해 품질 검사의 정확도를 99.7%까지 개선했다.
해외 기업[편집]
- 제너럴일렉트릭(General Electric) : 제너럴일렉트릭은 약 10억 달러의 연구비를 투자해 2016년 세계 최초의 클라우드 기반 통합 IIoT 오픈 플랫폼 프레딕스(Predix)를 공개했다. 프레딕트는 기계에서 발생하는 대규모의 데이터를 분석 수집하고 사물인터넷으로 연결해 디지털 트윈을 구현한다. 프레딕스 공개 직후 지금까지 수만 명의 소프트웨어 개발자가 프레딕스 플랫폼을 통해 산업용 애플리케이션 생태계를 구축했고, 제너럴일렉트릭 또한 프레딕스를 활용해 2017년 기준 80만 개의 디지털 트윈을 개발해 디지털 트윈 확산에 앞장섰다. 산업용 디지털 트윈은 도시형 디지털 트윈보다 좁지만 전문적인 영역과 실시간 관제에 특화된 모습을 지닌다. 제너럴일렉트릭 항공의 항공기 엔진 관리 시스템은 제트 엔진 하나에 200개가 넘는 센서를 장착해 항공기 이착륙과 운항 중 발생하는 각종 데이터를 수집한다. 이는 담당 엔지니어에게 시각화된 형태로 실시간 제공되며, 엔지니어는 이를 통해 엔진 고장 여부와 교체 시기 등을 예측할 수 있다. 그 결과 엔진 고장에 대한 검출 정확도가 10% 개선됐고, 정비 불량으로 인한 결항 건수도 1,000건 이상 감소했다. 항공기 결항과 사고로 막대한 경제적, 사회적 손실을 유발하는 엔진 장애를 예방했다.
- 지멘스(Siemens AG) : 지멘스는 마세라티 자동차 제조업체 마세라티(Maserati)의 신차 기블리(Ghibli) 생산 공정에 디지털 트윈을 적용했다. 공장 자동화 사물인터넷 플랫폼인 마인드스피어를 구축하여 공장 내 각 설비에 부착된 센서를 통해 데이터를 받아들이고 공장의 설비를 실시간으로 디지털 트윈과 연결하여 피드백 후 생산성을 증가시켰는데, 2012년 6,288대 수준이던 판매량을 2016년 4만 2,000대까지 끌어올렸다. 30개월이 넘을 것으로 예상되던 개발 기간은 디지털 트윈 적용 후 절반 수준인 16개월로 감소했고, 개발 비용이 줄어든 만큼 기블리의 가격도 저렴해졌다. 디지털 설계의 일환으로 소비자들의 요구 사랑을 가상 공간에서 시험한 결과, 기블리는 7가지 버전과 13가지에 이르는 색상, 205개의 구성 옵션을 적용할 수 있다. 기블리는 1년 만에 2014년 자동차 판매량의 65% 차지했다.
- 마이크로소프트(Microsoft) : 2018년 공개된 클라우드 서비스 애저(Azure)에서 디지털 트윈을 만드는 사물인터넷 솔루션 빌드인 애저 디지털 트윈을 제공한다. 가상 표현인 공간 인텔리전스 그래프에서 빠르고 간편하게 물리적 세계의 사람, 장소 및 기기 간 관계를 모델링하여 모니터링과 조건적 예측을 통해 물리적 환경을 개선하고 효율적 기회를 제공한다. 애저 디지털 트윈은 개방형 모델링 언어를 사용하여 연결된 환경의 디지털 표현을 쉽게 모델링하고 만든다. 그래프 표현으로 디지털 트윈을 구현하고, 사물인터넷 및 비즈니스 시스템에서 애저 사물인터넷 허브, 논리 앱, REST API를 사용하는 사물인터넷 기기 및 자산에 연결할 수 있다.[16]
- IBM(International Business Machines Corporation) : 사물인터넷 기반 인공지능 분석 플랫폼 왓슨(Watson)의 강력한 데이터 모델링 기능을 통해 장치의 트윈과 자산의 트윈을 사용하여 데이터를 디지털 스레드의 근간을 구성할 수 있는 모델로 통합했다. 광범위한 현장 지식을 담은 플랫폼과 각 업체의 내부 시스템, 장비 등을 통합하여 각 업체에 맞춤형 솔루션을 제공한다. 왓슨을 의료분야에 적용하나 닥터 왓슨은 암을 진단하는데, 전문의들과 비슷한 수준의 정확도를 기록한다. 현재 왓슨은 현행법상 법적 인격을 인정할 수 없어 의사의 지위를 취득하는 것이 불가능해 의사의 의료적 조력자 역할을 하고 있는데, 의사와 왓슨의 판단이 다를 경우 환자들이 의사의 결정보다 왓슨의 결정을 더 선호한다. 가상화된 신체를 뜻하는 메디컬 디지털 트윈의 발달을 통해 질병 예방을 기대하고 있다.[17]
각주[편집]
- ↑ 디지털 트윈 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3548894&cid=42346&categoryId=42346
- ↑ 2.0 2.1 디지털 트윈 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=5680267&cid=43667&categoryId=436671
- ↑ SIMTOS 2020, 〈(디지털 트윈과 세계 주요국의 전략) ICT발달과 디지털화 확산의 정점, Digital Twin〉, 《SIMTOS2020》, 2020-04-16
- ↑ 제너럴일렉트릭리포트 코리아, 〈가트너 선정 2017년 10대 기술 트렌드 ‘디지털 트윈’ 이야기 – 사물인터넷과 산업 디지털화의 핵심 기술〉, 《제너럴일렉트릭리포트 코리아》, 2017-02-09
- ↑ 5.0 5.1 5.2 서어리 기자, 〈文대통령 "디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 두 축으로 간다"〉, 《프레시안》, 2020-07-14
- ↑ 6.0 6.1 6.2 국토교통부, 〈디지털 뉴딜, 코로나 이후 디지털 대전환을 선도합니다!"〉, 《정부24》, 2020-07-15
- ↑ 김하늬 기자, 〈진정한 의미의 디지털 트윈, 빅데이터·AI·시뮬레이션으로 완성〉, 《공학저널》, 2020-03-17
- ↑ MarketsandMarkets, 〈Digital Twin Market by Technology, Type (Product, Process, and System), Industry (Aerospace & Defense, Automotive & Transportation, Home & Commercial, Healthcare, Energy & Utilities, Oil & Gas), and Geography - Global Forecast to 2025"〉, 《MarketsandMarkets》, 2019
- ↑ 문화체육관광부 국민소통실, 〈(딱풀이) 한국판 뉴딜? 그게 뭔가요?〉, 《대한민국 정책브리핑》, 2020-05-13
- ↑ 황민규 기자, 〈정부 '디지털 뉴딜' 본격 시동… 데이터 플랫폼 구축에 초점〉, 《조선비즈》, 2020-06-16
- ↑ 박경일 기자, 〈과기정통부, 16일 '디지털 뉴딜 사업설명회' 개최〉, 《로봇신문사》, 2020-06-15
- ↑ Sihan Huang, Guoxin Wang, Yan Yan, Xiongbing Fang, 〈Blockchain-based data management for digital twin of product〉, 《ScienceDirect》, 2019-08-12
- ↑ Carsten Stöcker, 〈Implementing first Industry 4.0 Use Cases with DAG Tangle — Machine Tagging for Digital Twins〉, 《Medium》, 2017-06-25
- ↑ VU.CITY 공식 홈페이지 - https://vu.city/
- ↑ 엘지씨엔에스 엔트루컨설팅 스마트엔지니어링그룹, 〈물리적 세계와 디지털 세계의 통합, Digital Twin〉, 《엘지씨엔에스》, 2018-11-13
- ↑ 마이크로소프트 애저 공식 홈페이지 - https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/digital-twins/
- ↑ 세정, 〈콘텐츠가 병원의 경쟁력인 시대〉, 《브런치》, 2017-10-121
참고자료[편집]
- 디지털 트윈 위키백과 -https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8_%ED%8A%B8%EC%9C%88
- Digital twin Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_twin
- 최재홍 기자, 〈디지털트윈, 지금이야말로 허실(虛實) 따질 때〉, 《삼성뉴스룸》, 2018-05-24
- 이건한 기자, 〈현실 속 디지털 트윈 적용 사례〉, 《테크월드뉴스》, 2019-06-19
- 정보통신기획평가원, 〈(이슈분석 133호) 주요국의 디지털 트윈 추진 동향과 시사점〉, 《에스앤티지피에스》, 2020-02-14
- 아론 패럿(Aaron Parrott), 레인 워쇼(Lane Warshaw), 〈인더스트리 4.0과 디지털 트윈〉, 《딜로이트 안진회계법인》
같이 보기[편집]
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