위키원
"디지털 트윈"의 두 판 사이의 차이
dlwldms1012 (토론 | 기여) |
dlwldms1012 (토론 | 기여) |
||
| 5번째 줄: | 5번째 줄: | ||
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 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. | ||
| − | |||
| − | |||
==역사== | ==역사== | ||
| 14번째 줄: | 12번째 줄: | ||
==특징== | ==특징== | ||
| + | ===개념적 구조=== | ||
| + | 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=== | ===연결성=== | ||
디지털 트윈의 주요 특징 중 하나는 연결성이다. 최근 [[사물인터넷]]의 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. | 디지털 트윈의 주요 특징 중 하나는 연결성이다. 최근 [[사물인터넷]]의 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. | ||
| 22번째 줄: | 35번째 줄: | ||
===직관적 모니터링=== | ===직관적 모니터링=== | ||
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. | ||
| + | |||
| + | ===문제점=== | ||
| + | *'''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. | ||
| + | |||
===[[블록체인]]=== | ===[[블록체인]]=== | ||
| 30번째 줄: | 51번째 줄: | ||
:아이오타는 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. 독일의 에너지 기업 [[이너지에스이]](innogy SE)는 아이오타 탱글을 이용했다. 사물인터넷 기기와 아이오타의 통합을 통해 센서에서 수집되거나 장치의 [[액추에이터]]로 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. 이너지에스이는 아이오타 노드를 텔레매틱스 장치와 연결하고 나아가 통합하는 방식을 통해 디지털 트윈을 구현할 것이다.<ref>''Carsten Stöcker | :아이오타는 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. 독일의 에너지 기업 [[이너지에스이]](innogy SE)는 아이오타 탱글을 이용했다. 사물인터넷 기기와 아이오타의 통합을 통해 센서에서 수집되거나 장치의 [[액추에이터]]로 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. 이너지에스이는 아이오타 노드를 텔레매틱스 장치와 연결하고 나아가 통합하는 방식을 통해 디지털 트윈을 구현할 것이다.<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>{{자세히|아이오타}} | , 〈[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>{{자세히|아이오타}} | ||
| + | |||
| + | ==활용== | ||
| + | ====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. | ||
| + | |||
| + | ==관련 기업== | ||
| + | ===국내 기업=== | ||
| + | *'''[[㈜케이티]]''' | ||
| + | *'''[[㈜포스코건설]]''' | ||
| + | *'''[[㈜엘지씨엔에스]]''' | ||
| + | ===해외 기업=== | ||
| + | *'''[[제너럴일렉트릭]]''' | ||
{{각주}} | {{각주}} | ||
| 36번째 줄: | 69번째 줄: | ||
* 디지털 트윈 위키백과 -https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8_%ED%8A%B8%EC%9C%88 | * 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'' | * ''Digital twin Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_twin'' | ||
| + | * 최재홍 기자, 〈[https://news.samsung.com/kr/%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8%ED%8A%B8%EC%9C%88-%EC%A7%80%EA%B8%88%EC%9D%B4%EC%95%BC%EB%A7%90%EB%A1%9C-%ED%97%88%EC%8B%A4%E8%99%9B%E5%AF%A6-%EB%94%B0%EC%A7%88-%EB%95%8C 디지털트윈, 지금이야말로 허실(虛實) 따질 때]〉, 《삼성뉴스룸》, 2018-05-24 | ||
| + | * 이건한 기자, 〈[http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=90787 현실 속 디지털 트윈 적용 사례]〉, 《테크월드》, 2019-06-19 | ||
* 정보통신기획평가원, 〈[https://now.k2base.re.kr/portal/issue/ovseaIssued/view.do?poliIsueId=ISUE_000000000000931&menuNo=200046&pageIndex=1 (이슈분석 133호) 주요국의 디지털 트윈 추진 동향과 시사점]〉, 《에스앤티지피에스》, 2020-02-14 | * 정보통신기획평가원, 〈[https://now.k2base.re.kr/portal/issue/ovseaIssued/view.do?poliIsueId=ISUE_000000000000931&menuNo=200046&pageIndex=1 (이슈분석 133호) 주요국의 디지털 트윈 추진 동향과 시사점]〉, 《에스앤티지피에스》, 2020-02-14 | ||
| − | |||
==같이 보기== | ==같이 보기== | ||
2020년 7월 15일 (수) 14:32 판
디지털 트윈(digital twin)은 현실 세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것이다. 미국 제너럴일렉트릭이 주장한 개념으로, 디지털 트윈 기술은 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 디지털 트윈을 만들어 모의시험을 통해 실제 자산의 특성에 대한 정확한 정보를 얻고, 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위해 활용되고 있다.[1][2]
목차
개요
디지털 트윈은 가상 공간에 실물과 똑같은 물체를 만들어 현실에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 예측하는 기술이다. 미국 가전업체인 제너럴일렉트릭이 주창한 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. 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 선정됐다.[3] 디지털 트윈 기술을 활용하면 가상 세계에서 장비, 시스템의 상태를 모니터링하고, 유지보수 시점을 파악해 개선할 수 있다. 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. 최근 가상 공간에 실제 도시와 동일한 도시를 만들고 인구 분포, 안전, 복지, 환경, 상권, 교통 등 각종 도시 행정을 먼저 시험해 검증하는 데에도 디지털 트윈 기술이 활용된다. 가상 공간에 디지털 트윈이 구축되면 정책을 실제 도시에 도입하기 전 효율성을 검증하고 부족한 부분을 보완할 수 있다. 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]
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.
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 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. 현재 디지털 트윈은 로봇 프로세스 자동화의 일부로 간주하기도 하고, 데이비드 겔런터가 정의한 더 광범위하고 새롭게 부상하는 초자동화 범주의 일부로 간주한다. 개념적으로만 존재하던 디지털 트윈은 2016년 제너럴일렉트릭의 실현으로 이슈화됐다. 현재 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 예상한다.[4]
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]
특징
개념적 구조
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
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
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
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.
문제점
- 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.
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 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.[6]
아이오타
- 아이오타(IOTA)
- 아이오타는 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. 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. 이너지에스이는 아이오타 노드를 텔레매틱스 장치와 연결하고 나아가 통합하는 방식을 통해 디지털 트윈을 구현할 것이다.[7]
아이오타에 대해 자세히 보기
활용
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.
관련 기업
국내 기업
해외 기업
각주
- ↑ 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
- ↑ 제너럴일렉트릭리포트 코리아, 〈가트너 선정 2017년 10대 기술 트렌드 ‘디지털 트윈’ 이야기 – 사물인터넷과 산업 디지털화의 핵심 기술〉, 《제너럴일렉트릭리포트 코리아》, 2017-02-09
- ↑ 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
- ↑ 서어리 기자, 〈文대통령 "디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 두 축으로 간다"〉, 《프레시안》, 2020-07-14
- ↑ 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
참고자료
- 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〉, 《테크월드》, 2019-06-19
- 정보통신기획평가원, 〈(이슈분석 133호) 주요국의 디지털 트윈 추진 동향과 시사점〉, 《에스앤티지피에스》, 2020-02-14
같이 보기
이 문서는 사진이 필요합니다.
