XREAL
Vision

디지털 트윈🗼🗼도 결국 데이터 싸움이다!⚔️

(“휴스턴, 문제가 생겼어요.” 우주비행관제소(Mission Control)의 엔지니어들이 손상된 아폴로 13 우주선을 귀환시킨다. 사진 제공: NASA)
디지털 트윈(Digital Twin)의 아이디어는 1960년대 NASA에서 시작되었다. 이 때 NASA에서는 우주에서 사용되는 시스템의 복제본을 지상에 만들어놓고 미러링 기술을 통해 우주에서 사용되는 시스템을 지상에서 시뮬레이션 하여 그로부터 얻은 정보를 통해 문제를 해결하였다. 실제로 아폴로 13호가 임무를 완수한 후 귀환할 당시 우주선이 심각한 손상을 입었을 때 이 시뮬레이터를 통해 기내 상태를 평가 및 재현한 정보를 사용하여 문제를 해결하였고 그 덕에 아폴로 13호는 무사귀환할 수 있었다고 한다.
(Photo Credit: cheskyw/123RF.com)
사물 인터넷과 인공지능 시대의 도래, 그 기반이 되는 데이터 및 네트워크 기술의 종합적인 발전에 힘입어 많은 사람들이 디지털 트윈에 관심을 가지게 되었다. ‘디지털 트윈’ 이라는 매우 쉽고 직관적인 명칭은 그 개념을 더욱 빠르게 확산시키고 있지만, 동시에 그 직관성이 개념을 모호하게 만들기도 한다. 따라서 디지털 트윈의 핵심이 되는 데이터베이스를 알고 그 데이터로 어떤 기능을 수행할 수 있는지를 기술 발전 단계별로 나누어 살펴본다면 디지털 트윈을 그 목적과 가치 차원에서 명확하게 이해할 수 있을 것이다. ‘디지털 스레드(Digital thread)‘의 개념과 관련지어 디지털 트윈을 이해하고, 디지털 트윈의 기술 발전 5단계를 살펴보도록 하자.
디지털 트윈이란 현실 속의 물체가 디지털 환경 속에 단순히 외관상 동일하게 시각화된 3D 그래픽 모델이 아니다. 디지털 트윈은 오히려 정보 모델인데, 현실 속 대응체의 구조나 기능, 동작, 상태 등에 대한 정보를 총체적으로 통합하고, 변화를 실시간으로 반영하여 유용한 정보를 인간에게 내어준다. 따라서 디지털 트윈은 물리적 형체가 없는 절차나 서비스 등에도 적용될 수 있는 개념이며, 현실 세계의 데이터를 활용하여 가상의 상황에 대한 시뮬레이션을 수행하고 실제 대응체가 어떻게 작동할 지 예측함으로써 가치를 창출하는 일종의 소프트웨어이다.
디지털 트윈의 개념은 제품 수명 주기 관리(PLM)와 관련하여 본격적으로 정립되기 시작했다. 특히 전문적인 공학 설계를 지원하는 도구인 CAD(computer-aided design)의 탄생에 힘입어 제품 설계가 디지털화 되면서 가상 환경에서 제품을 조작하고 관리할 수 있는 가능성이 열리게 되면서, 제품이나 서비스에 대한 데이터 관리가 기업의 생사를 결정하게 되고 디지털 트윈을 통한 데이터 기반 관리의 관심이 점점 높아졌다.
제품 수명 주기 관리는 제품의 초기 구상, 개발, 서비스, 폐기에 이르기까지 전 과정을 포괄하는데, 클라우드 서버와 사물 인터넷, 인공지능에 기반한 데이터 처리 등 기반 기술이 발전함에 따라 실시간 데이터 수집 및 처리, 전송이 가능해지면서 제품에 관련된 방대한 정보를 관리하는 것이 가능해졌다. 데이터 분석과 관리는 생산활동의 효율성을 높여주고 비용 절감, 최적화 전략 탐색 등 인간에게 많은 이점을 주게 되면서 점점 중요해졌고, 이러한 흐름을 속에서 제품에 대한 디지털 정보를 총체적으로 관리하는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 등장하였다.
디지털 스레드란 기업의 모든 요소와 물리적 및 디지털 데이터를 관리하는 협업용 단일 데이터 플랫폼이다.쉽게 말하면, 기존에는 단절적이었던 부서간의 데이터 장벽을 없애고 모든 정보를 통합하여 한꺼번에 관리할 수 있록 하는 도구이다. 이것이 중요한 이유는 제품 전반에 걸친 총체적 데이터 분석을 한꺼번에 가능하게 하여 사용자에게 기존에는 파악할 수 없었던 유용한 통찰을 제공할 수 있기 때문이다. 또한 클라우드 서버 기반으로 데이터를 관리하기 때문에 실시간으로 최신 정보를 반영하고 있는 디지털 스레드에 의사결정을 해야 하는 어떤 누구든, 언제든 접속하여 제품에 대한 정확한 실시간의 정보를 얻을 수 있다. 이 디지털 스레드를 기반으로 생성된 디지털 모델이 바로 디지털 트윈인데 주로 3D 그래픽 모델에 디지털 스레드와 같은 데이터베이스, 그리고 현실 속 대응체의 실시간 정보가 즉각적으로 반영되는 형태로 존재한다.
이처럼 결국 데이터 베이스에 있는 모든 정보가 하나의 개체로 모델화 된 것이 디지털 트윈이기에, 그 핵심은 당연히 데이터의 수집과 관리에 있다. 디지털 트윈의 정확도를 높이고 효과를 극대화하기 위해서는 그 기반이 되는 디지털 스레드에, 공장에서부터 고객에 이르기까지의 제품 수명 주기 전반에 걸친 총체적 데이터가 계속해서 수집되고 즉시 반영되어야 한다. 즉, 디지털 트윈의 효용은 결국 데이터 수집 및 관리와 통합에서 시작되는 것이다. 물론 데이터 제시의 방식, 즉 수많은 정보를 하나의 개체로 통합하는 과정에서도 수많은 가치의 증감이 일어날 수 있지만 디지털 ‘트윈’인 만큼, 물리적 대응체에 대한 실시간 정보를 정확하게, 그리고 충분히 포괄적인 정보를 반영하지 않는다면 그것은 별로 의미가 없는 것이다. 반면 현실 속 물리적 대응체에 대한 정확도가 높은 디지털 트윈은 가상의 상황에서 제품의 생산 및 작동 시나리오를 예측하거나 시제품 제작 없이 제품을 변경할 수 있도록 하는 등의 어마어마한 비용 절감 및 부가 가치를 창출할 수 있다.
그렇다면 이제 디지털 트윈이 기술 발전 5단계를 살펴보면서 디지털 트윈이 구체적으로 어떤 가치를 인간에게 줄 수 있는지 살펴보자.
(현재 공식적으로 규정된 단계가 있지는 않으며, 여러 기관에서 다양하게 제시하고 있는데 그 중 가장 명확한 구분이라고 판단되는 정보통신기획평가원의 자료를 참조하였다. http://www.jungwoo.or.kr/webzine/2021_03/c2.html)
1~3단계의 디지털 트윈은 주로 현실 세계를 디지털 세계로 복제하는 것을 주요 기능으로 한다. 구체적으로는 물리적 대상과 그에 대한 정보를 디지털 트윈으로 단순히 복제하는 단계가 1단계, 디지털 트윈을 기반으로 현실 속 물리적 대응체를 관리 및 제어까지 하게 되면 2단계, 디지털 트윈을 통해 다양한 가상의 상황을 시뮬레이션하여 그 결과를 적용하여 물리적 대응체를 최적화하는 선택을 할 수 있게 되면 3단계의 디지털 트윈이다. 3단계까지의 디지털 트윈은 서로 독립적으로 존재하지만, 4단계에서는 개별적으로 존재하던 여러 개의 디지털 트윈들이 상호 연계되고, 현실에 존재하는 외부적 요소까지 고려할 수 있게 되어 보다 현실을 더 정확하게 반영하는 단계의 디지털 트윈이 된다. 마지막 5단계의 디지털 트윈은 서로 유기적으로 연결된 디지털 트윈이 인간의 개입 없이도 현실 세계의 문제를 자율적으로 인지하고 판단하여 물리적 대응체의 최적화를 진행한다.
데이터는 그것이 제시되는 방식에 따라 그 가치가 급격하게 높아질 수도, 낮아질 수도 있다. 아무리 IoT시대가 도래하고 사물에 대한 정보가 다양하게 수집되며 원활하게 처리된다 하더라도 그것들이 직관적으로 통합되는 과정 없이 무더기로 제시된다면 높은 가치를 창출할 수 없다. 이러한 관점에서 현실 속 물리적 개체에 대한 모든 정보들을 하나의 데이터베이스에 통합시키고 이를 기반으로 개체화된 정보를 제시하는 디지털 트윈의 개념은 상당히 가치있는 아이디어라고 생각한다. 다양한 기능을 수행하며 정보를 활용하는 새로운 패러다임을 제시한 디지털 트윈이 앞으로 얼마나 더 많은 가치를 창출할 수 있을지는 기대해 볼 만 하다.
작성자: 김보령