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디지털 트윈

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목차

1. 개요

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체를 가상으로 표현하여 실시간으로 연결하는 기술이다. 1960년대 NASA에서 아폴로 임무를 모델링하기 위해 처음 사용되었으며, 이후 다양한 이름으로 불리다가 1997년 "디지털 트윈"이라는 용어로 정립되었다. 디지털 트윈은 연결성, 동질화, 재프로그래밍 및 지능화, 디지털 흔적 생성, 모듈성을 특징으로 하며, 디지털 트윈 프로토타입, 디지털 트윈 인스턴스, 디지털 트윈 집합의 세 가지 유형으로 분류된다. 제조업, 도시 계획 및 건설, 의료, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 활용되며, 사물 인터넷, 인더스트리 4.0, BIM 등 여러 기술과 연관되어 있다.

2. 역사

NASA는 1960년대에 아폴로 임무를 모델링하기 위한 수단으로 최초의 디지털 트윈을 개발했다. 당시에는 디지털 트윈이라고 불리지 않았다. NASA는 아폴로 13호의 산소 탱크 고장을 평가하기 위해 시뮬레이터를 사용했다.[5] 1991년 데이비드 겔런터의 저서 ''미러 월드''에서 디지털 트윈 개념이 더 광범위하게 나타났다.[6][7] 디지털 트윈 개념은 ''가상 트윈'' 등 여러 다른 이름으로 알려졌으며, 1997년 에르난데스와 에르난데스에 의해 처음 "디지털 트윈"이라고 불렸다.[8][9]

그리브스와 비커스의 초기 디지털 트윈 개념


초기 디지털 트윈 개념은 다음 세 부분으로 구성된다.

  • 물리적 객체 또는 프로세스 및 해당 물리적 환경
  • 객체 또는 프로세스의 디지털 표현
  • 물리적 표현과 가상 표현 간의 통신 채널


물리적 버전과 디지털 버전 간의 연결에는 물리적 및 가상 객체와 환경 간의 정보 흐름과 물리적 센서 흐름을 포함하는 데이터가 포함된다. 통신 연결은 디지털 스레드라고 한다.

국제 시스템 공학 협의회(INCOSE)는 시스템 공학 지식 백과사전(SEBoK)에서 "디지털 트윈은 디지털 엔지니어링과 관련된 개념이지만, 별개의 개념이다. 디지털 트윈은 실제 시스템을 에뮬레이션하는 데 사용할 수 있는 시스템의 고충실도 모델이다."라고 설명한다.[10] 2018년에 처음 공식화된 미국 국방부의 ''디지털 엔지니어링 전략'' 이니셔티브는 디지털 트윈을 "디지털 스레드를 통해 가능해지고, 최상의 사용 가능한 모델, 센서 정보 및 입력 데이터를 사용하여 해당 물리적 트윈의 수명 주기에 걸쳐 활동/성능을 미러링하고 예측하는, 구축된 시스템의 통합된 다중 물리학, 다중 스케일, 확률적 시뮬레이션"으로 정의한다.[11]

3. 정의

디지털 트윈은 물리적 모델과 가상 모델 간의 실시간 연결을 통해, 센서 데이터 기반으로 현실 세계를 반영하는 동적 가상 표현이다. 여러 연구에서 제시된 디지털 트윈의 정의는 다음과 같은 공통점을 갖는다.

# 물리 모델과 대응하는 가상 모델 간의 연결에 중점을 둔다.[57]

# 이 연결은 센서를 사용하여 실시간 데이터를 생성함으로써 확립된다.[58]

문헌에서 사용되는 디지털 트윈의 정의
정의저자
실제 공간에 대응하는 라이프 사이클을 반영하기 위한 다중 물리학 및 다중 스케일의 통합 시스템이다. 실제 객체에 대응하는 물리 모델, 센싱, 그리고 그들의 이력 등을 이용하여 통합한 시스템군에 의해 구축된다.Glaessgen & Stargel, (2012)[59]
클라우드 플랫폼에서 작동하는 실제 기기의 결합 모델이며, 데이터 기반 분석 알고리즘과 다른 이용 가능한 물리적 지식 모두로부터 통합된 지식으로 마모 상태를 시뮬레이션한다.Lee, Lapira, Bagheri, Kao (2013)
물리 데이터, 가상 데이터, 그리고 이들 간의 상호 작용 데이터를 사용하여 제품 라이프 사이클의 모든 구성 요소를 실제로 매핑한 것이다.Tao, Sui, Liu, Qi, Zhang, Song, Guo, Lu & Nee (2018년)
이해, 학습, 추론을 가능하게 하는 실시간 데이터를 사용하여 라이프 사이클 전체에 걸쳐 물리적인 객체 또는 시스템의 동적 가상 표현이다.Bolton, Maccall-Kennedy, Chong, Ghalen, O'Singher, Viter & Zaki (2018년)
물리 시스템의 디지털 복사본을 사용하여 실시간 최적화를 수행한다.Söderberg, Wärmefjord, Carlson, J.S., & Lindkvist, L. (2017)
물리적 장치의 실시간 디지털 레플리카이다.Bacchiega (2017)


4. 특징

디지털 트윈은 다음과 같은 특징을 갖는다.


  • 실시간성: 디지털 트윈은 사물 인터넷(IoT), 인공지능, 기계 학습 및 소프트웨어 분석을 공간 네트워크 그래프[60]와 통합하여 물리적 대응물의 변화에 따라 실시간으로 업데이트되고 변화하는 디지털 시뮬레이션 모델이다. 이는 현실 세계의 변화를 거의 즉각적으로 반영한다.[71]
  • 학습 능력: 센서 데이터, 인간 전문가의 영역 지식, 과거 데이터 등 다양한 소스로부터 지속적으로 학습하고 업데이트하여 거의 실시간의 상태, 작업 상태 또는 위치를 표현한다.[72]
  • 상호작용성: 물리적인 객체가 다른 머신이나 사람과 가상적으로 공존하고 상호 작용할 수 있게 한다.[62]
  • 활용 분야: 다양한 산업 부문에서 물리적 자산, 시스템, 제조 프로세스의 운영 및 유지 보수를 최적화하는 데 사용된다.[61]


하지만 2021년의 체계적 문헌 고찰에서는 디지털 트윈과 인공지능의 조합에는 여전히 어려움이 있다고 보고되었다.[64]

4. 1. 연결성

사물 인터넷(IoT)의 발달은 물리적 객체와 디지털 객체 간의 연결을 가능하게 했다. 디지털 트윈은 이러한 연결성을 기반으로 하며, 조직, 제품, 고객 간의 연결성을 높인다.[13] 예를 들어, 공급망 파트너와 고객은 제품의 디지털 트윈을 통해 제품 상태를 확인할 수 있다.

디지털 트윈은 또한 서비스화를 가능하게 한다. 서비스화는 조직이 서비스를 통해 핵심 제안에 가치를 더하는 과정이다.[14] 예를 들어, 엔진 제조 회사는 엔진 점검 및 유지보수 서비스를 제공함으로써 가치를 더할 수 있다.

4. 2. 동질화

디지털 트윈은 데이터 동질화의 결과이자 이를 가능하게 하는 디지털 기술로 설명할 수 있다. 모든 유형의 정보나 콘텐츠를 동일한 디지털 형태로 저장하고 전송할 수 있게 되면서, 제품의 가상 표현(디지털 트윈 형태)을 생성하여 정보를 물리적 형태로부터 분리할 수 있게 되었다.[15] 데이터의 동질화 및 정보의 물리적 아티팩트로부터의 분리는 디지털 트윈의 등장을 가능하게 했다. 또한 디지털 트윈은 물리적 제품에 대한 더 많은 정보를 디지털 방식으로 저장하고 제품 자체로부터 분리할 수 있게 한다.[16]

정보의 동질화 및 분리의 또 다른 결과는 사용자 경험이 수렴한다는 것이다. 물리적 객체의 정보가 디지털화됨에 따라 단일 아티팩트는 여러 가지 새로운 어포던스를 가질 수 있다.[16]

4. 3. 재프로그래밍 및 지능화

디지털 트윈은 물리적 제품을 재프로그래밍할 수 있게 한다. 또한, 센서, 인공지능, 예측 분석을 통해 자동으로 재프로그래밍될 수 있다.[19] 이러한 재프로그래밍 가능성은 새로운 기능을 등장시킨다. 예를 들어, 엔진의 디지털 트윈은 성능 데이터를 수집하고 필요에 따라 엔진을 조정하여 새로운 버전의 제품을 만들 수 있다. 서비스화 역시 재프로그래밍 가능한 특성의 결과이다. 제조업체는 디지털 트윈을 관찰하고 필요에 따라 조정하거나 재프로그래밍하는 책임을 지며, 이를 추가 서비스로 제공할 수 있다.

4. 4. 디지털 흔적 생성

디지털 트윈은 작동 과정에서 디지털 흔적을 남긴다. 엔지니어는 기계 고장 시 이러한 흔적을 확인하여 문제 발생 위치를 진단할 수 있다.[20] 또한, 기계 제조업체는 이 진단을 통해 설계를 개선하여 ভবিষ্যতে 동일한 고장이 발생하는 것을 줄일 수 있다.

4. 5. 모듈성

제조 산업에서 모듈성은 제품 및 생산 모듈의 설계와 맞춤화를 통해 설명할 수 있다.[21] 제조 모델에 모듈성을 추가함으로써 제조업체는 모델과 기계를 조정할 수 있다. 디지털 트윈 기술을 통해 제조업체는 사용된 기계를 추적하고 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있다. 이러한 기계가 디지털 트윈 기술을 사용하여 모듈식으로 제작되면, 제조업체는 어떤 구성 요소가 기계의 성능을 저하시키는지 확인하고 더 적합한 구성 요소로 교체하여 제조 프로세스를 개선할 수 있다.

5. 유형

디지털 트윈은 일반적으로 다음과 같은 하위 유형으로 나뉜다.[12]


  • 디지털 트윈 프로토타입(DTP, Digital Twin Prototype): 물리적 제품이 만들어지기 전에, 제품의 설계, 분석, 구현 프로세스를 담고 있다.
  • 디지털 트윈 인스턴스(DTI, Digital Twin Instance): 제품이 만들어진 후, 각 제품 인스턴스에 대한 디지털 트윈이다. DTI는 해당 물리적 제품의 수명 주기 동안 계속 연결되어 정보를 주고받는다.
  • 디지털 트윈 집합(DTA, Digital Twin Aggregate): 여러 DTI를 모아 놓은 것으로, 물리적 제품에 대한 조사, 예측, 학습 등에 활용된다.


디지털 트윈에 포함되는 정보는 구체적인 사용 목적에 따라 달라진다. 디지털 트윈은 논리적인 구성체이므로, 실제 데이터와 정보는 다른 애플리케이션에 있을 수 있다.

6. 활용 영역

디지털 트윈은 여러 산업 분야에서 활용되고 있다. 예를 들어 3D 모델링을 사용하여 물리적 객체의 디지털 동반자를 만들 수 있다.[22][23][24][25][26] 이를 통해 실제 물리적 객체의 상태를 확인하고, 디지털 세계로 투영할 수 있다.[27] 센서를 연결한 장치에서 데이터를 수집하여, 장치 상태의 "디지털 트윈" 사본을 실시간으로 업데이트할 수 있다.[28][29][30]

디지털 트윈은 자산의 성능과 활용도를 최적화하기 위해 모니터링, 진단, 예지에 사용된다. 감각 데이터는 과거 데이터, 인력, 플릿 및 시뮬레이션 학습과 결합하여 예측 결과물을 개선한다.[33] 복잡한 예측 및 지능형 유지보수 시스템 플랫폼은 문제의 근본 원인을 찾고 생산성을 향상시키는 데 디지털 트윈을 활용한다.[34]

자율 주행 차량 및 교통, 환경 시뮬레이션에 포함된 센서 제품군의 디지털 트윈은 특히 관련 알고리즘이 광범위한 훈련 데이터 및 검증 데이터 세트가 필요한 인공 지능 접근 방식을 기반으로 할 때 자동차 응용 분야의 중요한 개발, 테스트, 검증 과제를 극복하는 수단으로 제안되었다.[35]

생명체의 환경 변화 반응 기제를 떠올리면 이해하기 쉽다. 인체는 변화하는 환경에서도 체온과 혈류 등을 평형 상태로 유지하기 위해, 표면과 내부의 수많은 센서 세포가 끊임없이 활동한다. 이상이 감지되면 다른 세포에 신호를 보내 피해를 복구하고 추가 피해를 막는 면역 기능이 작동한다.[71] 이와 비슷한 원리를 생산 공정이나 제품 사용 과정에 적용할 수 있다. 가상 목업과 비슷한 방식으로 디지털 트윈을 만들고, 공정 관리자 태블릿에 제어 프로그램을 심은 후, 생산과 소비 과정에 센서를 설치하여 발생 신호를 태블릿 속 디지털 트윈에 실시간으로 반영한다. 이를 통해 제품 관련 문제 발생 여부를 실시간으로 확인하고, 집단지성을 기반으로 최적의 솔루션을 도출하여 현장에 전달하고 조치할 수 있다. 이는 생산 공정 오류로 인한 비용 손실을 줄이고, 소비자 요구에 더 완벽하게 부응할 수 있게 한다.[72]

6. 1. 제조업

디지털 트윈은 제품 설계, 제조, 서비스 및 운영을 포함하는 전체 제품 수명 주기 관리(PLM)에 큰 영향을 미치고 있다.[37] 제조업에서 디지털 트윈은 설계부터 개발, 그리고 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 모든 제품의 디지털 발자국을 가질 수 있게 한다.[39][13]

제조 공정에서 디지털 트윈은 공장에서 일어나는 거의 실시간 사건을 가상으로 복제한 것과 같다. 수천 개의 센서가 물리적 제조 공정 전체에 배치되어 환경 조건, 기계의 행동 특성, 수행되는 작업 등 다양한 차원의 데이터를 수집한다. 이 모든 데이터는 지속적으로 통신하며 디지털 트윈에 의해 수집된다.[39] 이를 통해 생산 공정 오류로 발생하는 비용 손실을 줄이고, 소비자 요구에 더 잘 부응할 수 있다.[72]

디지털 트윈은 제조 공정의 과거를 분석하는 대신 미래를 예측하여, 제조업체가 사전 비즈니스 방식으로 발전하도록 돕는다.[41][37] 또한, 사물 인터넷과 같은 연결성은 디지털화 루프를 닫아 제품 설계 및 프로모션의 다음 주기를 더 높은 성능으로 최적화할 수 있게 한다.[21] 이는 제품이 실제로 고장나기 전에 문제를 감지하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있다.[37]

6. 2. 도시 계획 및 건설

스마트 시티 구축이 확산되면서, 지리적 디지털 트윈이 도시 계획 분야에서 주목받고 있다. 이러한 디지털 트윈은 도시 환경과 내부 데이터 피드를 실시간 3D 및 4D 공간 데이터로 캡처하고 표시하는 대화형 플랫폼 형태로 제공된다.[44]

증강 현실(AR) 시스템과 같은 시각화 기술은 도시 내 센서의 데이터 피드[45] 및 API 서비스를 디지털 트윈으로 통합하여, 건축 환경에서 설계 및 계획을 위한 협업 도구로 활용된다. 예를 들어, AR을 통해 건축 환경 전문가들은 테이블 위에 증강 현실 지도, 건물, 데이터 피드를 함께 보면서 협업할 수 있다.[46]

건축 환경에서 디지털 트윈은 빌딩 정보 모델링(BIM) 프로세스 도입으로 인해 계획, 설계, 건설, 운영 및 유지 관리 활동이 디지털화됨에 따라, 개별 자산 및 국가 수준에서 논리적인 확장으로 간주된다. 일례로, 영국에서는 2018년 11월 디지털 구축 영국 센터에서 "국가 디지털 트윈" 개발 원칙을 제시하는 ''제미니 원칙''(The Gemini Principles)을 발표했다.[47][48]

초기 디지털 트윈 활용 사례 중 하나는 1996년 히드로 공항의 히드로 터미널 1에서 히드로 익스프레스 시설 건설 과정에서 나타났다. 컨설턴트 모트 맥도날드(Mott MacDonald)와 BIM 개척자 조나단 잉그램(Jonathan Ingram)은 케이슨과 보어홀의 움직임 센서를 디지털 객체 모델에 연결하여 모델의 움직임을 표시했다. 또한, 디지털 그라우팅 객체를 통해 지반 움직임을 안정시키기 위한 그라우트 주입 효과를 모니터링했다.[49]

디지털 트윈은 무인 차량을 활용하여 지진 발생 후 건물 및 인프라에 대한 육안 검사 필요성을 줄이는 방법으로도 제안되었으며, 수집된 데이터는 피해 지역의 가상 모델에 추가된다.[50] 디지털 트윈은 물리적 자산의 동적 디지털 복제본을 생성하여 건설 산업을 변화시키고 있으며, 교량 및 역사적 건물과 같은 구조물의 상태 모니터링, 인체공학적 위험 평가, 예측 유지 관리를 지원한다. 또한 건물 에너지 및 탄소 성능을 최적화하는 데에도 활용된다. 웨이하이 항과 같은 사례 연구는 디지털 트윈의 실질적인 성공을 보여준다. 다만, 디지털 트윈은 강력한 시스템 아키텍처와 요구 사항 중심의 맞춤형 설계에 의존하며, LSTM과 같은 고급 모델은 예측 기능을 제공하지만 통합 및 확장의 어려움은 여전히 존재한다.[43]

6. 3. 의료

디지털 트윈은 의료 산업에 변화를 일으키는 기술로 인식되고 있다.[51][38] 의료 분야에서 디지털 트윈 개념은 원래 제품이나 장비의 예측에서 제안되어 처음 사용되었다.[38] 디지털 트윈을 활용하면 의료, 스포츠, 교육 등에서 데이터 중심의 접근 방식을 통해 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 추적된 건강 및 생활 방식 매개변수를 기반으로 환자 맞춤형 모델을 지속적으로 조정할 수 있게 되면서, 가상 환자를 구현할 수 있다. 이는 이전 기록뿐 아니라 개별 환자의 건강 상태에 대한 자세한 정보까지 제공한다. 또한, 디지털 트윈을 통해 개인의 기록을 전체 인구와 비교하여 패턴을 더 쉽고 자세하게 찾을 수 있다.[51]

디지털 트윈의 가장 큰 이점은 개별 환자의 반응을 예측하여 의료 서비스를 맞춤화할 수 있다는 것이다. 디지털 트윈은 개별 환자의 건강을 정의할 때 더 나은 해결책을 제시할 뿐만 아니라, 건강한 환자에 대한 예상 이미지를 변화시킨다. 이전에는 '건강'을 질병 징후가 없는 것으로 간주했지만, 이제는 '건강한' 환자를 전체 인구와 비교하여 진정으로 건강을 정의할 수 있게 되었다.[51]

하지만 의료 분야에서 디지털 트윈의 등장은 몇 가지 단점도 수반한다. 디지털 트윈 기술은 모든 사람에게 접근 가능하지 않아 빈부 격차를 확대하고 불평등을 초래할 수 있다. 또한, 인구 집단에서 패턴을 식별하여 차별로 이어질 가능성도 존재한다.[51][52]

6. 4. 자동차 산업

자동차 산업은 디지털 트윈 기술을 통해 개선되었다. 디지털 트윈은 프로세스를 용이하게 하고 한계 비용을 줄이기 위해 기존 데이터를 사용하여 구현된다. 현재 자동차 디자이너는 소프트웨어 기반의 디지털 기능을 통합하여 기존의 물리적 실체성을 확장한다.[16] 자동차 엔지니어는 특정 차량의 운전 방식을 분석하기 위해 회사의 분석 도구와 함께 디지털 트윈 기술을 사용한다. 이를 통해 도로에서 자동차 사고를 줄일 수 있는 새로운 기능을 차량에 통합할 수 있는데, 이는 이전에는 그렇게 짧은 시간 내에 불가능했다.[53] 디지털 트윈은 개별 차량뿐만 아니라 전체 모빌리티 시스템, 즉 사람(예: 운전자, 승객, 보행자), 차량(예: 커넥티드 차량, 연결 및 자동화된 차량) 및 교통(예: 교통 네트워크, 교통 인프라)에 대해서도 구축될 수 있으며, 이러한 시스템은 에지/클라우드 서버에 배포된 디지털 트윈으로부터 실시간 결정을 내리기 위한 지침을 받을 수 있다.[54]

6. 5. 기타

7. 관련 기술

디지털 트윈은 생명체가 환경 변화에 반응하는 방식과 유사하게 작동한다. 인체는 항상성을 유지하기 위해 센서를 통해 변화를 감지하고 대응한다. 이와 비슷하게, 생산 공정이나 제품에 디지털 트윈을 적용하고 센서를 설치하여 실시간으로 데이터를 반영하면 문제 발생 여부를 즉시 파악하고 최적의 해결책을 찾을 수 있다.[72]

디지털 트윈은 다음과 같은 기술들과 연관되어 있다.


  • 유한 요소법
  • 사물 인터넷
  • 인더스트리 4.0 (산업 4.0)
  • 디지털 지구
  • 디지털 목업
  • 디지털 워크플레이스
  • 이산 사건 시뮬레이션
  • 건강 및 사용 모니터링 시스템
  • 홀론
  • 통합 차량 상태 관리
  • 예측 엔지니어링 분석
  • 인공지능
  • 기계 학습
  • 사이버 물리 시스템
  • BIM
  • 점군
  • 측역 센서
  • 3차원 측정기
  • 라이다
  • 국가 좌표


디지털 트윈은 사물 인터넷(IoT), 인공지능, 기계 학습, 소프트웨어 분석 등을 공간 네트워크 그래프[60]와 통합하여 물리적 대상의 변화를 반영하는 디지털 시뮬레이션 모델을 만든다. 디지털 트윈은 센서 데이터, 전문가 지식, 과거 데이터 등을 통해 지속적으로 학습하며, 거의 실시간으로 상태를 표현한다.[61][62][63]

하지만 2021년 연구에 따르면 디지털 트윈과 인공지능의 결합에는 여전히 어려움이 있는 것으로 나타났다.[64]

참조

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