디지털 트윈은 물리적 객체 또는 프로세스의 실시간 디지털 대응물 역할을하는 가상 표현이다. 개념이 더 일찍 시작되었지만 디지털 트윈의 첫 번째 실제 정의는 2010 년 우주선의 물리적 모델 시뮬레이션을 개선하려는 시도로 NASA에서 시작되었다. 디지털 트윈은 제품 설계 및 엔지니어링 활동 생성에서 지속적인 개선의 결과이다. 제품 도면 및 엔지니어링 사양은 수제 제도에서 컴퓨터 지원 제도 / CAD (컴퓨터 지원 설계), 모델 기반 시스템 엔지니어링 (MBSE)으로 발전했다.
물리적 개체의 디지털 트윈은 디지털 스레드 (디지털 트윈의 최저 수준 설계 및 사양)에 의존하며 "트윈"은 정확도를 유지하기 위해 디지털 스레드에 의존한다. 제품 설계 변경은 ECO (엔지니어링 변경 주문)를 사용하여 구현된다. 구성 요소 항목에 대한 ECO는 항목의 디지털 스레드의 새 버전을 생성하고 이에 상응하는 디지털 트윈을 생성한다.
디지털 트윈(digital twin)은 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술이다. 디지털 트윈은 제조업뿐 아니라 다양한 산업·사회 문제를 해결할 수 있는 기술로 주목 받는다. 그리고 기본적으로는 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 사용될 수 있는 강력한 디지털 객체로서, 운용 성능과 사업 프로세스를 대폭 개선할 수 있다.
활용 영역
● 공장 최적화
● 가상 제조
● 센서를 활용한 자동화
원리
생명체의 환경 변화 반응 기제를 떠올리면 이해가 쉬울 수 있다. 실제로 인간의 몸은 부단히 변화하는 환경에서도 체온과 혈류(血流) 등 모든 조건을 평형 상태로 유지해야 한다. 그러기 위해 인체 표면과 내부에선 무수한 센서 세포가 끊임없이 활동 중이다. 이 세포들은 크든 작든 이상(異常)이 감지되면 다른 세포에 신호를 보내 해당 이상으로 입은 피해를 복구하고 추가 피해도 막는다. 익히 알려진 면역 기능의 작동 과정이다. 생산 공정, 혹은 이미 생산된 제품의 사용 과정에도 이와 비슷한 원리를 적용할 수 있다. 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 신호가 태블릿 속 디지털 트윈에 실시간으로 반영될 수 있도록 하는 것이다. 이렇게 되면 특정 제품(혹은 공정)의 디지털 트윈 프로그램 공유자는 언제 어디서나 제품 관련 문제 발생 여부를 실시간으로 알 수 있게 된다. 그와 거의 동시에 이들의 집단지성을 기반으로 최적의 솔루션이 도출, 현장에 곧장 전달되고 가장 적절한 조치가 취해진다. 모든 제품이 이런 방식으로 제작, 관리되면 생산 공정 오류로 인한 비용 손실을 줄일 수 있을 뿐 아니라 소비자 요구에도 한층 더 완벽에 가깝게 부응할 수 있다.
출처 : 위키백과
1. 디지털 트윈의 개념과 정의
□ (개념) 디지털 트윈은 가상의 세계에 현실을 반영한 모델을 구현하여 데이터의 ‘생성→전송→취합→분석→이해→실행(딜로이트, 2017)’ 등의 절차로 실제 세계와 가상의 세계를 실시간으로 통합하는 것이 핵심
① (생성) 분석을 위해 사용되는 물리적 공정 성능 및 주변 환경･외부데이터의 중요한 입력 값을 측정하는 센서 설치
② (전송) 물리적 세계와 디지털 플랫폼 간의 완벽한 실시간 양방향 통합 및 연결 지원
③ (취합) 데이터 보관소에 이관, 데이터 분석을 위해 처리 및 준비
④ (분석) 실시간 통합된 데이터를 통해 알고리즘 기반의 시뮬레이션과 시각화 루틴을 통한 데이터 분석
⑤ (이해) 대시보드와 시각화를 통해 통찰력 제시, 물리적 세계와 디지털 세계의 오차를 조명해주어 추가적인 조사와 변화가 필요한 영역 확인
⑥ (실행) 작동장치를 통해 물리적 세계의 공정으로 피드백･적용, 디지털 트윈 영향력 실현
□ (특징) 디지털 트윈은 현실에 존재하는 모든 것을 가상에 구현하여 필요에 따라 활용할 수 있으므로 적용 분야가 광범위
○ 실시간 데이터를 통해 가상에 구현된 디지털 트윈으로 직관적 모니터링
- 시제품을 가상으로 확인해볼 수 있어서 시장 출시 기간 단축과 잠재적 실패 감소
- 다양한 대상을 전 생애주기에 거쳐 통합적인 정보 확인
- 문제 부분 시각적 확인을 통한 보수 시간과 다운타임 단축
○ 현실과 연결된 가상의 디지털 트윈을 통해 현실의 개체를 쉽게 제어
- 원격을 통해 거리에 상관없이 실시간 현장 관리 및 상호작용 가능
- 복잡한 작업도 최적의 조건에 맞게 제어
○ 실시간 데이터 분석을 통한 시뮬레이션으로 최적화
- 시뮬레이션을 통한 미래 예측으로 최적의 의사결정에 도움을 주어 생산성, 경제성, 안전성, 경쟁력 향상
2. 디지털 트윈의 등장
□ (진화) 디지털 트윈을 이루는 기술의 발전으로 계속 진화 중
○ ’02년 美 미시간大 마이클 그리브스 교수가 ‘디지털 트윈’이란 용어를 사용했으나 당시엔 개념적으로만 존재
○ ’16년 GE에 의해 현실과 가상이 연결된 디지털 트윈 실현으로 이슈화
○ IoT, AI, Big data, Cloud, 5G, VR/AR/MR 등의 다양한 핵심 요소 기술 발전도 디지털 트윈의 활용을 촉진하여 시장의 본격적 성장
□ (단계) 디지털 트윈은 크게 3단계로 분류
○ 레벨1 : 현실 객체의 기본적 속성을 반영한 디지털 객체
○ 레벨2 : 실세계와 연결되어 모니터링 및 제어 가능
○ 레벨3 : AI 등을 적용해 고급 분석과 시뮬레이션이 가능
※ 레벨3을 구현하는 스마트공장과 스마트도시는 아직 없으나 그 단계를 선점하고자 국가와 기업들이 경쟁 중
□ 가트너 ‘사물인터넷의 2019 하이프 사이클(Hype Cycle)’에서 디지털 트윈은 ‘부풀려진 기대 정점(Peak of Inflated Expectations)’에 위치
○ IoT 사업을 구현하는 대부분의 기업이 디지털 트윈을 구축
○ 10년 안에 디지털 트윈은 디지털 솔루션의 지배적인 설계 패턴이 될 전망
□ (시장) ’19년 발행된 Market and Markets의 디지털 트윈 보고서는 세계 디지털 트윈 시장의 폭발적 성장을 예상
○ 세계 디지털 트윈 시장 규모(십억 달러) : (’19) 3.8 → (’25) 35.8 (연평균 성장률 37.8%)
□ 본 이슈분석에서는 디지털 트윈의 최신 동향을 국내 활용이 기대되는 제조와 도시를 중심으로 살펴보고, 우리나라 향후 도전과제 및 시사점을 도출하고자 함
○ (제조) 기존 정보시스템인 PLM･MES･ERP･SCM※ 등에 디지털 트윈을 접목, 생산 활동을 완벽히 동기화하여 공장 지능화･고도화
○ (도시) 디지털 트윈은 국내 도시 계획･실행･관리에 있어서 비용 효율성과 사용 편의성으로 주목
3. 주요국 디지털 트윈 추진 현황
□ (미국) 새로운 가치와 일자리 창출을 위한 국민생활 밀착형 대규모 가상물리시스템(CPS) 융합 프로그램 추진
○ 대기업 주도로 산업인터넷시스템 이슈 해결을 위한 요구사항･권장사항의 정의 및 개발, 디지털 트윈 상호운용성 정의 등 활동하는 Industry Internet Consortium(IIC) 설립
※ ’14.3월 GE, AT&T, Cisco, IBM, Intel 등 5개사가 중심이 되어 설립
○ 국가과학기술위원회(National Science and Technology Council)는 미국 첨단 제조업 리더십 확보 전략을 통해 빅데이터 분석, 첨단 센서 및 제어기술, 모델링 및 시뮬레이션 등의 디지털 트윈 관련 스마트 제조를 포함한 5대 전략 목표를 추진
※ ’18.10월 국가과학기술위원회가 광범위한 여론수렴을 통해 전략 마련 및 발표
○ Open Mobility Foundation*은 디지털 트윈을 이용하여 실시간 관리 및 안전하고 효율적인 도시 교통 시스템 구축 및 시뮬레이션 계획
* 미국 도시의 교통망 관리를 위해 디지털 트윈을 활용하고자 출범된 민간･지자체 협력 재단
○ Smart America는 도시의 도로 교통 시스템을 디지털 트윈화하여 여정 시간･ 안전 개선, 도로 혼잡 감소, 도로 시스템의 성능 개선을 통한 경제적 이익 변환을 위해 노력
○ 미시간주의 Ontwa는 폐수 파열 등 하수관 유지보수를 위해 디지털 트윈 활용, 정보 업데이트를 통한 작업흐름 투명성 강화
□ (독일) 디지털전략2025(digital strategy 2025)을 통해 CPS 기반 스마트 팩토리 구축으로 개인 맞춤형 제품 기반의 비즈니스 모델 혁신을 통하여 새로운 시장 창출 및 매출 증대와 스마트 팩토리 상품화를 통해 세계 제조장비 시장 주도권 확대 추진
○ ’15.4월 RAMI4.0(Reference Architecture Model Industrie 4.0) 공개
※ RAMI 4.0 : 3개의 요소를 3차원 모델을 통해 동시에 제시하며 I4.0을 구성하는 모든 요소를 포함, 디지털 트윈의 경우 Information 레이어의 제품수명주기 축과 계층레벨 축을 거의 커버, 디지털 트윈을 Asset Administration Shell(AAS)로 정의
○ (프라운호퍼) 다양한 그룹들이 여러 독일 기업(지멘스, 보쉬 등)과 협업을 통해 제조에 알맞은 디지털 트윈 구현 노력 및 AI 데이터 인프라 플랫폼 구축 결정(’19.10)
□ (영국) 국가 인프라를 디지털 트윈으로 구현 추진 중
○ (Data for the Public Good) 2017년 영국 국가 인프라위원회(British National Infrastructure Commission)는 데이터 공유의 중요성과 디지털 트윈의 필요성을 강조하며 ‘국가 디지털 트윈’ 권고
- (National Digital Twin) 국가 디지털 트윈으로 영국 인프라가 제공하는 성능･서비스･가치의 향상과 사회･기업･환경･경제에 혜택 제공을 목표
※ 2018년 7월, 국가 디지털 트윈 구축을 위해 CDBB(Centre for Digital Built Britain)內 DFTG(Digital Framework Task Group, 공익을 위한 데이터 사용 보장 단체) 발족
- (VU.CITY) 런던, 맨체스터 등 영국의 도시들을 3D 모델로 구축, 교통, 날씨, 환경정보 등 실시간 데이터를 연동하여 도시 운영 효율화
※ 도시개발 회사와 3D 컨텐츠 제작 전문 기업의 합작으로 도시 플랫폼 구축
□ (싱가포르) 14년 말부터 ’18년까지 약 7300만 달러 투입한 Virtual Singapore는 도시의 모든 구조물과 맵핑된 디지털 트윈을 구현하여 도시계획･교통･환경 등 다양한 분야의 가상 플랫폼으로 활용
○ 건물이나 공원 건설 등의 프로젝트를 계획 시, 버추얼 싱가포르 플랫폼 내에서 주변 경관과의 조화, 교통에 미치는 영향, 일조권 침해 여부 등의 사전 조사 항목을 빠르고 정교하게 파악
○ 차량 흐름이나 통행에 불편을 야기할 시, 최소화하기 위한 보완 통로 구축에 대한 추가 시뮬레이션을 진행, 더 나은 설계로 변경하기 위한 여러 테스트를 큰 비용 소모 없이 수월하게 검토
○ 긴급 상황 발생 시, 건물 내 다양한 변수에 대해 시뮬레이션하여 직관적 시각화 제공
4. 주요 기업의 디지털 트윈 관련 솔루션 현황
□ (국내 기업) 대기업과 통신사를 중심으로 성장 중이나 외산 플랫폼을 통한 디지털 트윈 구축을 선호
○ (KT) ’19.12월 KT의 디지털 트윈인 AI 기가트윈 개발, 도시 인프라를 모니터링하고 데이터를 통해 예측하는 서비스 제공
○ (포스코건설) 디지털 트윈 기반의 스마트 팩토리를 구현해 시공 통합 시스템 구축, 공정 최적화 및 안전강화를 위한 디지털 시뮬레이션 구현
○ (LG CNS) 도시 데이터를 수집, 분석하여 정보를 공유하는 데이터 중심의 스마트시티 플랫폼인 Cityhub와 스마트팩토리 플랫폼인 Factova 구축, 타 시스템과 연동 시 디지털 트윈 구현 지원 가능
□ (해외 기업) 기업별 역량을 바탕으로 디지털 트윈 구축, 세계 시장 선점
○ (GE) 2016년 GE는 기계에서 발생하는 대규모의 데이터를 분석 수집하고 사물인터넷으로 연결해 디지털 트윈을 구현해주는 통합 IIoT(Industrial Internet of Things) 플랫폼 프레딕스(Predix) 공개
※ GE가 제조·판매하는 모든 장비에 센서에서 수집한 데이터를 모아 분석하고, 디지털 트윈으로 구현하여 가상 모니터링･컨트롤 등의 서비스 제공
- (사례) 미국 네바다주에 위치한 자사 공장의 프로세스와 공급사슬의 디지털 트윈 모델을 생성해 경영진이 데이터에 기반을 둔 수천 건의 의사결정에 도움
○ (Siemens) 지멘스는 공장 자동화 IoT 플랫폼인 마인드스피어를 구축하여 공장 내 각 설비에 부착된 센서를 통해 데이터를 받아들이고 공장의 설비를 실시간으로 디지털 트윈과 연결하여 피드백 후 생산성 증가
- (사례) 지멘스 암베르크 공장은 1,000종이 넘는 제품을 연 1,200만개 이상 생산하는데, 한 라인에서 동시에 여러 제품생산 가능
○ (Microsoft) 2018년 공개된 클라우드 컴퓨팅 Azure에서 디지털 트윈을 만드는 IoT 솔루션 빌드인 Azure Digital Twins 제공
※ 가상 표현인 공간 인텔리전스 그래프에서 빠르고 간편하게 물리적 세계의 사람, 장소 및 디바이스 간 관계를 모델링하여 모니터링과 조건적 예측을 통해 물리적 환경 개선과 효율적 기회 제공
○ (IBM) Watson IoT 플랫폼의 강력한 데이터 모델링 기능을 통해 장치(Device) 트윈과 자산(Asset) 트윈을 사용하여 데이터를 디지털 스레드의 근간을 구성할 수 있는 모델로 통합
- 광범위한 현장 지식을 담은 플랫폼과 각 업체의 내부 시스템, 장비 등을 통합하여 각 업체에 맞춤형 솔루션 제공
○ (ANSYS) 앤시스 19.1은 단일 워크플로 안에서 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈을 구축해 검증, 배치할 수 있는 ‘앤시스 트윈 빌더(ANSYS Twin Builder)’를 탑재
※ 엔지니어가 물리적 제품의 디지털 트윈을 빠르게 구축, 검증하고 배치할 수 있도록 지원
- 트윈 빌더 사용 시 다양한 IIoT(Industrial Internet of Things) 플랫폼에 디지털 트윈 연결을 통해 테스트 및 실시간 데이터에 접속 지원
- 트윈 빌더의 내장 API는 PTC ThingWorx, GE Predix, SAP Leonardo와의 매끄러운 연결 제공하여 물리적 자산에 대한 예측 정비 수행 가능
○ (SAP) SAP Leonardo IoT는 디지털 트윈 모델 기반 서비스 제공, △규칙 및 이벤트 관리, △액션 중심 비즈니스 통합, △IoT 강화 분석, △IoT 데이터 액세스 제어, △IoT 응용프로그램 개발 등 지원
○ (Dassault Systems) 다쏘시스템의 단일 플랫폼 기반의 ‘3D익스피리언스 트윈(3DEXPERIENCE Twin)’은 현실 세계에서 존재하거나 존재할 수 있는 제품, 시스템, 시설 또는 환경을 표현하며, 제품의 생애주기의 모든 단계에서 동적 3D 모델로 제품과 프로세스, 공장･설비 운영을 복제
- 설계 및 생산/제조, 운영에 영향을 미치는 규제, 요구 사항 및 재료에서 고객의 경험에 이르기까지 모든 단계를 모델링, 시뮬레이션하고 테스트해 검증
○ (PTC) 기업이 산업 혁신을 추진하는 데 필요한 기능, 유연성 및 확장성을 제공하는 산업용 IoT 플랫폼인 Thingworx에서 3D CAD 소프트웨어 크레오를 사용하여 디지털 트윈 구축을 통해 물리적 세계와 디지털 세계를 연결
○ (Altair) 알테어의 HyperWorks는 포괄적인 개방형 아키텍처 시뮬레이션 플랫폼으로, 고성능, 효율적이고 혁신적인 제품을 설계하고 최적화하기 위한 최상의 기술 제공
5. 시사점
○ 국가 인프라 고도화와 관련 시장･산업 육성 측면에서 디지털 트윈의 조기 활성화 노력 시급
○ 디지털 트윈의 시장 성장성이 매우 크고, 주요 국가와 도시가 도입을 적극 추진 중이며, 주요 글로벌 기업의 시장 선점 및 확산이 우려
- 일원화되지 않은 프레임워크와 분산된 데이터로 우리 기업의 활용이 제한
- 요소기술 기업 간 또는 민･관 협업이 부족
- 도입 당위성에도 불구 기술 간, 기업규모 간 간극과 공유 이슈는 풀어야할 과제
○ 디지털 트윈 활용 확산을 위한 프레임워크･데이터 플랫폼 구축
○ 디지털 트윈에 대한 통일된 정의와 프레임워크 구축
- 디지털 트윈의 활용 및 확산, 사회문제 해결방안 등에 관한 길잡이 역할
- 디지털 트윈 요소 기술의 진화에 따른 디지털 트윈 단계 분류 체계 확립
○ 정부 주도의 데이터 플랫폼 구축을 통해 개방･활용･확산 제고
- 공공데이터가 원활히 수집･축적･개방･활용되는 체계 구축
- 중소기업들이 각 규모와 필요에 맞게 사용할 수 있는 정부주도의 디지털 트윈 플랫폼 구조 공개
○ 디지털 트윈 생태계 활성화를 위한 민･관 협력 파트너십 확충
○ 초기부터 정부와 (국내･외)민간 기업의 협력을 통해 디지털 트윈 전략 및 정책 마련으로 시너지 효과 유도
- 데이터를 구축･유통･활용하는 데이터 가치사슬의 시장형성을 위한 협력
○ 민관이 함께 디지털 트윈을 구현･운영할 수 있는 전문 인재 양성
- 3D 설계, 데이터 및 시뮬레이션 도구, 디지털 트윈의 지능화를 위한 AI 분야 교육을 주축으로 단계별로 기술 교육 지원
○ 정부를 통한 대기업-중소기업 매칭으로 디지털 트윈 효율적 사용 및 구축에 대한 멘토링 프로그램 도입 확산
- 생산, 제조, 운영 등 환경에 맞게 디지털 트윈 구축 및 활용
○ 기술간 융합을 통해 혁신 촉발 지원 강화
○ 고도화된 디지털 트윈 구현을 위해서 목적에 따라 관련 기술 전문가들의 협업을 통한 기술 융합이 필요
- 각 기업의 역량을 합쳐 새로운 아이디어 창출, win-win 관계 형성
○ 세계 최상위 ICT 보급률을 기반으로 디지털 트윈 활용 분야 및 지원 확대
- 5G 유무선망을 기반으로 IoT 서비스 및 빅데이터 처리가 원활하도록 지원
출처: 글로벌 과학기술정책정보 서비스
