디지털 트윈 (Digital Twin)

1. 디지털 트윈(Digital Twin)이란?

현실 세계를 가상으로 재현하여, 실시간 데이터를 활용해 현실 세계를 최적화하는 기술 입니다.

현실 문제를 시뮬레이션, 예측하여 최적의 방안을 도출하는 개념으로 확장합니다.

 

 

 

2. 디지털 트윈의 적용 범위와 사례 확인

• 다양한 사람의 개성과 전문성을 결합하여 즉각적 공감대 형성과 브레인스토밍 가능
• 시공간 정보를 사용하여 교통 흐름을 제어하고, 혼잡, 체증을 해소 가능
• 4D 정보로 중장기 변화를 예측하여 도시개발 및 계획 수립
• 의사결정에 사용할 수 있는 개인적 가능성과 시나리오 검토
• 바이오 센싱 및 라이프 스타일을 분석하여 개인 맞춤형 행동 수정 지원
• 실시간 수요 예측 및 에너지 인프라의 효율적 사용 지원
• 지구 전체 지형, 기후 변동 등을 디지털화하여 지속 가능한 도시개발 달성

 

3. 규모에 따른 디지털 트윈 종류

구분	주요 내용
구성요소 트윈 or 부품 트윈	- 구성 요소 트윈은 디지털 트윈의 작동 구성요소의 가장 작은 예시 - 부품 트윈은 구성요소 트윈과 유사하나, 상대적 중요도가 낮은 구성요소 관련 트윈 → 구성요소의 가상화를 통해 성능 모니터링, 실시간 조건 시뮬레이션을 통한 내구성, 안전성 및 효율성 테스트가 가능합니다. 예시) 모터, 센서, 밸브
자산 트윈	- 자산은 2개 이상의 구성요소가 함께 작동하는 것 - 자산 트윈을 사용하면 구성요소 간 상호작용을 연구, 처리하여 현장 적용 가능한 풍부한 성능의 데이터 생성 가능 → 자산의 효율적 상호작용 분석 예시) 엔진, 펌프
시스템 트윈 or 유닛 트윈	- 시스템 트윈에서는 자산 간 결합 방식과 그에 따른 전체 기능 수행 확인 가능 - 즉, 자산 트윈의 상호작용을 가시화하고, 성능 향상 제안 가능 → 시스템 단위의 대규모 가시화를 통해 최적의 효과 달성 및 전략적 인사이트 도출이 가능한 수준 예) 모든 생산 단위
프로세스 트윈	- 프로세스 트윈은 시스템들이 어떻게 상호작용하여 전체 생산 시설을 구성하는지 보여줌 - 전체 효율성에 영향을 미치는 시스템 간 관계 파악과 가장 효율적인 타이밍 체계의 결정을 지원 → 다양한 의사결정의 가설을 테스트하고, 데이터 중심의 의사결정을 내리는 기반으로 활용 예) 제조 과정 전체

 

 

4. 디지털 트윈 작동 방식과 핵심 기술

디지털 트윈은 하나의 특정 기술이 아닌 다양한 기술이 종합적으로 어우러져 작동하는 서비스 플랫폼으로 다양한 기술 요소의 고려가 필요합니다.

• 디지털 트윈은 사물인터넷(IoT), 데이터 분석, 인공지능(AI) 등 다양한 지능화 기술을 사용하여 물리적 물체를 모델링한 가상 프로토타입 생성
• 5단계 계층으로 디지털 트윈의 구현, 운영 및 서비스가 가능하며, 최근에는 단일 디지털 트윈 구성을 넘어, 디지털 트윈 간 결합과 자동화에 초점

Layer	구분	내용
LEVEL 5	지능형 디지털 트윈 서비스	지능형 자율 기술 등을 기반으로 디지털 트윈 서비스의 수명주기 관리
LEVEL 4	디지털 트윈간 연합	디지털 트윈 간 상호 연합 및 현업을 위한 상호간 연동 추진
LEVEL 3	모델링 및 시뮬레이션	조건 변화에 따른 가상 현실 대상의 시뮬레이션을 통한 현실 세계 분석 및 예측
LEVEL 2	디지털 트윈 동기화	현실 세계 구성 요소와 가상 세계 구성 요소 간 실시간 상호 동기화
LEVEL 1	디지털 가상화	사람, 사물, 공간 등 현실 세계를 구성하는 구성 요소의 디지털 표현 객체화 과정

 

 

Layer 1  :  디지털 가상화
[목표 설정] 디지털 트윈을 구현하여 해결하고자 하는 문제 정의와 예상하는 결과 등, 명확한 목표 설정.
[데이터 수집] 스마트 센서 등을 활용해 물리적 대상에서 발생하는 데이터 수집
[데이터 모델 설계] 물리적 대상의 상태와 특징 등을 반영한 디지털 모델 설계
- 딜로이트는 디지털 트윈 전환에서 물리적 대상의 수명 주기 전반에 필요한 데이터 종류를 파악하는 것이 핵심이라고 언급, 이를 위한 표준 데이터 모델 설계의 중요성 강조
- 표준 데이터 구조를 사용하면 서로 다른 시스템과 애플리케이션이 상호 연결되고 데이터 교환 가능 (CAD, 3D 모델링)

 

Layer 2  :  디지털 트윈 동기화
[데이터 통합] 수집된 데이터를 가공, 모델링하여 디지털 모델에 통합 ▶ (핵심 기술) DBMS, 시공간 동기화 기술 (현실-가상 세계 동기화), 데이터 전송 기술, 데이터 전송 관리 및 부하 감소 기술 등

 

Layer 3  :  모델링 및 시뮬레이션
[분석 및 시뮬레이션] 물리적 대상에서 발생하는 실시간 데이터로 현재 상태를 정확히 반영하고, 다양한 시뮬레이션 실행 ▶ (핵심 기술) IoT, AI, 빅데이터, 자동 시나리오 생성 및 맞춤화 기술

 

Layer 4  :  디지털 트윈간 연합
- 1 ~ 3계층의 단일 디지털 트윈 과정을 거쳐 대규모 디지털 트윈 시스템 구축 단계로 디지털 트윈간 상호연동과 협업을 지원하는 기술이 현실화되는 단계
- 연합된 디지털 트윈은 초기 단계에서 예상치 못한 사건이나 오작동으로 개인 또는 사회에 심각한 피해를 초래할 수 있어, 전문가의 적절한 수동 개입 필요
- (핵심 기술) 디지털 트윈 식별 시스템, 연합 메타데이터 생성 및 관리, 연합 리전스

 

Layer 5  :  지능형 디지털 트윈 서비스
- 4단계를 넘어, 디지털 트윈 모델의 안전성과 신뢰성이 담보되면, 실제 세계에서 자율적으로 작동하며 최적화되는 단계로 진화, 연합된 디지털 트윈은 자율적으로 현실 세계 문제를 인식하고 해결책을 제시하며, 하나의 디지털 트윈 생태계로 작동

 

 

5. 국내외 디지털 트윈 사례 및 정책

• 영국에서는 2018년 국가 디지털 트윈 프로그램(NDTP)을 개발하여 디지털 트윈 분야 역량을 강화하였으며, 23년 10월 기준으로는 주택 개조, 에너지 시스템, 자산관리 등 프로그램을 진행하였습니다.
• 싱가포르는 24년 6월 디지털 도시 기후 트윈을 발표하였고, 섬 전체 식생 피복, 교통 패턴, 산업에서 방출되는 열, 바람 흐름과 같은 날씨 관련 데이터를 분석하였습니다.
• 대만에서는 엔비디아의 'Earth-2' : 기후 디지털 트윈 클라우드 플랫폼을 채택하여 태풍 위치를 정확하게 예측하여 초기 대응할 것으로 기대
• 아일랜드에서는 부동산 및 건물 관리에 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 사전 예방적으로 건물과 시설을 관리하게 해주는 지능형 관리 시스템을 운영합니다.

 

 

위 내용은 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 GDX Report 자료를 정리한 내용 입니다.

 

출처 : 한국지능정보사회진흥원(NIA)