디지털 트윈——제조업의 디지털 전환을 이끄는 핵심 동력

디지털 트윈 ——

제조업의 지능화 전환을 이끄는 핵심 동력

정보 기술의 발전과 제조 기술의 진보에 따라 사람들의 물질적 삶은 점점 더 풍요로워지고 있으며, 동시에 제품의 지능화와 개인화에 대한 요구도 점차 증가하고 있습니다. 생산 효율성을 높이고, 제품 출시 시간을 단축하며, 보다 유연한 생산 방식을 도입하여 자원과 에너지의 활용률을 높이고, 시장의 지능화, 개인화, 변동성 있는 요구에 신속하게 대응하는 것은 오늘날 전 세계 산업계가 직면한 주요 과제입니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 세계 주요 산업 강국들은 각자의 스마트 제조 전략을 제시하고 있습니다. 예를 들어, 독일은 ‘인더스트리 4.0’을, 미국은 ‘제조업 부흥 계획’을, 우리나라는 ‘중국 제조 2025’ 전략을 제시했습니다. 디지털 트윈 기술은 메타버스를 구축하는 핵심 기술 중 하나로, 산업 IoT, 5G 통신, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 3D 시각화 등 다양한 기술과 함께 현실 세계의 물체에 대한 가상 이미지를 만들어낼 수 있습니다. 이를 통해 기하학적 형태, 물리적 모델, 작동 상태 등을 시뮬레이션하고 예측하며 의사결정을 지원함으로써 위에서 언급된 문제들을 효과적으로 해결하고 스마트 제조의 비전을 실현할 수 있습니다.

1. 디지털 트윈의 기원

‘트윈’이라는 개념은 처음에 미국 국립항공우주국의 ‘아폴로 계획’에서 시작되었습니다. 디지털 트윈이라는 개념은 2002년 미국의 마이클 그리브스 박사가 미시간 대학교와 NASA가 공동으로 주최한 세미나에서 처음 제안되었습니다. 그는 시스템의 복잡성이 점점 증가함에 따라 현대의 제품 시스템, 생산 시스템, 기업 시스템도 본질적으로 복잡한 시스템이라고 보았습니다. 복잡한 시스템의 성능을 최적화하고 예측하기 위해서는 관찰 가능한 디지털 모델이 필요하며, 제품의 여러 물리적 특성을 종합적으로 나타내는 디지털 표현이 필요합니다. 이를 통해 제품의 전체 수명 주기 동안 디지털 정보를 관리하고 재사용할 수 있으며, 제품이나 장비의 상태 데이터, 센서 데이터, 운영 기록 데이터를 분석하여 상태 진단, 행동 예측, 지능형 조율을 할 수 있습니다. 또한, 데이터베이스를 축적함으로써 산업 빅데이터 분석가들은 특정 장비와 그 부품들을 평가하여 제품 설계자와 공정 설계자에게 피드백을 제공함으로써 제품과 공정을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 결국 이러한 과정을 통해 순환형 디지털 트윈이 만들어집니다. 2010년에 ‘디지털 트윈’이라는 용어가 NASA의 기술 보고서에서 처음 사용되었으며, 2012년에는 미국 국립항공우주국과 미국 공군이 함께 디지털 트윈에 관한 논문을 발표했습니다. 이 논문은 미래의 항공기 개발에 중점을 두고 있습니다. 2015년부터 2020년까지는 디지털 트윈이 초기 단계에 있었으며, 여러 산업 소프트웨어 기업들이 디지털 트윈 사업에 투자하기 시작했습니다. 최근 2년간 디지털 트윈은 빠르게 발전하고 있으며, AI, AR/VR과 같은 신기술과 결합하여 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있습니다.

2. 디지털 트윈의 특징

디지털 트윈의 본질은 정보 모델링입니다. 즉, 현실 세계의 물체를 디지털 가상 세계에서 모델링하는 것입니다. 하지만 디지털 트윈에서의 정보 모델링은 더 이상 전통적인 정보 전송 방식에 기반하지 않고, 물체의 외부 형태, 내부 메커니즘, 작동 관계 등을 전체적으로 추상화하여 표현합니다. 디지털 트윈의 난이도와 응용 효과는 전통적인 모델링에 비해 지수적으로 증가합니다. 주로 디지털 트윈은 다양한 형태로 변형될 수 있으며, 다른 용도와 상황에 맞게 다양한 형태의 디지털 모델을 만들 수 있습니다.

1. 상호운용성

디지털 트윈에서는 물리적 객체와 디지털 공간이 양방향으로 매핑되고, 동적으로 상호작용하며, 실시간으로 연결됩니다. 따라서 디지털 트윈은 다양한 디지털 모델을 통해 물리적 객체를 표현할 수 있으며, 서로 다른 디지털 모델 간의 전환, 결합, 표현을 가능하게 합니다.

2. 확장성

디지털 트윈 기술은 디지털 모델을 통합하고 추가하거나 교체할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이를 통해 다양한 규모, 다양한 물리적 특성, 다양한 계층의 모델을 확장할 수 있습니다.

3. 실시간성

디지털 트윈 기술은 데이터화가 필요합니다. 즉, 데이터를 컴퓨터가 인식하고 처리할 수 있는 방식으로 관리하여 시간의 흐름에 따라 변화하는 물리적 객체를 표현해야 합니다. 표현되는 객체에는 외형, 상태, 속성, 내부 메커니즘이 포함됩니다. 이를 통해 물리적 객체의 실시간 상태를 디지털 가상체로 표현할 수 있습니다.

4. 고화질성

디지털 트윈의 고화질성은 디지털 가상체 모델과 물리적 객체의 유사성을 나타냅니다. 가상체와 실제 객체는 기하학적 구조뿐만 아니라 상태, 상태, 시간적 측면에서도 유사해야 합니다. 다양한 디지털 트윈 환경에서 동일한 디지털 가상체의 시뮬레이션 정도는 다를 수 있습니다. 예를 들어, 작업 환경에서는 가상체의 물리적 특성만을 설명하면 되고, 화학적 구조에 대해서는 신경 쓸 필요가 없습니다.

5. 순환성

디지털 트윈에서의 디지털 가상체는 물리적 객체의 시각적 모델과 내부 메커니즘을 설명하는 데 사용됩니다. 이를 통해 물리적 객체의 상태 데이터를 모니터링하고 분석하며, 공정 파라미터와 운영 파라미터를 최적화하여 의사결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 디지털 가상체와 물리적 객체에 ‘뇌’를 부여하는 것입니다. 따라서 디지털 트윈은 순환성을 가집니다.

3. 디지털 트윈의 계층 구조

디지털 트윈 기술의 구조는 네 가지 계층으로 나눌 수 있습니다: 물리적 계층, 데이터 계층, 모델 계층, 기능 계층입니다.

물리적 계층: 디지털 트윈 시스템이 현실 세계의 물리적 객체를 설명하는 계층입니다. 다양한 유형의 디지털 트윈 애플리케이션에 따라 물리적 객체도 다릅니다. 예를 들어, 스마트 공장의 디지털 트윈에서는 공장, 작업장, 생산 라인, 작업 위치, 그리고 공장 내의 사람, 기계, 재료, 방법, 환경 등과 같은 생산 요소들이 설명됩니다. 다양한 산업 분야에서는 설명되는 물리적 객체도 다릅니다.

데이터 계층: 디지털 트윈은 데이터 기반으로 작동합니다. 물리적 객체와 디지털 트윈 간의 실시간 매핑과 상호작용을 위해서는 두 계층 간의 데이터 교환이 필요합니다. 데이터 계층은 물리적 객체와 디지털 트윈 간의 연결고리 역할을 하며, 데이터 수집, 전송, 처리 등을 담당합니다.

모델 계층: 모델 계층은 디지털 트윈의 핵심입니다. 여기에는 기하학적 모델, 규칙 모델, 메커니즘 모델, 알고리즘 모델 등이 포함됩니다. 기하학적 모델은 물리적 객체의 외형을 나타냅니다. 규칙 모델은 물리적 객체의 비즈니스 로직을 추상화하거나 설명하는 데 사용됩니다.