디지털 트윈 활용 사례 

많은 기업에서 주목하고 있는 디지털 트윈 기술을 활용하면 구체적으로 어떠한 이점이 있는지 디지털 트윈에 대한 기본 지식, 기술 및 적용 사례를 아래에 소개한다. 

디지털 트윈은 현실에 매우 가까운 가상공간을 컴퓨터에 구축하고, 가상공간에서 다양한 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 현실 세계로 피드백하는 기술이다. 

시뮬레이션 결과는 실제 현실 세계의 문제 해결과 신기술 및 제품 개발 등에 응용된다. 

디지털 트윈이라 불리는 이유는 가상공간에서 만들어지는 세계가 현실 공간과 쌍둥이처럼 느껴지기 때문이다.

디지털 트윈은 IoT, AI, AR/VR, 5G와 같은 기술을 결합하여 만들 수 있다. 

예를 들어, 자동차의 자율주행, 로봇 훈련, 대규모 날씨 및 기후 예측, 센서 데이터 시뮬레이션, AI 이미지 인식 및 학습 등 다양한 분야에 응용되고 있다.

기존 모델 및 시뮬레이션과의 차이점

시뮬레이션 기술은 제품개발, 자동차안전기술 확립 등 다양한 산업 분야에서 활용하고 있다. 

디지털 트윈도 이러한 시뮬레이션 기술 중 하나이다. 

기존 시뮬레이션과 가장 큰 차이점은 현실 세계의 변화와 실시간으로 연동되어 있다는 점이다.

예를 들어, 어느 기계 부품의 내구성 시뮬레이션을 생각해 보자.

기계 부품은 사용 시간이 지날수록 마모되거나 열화하여 초기의 성능과 외관을 유지하기 어렵다. 

기존 시뮬레이션에서는 마모나 노화로 인해 발생하는 변화 데이터를 수동으로 다시 입력해야 한다. 

디지털 트윈을 사용하면 변화 데이터를 수동으로 입력하는 수고가 필요 없다. 

현실 세계에서 일어나는 변화를 센서로 수집하고 연동되어 있어 기계 부품의 마모를 가상공간에서 실시간으로 재현할 수 있다.

또 다른 주요 특징은 가상공간에서 현실 세계로 접근할 수 있다. 

현실 공간의 문제를 디지털 트윈을 통하여 온라인 접근 문제를 사전에 예측하거나 해결할 수 있다.

이처럼 시뮬레이션과는 다른 디지털 트윈 만의 강점이 있어 제조업에서도 주목받고 있다. 

디지털 트윈이 주목받는 이유

디지털 트윈이 주목받고 있는 이유 중 하나는 IoT, AI, AR/VR 및 5G 등 관련 기반 기술이 고도화되었기 때문이다. 

기초 기술의 발전으로 막대한 양의 데이터 처리가 필요한 가상공간을 실시간으로 어려움 없이 다룰 수 있어 제조업을 포함한 다양한 산업에서 활용하기 시작했다.

또 주목하는 이유는 디지털 트윈의 잠재력에 있다. 

실시간 데이터를 활용하여 보다 정확한 예측과 제품의 품질향상, 업무와 인력의 효율화를 목적으로 디지털 트윈 활용을 검토하고 있다. 

디지털 트윈에 필요한 기술

AI(인공지능)

디지털 트윈에서 AI는 데이터 수집, 고정밀 분석 및 예측에 필요하다. 

가상 시뮬레이션 및 실시간으로 수집된 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리한다. 

AI는 IoT가 수집하는 방대한 양의 데이터를 분석하는 중요한 기술이다.

IoT(사물 인터넷)

IoT는 기존에 오프라인으로 사용하던 장치에 센서를 부착하여 네트워크 연결로 서로 통신할 수 있는 메커니즘이다. 

IoT 기술을 통하여 데이터 수집 및 사물의 원격 제어를 할 수 있다. 

카메라, 드론 등 IoT와 연결된 기기에서 수집되는 데이터는 가상공간에 직접 실시간 전송하고 반영되어 AI로 분석 및 개선을 한다.

5G(5세대 이동통신 시스템)

5G는 이전 세대의 4G보다 더 빠른 속도, 더 높은 용량, 더 낮은 대기 시간을 가능하게 하는 무선 통신 기술이다.

5G 통신 기술이 없으면 실시간에 가까운 분석이 불가능하여 예측 및 판단의 정확도가 떨어진다. 

5G는 IoT가 수집한 방대한 양의 데이터를 거의 실시간으로 송수신하는 데 없어서는 안 될 필수 기술이다.

AR/VR(증강/가상현실)

증강현실(AR)과 가상현실(VR)도 디지털 트윈을 구성하는 중요한 기술이다. 

가상공간을 현실적으로 재현하고, 현실로 확장하며, 보완하는 데 사용된다. 

예를 들어, 분석한 결과를 시각적으로 표현하고 비용을 절감하며 가상 시뮬레이션을 통해 오류 및 결함을 시각화하여 개선하는 데 활용된다.

CAE(컴퓨터 지원 엔지니어링)

CAE(Computer Aided Engineering)는 제품설계 단계에서 시뮬레이션 테스트로 제품의 문제점 및 개선 사항을 분석하고 검증하는 시스템이다. 

실제로 물리적인 프로토타입을 제작하는 대신 가상으로 제품의 설계 완성도를 파악할 수 있다. 

또한 진공 및 초고온 상태 등 실제로 테스트하기 어려운 환경조건에서 시뮬레이션할 수도 있다. 

자동차, 전자, 의료 응용 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 디지털 트윈에도 반드시 필요한 기술이다.

RTLS (실시간 위치정보 시스템)

RTLS(Real-Time Location System)는 GPS, Wi-Fi 등의 통신 기술을 이용하여 사물과 사람의 위치정보를 자동으로 취득하는 기술이다. 

디지털 트윈은 RTLS를 통해 수집할 수 있는 위치정보와 IoT 데이터를 결합하여 사람과 사물의 위치를 실시간으로 추적한다. 

예를 들어, 작업자의 위치 외에도 재고 및 도구의 상태를 실시간으로 파악 및 관리하여 낭비, 오류 및 문제점을 찾아낼 수 있다.

디지털 트윈의 이점

현실 세계에서 제약이 있는 어려운 작업을 가상공간에서 쉽게 수행할 수 있다. 

리드 타임 단축, 비용 절감, 유지 보수, 유지 보수 등의 작업을 원활히 하는 점도 큰 장점이다.

물리적 한계를 넘어 작업 가능

현실의 물리적 세계에서 새로운 도전을 해보고 싶어도 비용, 공간 및 기타 제반 문제로 어려우나 가상공간에서는 다양하게 시도할 수 있다.

예를 들어, 신제품 개발에 비용이 많이 들고 인력이 얼마만큼 필요한지 명확하지 않다. 

디지털 트윈은 가상공간에서 다양한 시뮬레이션이 가능하므로 이것을 토대로 필요한 비용과 인원을 산출해 낼 수 있다. 

가상 세계에서 시뮬레이션의 또 다른 큰 장점은 실패 위험을 최소화할 수 있는 점이다.

리드타임 단축

디지털 트윈은 생산관리 업무 최적화와 효율성을 높일 수 있는 기술이다. 

실시간으로 공정을 모니터링하면서 데이터를 수집하여 가상공간에서 가설검증과 개선 사항을 쉽게 확인할 수 있다. 

가상공간에서의 효율적인 개선으로 주문에서 제조 및 납품까지 전 공정에서 리드 타임을 단축하는 데 도움이 된다.

코스트 삭감

제품개발 단계에서 시험을 하려면 실제 물리적인 프로토타입을 제작해야 하는데 막대한 비용이 발생한다. 

그러나 디지털 트윈을 사용하면 가상공간에서도 동일한 시험을 할 수 있어 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있다.

또한 디지털 트윈은 제조공정의 데이터뿐만 아니라 유통 후의 수집도 가능하여 고객의 요구 사항과 사용 환경을 상세히 파악할 수 있으므로 마케팅 전략 입안에 도움이 되며 조사 및 마케팅 활동에 드는 비용을 줄일 수 있다.

작업의 효율화 및 간소화

생산라인에서 문제가 발생하면 공정을 알아야 한다. 

먼저 원인을 파악한 후, 개선안을 생각해 낸다. 

디지털 트윈을 구축하면 원인 파악이 쉬워 신속하게 개선할 수 있다. 

이미 시장에 출하된 제품에 문제가 있더라도 어느 공정에서 문제가 발생했는지 데이터를 토대로 원인을 찾을 수 있다.

최근에 제조라인에서 AI에 의한 이미지 검사와 로봇의 물류 작업이 빈번해졌다. 

주요 과제 중 하나로 AI 이미지 처리를 위한 학습과 학습을 위한 데이터 확보에 어려움이 있었지만, 가상공간에서 3D 데이터를 자유롭게 생성하여 학습의 효율성을 높이고 AI 모델을 강화할 수 있는 점도 큰 장점이라 할 수 있다.

섬세한 애프터 서비스 가능

기업 가치와 고객 만족도를 높이기 위해서는 세심한 애프터서비스가 필수적이다. 

디지털 트윈은 제조 단계뿐만 아니라 시장 출하 후에도 실시간으로 모델링할 수 있다. 

따라서 사용 환경과 서비스 요인에 맞추어 최적의 시간에 애프터 서비스를 제공하게 된다.

제품 사용환경 및 시간 등 데이터를 분석함으로써 고객의 요구와 불만 사항을 더 쉽고 구체적으로 파악할 수 있다. 

요구 사항을 더 깊이 이해할 수 있으므로 새로운 서비스 대응 계획도 마케팅 전략에 반영할 수 있게 된다.

제품 품질 및 기술 향상 기대

디지털 트윈 도입으로 기대할 수 있는 것 중 하나는 품질향상이다. 

현실 세계에서의 반복되는 시행착오는 비지니스에 큰 부담이 되나 가상공간에서는 적은 노력으로 원하는 만큼 실험할 수 있다. 

가상공간에서 실험으로 얻은 데이터를 피드백하여 실제 제품에 반영하므로 품질향상이 기대된다. 

또한 실시간으로 수집되는 데이터 분석으로 이전보다 더 정밀하게 문제를 찾아낼 수 있다.

디지털 트윈 활용의 또 다른 큰 장점으로 현실 세계에서 시뮬레이션하기 어려운 자율주행 테스트와 수술 및 의료조치 실습을 가상 세계에서 시뮬레이션할 수 있다.

디지털 트윈의 과제

디지털 트윈의 과제 중 하나가 구현 비용이다. 

센서와 연결된 IoT 디바이스와 데이터를 분석하고 처리하는 AI 통합 시스템을 구축하고 관리해야 한다. 

디지털 트윈 구축은 규모에 따라 IT기술 인력과 설비 비용이 발생한다.

비용 외에도 보안도 해결 과제이다. 

디지털 트윈에 사용되는 일부 데이터에는 민감한 개인 정보가 포함되어 있다. 

중요 데이터를 네트워크를 통해 IoT 장치에 보내고 받기 때문에 무단 접근 또는 정보 유출 우려가 있다. 

특히 사이버 공격으로 시스템이 다운되고 비즈니스에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 

직원의 보안 의식을 높이고 암호화 및 위험 관리 등 기술적 보안 조치에 유념해야 한다.

NVIDIA Omniverse 디지털 트윈 사례 

NVIDIA Omniverse는 디지털 트윈을 활용하는 데 도움이 되는 플랫폼이다. 

가상 시뮬레이션 은 물론 복잡한 3D 워크플로와 협업으로 업무효율 향상에 도움이 된다. 

NVIDIA Omniverse와 함께 디지털 트윈을 사용하는 기업의 사례를 소개한다.

자동화를 주도하는 가상 공장

전자기기를 수주하여 생산하고 있는 F사는 NVIDIA Isaac (NVIDIA Omniverse 기반 로보틱스 개발 지원 플랫폼)을 활용하여 디지털 트윈으로 이 회사의 가상 공장을 구축해 작업의 자동화와 효율화로 비용을 절감하고 있다.

예를 들어, 현실 세계에서 최적의 조립 라인을 설계하려면 공장에서 작업할 수십 대의 로봇을 최적의 위치에 설치해야 한다. 

이에 비해 실제 공장에서 얻은 센서 데이터를 활용하여 디지털 트윈에서의 시뮬레이션으로 로봇 배치를 최적화하고 로봇을 학습할 수 있다.

환자 개개인의 뇌를 가상 재현하여 수술 실습

NVIDIA Omniverse를 사용해 뇌외과 의사들이 뇌수술을 리허설할 수 있는 툴도 있다. 

환자 개개인의 뇌에 맞춤화된 가상환경 속에서 뇌수술 실습이 가능하도록 추진하고 있다.

모든 인간의 뇌는 해부학적 구조가 조금씩 다르지만, 디지털 트윈에서 환자 고유의 뇌 모델을 가상으로 작성하여 환자의 뇌와 크기, 형상, 병의 위치 등과 일치하는 가상 뇌로 수술의 실습을 할 수 있게 된다. 

환자의 뇌에 맞춤화된 3D 모델을 통해 실제 수술에서 경험할 수 있는 것들을 재현할 수 있어 뇌외과 의사에게 귀중한 체험이 된다.

센서 데이터를 응용하여 작성한 디지털 소매업 모델

NVIDIA Omniverse를 이용 가구를 스캔하여 디지털 트윈에서 모델을 작성하는 툴을 개발한 사례도 있다. 

이러한 방법을 토대로 고객은 가상공간에서 디지털화된 가구를 확인하면서 구매할 수 있다. 

가구 설계업무에서도 가상공간에서 프로트타입을 만들어 효율성을 높일 수 있다.

NVIDIA Omniverse는 고도의 렌더링, 물리적인 시뮬레이션, AI 트레이닝의 확장성 등 핵심 기능을 제공하고 있다.

참고 | https://www.dx-digital-business-sherpa.jp/blog/digital-twin​