코그니티브 디지털 트윈 (Cognitive Digital Twins)

디지털 트윈 개념이 디지털 혁신(DX)의 판도를 바꾸어 놓았다. 

디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 또는 시스템에 가상의 거울 같은 기능을 제공하여 전례 없는 수준의 분석과 모니터링 및 예측을 가능하게 했다. 

그러나 기술의 진화에 따라 이러한 디지털 복제본에서 이전에는 상상할 수 없었던 지능적 능력을 발휘할 수 있는 방향으로 발전하고 있다.

디지털 세계와 물리적 세계 사이의 경계가 점점 모호해져 가는 코그니티브 디지털 트윈의 시대로 접어들었다.

이러한 첨단 모델은 현실을 시뮬레이션하는 데 그치지 않는다. 학습하고, 적응하고, 잠재적으로 미래의 변화를 예측한다. 

코그니티브 디지털 트윈이 도약적인 혁신이라고 생각한다면, 이러한 디지털 트윈의 가능성은 재정의되어야 한다.

산업을 변화시킬 수 있는 통찰력과 효율성을 제공하고 있기 때문이다.

코그니티브 디지털 트윈(Cognitive Digital Twins)

코그니티브 디지털 트윈은 코그니티브 컴퓨팅 기능을 통합하면서 디지털 환경에서 물리적 개체, 시스템 또는 프로세스를 복제하는 첨단 디지털 모델이다.

이러한 기능을 통해 디지털 트윈은 데이터와 상호 작용을 기반으로 스스로 학습, 적응 및 최적화할 수 있다. 

사실, 이것은 인간의 정신 과정과 매우 유사하다. 다음은 주요 기능과 응용 프로그램에 대한 분석이다.

주요 특성(Key Features)

• 데이터 통합(Data Integration) 

 IoT(사물 인터넷)장치로 부터의 실시간 데이터, 과거 데이터, 환경 데이터 등을  

 포함하여 다양한 소스의 데이터를 통합한다. 이것을 모두 조합하여 포괄적으로 디지털 표현

 을 만들어 낸다.

• 코그니티브 컴퓨팅(Cognitive Computing) 

 AI(인공 지능), 머신 러닝, 때로는 자연어 처리를 통합하는 코그니티브 

 디지털 트윈은 데이터를 분석하고, 학습하고, 예측 또는 결정을 내릴 수 있다.

• 적응형 학습(Adaptive Learning)

 새로운 데이터와 결과를 기반으로 지속적으로 학습하고 적응하여 정확성과 효 

 율성을 높인다.

• 상호 작용(Interactivity) 

 코그니티브 디지털 트윈 모델은 사용자와 상호 작용하여 통찰력을 제공하고 질문에 응답하고 

 피드백 받아 운영을 정밀하게 한다.

응용 프로그램(Applications)

• 제조 : 제조업에서 코그니티브 디지털 트윈 시뮬레이션으로 생산 프로세스를 최적화하고 유지 보수관리 요구 사항을 예측하여 제품설계를 개선할 수 있다.

• 의료 : 인체의 장기나 시스템을 모델링하여 의료 치료를 시뮬레이션하고 결과를 예측하여 맞춤형 의료 및 수술 계획을 지원할 수 있다.

• 스마트 시티 : 스마트 시티의 경우 방대한 양의 도시 데이터를 분석하여 교통 흐름과 에너지 소비 및 인프라 관리를 최적화하는 데 도움이 된다.

• 에너지 : 에너지 부문에서는 재생 가능 에너지원의 운영을 최적화하고 수요를 예측하며 그리드 관리를 개선한다.

이점(Advantages)

• 효율 향상 : 유지보수를 예측하고 운영을 최적화하면 다운타임이 줄어들고 비용이 절감된다.

• 데이터 기반 의사결정 : 시나리오를 시뮬레이션하고 결과를 예측하는 기능은 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 도움이 된다.

• 개인화 : 특히 의료 및 소비재 분야에서 개별 데이터를 기반으로 고도로 개인화된 솔루션 제공을 가능하게 한다.

도전 과제(Challenges)

• 개인 정보 보호 및 보안 : 보안에 민감한 정보를 안전하게 처리하는 일은 특히 GDPR 같은 규정에서 매우 중요한 문제이다.

• 데이터 통합의 복잡성 : 기존 시스템과 통합하여 방대한 데이터 스트림을 관리하는 일은 복잡할 수 있다.

• 컴퓨팅 요구 사항 : 첨단 AI 및 시뮬레이션에는 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하다.

디지털 트윈의 기여 범위 

코그니티브 디지털 트윈은 전략적 의사 결정과 혁신 속도에 지대한 영향을 미칠 수 있다.

많은 기업이 운영 효율성과 예측 유지보수 관리를 위해 코그니티브 디지털 트윈을 채택하고 있는 가운데 그 잠재력은 확장될 것이다. 

다음은 몇 가지 가능성을 설명한다.

혁신 가속화

코그니티브 디지털 트윈은 제품 및 서비스 설계와 개발 주기를 크게 단축할 수 있다.

가상 환경에서 실제 조건과 사용자 상호 작용을 시뮬레이션함으로써 물리적인 프로토타입 제작과 관련된

시간과 비용 투자 없이도 새로운 아이디어를 신속하고 반복적으로 프로토타이핑하고 테스트할 수 있다.

결과적으로 개발 기간이 짧아져 경쟁이 치열한 시장에서 앞서 나갈 수 있다.

전략적 의사 결정

코그니티브 디지털 트윈의 예측 분석 및 시나리오 시뮬레이션 기능은 전략적으로 계획을 입안하는 업무에 강력한 도구가 된다.

이러한 모델을 사용하여 미래의 추세를 예측하고, 복수의 전략에 대한 잠재적 영향을 평가하여 장기 목표에 부합하는 정보를 토대로 의사결정을 내릴 수 있다.

전략적 통찰력은 종종 과소 평가되는 경향이 있지만 복잡한 시장 역학과 새로운 도전 과제를 탐색하는 기업의 능력 향상에 상당한 도움이 될 수 있다.

부서 간 협업

코그니티브 디지털 트윈은 회사 내 여러 부서 간의 협업을 강화하여 지금까지 의사결정의 속도를 높이는 데 장해가 되었던 정보 흐름의 벽을 허물 수 있다.

제품, 프로세스 또는 서비스에 대한 통합된 대화형 모델을 활용하여 설계, 엔지니어링, 운영 및 마케팅 부서 들은 보다

효율적으로 협업하며 문제 해결 및 혁신에 대한 응집력 있는 접근 방식으로 업무를 추진할 수 있다.

윤리 및 개인 정보 보호

코그니티브 디지털 트윈 내에서 많은 용량의 데이터와 첨단 AI를 사용하기 때문에 개인 정보 보호와 보안 및 AI의 윤리적 사용 등 복잡한 환경을 고려해야 한다. 

윤리적 고려 사항을 충족하기 위한 거버넌스의 필요성을 충분히 인식하지 못하는 경우 기업의 이미지 손상 및 법적 문제로 이어질 수 있다.

실시간 고객 통찰

코그니티브 디지털 트윈으로 다양한 접점의 데이터를 통합하므로 고객 행동과 선호도에 대하여 실시간으로 통찰력을 얻을 수 있다.

이러한 점은 고객 경험 향상과 특히 개인화되어가고 있는 제품에 개발에 유용하다. 

물론 비즈니스 전략 및 고객 참여를 촉진하기 위한 이러한 통찰력의 잠재력이 모든 비즈니스에서 명확하게 바로 나타나는 것은 아니지만,

사용자의 요구 정의와 개인화에 따른 제품 개발에 특히 유용하다. 

제조 프로세스 최적화, 예측 유지 관리 및 운영 효율성에 중점을 둔 기존 디지털 트윈 보다 코그니티브 디지털 트윈은 훨씬 더 깊이 파고들 수 있다. 

AI와 머신러닝을 활용하여 복잡한 시스템을 이해하고 시뮬레이션할 뿐만 아니라 개별 사용자의 행동, 선호도 및 요구 사항을 실시간으로 예측할 수 있다.

코그니티브 디지털 트윈 비즈니스 프로세스 혁신

• 개별화된 고객경험 : 코그너티브 디지털 트윈을 통해 개별 고객과의 상호 작용 및 선호도를 다이나믹하게 모델링하여 고도화된 맞춤형 경험 제공.

• 실시간 적응 : 실시간 새로운 데이터를 기반으로 지속적인 업데이트를 통해 고객의 요구와 시스템 성능에 대한 이해를 높일 수 있다.

                    더 나아가 변화가 발생하기 전에 예측할 수 있다.

• 제품설계 혁신 : 코그니티브 디지털 트윈은 실제 제품 사용을 시뮬레이션하고 행동에 대한 통찰력을 통합함으로써

                        다이나믹한 사용자 요구에 유연하게 대응할 수 있는 혁신적 설계로 이어짐.

• 혁신적인 비즈니스 모델 창출 : 소프트웨어를 통해 제품을 지속적으로 최적화하여 고객 만족도와 충성도를 높이는 새로운 서비스형 비즈니스 모델 창출 기회 포착.

• 데이터에서 얻는 놀라운 통찰력 : 방대한 데이터 분석과 학습으로 최적화, 혁신 및 고객 참여를 위한 예상치 못한 기회 발견.

디지털 트윈의 다음 단계에 관심을 가져야 하는 이유

기존 디지털 트윈에서 코그니티브 디지털 트윈으로의 전환은 데이터 분석에서 인공 지능 및 머신 러닝 기술을 활용하는 방식으로 진화하고 있다는 것을 의미한다.

코그니티브 디지털 트윈은 데이터를 통해 학습하고 실시간 적응으로 이전 세대의 정적 시뮬레이션에서 크게 도약한 동적 특성이 두드러진다. 

이러한 역동적인 적응성은 예측 능력의 핵심으로 미래 시나리오를 예측하고, 위험을 예측하며, 운영을 최적화하여 미래 수요에 충족할 수 있다.

코그니티브 디지털 트윈을 통하여 기업의 모든 조직 수준에서 정보에 입각한 전략적 의사 결정으로 심층적이고

실행 가능한 통찰력을 얻어 경쟁에서 상당한 우위를 점할 수 있다.

코그니티브 디지털 트윈은 디지털 상호 작용 및 지능적 운영의 새로운 차원을 제시한다.

참조 | https://www.clouddatainsights.com/cognitive-digital-twins-are-a-leap-forward/​