디지털 트윈

문서 내 토픽

• 1. 디지털 트윈 정의

  디지털 트윈은 물리적인 제품이나 공정 등의 디지털 복제를 만들고, 이를 활용하여 다양한 시나리오나 예측을 수행할 수 있도록 하는 기술을 말한다.

• 2. 디지털 트윈 사용 현황

  데이터 중심의 의사결정을 지원하고 업무 프로세스 자동화를 통한 생산성과 효율성을 높이며, 새로운 비즈니스 모델을 창출할 것으로 기대를 모으고 있다. 4차 산업혁명의 주요 기술 중 하나이며, 기술 촉발의 시기에 많은 기대와 각광을 받았고 부풀려진 기대의 정점에 올라 다수의 기업에서 다양한 성공과 실패 사례를 만들어 내었다. 현재는 환멸단계로 접어들어 기업의 관심이 다소 주춤해지고 있으며, 산업용 성공 케이스를 중심으로 기업의 투자와 도입이 진행되고 있다.

• 3. 디지털 트윈 구현 시 애로사항

  1) 많은 양의 데이터와 모델을 수집 또는 생성하고 이를 처리하기 위해 첨단 기술과 노하우 및 인프라가 필요하다. 2) 고객의 다양한 요구와 시스템 복잡도에 따라 많은 초기에 과감한 변화 결정과 투자가 수반되어 보수적인 기업에서는 경쟁사의 효과를 모니터링하며 다소 유보적인 입장을 취하기도 한다. 3) 물리적인 시스템을 디지털 모델로 완벽하게 모사하기 위해 3D모델 및 인터페이스 데이터가 충분히 정확해야 하고 신뢰성이 필요하다. 4) 가상모델링 및 표현기술의 한계와 기존 디지털 데이터의 불일치 또는 부족으로 완벽한 디지털 모델을 재현하는 데 어려운 점이 있다.

• 4. 디지털 트윈 고객 요구사항

  1) 속도: 디지털 트윈 데이터의 용량은 특정 산업군에 관계 없이 방대하며, 이를 가시화 및 조작, 인터페이스하는 과정에서 사용자의 체감 속도가 특히 중요하여 초기 단계에 디지털 트윈 시스템 도입을 결정하는 핵심 요소가 되고 있다. 2) 확장성: 증강현실, 가상현실, 혼합현실 등의 확장현실 구현 및 각종 모니터링을 위한 손쉬운 BI인터페이스, 이력관리, 해석 결과 결합 및 나아가 AI, 빅데이터, 예지보전 기술 등의 최신 기술 결합을 감안한 유연한 확장성이 요구된다. 3) 정확성: 데이터 관리 단위가 점점 실제와 유사한 레벨의 상세화/미세화가 요구됨에 따라, 하나의 장비에도 몇 단위의 하위 부품, 설치품, 설비류 단위별로도 데이터 구조 체계 및 개별 가시화 및 데이터 연계관리 방법이 요구되고 있다. 4) 연결성: 설계, 생산, 구매, 품질 시스템에 관련 레거시 데이터와의 인터페이스는 물론 센서류, QR/RFID, 산업디바이스와의 연결에 대한 유연하게 대등할 수 있도록 구현 경험과 사전 인터페이스 준비가 요구된다.

• 5. 디지털 트윈 적용 사례

  1) DTOC(Digital Twin Of Customer): 향후 5~10년내 주류로 채택될 전망을 갖고 다양한 고객 경험(Customer eXperience)의 유현한 대응을 통해 새로운 디지털 혁신 및 제품, 서비스 기회를 지원할 수 있는 고객 경험 주도형 디지털 트윈 기술이 촉발되고 있다. 2) 조선산업: 엔지니어링 단계에서부터 3D모델, 도면 및 후행 관리를 위한 각 목적별 메타정보가 방대하게 생성되고 생산, 구매, 품질, 시운전, 인도 단계까지 데이터가 연속되고 활용가능한 프로세스와 시스템이 요구되고 있다. 3) 플랜트 건설 산업: 다양한 제작 CAD시스템으로부터 생성된 BIM 데이터를 단일소스 데이터로 하나의 리뷰 시스템에 통합하고, 전체 가시화 및 리뷰가 가능하게 되었다. 4) 전기, 전자 산업: 공정 레이아웃 모델과 몇 단계의 상세 부품 레벨을 가진 기기 장비 모델의 대용량 가시화를 비롯하여 실제 센서 데이터와 각 부품 단위 모델간 연동을 통해 실시간 거동 현황을 볼 수 있는 자동화 설비 공장의 운영 모니터링을 디지털 트윈 환경에서 구현하고 있다.

• 6. 디지털 트윈 기술 발전 전망

  디지털 트윈 기술은 사물인터넷, 머신러닝, 인공지능, 클라우드 등의 최신 기술을 사용하여 끊임없이 발전할 것으로 보인다. 이를 위해 유연하고 신속한 확장성과 데이터 간의 연결이 용이한 플랫폼 역할로 발전이 필요하며, 시장에서도 이와 같은 요구가 점점 확대될 것으로 예상된다.

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• 1. 디지털 트윈 정의

  디지털 트윈은 실제 물리적 자산, 프로세스, 시스템 또는 서비스의 디지털 복사본을 의미합니다. 이를 통해 실제 세계와 가상 세계를 연결하여 데이터를 수집, 모니터링, 분석하고 예측할 수 있습니다. 디지털 트윈은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 활용되며, 제품 설계, 제조, 운영, 유지보수 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 디지털 트윈은 실제 세계와 가상 세계를 연결하여 보다 효율적이고 최적화된 의사결정을 가능하게 합니다.

• 2. 디지털 트윈 사용 현황

  디지털 트윈 기술은 제조, 에너지, 헬스케어, 스마트시티 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 제조 분야에서는 제품 설계, 생산, 유지보수 등 전 과정에 걸쳐 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 에너지 분야에서는 발전소, 송배전 시설 등의 운영 최적화에 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 환자 모니터링, 수술 시뮬레이션 등에 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 스마트시티 분야에서는 교통, 에너지, 환경 등 도시 인프라 관리에 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 이처럼 디지털 트윈은 다양한 산업 분야에서 활용되며, 그 활용 범위가 점점 확대되고 있습니다.

• 3. 디지털 트윈 구현 시 애로사항

  디지털 트윈 구현 시 가장 큰 애로사항은 데이터 수집 및 통합입니다. 실제 세계의 다양한 센서와 시스템에서 생성되는 데이터를 수집하고 이를 통합하는 것이 쉽지 않습니다. 또한 데이터의 품질과 신뢰성을 확보하는 것도 중요한 과제입니다. 다음으로 디지털 트윈 모델링 및 시뮬레이션 기술의 한계가 있습니다. 실제 세계의 복잡성을 완벽하게 반영하기 어려우며, 모델의 정확성과 실시간성을 확보하는 것이 쉽지 않습니다. 마지막으로 디지털 트윈 구현을 위한 IT 인프라와 전문 인력 확보가 어려운 경우가 많습니다. 이러한 기술적, 인프라적, 인력적 한계를 극복하는 것이 디지털 트윈 구현의 주요 과제라고 할 수 있습니다.

• 4. 디지털 트윈 고객 요구사항

  디지털 트윈에 대한 고객의 주요 요구사항은 다음과 같습니다. 첫째, 실시간 모니터링 및 예측 기능입니다. 고객은 실제 자산의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 미래 상황을 예측할 수 있기를 원합니다. 둘째, 의사결정 지원 기능입니다. 고객은 디지털 트윈을 통해 최적의 의사결정을 내릴 수 있기를 바랍니다. 셋째, 비용 절감 및 효율성 향상입니다. 고객은 디지털 트윈을 통해 자산 관리, 유지보수, 운영 등의 비용을 절감하고 전반적인 효율성을 높이기를 원합니다. 넷째, 사용자 경험 향상입니다. 고객은 직관적이고 사용하기 쉬운 디지털 트윈 인터페이스를 요구합니다. 이러한 고객 요구사항을 충족시키기 위해서는 기술적 역량과 함께 고객 중심의 접근이 필요합니다.

• 5. 디지털 트윈 적용 사례

  디지털 트윈은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 제조 분야에서는 제품 설계, 생산, 유지보수 등 전 과정에 걸쳐 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 예를 들어 항공기 제조 업체는 디지털 트윈을 통해 항공기 설계 및 생산 과정을 최적화하고, 운영 중 발생할 수 있는 문제를 사전에 예측할 수 있습니다. 에너지 분야에서는 발전소, 송배전 시설 등의 운영 최적화에 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 예를 들어 풍력 발전소는 디지털 트윈을 통해 실시간 모니터링과 예측 분석을 수행하여 발전량을 최대화할 수 있습니다. 헬스케어 분야에서는 환자 모니터링, 수술 시뮬레이션 등에 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 예를 들어 의료기관은 환자의 디지털 트윈을 구축하여 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있습니다. 이처럼 디지털 트윈은 다양한 산업 분야에서 활용되며, 그 적용 범위가 점점 확대되고 있습니다.

• 6. 디지털 트윈 기술 발전 전망

  디지털 트윈 기술은 향후 지속적으로 발전할 것으로 전망됩니다. 첫째, 데이터 수집 및 통합 기술의 발전입니다. 다양한 센서와 시스템에서 생성되는 데이터를 실시간으로 수집하고 통합하는 기술이 발전할 것입니다. 둘째, 모델링 및 시뮬레이션 기술의 고도화입니다. 실제 세계의 복잡성을 보다 정확하게 반영할 수 있는 모델링 기술과 실시간 시뮬레이션 기술이 발전할 것입니다. 셋째, 인공지능 및 머신러닝 기술의 활용 확대입니다. 디지털 트윈 데이터를 활용한 예측 분석, 최적화, 의사결정 지원 등에 인공지능 기술이 적용될 것입니다. 넷째, 디지털 트윈 플랫폼의 발전입니다. 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 통합 디지털 트윈 플랫폼이 등장할 것입니다. 이를 통해 디지털 트윈 구축 및 운영의 효율성이 높아질 것입니다. 이러한 기술 발전을 통해 디지털 트윈은 보다 정확하고 실용적인 솔루션으로 자리잡을 것으로 전망됩니다.