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디지털 트윈이란?

By David Weir-McCall |
2021년 1월 11일
3D 모델과 그 데이터를 활용해 작업하는 경우, '디지털 트윈'이 분석 및 최적화를 위한 잠재적 솔루션으로 대두되는 것을 들어보셨을 겁니다. 하지만 디지털 트윈이 정확히 무엇일까요?

간단하게 정의하자면 디지털 트윈은 물리적 대상의 3D 모델로서 실물의 라이브 데이터를 기반으로 한 애니메이션을 활용합니다.

디지털 트윈에는 다음이 포함됩니다.
  • 운용에 대한 리얼타임 데이터를 생성하거나 센서를 활용해 연관 활동에 대한 리얼타임 데이터를 수집하는 물리적 대상
  • 물리적 대상의 3D 모델
  • 물리적 대상에서 3D 모델로 전송되는 라이브 데이터 스트림
  • 수신된 라이브 데이터를 기반으로 3D 모델이 물리적 대상과 시각적으로 동일하게 동작하게 하는 소프트웨어 기반 메커니즘

디지털 트윈의 정의를 이해하는 것과 별개로 디지털 트윈의 필요성을 이해하는 것에는 큰 차이가 있습니다.

왜 디지털 트윈이 필요할까요?

직장에서 생산 기간 및 비용 절감이 가능한지 확인하기 위해 공장의 조립 라인을 최적화하는 작업이 필요하다고 가정해 봅시다. 우선 장비, 로봇, 원자재, 컨베이어 벨트, 지게차, 카트는 물론 근로자까지 생산에 필요한 모든 것이 갖춰진 공장의 3D 모델을 제작해야 합니다. 그다음에는 실제 공장 현장에서 장비와 로봇을 설정하여 한 주기를 마치는 데 소요되는 시간 등 운용과 관련한 라이브 데이터를 전송하고 주요 위치에 센서를 배치하여 원자재가 도착하거나 컨테이너에 완제품이 채워지는 등 상태가 변경되면 이를 안내하도록 합니다.

다음 단계에서는 소프트웨어 인터페이스를 구성하여 라이브 데이터를 처리하고 3D 모델을 실시간으로 업데이트하는 것입니다. 이렇게 하면 공장의 최신 모델을 컴퓨터 화면이나 가상현실을 통해 보실 수 있는데, 이것이 바로 공장의 디지털 트윈에 해당합니다.

경영진이나 엔지니어는 언제든 디지털 트윈을 확인하여 작업 현장을 '볼' 수 있으며 상호 작용도 가능합니다. 디지털 트윈을 확대하여 특정 프로세스가 어떤 작업을 진행 중인지 파악하거나, 축소시켜서 전체 프로세스에 미치는 영향을 알아볼 수도 있습니다. 집계된 데이터는 수학적 모형 및 툴을 활용해 더 자세히 분석할 수도 있습니다.

이 예시를 통해 디지털 트윈의 다양한 용도를 확인할 수 있습니다.
  • 시설 관리
  • 도시 계획
  • 자율주행 차량 테스팅
  • 사용량, 트래픽, 워크플로 분석

디지털 트윈은 통계 또는 시각적 정보를 제공하여 디자이너, 건축가, 엔지니어를 비롯한 여러 이해관계자가 전례 없는 방식으로 구조를 시각화할 수 있도록 지원합니다. 기존 분석으로는 확인할 수 없었던 식별 가능한 패턴이 디지털 트윈을 활용하여 드러남으로써 효율 개선 방안에 대한 인사이트 도출이 가능합니다.
도시 계획의 경우 교통 패턴에 대한 조감도와 교통 및 보행 신호 변경에 관련된 밀리초 단위의 정확한 데이터를 얻음으로써, 도시 계획 입안자들이 교통 패턴을 분석하고 새로운 신호등을 추가하거나 기존 신호등의 신호 체계를 변경할 수 있습니다. 이러한 디지털 트윈은 새로운 쇼핑몰 또는 사무용 빌딩 건설에 관한 타당성 정보를 제공하거나 새로운 고속도로 진입로가 도심 교통 혼잡을 줄일 수 있는지 여부를 알려주기도 합니다.

자율주행 차량의 경우 자동차의 속력, 정지, 출발, 방향 전환 정보와 센서 데이터가 3D 모델에 적용되어 언제든지 차의 상태를 보여줍니다. 계기판을 확대하여 운전석 상황을 확인할 수 있고, 차가 이동 중일 때 실시간으로 변경되는 수치를 확인할 수도 있습니다. 엔지니어들은 디지털 트윈을 통해 데이터 스트림만으로는 알아내기 힘든 인사이트를 얻을 수 있습니다.

공장 디지털 트윈을 활용하면 특정 원자재나 로봇을 특정 장비에 더 가까이 배치하면 생산 시간을 현저히 단축시킬 수 있다는 사실을 발견할 수도 있습니다.

즉, 디지털 트윈은 에셋, 공정, 워크플로를 모니터링하고 분석하여 시간과 비용을 최적화하는 방법을 제공합니다.
 

디지털 트윈 기술: 새로운 툴이 여는 가능성

Maya나 3ds Max 등 디지털 콘텐츠 제작(DCC) 소프트웨어에 익숙한 사용자들은 이러한 소프트웨어 패키지에 스크립팅 언어가 내장되어 있다는 걸 알고 있습니다. 이를 통해 사용자들은 이전부터 3D 모델을 스크립트로 제어할 수 있었으며 수많은 디지털 트윈 업체는 RESTful API 연동 및 라이브 데이터 소스 액세스를 제공해 왔습니다. 

즉, 우리는 이미 오래 전부터 디지털 트윈을 제작할 수 있는 툴이 있었지만 최근까지도 디지털 트윈의 진입 장벽은 높았습니다. 초기 설정에는 능숙한 프로그래머가 필요했고, 사용자 경험(UX) 디자이너는 관련 기술을 모르는 사람도 디지털 트윈을 사용할 수 있도록 해야 했죠. 디지털 트윈을 만들고 유지하는 데 엄청난 시간과 노력이 필요했습니다.

리얼타임 기술이 이러한 상황을 바꾸었습니다. 게임 엔진을 활용하면 디지털 트윈을 구성하고 유지보수하는 것이 프로그래밍을 사용해 처음부터 제작하는 것보다 훨씬 빠르고 간편합니다. 게다가 그 결과물은 잘 만들어진 게임처럼 누구나 간편하게 탐색하고 사용할 수 있습니다.

이미 다양한 산업에서 건축, 영화 제작, 항공 우주, 자동차 등 게임 외 산업 분야에 게임 엔진을 활용하여 다양한 시뮬레이션, VR 경험, 리얼타임 시각화를 제작하고 있습니다. 이미 3D 모델을 사용하는 업계에서 디지털 트윈 개발은 자연스러운 다음 단계입니다.
 

어떻게 디지털 트윈을 활용하나요?

여러 업계의 디지털 트윈 활용 사례를 살펴보겠습니다. 

도시 계획 및 인프라

디지털 트윈 활용에 있어 가장 눈에 띄는 사례 중 하나는 가상 도시로, 이때 디지털 트윈은 도시 인프라를 모니터링하고 향후 계획을 수립하는 데 활용됩니다.

상하이의 디지털 트윈은 도시 기능을 모니터링하도록 만들어졌습니다. 전문가들은 중국에서도 인구가 가장 많은 상하이의 완전한 가상 복제 모델을 구현하여 도시 운영자들이 교통량 관리부터 교량 유지보수까지 모든 것을 모니터링하도록 지원합니다. 심지어 예측 데이터를 활용해 홍수를 시뮬레이션하고 재난 계획을 수립할 수도 있습니다.

 
 
시각화를 위한 탬파의 XR 디지털 트윈은 실물 모델에 이미지를 투영하여 도시 개발 계획을 3차원에서 시각화합니다. 부동산 소스 및 지리 정보 시스템에서 수집한 데이터는 맵에 시각화되어 임대료 상승, 투영된 교통 데이터, 실시간 교통량은 물론 태양열 분석까지, 다방면으로 인사이트를 제공합니다.
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도시 계획을 위한 애들레이드의 디지털 트윈은 향후 디지털 트윈으로 활용하기 위해 제작된 스케일 모델입니다. 도시 계획 입안자들은 이를 통해 가시거리를 평가하거나 도시 문제가 발생하기 전에 발견하는 등 모든 분야에 활용할 예정입니다.
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항공 우주

항공 우주 업계에서 디지털 트윈을 처음 도입한 기업 중 하나인 핀에어(Finnair)는 현재 이 기술을 활용해 헬싱키 공항의 항공기 활동 안내를 제공합니다.
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자동차

자동차 산업에서는 많은 리얼타임 기술을 사용해 휴먼-머신 인터페이스(HMI)부터 자율주행 차량 개발에 이르기까지 설계, 제조, 테스팅, 판매 등 모든 부문의 발전을 이루고 있습니다. 곧 등장할 새로운 기술과 함께한다면 디지털 트윈은 이런 모든 단계에 관여하게 될 것입니다.

디지털 트윈 vs 스마트 시티

디지털 트윈만큼 자주 언급되는 표현이 바로 '스마트 시티'일 것입니다. 둘 다 라이브 데이터를 활용하고 유사한 목적에 활용되지만 동일한 것은 아닙니다.

스마트 시티는 도시 환경 내의 라이브 사물 인터넷(IoT) 디바이스에서 데이터를 수집하고 이 데이터를 활용해 분석, 테스팅, 최적화, 예측 테스팅을 합니다. 예를 들어 스마트 시티는 교통 패턴 관련 데이터를 수집하여 신호등의 타이밍을 안내합니다. 여기에는 3D 모델을 활용할 수도 있지만 활용하지 않을 수도 있습니다. 스마트 시티는 단순히 수치 데이터를 수집하는 경우가 많고, 이를 시각적으로 표현하진 않습니다. 

그에 반해 디지털 트윈은 항상 3D 모델을 포함하며, 예측 데이터와는 관련이 없을 수도 있습니다. 주로 빠른 퍼포먼스를 위해 최적화된 이 3D 모델은 DCC를 이용해 제작할 수 있으며, 이때 LiDAR 스캔, 사진측량 기술, 절차적 방법 등이 사용됩니다.

디지털화는 스마트 시티와 디지털 트윈 모두 사용할 수 있습니다. 다음 표에서 스마트 시티와 디지털 트윈의 유사한 점과 차이점을 확인해 보세요. Digital Twin Chart

언리얼 엔진과 디지털 트윈

언리얼 엔진은 여러 디지털 트윈 활용 분야에서 선택하는 툴입니다. 언리얼 엔진의 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템은 관련 기술을 모르는 사람도 단 한 줄의 코딩 없이 3D 모델 프로세스를 프로그래밍할 수 있도록 지원합니다. 또한, 라이브 링크 플러그인은 처리할 라이브 데이터를 수신하도록 디자인된 툴입니다. 그뿐만 아니라 언리얼 엔진에는 라이브 데이터를 수신하여 처리하는 내장 툴을 제공합니다.

다양한 고객을 위해 디지털 트윈을 제작하는 스웨덴 컨설팅 기업 티런스(Tyréns)의 시각화 전문가 요나스 그리 피엘스트롬(Jonas Gry Fjellström)은 이렇게 말합니다. “어느 순간 우리처럼 작은 팀도 프레젠테이션을 더욱 잘 만들기 위해 사용할 수 있는 상호작용과 기능을 구현하는 것이 매우 쉬워졌습니다. 리얼타임 모델은 추후에 재검토가 필요한 많은 질문을 즉시 해결할 수 있도록 해 줍니다.”

디지털 트윈 기술이 아직 누구나 사용할 수 있을 만한 단계는 아니지만, 언리얼 엔진과 같은 무료 게임 엔진을 활용하면 어떤 산업 분야에서든지 에셋의 3D 모델을 제작할 수 있는 수준까지 도달했습니다.

이머자(IMERZA)의 공동 설립자이자 CTO인 도리안 비(Dorian Vee)는 이렇게 이야기합니다. “리얼타임 기술을 이용하면 모두가 동일한 화면을 보고 의사결정을 더욱 빠르게 내릴 수 있습니다. 그 말은 곧 비용이 절감되고, 주문 변경이 줄어들고, 전반적인 디자인이 개선된다는 뜻이죠.”
 

디지털 트윈의 미래

디지털 트윈은 다양한 산업 분야에서 핵심 IT 도구로 성장할 준비가 되어 있습니다. Engineering.com에 따르면, 디지털 트윈은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 함께 10대 전략 기술 트렌드에 해당합니다.

미래에는 적시 생산(JIT) 방식을 도입하여 제조 공정이 부품 공급에 의존하게 되는 공급망 관련 분야를 주목해야 합니다. 공급망의 디지털 트윈은 물류 창고, 재고 추적, 예상 배송 시간 등 여러 항목으로 구성됩니다. 이러한 디지털 트윈을 이용하면 다양한 공급망 시나리오를 시뮬레이션하고 평가할 수 있으며, 관리자들은 이를 통해 제조 공정 최적화를 위한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 도입이 계속 늘어남에 따라, 도시 계획부터 제품 개발, 공장 시뮬레이션 등 모든 영역에서 디지털 트윈을 활용하는 사례가 더욱 많아질 것입니다.

“산업을 혁신할 수 있는 것이 자주 등장하는 것은 아닙니다. 여러 산업 분야를 단번에 혁신할 수 있는 것은 100년에 한 번 있는 일일지도 모릅니다.” 비는 이렇게 말하며 덧붙입니다. ”언리얼 엔진은 바로 그런 혁신을 일으키고 있습니다.“

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