디지털 트윈이란 무엇인가?

디지털 트윈과 시뮬레이션 비교

디지털 트윈과 시뮬레이션은 모두 가상 모델을 기반으로 한 시뮬레이션 방식이지만 몇 가지 주요한 차이점이 있습니다. 시뮬레이션은 일반적으로 설계에 사용되며, 경우에 따라 오프라인 최적화에도 사용됩니다. 설계자는 시뮬레이션에 변경 사항을 입력하여 what-if 시나리오를 관찰합니다. 반면 디지털 트윈은 실시간으로 상호 작용하고 업데이트할 수 있는 복잡한 가상 환경으로, 응용 규모가 더 큽니다.

자동차 시뮬레이션을 예로 들어 보겠습니다. 신규 운전자는 몰입형 교육 경험을 제공받고, 다양한 자동차 부품의 작동 원리를 배우고, 가상 주행을 통해 다양한 실제 시나리오를 경험해볼 수 있습니다. 하지만 시나리오는 실제 자동차와는 관련이 없습니다. 반면 차량의 디지털 트윈은 실제 차량에 연결되어 있으며, 중요한 성능 통계, 과거에 교체된 부품, 센서에서 관찰된 잠재적 문제, 이전 서비스 기록 등 실제 차량에 대한 모든 정보가 반영되어 있습니다.

 

 

디지털 트윈 작동 방법

디지털 트윈은 가상 환경에 있는 물리적 자산의 기능, 특성, 동작 등을 디지털로 복제하는 방식으로 작동합니다.

자산의 실시간 디지털 표현은 제품에서 데이터를 수집하는 스마트 센서를 사용하여 생성됩니다.

초기 제품 테스트부터 실제 운영 및 폐기에 이르기까지 자산의 수명 주기 전반에 걸쳐 이 표현을 사용할 수 있습니다.

 

디지털 트윈은 여러 기술을 사용하여 자산의 디지털 모델을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

사물 인터넷

사물 인터넷(IoT)은 연결된 디바이스의 공통 네트워크를 의미하며, 디바이스와 클라우드 및 디바이스 간 통신을 용이하게 하는 기술을 의미하기도 합니다. 저렴한 컴퓨터 칩과 고대역폭 통신의 출현 덕분에 이제 수십억 개의 디바이스가 인터넷에 연결되어 있습니다. 디지털 트윈은 IoT 센서 데이터를 사용하여 실제 물체에서 디지털 세상의 객체로 정보를 전송합니다. 데이터가 소프트웨어 플랫폼 또는 대시보드에 입력되며, 여기에서 실시간으로 업데이트되는 데이터 볼 수 있습니다.

인공 지능

인공 지능(AI)은 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야입니다. 기계 학습(ML)은 컴퓨터 시스템이 패턴과 추론에 의존하여 명시적 지시 없이 태스크를 수행할 수 있도록 통계 모델과 알고리즘을 개발하는 AI 기술입니다. 디지털 트윈 기술은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대량의 센서 데이터를 처리하고 데이터 패턴을 식별합니다. 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)은 성능 최적화, 유지 관리, 탄소 배출량 및 효율성에 대한 데이터 인사이트를 제공합니다.

 

디지털 트윈의 이점

성능 개선

디지털 트윈이 제공하는 실시간 정보와 인사이트를 활용하여 장비, 플랜트 또는 시설의 성능을 최적화할 수 있습니다. 발생하는 문제를 처리해주므로, 시스템이 최대 성능으로 작동하도록 보장하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

예측 기능

디지털 트윈은 수천 개의 장비로 구성되어 있는 경우에도 제조 플랜트, 상업용 건물 또는 시설에 대한 완벽한 시각적 및 디지털 보기를 제공할 수 있습니다. 스마트 센서는 모든 구성 요소의 출력을 모니터링하여 문제 또는 결함이 발생할 경우 플래그를 표시합니다. 장비가 완전히 고장날 때까지 기다리는 것이 아니라 초기 문제 징후가 나타날 때 미리 조치를 취할 수 있습니다.

원격 모니터링

가상화되어 있는 디지털 트윈의 특성상, 시설을 원격으로 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 또한 원격 모니터링이 가능하므로 잠재적으로 위험한 산업 장비를 검사하는 데 필요한 인원을 줄일 수 있습니다.

프로덕션 시간 단축

실제 제품 및 시설이 만들어지기 전에 디지털 복제본을 만들어 프로덕션 시간을 단축할 수 있습니다. 시나리오를 실행함으로써 고장이 발생할 경우 제품 또는 시설이 어떻게 반응하는지 확인하고 실제 프로덕션 전에 필요한 부분을 변경할 수 있습니다.

 

 

디지털 트윈이 사용되는 산업 분야

건설

건설 팀은 디지털 트윈을 만들어 주택, 상용 건물 및 인프라 프로젝트를 보다 효과적으로 계획하는 한편, 기존 프로젝트가 어떻게 진행되고 있는지 실시간으로 파악할 수 있습니다. 또한 건축가는 건물의 3D 모델링과 디지털 트윈 기술을 결합하는 방식으로, 프로젝트 계획의 일환으로 디지털 트윈을 이용합니다. 상용 건물 관리자는 디지털 트윈을 사용하여 실내 및 실외의 실시간 온도와 이전 온도, 사용 현황 및 공기질 데이터를 모니터링하여 입주자의 편의를 개선합니다.

제조

디지털 트윈은 설계 및 계획부터 기존 시설의 유지 관리에 이르기까지 전체 제조 수명 주기에 사용됩니다. 디지털 트윈 프로토타입을 사용하면 장비를 지속적으로 모니터링하고, 전체 플랜트 또는 플랜트의 특정 부분이 어떻게 작동하는지 보여주는 성능 데이터를 분석할 수 있습니다.

에너지

디지털 트윈은 에너지 분야에서 전략적 프로젝트 계획을 지원하고 해양 플랜트, 정제 시설, 풍력 발전 단지 및 태양열 프로젝트와 같은 기존 자산의 성능과 수명 주기를 최적화하는 데 널리 사용됩니다.

자동차

자동차 산업에서는 디지털 트윈을 사용하여 차량의 디지털 모델을 만듭니다. 디지털 트윈은 소프트웨어, 기계 및 전기 모델뿐만 아니라 차량의 물리적 동작에 대한 인사이트도 제공합니다. 디지털 트윈은 부품 성능 문제가 발견되면 서비스 센터 또는 사용자에게 알릴 수 있기 때문에 예측 유지 보수가 중요한 자동차 분야에 적합합니다.

의료서비스

디지털 트윈은 의료 산업 분야에서 여러 사례에 사용됩니다. 여기에는 전체 병원, 기타 의료 시설, 실험실 및 인체의 가상 트윈을 구축하여 신체 장기를 모델링하고 시뮬레이션을 실행함으로써 환자가 특정 치료법에 어떻게 반응하는지 보여주는 것이 포함됩니다.

 

 

 

참고한 글

https://aws.amazon.com/ko/what-is/digital-twin/

디지털 트윈 기술이란 무엇인가요?- 디지털 트윈 기술 설명됨 - AWS