안녕하세요 저희 인생에 꼭 필요한 서비스를 만들어드릴 민앤지 매니저 S입니다
자율주행의 시대가 점점 다가오고 있습니다. 많은 국가와 정부는 스마트시티를 지구온난화, 인구증가 및 각종 도시문제에 대한 해결책으로 생각하고 있으며, 스마트시티 프로젝트의 핵심 중 하나인 자율주행은 서로 연결된 네트워크와 클라우드 기술을 사용하여 데이터 소스를 연결하고 GPS와 같은 센서와 날씨 데이터, 도로상태 등을 위한 클라우드 기반 데이터원에 연결함으로써 시민들에게 보다 안전하고 좋은 운전환경을 제공할 수 있습니다.
자율주행의 주요 기술 과제는 도로에서 발생할 수 있는 무한한 잠재적 변수에 대비하는 것이지만, 변수가 너무 많아 직접 도로에서 테스트하는 것은 불가능합니다. 그렇다면 돌발변수가 많은 교통 상황, 또는 지역별로 어떤 교통 인프라, 미래 교통 모델의 영향에 대해서 우리는 어떻게 안전하고 편리한 자율 주행을 만들어야 할까요?
많은 전문가들은 현실세계의 기계와 장비, 사물 등을 컴퓨터 가상세계에 구현하는 기술인 “디지털 트윈(Digital Twin)”을 해결책으로 제시하고 있습니다. 오늘은현실세계의변화를실시간반영하고시뮬레이션할수있는디지털가상세계디지털트윈에대해알아보도록하겠습니다.
디지털 트윈(Digital Twin )디지털 트윈은 현실세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것을 의미합니다.
2002년 미국 미시간대학 마이클 그리브스 박사가 제품 생명주기 차원에서 처음 제안한 개념으로, 2016년 미국 제조업체인 제너럴일렉트릭(GE)이 클라우드 기반의 IoT 플랫폼 프레딕스(Predix)를 내놓으면서 주목을 받기 시작했습니다. 기계에서 발생하는 대규모 데이터를 수집하고 IoT 접속을 통해 가상 모니터링 서비스를 지원하는 등 디지털 트윈을 구현하는 첫 번째 사례로 꼽히고 있습니다.
특히 디지털 트윈 기술은 실제 제품을 만들기 전 모의고사를 통해 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위해 활용되고 있습니다. 항공, 건설, 헬스케어, 에너지, 국방, 도시설계 등 다양한 분야에서도 활용되고 있습니다.
메타버스와 디지털 트윈의 차이 디지털 트윈은 최근 주목받고 있는 메타버스와 가상의 공간을 만든다는 개념적 특징은 비슷하지만 기술을 구현하거나 활용하는 점에서는 결정적인 차이가 있습니다. 메타버스는 가상세계와 현실세계가 융합된 플랫폼으로 사용자에게 새로운 경제와 사회, 문화적 경험을 제공하는 반면 디지털 트윈은 IoT 센서, 5G, 빅데이터, 클라우드의 정확한 3D 객체를 제작할 수 있는 기술을 결합하여 현실세계의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 것이 특징입니다. 메타버스의 필수 요소가 접속이라면 디지털 트윈은 실시간 동기화가 핵심이라고 할 수 있습니다.
디지털 트윈이 메타버스보다 실용적인 기술로서 인정되고 있습니다.
자동 운전 시대를 위한 디지털 트윈 기술 자동차 메이커도 생산 공정과 차량 테스트에 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 에어백과 스티어링 시스템을 테스트하기 위해 자동차 프로토타입의 디지털 트윈을 만들고 있는데요. 차량의 충돌 테스트의 필요성을 줄일 수 있어 디지털 트윈 장비를 사용해 서비스 수명을 시뮬레이션 할 수 있게 되었습니다.
특히 자율주행기술 개발에 박차를 가하고 있는 글로벌 완성차 업계에서는 디지털 트윈기술을 적극 활용하고 있습니다. 5G, 레이더 등의 기술을 결합하여 현실세계와 같은 가상세계를 구성하고 시뮬레이션할 수 있는 디지털 트윈을 활용하여 고정밀 지도 개발에 힘쓰고 있습니다.
무엇보다 디지털 트윈이 제공하는 고정밀 지도는 자율주행 AI가 정확한 주행 판단을 내릴 수 있도록 실시간 도로 상황과 환경 등을 반영한 내비게이션 역할을 하고 있습니다. 현재 차량 레이더와 카메라 등이 활용되고 있는 자율주행차에 디지털 트윈 고정밀 지도가 적용되면 주행 안전성과 성능 등이 크게 향상될 것으로 보입니다.
자율주행에 필요한 고정밀도 고정밀도는 ‘자율주행 인공지능(AI)을 위한 내비게이션’에 비유할 수 있습니다. 사람이 운전 효율을 높이기 위해 내비게이션을 사용하는 것처럼 자율주행차도 라이더(LiDAR), 레이더, 카메라 등의 감각기관으로 주변을 인식하고 AI는 그에 맞는 판단을 내릴 수 있지만 내비게이션이 있으면 자율주행 성능과 안전성을 높일 수 있기 때문입니다.
고정밀도 지도는 자율주행차가 다른 차, 사람, 건물과의 충돌을 피하기 위해 필요한 모든 정보, 즉 주변 물체의 위치, 크기, 형태, 움직임, 도로의 차선 위치, 신호등과 교통표지 등을 3차원(3D)으로 센치 단위의 정밀도로 보여줍니다.
이러한 고정밀 지도를 만들 수 있는 것은 결국 현실의 도로, 건물, 물체를 가상세계에 그대로 복제해 실시간으로 업데이트하는 디지털 트윈 기술이라고 할 수 있습니다. 센서를 활용하여 공간을 이루는 점을 하나하나 측정한 다음 이를 3차원 점묘화처럼 점들의 집합으로 표시하는 것이 디지털 트윈을 활용한 고정밀 지도 제작의 기본입니다.
여기에 AI와 빅데이터를 추가하여 자동차, 사람, 건물, 차선과 정지선 등을 구분합니다. 이렇게 제작된 고정밀 지도는 사람에게 불편하고 실용성이 없지만 AI가 읽기 쉽고 유용한 내비게이션이 될 수 있는 것입니다.
디지털 트윈의 장점 시험이 용이하고 제조업에서 제품개발 현장에서 비용이나 물리적인 공간의 제한으로 신제품 개발에 착수하기 어려운 상황이 종종 있으므로 가상공간에는 물리적인 제한이 없기 때문에 디지털 트윈의 활용을 통해 기존보다 쉽고 간편하게 다양한 시험이 가능해져 필요한 비용을 산출할 수 있으며, 결과가 작게 끝나도 가상공간에서의 시뮬레이션으로 얻을 수 있기 때문에 가상공간에서의 시뮬레이션으로 인해 매력적입니다.
작업의 원활화 유지 보수나 설비의 보전이 부드럽게 되는 것도 디지털 트윈이 가지는 큰 메리트입니다. 제조 라인에서 에러가 일어났을 경우에 어디에서 문제가 생겨 무엇에 기인하는지, 종래보다 시간을 필요로 하지 않고 구명할 수 있습니다. 출하 후 이미 유통되고 있는 제품에 문제가 발생한 경우에도 가상 공간의 데이터를 조사하여 원인을 밝혀낼 수 있습니다.
코스트 삭감 신제품의 개발에는 테스트가 불가결한 공정입니다. 제품의 종류에 따라 다르지만 현실에서는 큰 비용이 들어요. 디지털 트윈의 도입에 의해 가상 공간에서 테스트를 실시할 수 있어 비용 삭감을 전망할 수 있습니다.
디지털 트윈 디메리트 디지털도, 현실과 같은 쌍둥이 세계를 구축하려면 많은 비용이 들고, 그만큼의 기술력이 필요합니다. 또한 디지털과 실제 사이에 괴리 및 오류가 발생했을 경우 잘못된 결론을 얻을 수도 있습니다. 디지털에 현실과 같은 정보를 복제 구축할 경우, 정보 유출 등의 우려가 항상 존재합니다.
우리는 디지털 산업 시대의 시작점에 있고, 물리적 실체의 살아있는 모델이 되고 있는 디지털 트윈은 초기 단계에 있습니다.
현재 디지털 트윈은 산업의 생산성 개선은 물론 다양한 사회 문제까지 해결될 것으로 기대되며, 제조 이외에 교통, 도시 분야까지 적용 분야를 확대하고 있습니다. 빠른 시일 내에 일상생활의 일부가 될 디지털 트윈이 사이버 공간과 물리적 공간을 연결하는 가교로 사용되어 우리가 누리는 디지털 시대의 핵심 기술로 발전하기를 기대합니다.
