디지털트윈 관련, 주요 연구 항목

연구 테마로서의 디지털트윈에 대한 관심 증대

디지털트윈 개념을 현실화하기 위해 어떤 연구들이 진행되고 있는지 짚어보는 것은 여러 가지 측면에서 의미가 있다. 본 절에서는 디지털트윈과 관련하여 어떤 부류들의 연구가 수행되고 있는지 파악하고자 한다.

학문적 관심도를 대변하는 척도로 여러가지를 들 수 있지만, 그 중 하나의 지표로 해당 용어와 관련된 출판 건 수를 들 수 있다. 시간대 별 출판 건수를 보게 되면 크게 3개의 시기로 구분지을 수 있다. 그림 1 은 디지털트윈 관련 문건의 연도별 출판 건 수를 보여준다. 참고로 시기 간 수치 구분을 시각적으로 극대화하기 위해 y축은 로그 스케일로 설정하였다.

[그림 1] 디지털트윈 관련 문건의 연도별 출판 건수

해당 추세에 더해, 2017~2019년 3년 연속으로 가트너에서는 디지털트윈을 향후 10년간 미래를 이끌어갈 10대 기술 중 하나로 선정하였다. 그림 2는 2018년 시점 가트너에서 개발한 hype cycle인데, 2022년 현재 기준으로 비춰보면 디지털트윈 기술은 선도기업들의 성공사례 등장과 기술의 지속적 개발 등으로 인해 hype cycle의 기대 정점에 위치하고 있으며, 5~10년 내 시장확산이 전망된다. (그림 2 참조) 물론 hype cycle 에 의하면 여러 실패사례도 등장하게 되면서 해당 기술 접목에 대한 어려움이 인지되어 투자 수요가 급감될 우려가 있다. 그러나 이를 위해 정부 및 funding 기관이 다양한 분야로의 접목을 시도해 볼 수 있도록 투자 등을 지원하고, 연구 기관에서 의미있는 실용화 연구를 수행하며, 학계에선 관련 분야의 핵심기술 연구 및 인력 양성 등을 통해 지속적으로 추진될 수 있도록 하는 것이 필요하다.

[그림 2] 2018 가트너 hype cycle

디지털트윈에 대한 연구 항목 분류

디지털트윈에 대한 연구 항목을 분류할 수 있는 방법은 여러 관점이 있을 수 있다. 가령, 적용 산업군 (자동차, 항공, 제약, 도시계획 등)으로 볼 수 있고, 각종 요소 기술관점에서도 볼 수 있다. 여기서 특정 산업군으로 보게 되면 시장에 국한되거나 구체화된 연구만을 소개할 가능성이 있고, 요소기술 관점에서 다루기엔 해당 기술들에 대해 좀 더 심도 깊은 내용들이 다뤄져야 하기에 추가 설명이 전제되어야 한다.

따라서, 본 절에서는 디지털트윈의 라이프 사이클 관점, 그리고 각 라이프 사이클 내에서 이뤄질 수 있는 대표적인 유스케이스 관점에서 구분하고 이들에 대한 설명을 전개하고자 한다. 그림 3은 이러한 관점에서 본 제반 연구 항목을 표현한 것이다. 해당 제반 항목은 Mengnan Liu 박사가 작성한 디지털트윈 관련 리뷰 논문을 참조하였다.

[그림 3] 제품 라이프 사이클 內 유스케이스 관점에서 본 디지털트윈 관련 주요 연구 항목

그림 4는 그림 3의 내용에 대해, 개별 분야 별로 해당 연구 분야에 대한 간단한 요약 및 현재 연구의 한계점에 대해 정리를 한 것이다. 크게 라이프사이클 관점에서 설계/개발, 생산, 서비스, 폐기단계로 구분하였고 아울러 전 라이프 사이클 단계에서 공통적으로 적용되는 항목을 추가하였다. 주요 도전항목은 당연히 개별 연구 주제에 대응한, 데이터/모델/서비스의 구축 및 개선이 주요 골자이며 이에 대한 세부 설명은 그림 4를 참조하면 된다.

[그림 4] 디지털트윈 주요 연구 분야에 대한 설명 요약

공통적으로는 라이프사이클 간 전반 데이터 통합에 대한 연구가 주로 수행되고 있으며 이는 디지털쓰레드 및 PLM에서 강조한 바 있다. 아울러 설계/개발 단계에서는 주로 설계 최적화와 가상공간 상에서의 평가/검증에 대한 연구가 활발히 수행되고 있 것으로 알려져 있다. 이는 설계 단에서 최대한 검토하고 보완을 함으로써 생산/사용단계에서 수정 및 개선을 하는데 드는 비용을 최소화하면서 동시에 제품의 성능을 극대화하고자 하기 위함이다.

생산단계에서는 실로 다양한 연구주제가 있지만, 디지털트윈 접목을 활발히 하고 있는 주요 분야를 꼽는다면 실시간 모니터링, 생산 제어, 자산 관리, 생산 계획, 작업물 품질 예측 및 대응, 사람 – 설비 간 상호작용, 공정 평가 및 최적화 등이 있다. 수요나 생산현장의 상황을 종합적으로 판단해 계획을 작성하고, 그 계획대로 실행 시 현장에서 발생한 여러 상황에 실시간 대응을 하며, 생산 과정의 효율성 극대화 및 생산 결과에 대한 피드백이 최대한 효율적으로 이뤄지는 데 디지털트윈 활용이 적극 검토/연구되고 있으며 앞으로도 계속 확대될 전망이다.

제품 서비스 단계에서는, 물론 제품 유형마다 상이하겠지만, 주로 예방 정비, 상태 모니터링, 고장탐지/진단, 성능 예측, 가상테스트 등이 있다. 주로 보면 제품의 성능이 최대한 유지되게 하고, 이상 상황을 조기에 탐지하며, 적기에 대응을 할 수 있도록 하기 위해 디지털트윈 개념을 접목하는 연구가 활발히 이뤄짐을 알 수 있다. 폐기 단계의 경우 주로 리사이클 관리와 리컨디셔닝이 있으며, 제품의 효과적인 재활용을 수행하는 데 기여하거나 혹은 다른 신제품 개발하는 데 있어 누적된 라이프사이클 정보를 효과적으로 전달할 수 있는 체계적인 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

종합적으로 보면, 다방면의 연구가 전 라이프사이클 단계에서 실행되고 있는 상황이고, 주로 첨단 기술 및 부가가치가 높은 적용 분야를 대상으로 집중적으로 탐구가 이뤄지고 있으며, 신뢰성/정합성/안전성 등을 강조함을 알 수 있다.

시간 흐름에 따른, 디지털트윈 관련 연구 트렌드 변화

그림 5는 주로 과거부터 최근까지의 연구 분야를 망라한 것인데, 과거부터 현재까지 볼 때 연대별로 주로 발전되어온 분야는 조금씩 다르다. 사람/기관마다 이에 대한 기준이 조금씩 다르긴 하나, Schneider & Electric 사에서 발표한 자료에 따르면 처음엔 (2002년) 단순히 물리세계와 가상세계 간 정보가 미러링되는 체계를 구축하는 것부터 시작하였다. 이후 2002년부터 2014년까진 주로 설계 단계에 관련된 연구가 주를 이뤄왔으며 설계 최적화, 가상 조립, 가상 프로토타이핑, 그리고 이러한 연구 발전에 따른 3D 프린팅 파츠 설계 및 제작 연동이 주를 이루었다.

이후 CPS나 IoT 기술의 도입 이후로 2014년부터 2016년 (사실은 2021년 현재까지) 까진 센서나 엣지 컴퓨팅 같은 주요 구현 수단과의 접목, 이를 통한 실 운용 데이터의 가상-현실 연동, 아울러 이를 활용한 최적 설계 등이 주 연구 분야였다. 마지막으로 2017년 이후로는 사람/사용자에게 라이프사이클 전반에 걸친 서비스를 제공하는 일련의 연구가 활발히 추진 중에 있으며 제품의 자동 고장 대응, AR/VR/MR의 융합, 최근들어 주목받고 있는 머신러닝과 AI 기법의 다방면의 적용 등이 있다. 사실상 2017년 이후의 연구들은 결국 사람에게 라이프사이클 전반에 걸친 서비스를 제공한다는 데 있기에, 앞선 연구들의 연장이자 종합체라고 할 수 있다.

상당 수 연구는 기존에 해왔던 연구를 디지털트윈 관점에서 다시 재조명해보는 것이지만, 이를 통해 좀 더 퍼포먼스를 향상시키고자 하는 것이 주요 골자라고 볼 수 있다. 얼핏 볼 땐 별거 아닐 수 있지만, 약간의 개선이 큰 차이를 만들어낼 수 있는 현대 산업 사회에서 디지털트윈은 바로 이를 달성할 수 있는 주요 수단인 것이다. 시장은 바로 이러한 점에 주목을 하였으며, 다음 POST에서는 주요 시장 동향에 대해 살펴보고자 한다.

[그림 5] 연도별 디지털트윈의 주요 발전 방향

참고 문헌

[1]스마트공장 추진단 (2017). 스마트공장 참조모델 – 업종중심으로 (3차 개정증보판). 산업통상자원부.\

[2]곽예하 (2018). [이슈앤트렌드] 가트너가 제안하는 2018년 신기술 트렌드 5. TechM.

https://www.techm.kr/news/articleView.html?idxno=5180

[3]

Liu, M., Fang, S., Dong, H., & Xu, C. (2021). Review of digital twin about concepts, technologies, and industrial applications. Journal of Manufacturing Systems, 58, 346-361.

[4]

Industrial Internet Consortium (2020). Digital Twins for Industrial Applications. White paper.

[5]

Semeraro, C., Lezoche, M., Panetto, H., & Dassisti, M. (2021). Digital twin paradigm: A systematic literature review. Computers in Industry, 130, 103469.

[6]정보통신전략위위원회. (2021). 한국판 뉴딜2.0, 초연결 신산업분야의 핵심 – 디지털 트윈 활성화 전략. White Paper.

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