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by KAIST ICLAB Nov 21. 2023

휴먼 디지털 트윈, 뭐가 중한디?


휴먼 디지털 트윈(Human Digital Twin)은 실제 사람에 대한 가상공간에 대한 모사를 의미한다

이것을 다양한 분야에 적용하기 위한 디지털화 과정에서 디지털화의 목적과 객체에 대한 정의를 내리는 것이 필요하다

이 글에서는 국방 분야에서 응용의 가능성과 한계를 이야기 해 본다.

안녕하세요? 연구실의 주요 연구 분야 중 하나인 “휴먼 디지털 트윈”을 소개 하고자 합니다. KAIST IC연구실은 지금 까지 센서 데이터를 기반으로 한 데이터 네트워킹(Networking), 센싱(Sensing), 데이터 수집, 데이터 분석 등에 대한 연구를 해 왔습니다. 이 연구 분야는 디지털 트윈이라는 기술을 구현하기 위한 매우 기초적인 하위 기술 분야 입니다. KAIST IC연구실은 특히 사람들을 중심으로 하는 센서 데이터를 집중적으로 연구하고 있기 때문에, 휴먼 디지털 트윈을 구현하고 있는 기술에 주목하고 있습니다. 그러면 지금부터는 과연 휴먼 디지털 트윈은 무엇인지, 그리고 휴먼 디지털 트윈이 사용될 수 있는 미래의 모습을 살펴볼 까요?


그림 1. 휴먼 디지털 트윈 [3]


휴먼 디지털 트윈은 디지털 트윈의 세부 개념으로, ``A copy or counterpart in cyber space of a real person’’로 정의 될 수 있습니다.[1] 디지털 트윈은 “실세계에서 수집한 다양한 정보를 가상 세계에서 분석하고 최적화 방안을 도출하여 이를 기반으로 현실 세계를 최적화하는 지능화 융합 기술”[2]로 휴먼 디지털 트윈은 대상을 사람으로 하고 있습니다. 그런데 디지털 트윈의 모든 과정을 선행하기에 앞서 트위닝을 위한 정보 수집을 위해서는 “어떠한 목적”을 가지고 “무엇을” “어떻게” 수집해야 할지에 대한 정의가 반드시 선행 되어야 합니다. 따라서 현실에 존재하는 실체에 대한 깊은 이해가 반드시 필요하죠. 그렇다면, 과연 우리는 지금 어느 정도로 휴먼 디지털 트윈을 구현하기 위해서 사람이라는 객체(object)를 파악하고 있는지에 대한 의문점이 생길 것 같습니다.


사실 사람의 모든 부분을 100% 개념화해서 데이터로 표현될 수 있도록 정의하고, 그것을 센싱(Sensing)하는 것도 현재의 기술로서는 불가능합니다. 센서(Sensor)의 성능과 트위닝(Twinning) 주기에 대한 기술적인 제한 사항도 존재하지만, 이것은 트위닝의 대상이 되는 객체의 특성 때문입니다. 여전히 우리 유전자 정보는 연구 되고 있고, 새로운 질병은 계속 생겨나고 있고, 사회 환경이 변하면서 사람들의 행동도 변해 갑니다. 즉 사람이란 그 자체로 동적이고 끊임없이 변화하는 존재임이며, 이와 동시에 사람을 이해하는 우리 인간의 지식도 변해 갑니다. 그래서 정확히 휴먼 디지털 트윈의 객체가 무엇이냐고 정의 해 본다면, 사람이라는 실존하는 사실 자체를 모방하는 것보다, “우리가 원하며 현재의 과학기술로 타당하다고 판단된 사람의 특성”이라고 기술 할 수 있습니다. 그리고 이러한 객체들이 정의되고 센싱되고 수집 관리 되는 하나의 체계가 구성되고, 객체에 대한 정의가 변화하면 그에 맞추어 진화 할 수 있는 것이 휴먼 디지털 트윈입니다.


휴먼 디지털 트윈, 지금 우리는?

휴먼 디지털 트윈 혹은, 유사한 개념의 용어는 끊임없이 연구되어 왔습니다. 가장 대표적인 예로 특히 사람의 가장 기본적인 가치인 “생명 유지”와 연계된 건강관리 및 의료 분야가 있습니다. 또한, 디지털 트윈의 개념이 최초로 파생되었던 제조 산업의 작업자 효율성 및 안전을 증대하기 위한 연구도 진행 되어 왔습니다.


그런데 이 트위닝은 앞서 말씀 드린 것처럼, 목적에 따라 다양한 형태로 구현 할 수 있습니다. 인간의 생명 유지와 직결되는 기관인 심장의 디지털 트위닝의 예를들어 보겠습니다. 디지털 트위닝의 목적이 선천적 심장 질환을 가진 환자의 심장 수술을 위한 것이라면 심장의 모양(shape) 및 세포 수준(tissue level) 까지 정교하게 트위닝 할 수 있는 기술 개발을 목표로 할 것입니다. 이에 비해, 일반적인 사람의 일상적인 심장의 정상 기능 관리를 목적으로 하는 경우에는 심박수와 같이 심장의 상태 정보를 트위닝 하는 것으로 충분할 것입니다. 첫 번째 예시는 전문가인 의료 기관에서 필요로 하겠지만, 두 번째 예시는 일반적인 어플리케이션을 기반으로 일반인인 사용자가 선택적으로 적용이 가능합니다. 따라서 휴먼 디지털 트윈의 객체에 대한 정의와 병행하여 목적을 분명히 하는 것 역시 선행되어야 합니다. 이를 위하여 저희 연구 분야는 심리학, 뇌공학, 의학 등 다양한 학문 분야의 지식을 융합하여, 트위닝의 목적과 객체에 따라 도메인에 최적화된 제반 기술 (센싱, 네트워킹, 분석 모델, 모델을 위한 학문적 근거, 실시간 처리, 가시화, 인터페이스를 위한 디바이스 등)을 연구합니다. 매우 흥미로운 주제이죠?


지금까지 말씀 드린 것처럼 현재의 휴먼 디지털 트위닝은 사람을 중심으로 한, 가상화 관리(Virtual Management)가 필요한 요소에 에 대한 목적에 부합한 부분적인 트위닝(Purpose-driven Partial Twinning)에서 시작됩니다. 향후 이와 관련된 기술이 고도화 되고, 트위닝의 대상이 점점 확대되어 나간다면, 통합되는 과정을 통해 어느 순간에는 완벽하게 “나”라는 사람의 아이덴티티를 동일하게 가진 사람이 트위닝(Exact Twinning)되는 미래를 그려 볼 수 있을 것입니다. 영화 ‘레디 플레이어 원’에서처럼요!


휴먼 디지털 트윈 in the new domain : Military?

지금까지 휴먼 디지털 트윈에 대한 소개와 이를 적용하는 목적에 따른 객체의 정의가 왜 필요한지를 살펴보았습니다. 그러면 휴먼 디지털 트윈을 유형적 무형적 “군사력을 강화하기 위하여” 어떻게 적용 할 수 있을지 사례를 통해 살펴보겠습니다.


먼저 휴먼 디지털 트윈은 유형 군사력 증대에 다양하게 활용 될 수 있습니다. 보다 구체적으로 각 개 전투원에게 최적화된 장비를 개발하는데 휴먼 디지털 트윈을 활용 할 수 있습니다. 모든 무기체계는 도입 전, 군사적으로 요구되는 기준을 충족시키는지 성능 평가 단계를 마쳐야 합니다. 그래서 특히 사람이 착용하는 장비의 경우 기존의 성능 평가에서도 실제 사람을 대상으로 테스트 할 수 없었습니다. 디지털 트윈을 이용한다면 실제 사람과 동일한 객체를 생성하고 가상의 공간에서는 테스트 해 볼 수 있습니다. 최근 미군에서 시행된 연구에 따르면, 방탄 헬멧의 성능을 평가하기 위하여 휴먼 디지털 트윈을 이용하여 보다 정교한 충격도 시험을 수행하는 연구가 이루어 졌습니다.



그림 2. 휴먼 디지털 트윈을 이용한 방탄헬멧 성능 시험 [3]


유형 군사력 뿐 아니라, 무형 군사력 증대에도 활용 될 수 있습니다. 무형 군사력은 국군 통수권자를 포함한 각급 지휘관의 리더십과 전쟁 지도 및 작전 지휘 능력, 군대의 사기, 전략 및 전기·전술, 훈련 정도, 동원 및 군수 지원 능력 등을 의미합니다. 휴먼 디지털 트윈 기술을 무형 군사력 측면에서 다음과 같이 사용 할 수 있습니다. 먼저 개개인의 멘탈 컨디션의 디지털 트윈화가 가능합니다. 이 기술이 지휘관(리더 계급)을 대상으로 하였을 때, 의사 결정자가 건전한 의사 결정을 할 수 있는 상태인지를 확인하는 보조 도구로 사용이 가능합니다. 일반적인 병력의 멘탈 헬스 관리를 위한 디지털 트위닝 모델은 평시에는 일상적인 스트레스 지수, 트라우마 수준을 관리하고, 전시 상황에는 군의 사기와 직결되는 전장 공포 등을 식별하는데 활용 될 수 있습니다. 조직 수준에서 휴먼 디지털 트윈을 통해 무형 전투력을 관리 할 수도 있습니다. 이미 산업 분야에서 많이 적용되었던 구성원 — 구성원, 구성원 — 장비, 구성원 — 시스템 간의 인터액티브 한 행동 패턴을 트위닝하는 휴먼 디지털 트윈을 구현한다면, 전투 환경을 포함 한 다양한 상황에서 조직 운용을 최적화 하는 시뮬레이션을 통해 효과적인 조직 관리가 가능합니다.


Huddles : Possible challenges to solve

지금 까지 살펴본 것처럼 휴먼 디지털 트윈 기술은 다양한 국방 분야에서 응용이 가능 할 것입니다. 그렇지만, 군과 같은 특수한 공공 영역의 집단의 경우, 실제로 휴먼 디지털 트윈 기술을 적용하기 앞서 반드시 필요한 몇 가지 고민이 있습니다.


먼저 목적하는 기술이 군의 본질적인 전투력을 얼마나 향상시킬 수 있는 기술인가 입니다. 예를 들어, 평시 장병의 개인 건강관리를 위해 휴먼 디지털 트윈을 도입에 의문을 제기하는 사람은 없습니다. 그렇지만 제한된 실제 전투 환경을 고려하였을 때, 디지털 트윈 기술이 요구하는, 개인의 일시적인 건강 데이터를 24–7 동기화 되는 모델로 구현한다면 센서 데이터 통신을 지원하는 것이 꼭 필요한 것인가에 대해 질문한다면 많은 사람들이 필요성에 대해서 반문 할 것입니다. 그렇다면 평시에는 사용하고 전투 상황 일 때는 사용하지 말자라는 의견을 제시하는 사람도 있을 수 있습니다. 그런데 평시에 특정 시스템 사용에 익숙한 조직이, 시스템이 부재중인 상황에서 과연 잘 적응할 수 있을 까요? 결국 기술을 군사 분야에 도입하기 위해서도 Human digital twin의 목적과 필요성에 대한 공감대를 형성하고, 꼭 필요한 기술을 선정하고 개발해야 할 것입니다.


또 다른 문제는 휴먼 디지털 트윈을 군대에 적용함으로써 얻는 이익이 개인의 정보를 개인이 통제 할 수 없는 공공의 영역에서 활용됨으로 인해 발생하는 위험을 상회하는가에 대한 문제 입니다. 앞서 예를 들었던 건강관리를 예를 들어보겠습니다. 사회에서는 휴먼 디지털 트윈을 건강관리 목적으로 사용 하더라도, 개인이 개인의 건강을 관리 할 수 있는 수준을 정의 내릴 수 있었습니다. 하지만 군에서 휴먼 디지털 트윈을 위한 객체의 정의에 장병 전투원의 수면 시간과 수면 질을 포함 한다라고 정의 내린다면, 개인의 희망과 무관하게 해당 정보는 트위닝 될 것입니다. 즉 휴먼 디지털 트윈 in military를 도입하더라도 개인이 자신의 데이터를 통제 할 수 있는가에 대한 논의가 필요하다는 것입니다.


또한, 디지털 트윈을 적용하기 위하여 센서 데이터 수집이 필수적인데 다양한 필드 현장에서 고 품질의 데이터를 수집하는 것이 어려울 수 있습니다. 휴먼 디지털 트윈의 장점도 있지만 센서 데이터 수집을 위한 센서 및 데이터 관리가 또 새로운 일들을 만들어 낸다면 상대적인 이득이 더 줄어들 것입니다. 컴퓨팅 분야의 석학인 Grudin박사(마이크로소프트 연구소 재직 중)는 조직을 위한 컴퓨팅 시스템의 디자인과 평가에서 조직원들은 비용 편익 분석(Cost-Benefit Analysis)을 통해서 개인에게 총체적 이득(Collective Benefit)이 없다면 새로운 기술 도입에 대한 동기가 낮다고 보고하고 있습니다[5]. 개인 정보에 대한 통제력을 제공하고 시스템을 관리 해야하는 개인적 부담을 완화하는 것이 휴먼 디지털 트윈을 적용을 활성화하는데 매우 중요하다고 할 수 있습니다.


지금 까지 아주 간략하게 휴먼 디지털 트윈이 무엇인지, 그리고 이것을 군사적으로 어떻게 적용해 볼지 이야기를 나누어 보았습니다. 여러분들의 생각은 어떤가요?


Written by Duri Lee (duri.lee@kse.kaist.ac.kr)


[1] Shengli, W. (2021). Is human digital twin possible?. Computer Methods and Programs in Biomedicine Update, 1, 100014.


[2] Etri(2021). 디지털트윈 기술보고서. 지능화 융합연구소.https://library.etri.re.kr/service/rsch/issue-report/down.htm?view=open&id=831


[3] https://youtu.be/iVS-AuSjpOQ


[4] Terpsma, R., Carlsen, R. W., Szalkowski, R., Malave, S., Fawzi, A. L., Franck, C., & Hovey, C. (2021). Head impact modeling to support a rotational combat helmet drop test. Military medicine.


[5] Why CSCW applications fail: problems in the design and evaluation of organizational interfaces, Jonathan Grudin, ACM CSCW 1988

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