디지털 트윈을 위한 클라우드서비스
[NIA 디지털서비스 이슈 리포트]
이글은 NIA(한국지능정보사회진흥원)의 [디지털서비스 이슈 리포트] 2022년 2월에 기고한 글입니다.
원본은 여기에서 확인하시면 됩니다.
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디지털 트윈은 실제 자산과 똑같이 보이고, 행동하고, 그에 대한 물리적 대응과 사람이 관여하도록 하는 가상의 표현이라고 볼 수 있다. 제품 디자이너와 엔지니어는 디지털 트윈을 이용해 여러 번 실 세계 시나리오에서 디자인 결과를 살펴볼 수 있다. 이는 시간을 줄이고, 위험을 감소시키고, 테스팅과 학습 프로세스를 빠르게 할 수 있게 한다. 공장 생산 매니저는 이를 통해 프로세스의 취약점을 확인하고 완화하며 때로는 중요하지만 위험할 수 있는 프로세스에 대해 신입 사원이 적응하도록 훈련할 수 있다.
또 거대 산업 장비의 경우는 디지털 트윈을 통해 문제점을 사전 탐지하고 운영 시간을 증대할 수 있고, 잠재적인 중단 문제나 오류 문제를 최소화할 수도 있다. 이런 점에서 디지털 트윈은 산업용 기기를 만드는 GE나 지멘스 같은 기업에서도 오래전부터 솔루션을 만들기 위한 노력을 했다.
그동안 각 클라우드 기업이나 PaaS 제공 기업에서는 IoT나 디지털 트윈을 위한 기본 기능과 플랫폼을 제공해 왔다. 아마존 AWS IoT 디바이스 섀도우(Shadow), 애저 IoT 허브 디바이스 트윈스, 구글의 클라우드 IoT 코어, GE 디지털의 프레딕스 등이 이런 수준의 서비스들이었다.1)
그러나 최근 주요 퍼블릭 클라우드서비스 기업들이 하나둘씩 디지털 트윈을 본격적으로 지원하기 위한 클라우드 플랫폼이나 서비스를 공개하기 시작했으며, 기존 서비스를 통합 관리하거나 한 단계 더 위에서 디지털 트윈을 지원하기 위한 새로운 서비스 플랫폼이 등장하고 있다. 이에 따라 이번 호에서는 아마존, 마이크로소프트, 구글과 같은 주요 클라우드서비스 기업이 제공하는 최신 디지털 트윈 서비스를 소개하기로 한다.
아마존의 트윈메이커(TwinMaker)
아마존은 2021년 11월 리인벤트(Re:Invent) 기간 중 IoT 트윈메이커라는 서비스와 플리트와이즈(FleetWise)를 발표했다.2) 트윈메이커는 개발자가 빌딩, 공장, 산업용 장비, 생산 라인과 같은 실시간 시스템에 대한 디지털 트윈을 쉽게 개발하도록 지원하는 서비스이며, 플리트와이즈는 자동차 메이커가 차량 데이터를 클라우드에 모으고, 변환하고, 전달하는 것을 거의 실시간에 가깝게 할 수 있게 하는 서비스이며 비용대비 효과가 좋다고 주장하고 있다.
트윈메이커가 디지털 트윈을 만들기 위해 제공하는 도구를 사용함으로써 빌딩 운영을 최적화하거나, 생산 산출물을 늘리고, 장비 성능을 개선할 수 있다는 것을 강조하고 있다. 트윈메이커는 현재 미국 동부와 서부 그리고 유럽의 아일랜드, 싱가포르 리전에서만 사용이 가능하다.
트윈메이커는 다중 소스에 존재하는 데이터를 사용하며, 물리적 환경에 대한 가상의 표현을 창출하고, 실시간 데이터와 기존 3D 모델을 결합해서 전체 운영의 총괄적인 뷰를 만들어 내서 운영을 더 적은 노력으로 더 빠르게 할 수 있다고 말한다. 또한, ‘단일 리포지토리로 데이터를 이동하지 않고도 장비 센서, 비디오 피드 및 비즈니스 애플리케이션과 같은 여러 데이터 원본의 데이터를 연결하여 장비, 프로세스 및 시설의 디지털 트윈을 빠르게 생성할 수 있다.’라고 밝히고 있다.
트윈메이커의 주요 기능으로는 데이터 커넥터, 모델 빌더, 씬 컴포저, 로우코드를 위한 애플리케이션 플러그인이 있다.
데이터 커넥터는 장비 및 시계열 센서 데이터를 다루는 AWS IoT 사이트와이즈(SiteWise), 비디오 데이터를 처리하는 아마존 키네시스 비디오 스트림스, CAD 파일과 같은 시각적 리소스와 비즈니스 애플리케이션 데이터 스토리를 위한 아마존 S3 같은 기본 제공 AWS 데이터 커넥터를 사용할 수 있다. 또한 아마존 타임스트림과 같은 AWS의 데이터 소스, 스노우플레이크나 지멘스 마인드스피어 같은 제 3자의 데이터 소스를 사용할 수 있는 데이터 커넥터를 생성할 수 있는 프레임워크도 제공해 쉽게 데이터 커넥터를 맞춤으로 제공할 수 있다. 이런 데이터 커넥터는 고객의 애플리케이션이 통합된 데이터 접근 API를 이용해 트윈메이커에서 사용할 수 있게 함으로써 각각의 데이터 소스에 대한 개별적인 API를 사용하지 않아도 되게 한다.
그림 1 트윈메이커의 기본 구성도
모델 빌더는 물리적 환경에 대한 모델을 만드는 것으로 용광로나 조립 라인과 같은 물리적 시스템에 대한 가상 표현을 AWS IoT 트윈메이커 엔티티(Entity)로 만들게 하는 것이다. 이런 엔티티는 다양한 데이터 저장소와 연결해 디지털 트윈 그래프를 형성하도록 한다. 트윈 그래프는 디지털 트윈에 관한 구조와 정보를 구성하기 위한 지식 그래프로서 더 쉬운 접근과 이해를 위해 이용한다. 이런 모델을 구축함으로써, 트윈메이커는 그래프 데이터베이스의 관계 정보를 조직화하는 디지털 트윈 그래프를 자동으로 생성하고 업데이트할 수 있다.
트윈메이커를 사용해 CAD 파일, 빌딩 정보 모델링(BIM) 파일, 포인트 클라우드 스캔 같은 사전에 만들어 놓은 3D 비주얼 모델을 사용해 3D 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 이때, 씬 컴포저(Scene Composer)와 간단한 3D 도구를 사용해 이런 비주얼 자산을 씬에 불러와 이를 물리적 환경에 매치하도록 배치할 수 있다. 예를 들어 공장에 있는 장비 같은 것을 말한다.
여기에 상호작용하는 비디오나 센서 데이터 중첩을 추가할 수 있는데 이는 연결된 데이터 소스, 연결된 머신러닝에서 얻은 인사이트, 시뮬레이션 서비스, 유지보수 기록, 운영 문서 같은 데이터를 말하며 이를 통해 정기적으로 운영에 대한 업데이트, 공간 인식 시각화가 가능할 수 있다.
그림 2 쿠키 공장 디지털 트윈 샘플과 상호작용하기 위한 대시보드 (그라파나 사용) [출처:깃허브]
일단 디지털 트윈을 만들면 공장의 운영자나 유지보수 엔지니어가 접근하고 디지털 트윈과 상호 작용할 수 있는 웹 애플리케이션을 로우코드 방식으로 만들 수 있게 한다. 트윈메이커에는 그라파나(Grafana) 플러그인이 같이 제공되는데, 이는 널리 사용되는 오픈 소스로 대시보드와 시각화 기능을 제공하는 플랫폼이다.
이 플러그인은 맞춤 시각화 패널을 제공하는데 여기에는 3D씬 뷰어와 대시보드 템플릿, 디지털 트윈 데이터에 연결할 수 있는 데이터 소스 컴포넌트를 포함하며, 이를 통해 특정 니즈를 위한 3D 활용 애플리케이션을 빠르게 생성할 수 있게 한다. 또, 완전 관리형 서비스인 아마존 매니지드 그라파나와 함께 애플리케이션을 구축하는데 사용할 수 있다.
현재 존재하는 고객은 광섬유나 레진, 화학 중간물을 생산하는 글로벌 기업인 인비스타(Invista)와 인텔리전트 빌딩 및 콜드 체인 솔루션을 제공하는 캐리어 글로벌이 있다. 깃허브에는 트윈메이커 튜토리얼이 공개되어 있어서 관심 있는 고객들이 따라 해볼 수 있게 했으며 시뮬레이션으로 제공하는 쿠키 공장을 대상으로 트윈메이커의 다양한 특성을 탐구해볼 수 있다.
애저 디지털 트윈스
마이크로소프트의 애저 디지털 트윈은 빌딩, 공장, 농장, 에너지 네트워크, 철도, 경기장, 나아가 전체 도시와 같은 주변 환경에 대한 디지털 모델에 기반해 트윈 그래프를 만들게 해주는 PaaS 서비스이다. 이런 디지털 모델은 더 좋은 제품, 최적화된 운영, 비용 절감, 고객 경험의 돌파구 등을 만들어 낼 수 있는 인사이트를 얻는 용도로 사용할 수 있다.
그림 3 광의의 개념인 애저 IoT 솔루션 문맥 안에서 이해하는 애저 디지털 트윈스 [출처: 마이크로소프트]
또한, 디지털 트윈스는 실제 IoT 기기를 더 넓은 클라우드 솔루션에서 표현하고 라이브 데이터를 주고받는 IoT 허브 기기 트윈과 연결하는 디지털 트윈 아키텍처를 디자인하는데 사용할 수 있다. IoT 허브 기기 트윈은 애저 디지털 트윈스 서비스의 디지털 트윈스와는 다른데, 허브 기기 트윈은 우리가 연결한 각 IoT 기기를 위한 허브에 의해 관리되기 때문이다. 디지털 트윈스는 디지털 모델에 의해 정의하는 어떤 것의 표현이며 애저 디지털 트윈스 안에서 인스턴스가 만들어지기 때문이다.
마이크로소프트도 자사의 페이지에서 애저 디지털 트윈스와 IoT 허브 디바이스 트윈은 다른 것이라고 명시하고 있으며, 애저 디지털 트윈스의 쌍은 디바이스 또는 많은 관련 디바이스에 대한 사용자가 정의한 인사이트를 저장할 수 있는 보다 개념적인 표현이라고 말하고 있다.
애저 디지털 트윈스의 기능으로는 오픈 모델링 언어, 라이브 실행 환경, IoT 및 비즈니스 시스템의 입력, 모델 데이터를 다운스트림 애저 서비스로 라우팅하는 기능이 있다.
모델은 사용자 지정 쌍 유형을 사용해 실제 환경에서 사람, 장소 및 사물을 나타내는 디지털 엔티티를 정의하는 것이다. 이는 DTDL(디지털 트윈스 정의 언어)3)이라는 언어이며 JSON과 비슷한 언어로 정의하고, 상태 속성, 원격 분석 이벤트, 명령, 구성 요소 및 관계에 따라 쌍을 설명한다. DTDL은 다른 애저 IoT 서비스의 데이터 모델에 사용하기 때문에 이 공통 유형을 통해 디지털 트윈스를 애저 에코 시스템의 다른 부분과 연결하고 호환되도록 유지할 수 있다.
그림 4 애저 디지털 트윈스 익스플로러 [출처: 마이크로소프트]
라이브 실행 환경이라는 것은 디지털 모델이 실세계 실시간 최신 표현이고, DTDL 모델에서 관계를 사용해 사용자 환경을 나타내는 실시간 그래프에 쌍을 연결해 디지털 트윈스 익스플로러(Explorer)에서 디지털 트윈스 그래프를 시각화하는 것을 말한다.
다양한 이벤트 시스템을 통해 애저 함수 등 외부 계산 리소스를 연결해 데이터 처리를 유연하고 사용자 지정 방식으로 처리할 수 있다. 또한 쿼리 API를 사용해 라이브 실행 환경에서 인사이트를 추출할 수도 있다.
IoT 및 비즈니스 시스템 입력이라는 기능에서는 우선, 디지털 트윈스의 실행 환경을 실제 환경의 최신 상태로 유지하기 위해 IoT 허브를 사용해 이 솔루션을 IoT 및 IoT 엣지 장치에 연결할 수 있다. 이 목적을 위해 새 IoT 허브를 만들거나 기존 허브를 이미 관리하는 장치에 연결할 수 있다. 나아가 REST API 또는 커넥터를 사용해 다른 데이터 원본에서 디지털 트윈스를 로직 앱스와 같은 다른 서비스에 연결할 수 있음을 말한다.
네 번째 기능으로는 추가 분석 또는 스토리지에 대해 모델 데이터를 다운스트림 애저 서비스로 라우팅할 수 있는데, 이 기능은 이벤트 허브, 이벤트 그리드, 서비스 버스를 사용해 데이터 흐름을 구동하는 이벤트 경로를 통해 제공한다. 예를 들어 데이터 레이크에 디지털 트윈스 데이터를 저장하거나, ADX(애저 데이터 익스플로러)용 플러그인을 사용해 쿼리할 디지털 트윈 데이터를 ADX에 저장하는 것과 같은 작업을 말한다.
구글 GCP의 공급망 트윈 서비스
구글 GCP에서는 2021년 9월에 서플라이 체인(공급망) 트윈이라는 디지털 트윈 서비스를 소개했다.4) 이는 물리적인 공급망을 더 잘 이해하기 위해 공급자, 재고, 날씨와 같은 이벤트 등 다양한 소스로부터 얻은 데이터를 활용하는 것을 돕는 서비스이다. 동시에 서플라이 체인 펄스 모듈을 론칭했는데, 이는 공급망 매니저에게 구글 워크스페이스에서 실시간 대시보드, 첨단 분석, 협업을 제공하기 위한 것이다.
구글이 공급망 영역에 관심을 두는 이유는 제조업체의 오래된 재고나 리테일러의 재고 부족 등에 의해 야기되는 비용이 2020년 기준 1조1,400억 달러에 달하기 때문이다.5) 이는 특히 코로나19로 인한 전체 공급망에서 발생하는 다양한 문제로 인한 결과이기도 하다.
구글은 공급망 트윈을 통해 공급망 전반에서 포괄적인 가시성, 알림 기반 이벤트 관리, 인공지능을 사용한 계획 및 의사 결정 최적화를 얻을 수 있다고 주장한다. 즉, 기업의 비즈니스 시스템, 파트너 시스템, 오픈 소스에서 데이터를 수집해 개발자가 복잡한 통합 과정 없이 공급업체와 파트너 간에 데이터를 공유할 수 있게 해준다. 또한 구글 워크스페이스를 활용해 팀과 파트너 간에 알림 및 공동 작업을 지원하고, 경로 최적화, 버텍스 AI, 루커(Looker) 기반의 실시간 대시보드와 같은 구글 제품을 활용하는 인공지능 워크로드로 확장할 수 있게 했다.
그림 5 구글 공급망 트윈의 데이터 세그먼트 [출처: 구글]
구글의 공급망 트윈에는 세 가지 솔루션이 있다. 우선 데이터 세그먼트를 한곳에 모아 사용자가 공급망을 전체적으로 모델링하게 하는 기능이다. 데이터 세그먼트에는 비공개, 커뮤니티, 공개 세그먼트 세 가지가 있는데, 비공개는 위치, 제품, 주문, 재고와 같은 기업 비즈니스 시스템의 데이터를 말한다. 커뮤니티 세그먼트는 공급업체 및 파트너 시스템의 데이터와 자재 운송 상태와 같은 파트너를 말한다. 공개 세그먼트는 구글의 공개 데이터 세트를 비롯해 날씨, 위험, 지속 가능성 같은 공개 소스의 문맥 데이터를 포함한다.
두 번째 솔루션은 공급망 트윈으로 클라우드 데이터 퓨전을 기반으로 즉시 배포 가능한 커넥터 및 변환 파이프라인을 제공해 SAP와 같은 ERP 시스템 데이터를 빅쿼리 데이터 플랫폼으로 가져온다. 여기에 구글 클라우드 퍼블릭 데이터셋과 애널리틱스 허브를 사용해 다중의 데이터 제공자에서 받은 선별된 데이터셋에 대해 안전한 접근이 가능하다. 이를 통해 앞에서 말한 세 가지 데이터 세그먼트를 포괄하는 이 시맨틱 레이어를 사용해 데이터 과학을 비롯해 다양한 용도에 데이터를 직접 확장 가능한 방식으로 활용할 수 있다.
세 번째 솔루션은 공급망 펄스로 사용자 참여 모듈이면서 모든 핵심 운영 측정항목을 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있게 한다. 알림을 시각화하고 ‘작업 항목’ 워크스트림을 추적하여 사전 정의된 사용자에게 이메일, 캘린더, 공유 문서를 통해 모바일 알림 전송을 제공하고 알림 기반의 공유 워크플로 및 ‘작업 항목’ 워크스트림을 통해 팀 간 공동 작업을 지원한다.
그림 6 공급망 펄스의 사례 [출처: 구글 클라우드]
구글 공급망 트윈의 현재 파트너는 데이터 파트너, 애플리케이션 파트너, 시스템 통합 파트너가 있다. 이 중 데이터 파트너는 클라이미트 엔진, 크래프트, 크럭스이며 애플리케이션 파트너는 애너플랜, 디매틱, 프로젝트44 등이고, 시스템 통합 파트너는 액센추어, 딜로이트, 인포시스, TCS 등이 있다.
참고문헌
1) Mihail’s Space, “IoT Platforms, Powered by DigitalTwins,” Mar 28, 2020
2) VentureBeat, “Amazon debuts IoT TwinMaker and FleetWise,” Nov 30, 2021
3) https://github.com/Azure/opendigitaltwins-dtdl/blob/master/DTDL/v2/dtdlv2.md 에서 상세 스펙을 확인할 수 있다.
4) ZDNet, “Google Cloud launches new "digital twin" service for supply chain visibility,” Sep 14, 2021
5) IHL Services, “Replay – Disrupted Retail – How Covid-19 Exposed Inventory Distortion,” Jul 16, 2020
