2020.11.27

칼럼ㅣ’평행우주’ 디지털 트윈, '2.0'으로 나아가다

Adrian Bridgwater | IDG Connect
2021년은 최초의 로봇 영화 ‘기계인간(The Mechanical Man)’이 나온 지 100년을 맞는 해다. 흑백에 대사도 없는 영화였지만 이는 로봇이 작동하는 모습을 볼 수 있었던 첫 번째 기회였다. 물론 이 작품의 감독 안드레 데에드가 앞으로의 미래를 알았더라면 단순히 두 로봇이 싸우는 것보다는 더 흥미로운 스토리라인을 만들었을지도 모른다. 

1921년부터 2021년까지 100년의 세월 동안 수많은 일이 일어났다. 올해는 코로나19 여파로 주춤하긴 했지만 오늘날 우리는 엄청난 변화와 디지털화를 겪고 있다. 이제 우리는 디지털로 혁신한 데이터 중심 조직에서 ‘하드웨어 및 소프트웨어 로봇’을 이미 업무에 배치했거나 혹은 배치하려고 하고 있다. 

이에 따라 한발 물러서서 로봇에 어떤 역할과 책임을 부여하고 어떤 워크플로우에 넣을 것인지, 그리고 어떤 경우에는 로봇으로 대체될 수 있는지 고려할 필요가 있다. 
 
ⓒGetty Images

앞서 ‘하드웨어 및 소프트웨어 로봇’이라고 칭한 이유가 있다. 동력 장치를 갖춘 하드웨어 로봇의 개발이 그 자체로 의미가 있어서다. 하지만 주목해야 할 것은 ‘소프트웨어 로봇’, ‘자동화 로봇’, ‘디지털 트윈’의 개발이다.

이러한 소프트웨어 로봇 가운데 상당수는 하드웨어 로봇에 인텔리전스(intelligence)와 제어(control actions)를 공급한다. 그렇다면 이제 ‘디지털 트윈(digital twins)’ 기술을 좀 더 자세히 살펴보도록 하자. 

대부분의 사람이 사물인터넷(IoT)의 맥락에서 디지털 트윈을 생각한다. 이를테면 소프트웨어 모델을 기반으로 전자기기 또는 산업기계의 복제본을 만든 다음, 이 모델을 과거 또는 실시간 상황에서 조작하고 테스트하는 것이다. 

이 접근방식은 훨씬 더 저렴하고 빠르며 안전하다. 또 현장에서 물리적 구성요소를 변경해보는 것보다 훨씬 더 자세한 인사이트를 제공할 수 있다. 

구성요소를 변경했을 때 나타날 영향을 신속하게 파악할 수 있으며, 복잡한 설정 변경이나 기기 자체에 관한 액세스 없이 다양한 입력값 및 설정 조합을 테스트할 수 있기 때문이다. 물리적 구성요소를 변경하기 전에 디지털 트윈의 결과값에 따라 출력값을 최적화할 수도 있다. 

‘디지털 트윈 2.0’은 사람의 역할과 프로세스를 맡는다
만약 디지털 트윈이 산업용 공기 환기 시스템, 풍력 터빈, 항공기 연료 시스템 등을 복제하며 제품 릴리즈 단계에 있다면 이는 ‘버전 1.0’이라고 할 수 있다. 

‘디지털 트윈 2.0’은 이제 사람, 팀, 비즈니스 프로세스, 전체 조직을 포함한 실제 세계의 구성요소를 소프트웨어 기반으로 복제하고 있다. 예를 들면 지불 프로세스, 유지보수 절차, 승객 또는 고객은 물론이고 심지어는 공급망, 분산 에너지 자원(DER)이 있는 전력망, 스마트 시티와 같은 훨씬 더 복잡한 시스템을 복사하는 디지털 트윈을 만들 수 있다. 

물론 디지털 트윈의 핵심 이점은 그대로 유지된다. 즉 실제 세계의 구성요소에 변화를 주기 전에 입력 및 출력을 조정하고 최적화할 수 있는 더욱더 안전하고 저렴하며 빠른 방법이라는 점이다. 

팁코 소프트웨어(Tibco Software Inc)의 CTO 넬슨 페트라체크는 디지털 트윈이 공급망과 같은 일련의 상태를 통해 재료, 제품 또는 데이터의 엔드투엔드 플로우를 설명하거나 모델링하는 데 유용하다고 언급했다. 

또한 그는 조직이 디지털 트윈을 활용해 회복탄력성, 비상 상황(운영 중단)에 대한 적응력, 규정 준수 여부, 최적화된 제품 이동, 서드파티와의 상호작용 및 정보 흐름 등을 테스트할 수 있다면서 다음과 같이 말했다. 

“사람 혹은 사람 행위의 일부분을 다양한 형태로 복제하는 소프트웨어 모델은 개별 행위에 적합한 사전 대응을 개선하고자 할 때 유용하다. 또 서비스를 개선하고, 외부 사건 대응을 예측하며, 조직적 변화가 미치는 영향과 이것이 실제로 발생하기 전에 어떻게 인식될지 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 고객, 승객, 환자 등의 인게이지먼트 및 여정을 모델로 만들 수도 있다. 이러한 모델은 단순히 한 시점에만 적용되는 게 아니라 정의된 기간에 걸쳐 적용된다. 조직과 사용자 간의 인게이지먼트가 일반적으로 하나의 상호작용으로 끝나지 않기 때문이다.”

‘디지털 방식으로 복제되는(twinned)’ 비즈니스 프로세스 
디지털 트윈은 조직 내에서, 파트너와 조직 간에, 또는 아마도 훨씬 더 전체적으로 시스템, 사람, 기업 간의 복잡한 상호작용을 반영하기 위해 비즈니스 프로세스를 복제할 수 있다. 

이러한 ‘프로세스 디지털 트윈(process digital twins)’은 프로세스 최적화를 지원하고, 다음 단계 또는 상태를 예측하며, 규제 또는 보고 목적으로 주요 프로세스 상태와 데이터의 요약본을 제공한다. 전력망과 스마트 시티 같은 복잡한 시스템에서 발생하는 상호작용 유형과 변경사항이 미칠 영향을 검토하기 위해 생성될 수 있다.  

페트라체크는 “성공적인 디지털 트윈을 구축하는 데 필요한 역량은 상당히 광범위할 수 있다. 이를테면 과거 및 실시간 상황 데이터가 굉장히 중요하다. 디지털 트윈 선택, 우선순위 결정, 데이터 정확성, 데이터 소스 연결, 이벤트 관리 등도 마찬가지다”라고 전했다. 

이어서 그는 “디지털 트윈 개발의 첫 번째 단계는 프로세스, 직원들의 여정, 조직적 상호작용이 어떻게 문서화돼 있는지 그리고 실제로 어떻게 이뤄지고 있는지 파악하는 것이다. 운영 시스템에서 생성된 이벤트 로그에서 현실 세계의 구성요소 행위를 도출해내는 고급 애널리틱스 기술 프로세스 마이닝이 이 단계를 지원할 수 있다”라고 덧붙였다. 

하지만 새로운 디지털 공급망에서 인간(혹은 인간 행동의 일부)을 디지털 트윈으로 엔지니어링 하려는 이러한 움직임은 가시성이 부족하다면 그다지 유용하지 않을 수 있다. 페트라체크는 이를 위해 시각화 계층(대시보드, 그래픽 3D 모델 등)을 제안하면서 다음과 같이 설명했다. 

“시각화는 디지털 트윈 작업의 핵심 요소다. 풍부하고 몰입적이면서도 실시간으로 이뤄지는 시각적 경험은 모델 결과 및 개선사항을 확인하고, 변경사항을 시뮬레이션하며, 기초 데이터와 모델을 이해하고 작업하는 프로세스를 간소화한다. 이를 통해 다양한 범주의 사용자가 작동 중인 디지털 트윈을 보고 지속적으로 성과를 모니터링할 수 있다.” 

화성으로 가기 전에 디지털 트윈을 먼저 보내라
물론 화성(Mars)에 식민지를 건설하겠다는 구상(Colonization of Mars)이 공상과학 영화에서나 볼 법한 다소 황당한 생각으로 보일 수도 있지만 만약 화성에 인구를 보내려고 한다면 가상의 디지털 트윈 팀을 먼저 보내는 게 좋을 것이다. 이른바 ‘마스 라이프 포스 1(Mars Life Force 1)’ 팀은 데이터센터로부터 쏘아 올려져 유럽 어딘가의 서버에서 거주하며 임무를 수행할 것이다. 

아마도 이 생각이 현실화되려면 사실, 더 많은 줄기세포 연구와 화성탐사선 임무는 물론이고 버즈 올드린(Buzz Aldrins)과 같은 유능한 우주 비행사도 여럿 필요할 것이다. 그렇다면, 그보다 먼저 지구의 디지털 공급망 정복부터 해보는 건 어떨까? 

* Adrian Bridgwater은 20년 이상 경력의 기술 전문 저널리스트다. 소프트웨어 애플리케이션 개발을 비롯해 오픈소스, 데이터 애널리틱스, 데이터 인텔리전스, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 기기, 데이터 관리 등에 관심을 두고 있다. ciokr@idg.co.kr
 



2020.11.27

칼럼ㅣ’평행우주’ 디지털 트윈, '2.0'으로 나아가다

Adrian Bridgwater | IDG Connect
2021년은 최초의 로봇 영화 ‘기계인간(The Mechanical Man)’이 나온 지 100년을 맞는 해다. 흑백에 대사도 없는 영화였지만 이는 로봇이 작동하는 모습을 볼 수 있었던 첫 번째 기회였다. 물론 이 작품의 감독 안드레 데에드가 앞으로의 미래를 알았더라면 단순히 두 로봇이 싸우는 것보다는 더 흥미로운 스토리라인을 만들었을지도 모른다. 

1921년부터 2021년까지 100년의 세월 동안 수많은 일이 일어났다. 올해는 코로나19 여파로 주춤하긴 했지만 오늘날 우리는 엄청난 변화와 디지털화를 겪고 있다. 이제 우리는 디지털로 혁신한 데이터 중심 조직에서 ‘하드웨어 및 소프트웨어 로봇’을 이미 업무에 배치했거나 혹은 배치하려고 하고 있다. 

이에 따라 한발 물러서서 로봇에 어떤 역할과 책임을 부여하고 어떤 워크플로우에 넣을 것인지, 그리고 어떤 경우에는 로봇으로 대체될 수 있는지 고려할 필요가 있다. 
 
ⓒGetty Images

앞서 ‘하드웨어 및 소프트웨어 로봇’이라고 칭한 이유가 있다. 동력 장치를 갖춘 하드웨어 로봇의 개발이 그 자체로 의미가 있어서다. 하지만 주목해야 할 것은 ‘소프트웨어 로봇’, ‘자동화 로봇’, ‘디지털 트윈’의 개발이다.

이러한 소프트웨어 로봇 가운데 상당수는 하드웨어 로봇에 인텔리전스(intelligence)와 제어(control actions)를 공급한다. 그렇다면 이제 ‘디지털 트윈(digital twins)’ 기술을 좀 더 자세히 살펴보도록 하자. 

대부분의 사람이 사물인터넷(IoT)의 맥락에서 디지털 트윈을 생각한다. 이를테면 소프트웨어 모델을 기반으로 전자기기 또는 산업기계의 복제본을 만든 다음, 이 모델을 과거 또는 실시간 상황에서 조작하고 테스트하는 것이다. 

이 접근방식은 훨씬 더 저렴하고 빠르며 안전하다. 또 현장에서 물리적 구성요소를 변경해보는 것보다 훨씬 더 자세한 인사이트를 제공할 수 있다. 

구성요소를 변경했을 때 나타날 영향을 신속하게 파악할 수 있으며, 복잡한 설정 변경이나 기기 자체에 관한 액세스 없이 다양한 입력값 및 설정 조합을 테스트할 수 있기 때문이다. 물리적 구성요소를 변경하기 전에 디지털 트윈의 결과값에 따라 출력값을 최적화할 수도 있다. 

‘디지털 트윈 2.0’은 사람의 역할과 프로세스를 맡는다
만약 디지털 트윈이 산업용 공기 환기 시스템, 풍력 터빈, 항공기 연료 시스템 등을 복제하며 제품 릴리즈 단계에 있다면 이는 ‘버전 1.0’이라고 할 수 있다. 

‘디지털 트윈 2.0’은 이제 사람, 팀, 비즈니스 프로세스, 전체 조직을 포함한 실제 세계의 구성요소를 소프트웨어 기반으로 복제하고 있다. 예를 들면 지불 프로세스, 유지보수 절차, 승객 또는 고객은 물론이고 심지어는 공급망, 분산 에너지 자원(DER)이 있는 전력망, 스마트 시티와 같은 훨씬 더 복잡한 시스템을 복사하는 디지털 트윈을 만들 수 있다. 

물론 디지털 트윈의 핵심 이점은 그대로 유지된다. 즉 실제 세계의 구성요소에 변화를 주기 전에 입력 및 출력을 조정하고 최적화할 수 있는 더욱더 안전하고 저렴하며 빠른 방법이라는 점이다. 

팁코 소프트웨어(Tibco Software Inc)의 CTO 넬슨 페트라체크는 디지털 트윈이 공급망과 같은 일련의 상태를 통해 재료, 제품 또는 데이터의 엔드투엔드 플로우를 설명하거나 모델링하는 데 유용하다고 언급했다. 

또한 그는 조직이 디지털 트윈을 활용해 회복탄력성, 비상 상황(운영 중단)에 대한 적응력, 규정 준수 여부, 최적화된 제품 이동, 서드파티와의 상호작용 및 정보 흐름 등을 테스트할 수 있다면서 다음과 같이 말했다. 

“사람 혹은 사람 행위의 일부분을 다양한 형태로 복제하는 소프트웨어 모델은 개별 행위에 적합한 사전 대응을 개선하고자 할 때 유용하다. 또 서비스를 개선하고, 외부 사건 대응을 예측하며, 조직적 변화가 미치는 영향과 이것이 실제로 발생하기 전에 어떻게 인식될지 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 고객, 승객, 환자 등의 인게이지먼트 및 여정을 모델로 만들 수도 있다. 이러한 모델은 단순히 한 시점에만 적용되는 게 아니라 정의된 기간에 걸쳐 적용된다. 조직과 사용자 간의 인게이지먼트가 일반적으로 하나의 상호작용으로 끝나지 않기 때문이다.”

‘디지털 방식으로 복제되는(twinned)’ 비즈니스 프로세스 
디지털 트윈은 조직 내에서, 파트너와 조직 간에, 또는 아마도 훨씬 더 전체적으로 시스템, 사람, 기업 간의 복잡한 상호작용을 반영하기 위해 비즈니스 프로세스를 복제할 수 있다. 

이러한 ‘프로세스 디지털 트윈(process digital twins)’은 프로세스 최적화를 지원하고, 다음 단계 또는 상태를 예측하며, 규제 또는 보고 목적으로 주요 프로세스 상태와 데이터의 요약본을 제공한다. 전력망과 스마트 시티 같은 복잡한 시스템에서 발생하는 상호작용 유형과 변경사항이 미칠 영향을 검토하기 위해 생성될 수 있다.  

페트라체크는 “성공적인 디지털 트윈을 구축하는 데 필요한 역량은 상당히 광범위할 수 있다. 이를테면 과거 및 실시간 상황 데이터가 굉장히 중요하다. 디지털 트윈 선택, 우선순위 결정, 데이터 정확성, 데이터 소스 연결, 이벤트 관리 등도 마찬가지다”라고 전했다. 

이어서 그는 “디지털 트윈 개발의 첫 번째 단계는 프로세스, 직원들의 여정, 조직적 상호작용이 어떻게 문서화돼 있는지 그리고 실제로 어떻게 이뤄지고 있는지 파악하는 것이다. 운영 시스템에서 생성된 이벤트 로그에서 현실 세계의 구성요소 행위를 도출해내는 고급 애널리틱스 기술 프로세스 마이닝이 이 단계를 지원할 수 있다”라고 덧붙였다. 

하지만 새로운 디지털 공급망에서 인간(혹은 인간 행동의 일부)을 디지털 트윈으로 엔지니어링 하려는 이러한 움직임은 가시성이 부족하다면 그다지 유용하지 않을 수 있다. 페트라체크는 이를 위해 시각화 계층(대시보드, 그래픽 3D 모델 등)을 제안하면서 다음과 같이 설명했다. 

“시각화는 디지털 트윈 작업의 핵심 요소다. 풍부하고 몰입적이면서도 실시간으로 이뤄지는 시각적 경험은 모델 결과 및 개선사항을 확인하고, 변경사항을 시뮬레이션하며, 기초 데이터와 모델을 이해하고 작업하는 프로세스를 간소화한다. 이를 통해 다양한 범주의 사용자가 작동 중인 디지털 트윈을 보고 지속적으로 성과를 모니터링할 수 있다.” 

화성으로 가기 전에 디지털 트윈을 먼저 보내라
물론 화성(Mars)에 식민지를 건설하겠다는 구상(Colonization of Mars)이 공상과학 영화에서나 볼 법한 다소 황당한 생각으로 보일 수도 있지만 만약 화성에 인구를 보내려고 한다면 가상의 디지털 트윈 팀을 먼저 보내는 게 좋을 것이다. 이른바 ‘마스 라이프 포스 1(Mars Life Force 1)’ 팀은 데이터센터로부터 쏘아 올려져 유럽 어딘가의 서버에서 거주하며 임무를 수행할 것이다. 

아마도 이 생각이 현실화되려면 사실, 더 많은 줄기세포 연구와 화성탐사선 임무는 물론이고 버즈 올드린(Buzz Aldrins)과 같은 유능한 우주 비행사도 여럿 필요할 것이다. 그렇다면, 그보다 먼저 지구의 디지털 공급망 정복부터 해보는 건 어떨까? 

* Adrian Bridgwater은 20년 이상 경력의 기술 전문 저널리스트다. 소프트웨어 애플리케이션 개발을 비롯해 오픈소스, 데이터 애널리틱스, 데이터 인텔리전스, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 기기, 데이터 관리 등에 관심을 두고 있다. ciokr@idg.co.kr
 

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