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IoT, AI와 융합 중··· '디지털 트윈' 따라잡기

2019.02.07 Keith Shaw, Josh Fruhlinger  |  Network World


디지털 트윈을 이용하면 가변적인 데이터에 기초하여 다양한 결과를 예측할 수 있게 된다. SF영화에서 자주 목격되는 이 활용 사례다. 이 밖에 추가적인 소프트웨어와 데이터 분석을 통해 디지털 트윈은 종종 IoT 배치를 최적화하여 효율성을 극대화할 뿐 아니라 설계자들이 객체를 물리적으로 배치하기 전에 위치나 작동 방식을 파악하는데 도움이 될 수 있다.

물리적인 객체를 복제한 디지털 트윈이 많아질수록 효율성과 기타 이점이 실현될 가능성이 높아진다. 예를 들어, 더욱 계장화된 장치들이 많은 제조 부문에서는 더욱 정확한 디지털 트윈이 시간에 따른 장치의 성능을 시뮬레이션하여 미래의 성능과 발생 가능한 고장을 예측하는데 도움이 될 수 있다.

디지털 트윈 벤더
디지털 트윈 제작은 복잡한 과정이며, 아직 이를 위한 표준화된 플랫폼도 없다. 오픈소스 분야에서 활동해온 컨설턴트 이안 스케레트가 디지털 트윈 플랫폼을 제안했던 바 있기는 하다. 

또 이 분야의 대기업들이 상업적 디지털 트윈 제공물을 실제로 제공하고 있다. 예를 들어, 제트 엔진 제조 공정의 일환으로써 디지털 트윈 기술을 내부적으로 개발한 GE는 현재 고객들에게 자사의 전문 지식을 제공하고 있으며 또 다른 제조 대기업인 지멘스(Siemens)도 마찬가지이다. 

IBM은 IoT 프로젝트의 일환으로써 디지털 트윈을 내세우고 있으며 마이크로소프트는 애저 안에서 자체적인 디지털 트윈 플랫폼을 제공하고 있다.

디지털 트윈 vs. 프리딕티브 트윈(Predictive Twin)
네트워크 월드에 기고하는 디팍 퓨리는 사용자에게 디지털 트윈과 프리딕티브 트윈 등의 2가지 옵션을 제공하는 오라클 디지털 트윈 툴의 예를 다음과 같이 간략히 설명한 바 있다. 

“디지털 트윈은 장치에 대한 설명, 3D 렌더링, 장치에 있는 모든 센서의 세부사항을 포함할 수 있다. 실제 옵션을 시뮬레이션하는 센서값을 지속적으로 생성한다."

“프리딕티브 트윈은 "장치의 미래 상태와 행동을 모델화한다. 이는 고장과 기타 주의가 필요한 상황을 시뮬레이션할 수 있는 다른 장치의 이력 데이터에 기초한다."

디지털 트윈 계획의 일환으로써 마이크로소프트는 이 개념을 프로세스에도 적용하고 있다. 백서에서 마이크로소프트는 디지털 프로세스 트윈에 대해 "프로세스 디지털 트윈은 새로운 차원의 디지털 혁신이며 공장 및 공급망 전반에 걸쳐 프로덕트 디지털 트윈의 이점을 발전시킨다"라고 밝혔다.

디지털 트윈의 장점
디지털 트윈은 물리적인 자산의 상태에 대한 실시간 모니터링을 제공하여 유지보수 부담을 크게 완화할 수 있다. 쉐브론은 자사의 유전과 정유공장을 위해 디지털 트윈 기술을 적용하고 있으며 수백 만 달러의 유지보수 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 

지멘스 또한 디지털 트윈을 이용해 아직 제조되지 않은 객체를 모델화하고 프로토타입을 구성할 수 있게 되면 제품 결함을 줄이고 TTM(Time To Market)을 단축할수 있다고 밝혔다.

하지만 가트너는 항상 디지털 트윈이 필요한 것이 아니며 복잡성이 불필요하게 증가할 수 있다고 경고했다. “(디지털 트윈은” 특정 비즈니스 문제에 있어서 과도할 수 있다. 또한 비용, 보안, 프라이버시, 통합에 대한 우려도 있다"라는 설명이다.

디지털 트윈 역량
디지털 트윈 역량을 개인이나 기업이 확보하기 쉽지 않다. 기술이 까다로우며 머신러닝, 인공지능, 예측 분석, 데이터 공학에 대한 특화된 전문 지식이 필요하다. 이 때문에 대기업들이 이 분야에 뛰어든 것이다. 소기업은 자체 인력에게 새로운 기술을 가르치기 보다는 컨설팅 팀을 고용하는 편이 더욱 합리적일 수 있다.  

디지털 트윈 뉴스
- 영국 정부는 미래에 대비하기 위해 국가 인프라 전체의 디지털 트윈을 생성하고 있다.

- 미국은 디지털 트윈을 활용해 군사 장비를 더욱 효율적으로 유지할 수 있을 것으로 관측되고 있다.

- 기업 관리자들이 비즈니스 프로세스에 있어서 디지털 트윈의 장점을 인식하기 시작했다
ciokr@idg.co.kr

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