제조분야를 필두로 금융 및 서비스 분야까지 4차 산업혁명 이야기는 최근 뜨겁게 이야기되고 있는 주제이다. 4차 산업혁명 이야기가 처음 나왔을 때 3차 산업혁명에 대한 정의가 나온 지 얼마 안 된 상황에서 관련 기술을 주도하는 일부 기업의 마케팅의 일환이거나, 3차 산업혁명의 연장선일 뿐이며 4차 산업혁명을 말하기에는 이르다는 이야기도 많았다. 하지만, 명칭이야 어떻든 디지털 기술의 변화에 따른 제조와 서비스, IT(Information Technology)와 OT(Operational Technology), 현실과 가상 세계의 연결과 융합이 빠른 속도로 이루어지고 있는 것은 사실이다.

최근 그 좋은 예로 Digital Twins라는 개념이 소개되었다. 매년 가트너는 그 해에 주목받을 10대 기술을 발표해왔는데, 올해도 어김없이 10대 기술들을 발표했고 의도한지는 모르겠지만 Digital Twins(이하 디지털 트윈)라는 기술을 소개 자료의 이미지 중앙에 놓았다.

현실의 물리 모델과 사이버 공간에 가상의 모델을 유기적으로 연결한다는 개념의 디지털 트윈은 최근 주목받는 기술들을 융합하는 미래지향적인 통합 모델이다.

현실의 모델과 가상의 모델의 연결은 다양한 센서에서 수집되어 데이터를 엣지 컴퓨팅과 IoT를 통하여 클라우드 기반의 데이터 센터에 수집이 된다. 이렇게 수집된 데이터는 Big Data 플랫폼을 통하여 정제되고 가상 모델에 반영된다. 이렇게 현실이 적용이 된 가상 모델을 AI를 통한 분석을 통하여 이상 징후를 판별하거나, 시뮬레이션을 통한 개선 요소를 구분하고 현실 모델에 반영하는 등의 순환 과정을 거치게 된다. 이는 디지털 트윈을 이용하는 대략의 프로세스인데, 각 요소마다 최근 주목받는 디지털 기술들이 원래 자신의 자리인 듯 위치하고 있다.
 
알아서 성장하는 쌍둥이
디지털 트윈을 처음 접하는 사람이 떠올릴 이미지는 어떤 것일까?

아마도 요즘은 흔히 접할 수 있는 3D로 투영된 모니터 상의 제품 이미지일 것이다.
이렇게 미러링된 모델은 현실에서 수행이 불가능한 조건으로 시뮬레이션이 필요한 우주항공분야에서 시도가 되었고, 그 효용이 인정되면서 일반 산업분야의 제품을 개발하는데 중요한 조건이 되었다.

하지만, 점차 시장의 변화가 급변하면서 제품을 단순히 생산하여 판매하는 데는 한계가 생겼다. 시장의 피드백을 빠르게 적용하고, 제품을 수정하며, 혹은 장애가 발생하는 경우 큰 위험과 손실이 발생하는 제품의 경우 사전적인 조치가 필요한 요구가 나타났으며, 이에 효과적인 대응을 위한 개념으로 디지털 트윈이 생겨나게 되었다.

앞서 간단히 설명을 했지만, 디지털 트윈은 가상의 모델과 현실 모델이 유기적으로 연동이 된다. 물리 모델의 변화는 가상의 쌍둥이에게 바로 전달이 되어 투영이 된다. 이렇게 변경된 가상 모델은 기존의 제품의 결함을 조사하거나, 새로운 제품을 개발하기 위한 기초자료, 혹은 AI를 통하여 고장을 사전에 감지하거나 기기 부하 혹은 효율성 향상을 위하여 조작자에 분석 자료를 제공하여 insight 넓히는데 사용되는 수준에 이르렀다.

그 결과 디지털 트윈을 적극적으로 이용한 독일 지멘스의 평균 제품 생산 기간의 50% 이상의 감축과 비용의 25% 이상 절감, 0.0015% 미만의 불량률을 달성한 성공담과 미국 GE의 프레딕스 플랫폼의 유명세는 쉽게 찾아 볼 수 있다.
 
낮아지는 진입 비용
디지털 트윈의 잠재력은 매우 높은 것으로 평가되고 있다.
실시간 모니터링을 통하여 위험 상황에 대한 빠른 대응을 넘어선 선제적 대응이나, 제품을 생산하기 전에 디지털 트윈을 통하여 축적된 데이터를 활용하여 제품 개발 시간을 단축 시키고, 미처 발견하지 못한 새로운 시장 요구 사항을 감지하여 모델에 선 반영해봄으로 시행착오를 크게 줄일 수도 있다. 또 제조 공장의 자동화율을 높이기 위한 요소로 활용될 수 있다.
다만 이러한 디지털 트윈을 만들기 위해서는 확보해야 하는 기반 기술들이 비교적 높은 수준이며, 전문적인 지식을 보유한 인재의 확보도 필요한 상황이다.

하지만 기술은 빠르게 발전하고 있고 그에 따라서 도입 비용도 빠르게 낮아지는 추세이다.
센서 기술의 발전으로 센서의 수량이 줄어들고, IoT 기술의 발전으로 기존의 장치의 교체 없이 IoT를 접목 시킬 수도 있게 되었다.
AI와 Big Data 기술도 클라우드 플랫폼으로 도입을 할 수 있게 됨으로 전문 인력 비용의 부담을 낮추고 기술을 유지하는데 부담이 적어지고 있는 추세이다.

또한 자동화에 따른 인건비의 감소나 디지털 트윈을 통한 예방 활동의 결과로 운영비용의 감소도 기대할 수 있다.
즉, 기업의 디지털 트윈을 도입하여 개선할 수 있는 프로세스나 목표 모델이 분명하다면 분명 당장은 아니라 하더라도 조만간 해볼 만한 도전이 될 수 있을 것으로 예상된다.
 
떡잎이 튼실한 쌍둥이
디지털 트윈 기술이 싹을 틔운 것은 둘러싼 많은 기술들이 최근 몇 년간 눈부신 성장을 이룬 결과이다. 그리고, 앞으로도 해당 기술들의 발전은 한동안은 지속될 것으로 예상된다.

비용의 감소로 인하여 해당 기술을 도입하는 기업이 늘어나고, 대상 모델도 점차로 일반 소비자의 소비재로 내려오게 될 것이다. 현재 항공기나 대형 선박과 철도와 같이 고부가가치의 제품이 모델로 변환되고 있지만, 어느 순간 일반 승용차에 적용되어 승용차의 엔진 효율이나, 정비가 필요한 부분을 인지하여 운전자에게 알려주는 서비스가 제공될 수도 있을 것이다.

또한 센서 기술의 발전으로 인하여 바이오센서가 도입이 된다면, 인간의 장기를 모니터링하고 심장과 같이 중요 장기의 이상을 먼저 인지하여 환자를 관리하거나 건강을 모니터링을 할 수도 있을 것으로 예상된다. 그러한 시기가 온다면 어느 병원의 센터에서 우리의 심장의 디지털 트윈이 내 박동에 맞추어 뛰고 있는 모습을 보게 될 수도 있을 것이다.
 

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