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기획특집 디지털 트윈 제조 기술 표준화 동향

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 3,006회 작성일 21-03-12 15:25

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디지털 트윈은 사물인터넷, 사이버 물리 시스템, 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명의 주요 기술들을 이용하여 다양한 산업 현장에 적용되고 있는 핵심 기술 트렌드이다. 디지털 트윈 기술은 물리적 세계와 디지털 세계 간을 연결하여, 궁극적으로 산업의 완전한 디지털 전환을 통한 새로운 차원의 통찰력을 제공할 것이다.

본고에서는 산업 전 분야에 활용되고 있는 디지털 트윈의 의미와 가능성 및 표준화 현황에 대하여 다룬다.


서 론

4차  산업혁명에서는 디지털 전환(Digital Transformation)을 통해 모든 사물이 데이터화 되고, 가상 세계와 현실 세계가 연결될 것으로 전망한다. 이를 위해 주요 선진국은 국가 디지털 전환을 위해 다양한 관련 전략과 정책을 수립하고 있으며,1) 이와 함께 글로벌 기업은 시장 선점을 위해 디지털 트윈을 기업의 새로운 비즈니스 모델 발굴과 내부 자원의 효율적 활용에 적용하고 있다.
최근에 디지털 트윈 기술이 제조, 에너지, 교육, 조선, 토목, 도시 등 다양한 산업 및 사회에서 도입되면서 기술개발, 활용, 서비스에 대한 적용 노력이 확산되고 있다. 디지털 트윈은, 현실 세계에서 실체를 갖고 있는 물리적 시스템과 이것의 구조, 기능과 동작을 그대로 소프트웨어 시스템으로 만들어 연결함으로써 거울을 앞에 두고 쌍둥이처럼 동작하는 기술을 말한다.

각 응용 분야에서 쌍둥이처럼 만들어져 있는 디지털 트윈 시스템을 통해 계획 수립부터 운영, 관리, 유지보수 및 조기 대응 등에 대해 사전에 시뮬레이션 검증, 시스템 운영 동안에 최적화 수행, 미래 상황 예측, 사후 문제 분석 등이 가능해지고, 널리 도입되기 시작했다.

디지털 전환을 위한 핵심 기술인 디지털 트윈 기술에 대한 관심이 높아지면서 관련 국제표준화도 활발히 진행되고 있다. 산업 데이터 분야의 ISO/TC 184/SC 4(산업 데이터)에서는 제조를 위한 디지털 트윈 프레임워크 표준화를 수행하고 있다. ISO/IEC JTC 1은 디지털 트윈의 표준화에 대한 시장 현황, 필요성, 표준화 이슈를 발굴하기 위한 AG 11(디지털 트윈 자문 그룹)을 설립하여 활동 중이고, ISO/TC 184 디지털 트윈 애드혹 그룹에서도 디지털 트윈 표준화의 필요성을 논의하고 있다.

스마트 제조 분야 표준화를 수행 중인 IEC TC 65(산업 공정 측정, 제어 및 자동화)에서는 RAMI 4.0(Reference Archi tectural Model Industrie 4.0)과 함께 AAS(Asset Administra tion Shell, 자산관리 쉘)를 인더스트리 4.0에서 디지털 트윈을 구현하는 기술로서 표준화하고 있다.

이에 본고에서는 산업 전 분야에 활용될 것으로 기대되고 있는 디지털 트윈의 의미와 가능성 및 표준화 방향에 대하여 소개한다.


디지털 트윈

1) 정 의
디지털 트윈은 제조 공정의 디지털화가 점점 증가하는 상황에서 실시간에 가깝게 실제 객체의 디지털 이미지를 생성하는 기술이다.1) 디지털 트윈은 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 기술과 결합하여, 제품의 설계 및 개발부터 제품 라이프사이클의 전반에 대한 디지털 기록을 가능하게 한다. 이를 활용하여 기업은 제품 개발 공정의 재현, 현재 상황 모니터링, 시뮬레이션 및 예측이 가능하며, 이를 통해 제품의 빠른 출시, 운영 개선, 불량 감소 및 새로운 사업 모델 발굴도 가능하다. 
디지털 트윈의 기본 개념은 2002년에 미국 마이클 그리브스(Michael Grieves) 박사가 제품 생애 주기 관리(PLM)의 이상적 모델로 설명하면서 등장하였다. 2010년에 NASA가 우주탐사 기술 로드맵과 기술개발에서 디지털 트윈을 쓰면서 기본 개념이 우주탐사용 시스템으로 도입 및 확산되었으며, GE가 자사의 엔진, 터빈 등 제품에 디지털 트윈 모델을 적용하면서 널리 알려져 GE가 디지털 트윈의 원조로 혼동하는 상황이 빚어지기도 하였다. 이 때문에 지금도 디지털 트윈의 개념이 제품 단위에 대한 쌍둥이 동작 모형으로 폭 좁게 이해하고 있는 사람들이 있다.
디지털 트윈은 물리적 객체에 대한 데이터를 수집하는 센서나 장치로부터 정보를 입력 받아 가상 세계에 구현한 모델로서, 실제 객체를 실시간으로 시뮬레이션 하는 과정에서 과거 데이터 및 현재의 상황을 기반으로 미래 문제를 예측할 수 있다.  2),  3)
디지털 트윈의 기본 개념을 아래 그림으로 표현할 수 있다. 물리적 객체에 대한 구조, 기능, 속성, 동작 등을 가상적으로 똑같이 만든 모델이 그림의 f(a, b, c)라고 하는 모델이며, 이것이 쌍둥이로서 디지털 트윈 모델이다. 여기에 a, b, c라고 하는 입력 변수가 들어가서 실제 물리적 객체와 똑같은 동작을 하여 X라고 하는 결과 현상을 만들어내는 것이다. 예를 들어, 자동차의 경우에 실물 자동차의 구성, 기능, 동작 등을 가상의 쌍둥이 모델(디지털 트윈)로 만든 경우에 액셀과 브레이크 밟기, 운전대 회전이 입력 변수가 되고, 자동차 가상 모델은 해당 입력에 따라 주행 동작을 출력 X로서 시뮬레이션해 볼 수 있다.

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이러한 디지털 트윈 개념을 통해 물리적 사물의 프로토타입을 기반으로 디지털 트윈을 구축하여 사전 시뮬레이션과 피드백을 실제 제품 개발에 활용할 수도 있고, 물리적 객체가 없이 디지털 트윈 자체를 프로토타입으로 활용할 수도 있다. 미국 항공우주국 NASA에서는 우주 캡슐의 궤도 상에서 일어나는 문제의 재현이나 진단을 위해 처음에는 실물 크기의 모형을 사용했지만, 나중에는 완전히 디지털화된 이션으로 전환하였다. 디지털 트윈은 초기 구축 이후 별도의 추가  비용 없이 계속해서 서로 다른 실제 상황을 시뮬레이션할 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다.
디지털 트윈 도입 시, 어느 정도까지 정확하게 시뮬레이션할 것인지는 개발자의 역량과 더불어 디지털 트윈의 구축 및 업데이트에 활용되는 데이터의 유형과 종류에 따라 달라진다.2) 비행기 엔진, 열차, 해상 플랫폼, 터빈 등 대형 기기와 설비를 물리적으로 제조하는 경우, 고가의 설비를 수리 및 교체 시 미리 시뮬레이션하는 경우 등에 디지털 트윈을 적용함으로써, 비용 절감과 운영 효율의 큰 성과를 얻을 수 있다.
디지털 트윈의 개념이 탄생한 시기에는 분석 및 모델링 기능이 중점이었고, 이후 3D 모델과 3D 프린팅 등을 통한 생산 공정 설계 최적화를 거쳐 최근에는 머신러닝 및 인공지능 기술 등을 적용하는 기술로 진화하고 있다.
디지털 트윈은 표 1과  같이 다양한 핵심 요소 기술을 활용하고 있으며, 이러한 기술들이 발전하고 새로운 기술들이 추가됨으로써 디지털 트윈의 활용도 증가되고 있다. 3)
오늘날 디지털 트윈이 주목받는 주요 이유는, 체계적으로 설계된 디지털 트윈을 통해 기업 의사결정을 대폭 향상시킬 수 있고, 현실 세계나 시스템의 상태 이해와 변화 대응, 운영 개선, 가치 증진에 활용되기 때문이다.2) 다만 기술적으로 초기 단계에서는 디지털 트윈을 구현하고 운영하는 데 상당한 비용이 발생하고, 사이버 상에 대량의 정보가 노출되므로 보안 측면의 리스크에 대한 대응책이 필요하다.

2) 시장 동향
센서 가격 하락 및 사물인터넷과 인공지능 등 요소 기술의 발전으로 디지털 트윈 시장이 본격적으로 성장하고 있다. 가트너에서는 디지털 트윈을 2017년부터 3년 연속으로 10대 전략 기술에 포함함으로써 디지털 트윈의 중요성을 부각하였다. 3), 4)
가트너에 따르면, 2020년까지 글로벌 기업의 30%가 운영 프로세스에 있어 고도화된 디지털 모델을 구현함으로써 기업 조직의 수평화와 지식 근로자의 생산성 제고를 가져올 것으로 예상하고 있다.  또 2021년에는 대기업 중 절반이 디지털 트윈을 사용하여 조직의 효율성이 10% 이상 향상될 것으로 분석하고 있다. 
시장 조사 기관인 마켓스 앤 마켓스에서도 디지털 트윈의 폭발적 성장을 예상하며, 세계 디지털 트윈 시장을 2019년 38억 달러에서 2025년 358억 달러로 연평균 성장률 37.8% 성장할 것으로 전망하고 있다. 국내에서도 디지털 트윈 시장은 2023년까지 연평균 16.3%의 성장세를 보일 것으로 전망되나, 세계시장에 비해 연평균 성장률이 약 2/3 수준에 불과하다는 점에서 국내에서도 디지털 트윈의 확산이 시급하다.
(출처 : Infoholic Research(2017) 3)


자산관리쉘(AAS)과 디지털 트윈

제조 강국인 독일은 인더스트리 4.0을 기반으로 제조 분야의 디지털 트랜스포메이션을 위한 비즈니스 모델 혁신을 추구하고 있다. 5), 6) 독일의 추진 방식은 기본적으로 물리적 시스템인 제조 장비, 기기, 소재·부품, 재공품 등 제조의 제반 구성요소를 가상적으로 표현한 디지털 트윈을 구축하여 스마트 제조를 구현한다. 독일의 스마트 제조 구현 표준인 RA MI 4.0에서는 제조 장비, 소재·부품, 소프트웨어 등 제조 구성요소를 자산이라 하고, 이 자산을 가상적으로 표현한 디지털 트윈을 자산관리쉘이라 정의한다. 5), 7)

자산관리쉘은 헤더와 바디로 구성되는데, 헤더에는 자산관리쉘 및 자산과 관련된 식별 세부사항이 포함되고, 바디에는 자산관리쉘의 자산별 특성화를 위해 특정 개수의 하위 모델이 포함되어 있다.

자산관리쉘은 서로 다른 제조업체들 간의 상호운용성을 제공하며, 지능적 및 비지능적인 자산의 정보를 디지털 형태로 제공한다. 이는 실물을 대신해 표현되는 제품, 기기, 기계 및 설비 등 자산의 전체 생애주기(Lifecycle) 동안 상태를 모두 표기하며, 제조 전체의 가치창출 사슬을 지원한다. 디지털로 표현되는 자산관리쉘은 인더스트리 4.0에서 디지털 트윈의 구현으로써, 자율 시스템 및 인공지능 이용을 위한 기반이 되고 있다.

자산관리쉘(Administration shell)은 디지털 트윈이 자산의 데이터나 동작 정보 등의 디지털 표현을 위해 여러 개의 유스케이스 관련 서브 모델을 통해서 표현될 수 있고, 이 서브 모델의 특성은 자산의 타입과 인스턴스에 따라 식별자로 구분된다.

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디지털 트윈 표준화

디지털 트윈에 대한 국제 표준화는 ISO/TC 184/SC 4(산업 데이터)의 WG 15(디지털 제조)에서, 디지털 트윈 개념을 제조 영역에 적용하기 위해 한국 ETRI가 신규 표준화 제안 4건을 제출하여 회원국 투표를 거쳐 2018년 1월에 통과되었고, 제안자 4명이 프로젝트 리더로 임명되면서 시작되었다.

WG 15에서는 스마트 제조의 여러 이해관계자들이 널리 활용할 수 있도록 표준 내용의 품질과 성숙도를 높이기 위해 2주에 한 번씩 전화회의를 하고, 1년에 두 번 대면회의를 통해 표준안을 개발해왔으나, 2020년 코로나19 여파로 모든 회의를 비대면 회의로 개최하였다. 2020년 10월에 4건 모두 DIS 투표를 통과하였으며, 투표에서 제출된 의견을 반영하고 표준안을 보완하여 2021년 중에 국제표준으로 발간 완료하는 것으로 계획하고 있다.

•ISO 23247-1, Digital Twin framework for manufacturing - Part 1 : Overview and general principles(디지털 트윈 제조에 대한 용어 정의, 일반적인 개념, 개요와 디지털 트윈 제조 프레임워크 개발에 필요한 가이드를 제공하기 위한 일반 원칙 정의)
•ISO 23247-2, Digital Twin framework for manufacturing - Part 2 : Reference architecture          (정보 모델링, 정보 교환 및 정보 객체의 인식 관점에서 디지털 트윈 제조 실현을 위한 도메인 및 엔티티 기반 참조 모델과 기능 관점의 참조 구조 정의)
•ISO 23247-3, Digital Twin framework for manufacturing - Part 3: Digital representation of manufacturing elements(제품, 공정, 인력, 재료,       프로세스 등 물리적 제조 요소의 특성과 매핑하여      디지털 모델링을 위한 정보 제공)
•ISO 23247-4, Digital Twin framework for manufacturing - Part 4: Information exchange
      (디지털 방식으로 표현된 트윈의 정보 동기화,              정보 교환 및 정보 관리를 위한 네트워크 프로토콜, API, 기술 언어, 유스케이스 등을 정의)

이 표준은 제조 분야에서 디지털 트윈을 적용하기 위한 기초 표준으로 이 표준을 바탕으로 다수의 표준화 그룹에서 디지털 트윈에 대한 세부 기술 표준들이 제정될 것으로 예상한다.


향후 전망

디지털 트윈 기술의 진화 및 활용 확산에 따라 여러 디지털 트윈을 연동 및 융합해야 할 필요성이 등장했다. 제조 기업의 경우에도 터빈, 엔진, 공작기계 등 단일 물리 객체에 대한 디지털 트윈 모델이 결합하여 생산라인 대상 디지털 트윈이 될 수 있고, 여러 생산라인의 디지털 트윈 모델이 융합되어 공장 단위 디지털 트윈이 만들어질 수 있다. 더 크게는 전 세계 각지에 흩어져 있는 제조 공장들을 엮어서 대규모 디지털 트윈 제조 시스템을 형성할 수도 있다. 이러한 디지털 트윈 연동 및 융합의 개념은 원부자재 조달 공급망과 유통, 물류, 판매망과 결합하게 되면 마이클 그리브스 박사가 PLM 진화 모델에서 설명한 디지털 트윈 개념이 완성된다. 그림 5와 같은 디지털 트윈 모델들의 상호 입력과 출력의 유기적 관계가 궁극적 디지털 트윈 모델이 되는 것이다.


디지털 트윈 모델들 간의 연동 및 융합은 에너지, 교통, 안전, 보건 등 다양한 산업들이 융합되는 스마트 시티에서도 필요하다. 개발되고 있는 디지털 트윈은 독립된 도메인에서 디지털 트윈 간 연계 및 협업을 고려하지 않고 있는 상태다. 이러한 상황은, 교통량의 변화에 따라 미세먼지의 변화 및 통제를 실현하기 곤란하다는 것을 뜻한다.

단일 도메인 중심으로 디지털 트윈을 개발하는 경우, 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.
•복합적 원인에 따른 문제 발생 시 원인 파악 및
     대응 한계
•다중 도메인 상에서의 통합 환경 시뮬레이션 및          예지보전 불가
•상이한 이해관계자 간의 다면적 의사결정 곤란
•산업 도메인 간 발생하는 Co-relation 및 Mutual Side-Effects 파악 불가
•산업 생태계 전반에 걸친 Stakeholder 간 협업 불가

이러한 문제를 해결하기 위하여 다중 디지털 트윈 모델들 간에 디지털 트윈의 상호 연동을 지원하는 다양한 표준 기술을 개발해야 한다.

[참고문헌]
1)  Aaron Parrott, Lane Warshaw, “인더스트리 4.0과
     디지털 트윈”, Deloitte Anjin Review, No.9.
2)  박종훈, “제조업을 넘어 다양한 산업으로, IoT 및 AI와      융합 중인 디지털 트윈”, 주간기술동향, 2019.03.27
3)  장예지, “디지털 전환의 핵심, 디지털 트윈”, ICT SPOT ISSUE 동향 분석, SPOT 2019-26, 2019.12.
4)  가트너 10대 전략 기술 트렌드 2019, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018/
5)  김 은, “독일의 제조 분야 디지털 트랜스포메이션] 16부    
      - 인더스트리 4.0에서 디지털 트윈 구현을 위한 AAS”, ZDnet Korea, 2019.10.
6)  주영섭, 김 은, 이용관, “독일의 제조 분야 디지털 트랜스포메이션  7부 - CPS 기반 스마트 팩토리”,  ZDnet Korea, 2019.10.
7)  ZVEI, “Examples of the Asset Administration Shell for Industrie 4.0 Components–Basic Part”, 2017.04.

※ 2020년 국표원의 이슈리포트를 참조하여 업데이트했다.


lobbi@etri.re.kr 

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