메타모빌리티 구현의 핵심 기술 중 하나로 꼽히는 디지털 트윈이 정확히 무엇을 말하는지, 또 앞으로 어떤 분야에 적용될 수 있는지 현대오토에버 SF혁신기술팀에게 물었습니다.
디지털 트윈은 현실 세계의 건물이나 기계 장치를 가상 세계에 똑같이 구현해주는 기술입니다. 모빌리티와 로보틱스로 새로운 차원의 경험을 선사하기 위해서는 그에 걸맞은 새로운 공간이 필요합니다. 사물인터넷(IoT)을 통해 방대한 양의 실제 환경 정보를 수집하고, 가시화 기술을 거쳐 마치 현실과 쌍둥이처럼 상호작용하는 세계가 바로 디지털 트윈입니다. 여기서 사용자는 다양한 상황을 미리 경험해볼 수 있습니다. 오지 같은 곳을 탐험해보거나 실제론 구현하기 어려운 기술을 미리 테스트해볼 수도 있습니다.
우리나라 과학기술정보통신부는 2021년 9월 ‘디지털 트윈 활성화 전략’을 의결하며 관련 산업 육성의 본격화를 예고했습니다. 시장조사기관인 마켓 앤 마켓스(Market and Markets)는 전 세계 디지털 트윈 시장이 약 3조 5,000억 원 규모로 형성되어 있고, 앞으로 연평균 57.6%씩 성장해 2025년에는 55조 4,000억 원 규모가 될 것이라 전망했습니다. 디지털 트윈 분야 기술 경쟁력을 지닌 기업들도 속속 등장하고 있습니다. 전통적인 제조산업 기업인 지멘스와 다쏘는 물론 엔비디아, 유니티, 에픽게임즈 그리고 아마존과 구글 등이 두각을 드러내고 있습니다.
앞서 설명한 것처럼 디지털 트윈을 적용하면 현실과 가상이 데이터로 연결되어 상호작용할 수 있습니다. 물리적 거리와 상관없이 언제 어디서든 제조공정 업무를 수행할 수 있다는 의미입니다. 한국에서 멀리 떨어진 인도공장에서 문제가 발생했다 하더라도 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 실제로, 현대자동차그룹이 싱가포르에 건설 중인 HMGICS(싱가포르 글로벌 혁신센터)에서는 가상과 현실의 공장을 실시간으로 동기화하여 자율적으로 운영할 수 있는 기술을 개발중입니다.
3단계로 나눌 수 있습니다. 첫 단계는 사물인터넷 기반 커넥티비티 연동과, 생산 설비 최적의 조건을 사전에 검증하는 시뮬레이션 등 지능형 제조 플랫폼을 구축하는 것입니다(2022년 12월). 그다음으로는 실시간으로 데이터를 연동하고, 가상으로 검증하여 피드백해주는 디지털 트윈 시스템을 구축할 계획입니다(2024년 12월). 가상과 현실의 공장을 실시간으로 동기화하여 보다 고도화된 스마트 팩토리를 구현하는 게 최종 목표입니다. AI의 의사 결정력에 제조 로봇이 더해져 자율적으로 운영되는 꿈의 공장을 현실화하는 것입니다.
‘CoreNect Core·Simulator*’를 예로 들 수 있습니다. ‘CoreNect Core’는 AI 알고리즘을 클라우드 등에 서비스할 수 있는 기술로, 특정 시나리오를 기반으로 이산 사건(Discrete Event)을 시뮬레이션할 수 있습니다. 현대오토에버는 해당 기술들을 기반으로 실제 업무 시스템의 쌍둥이 모델을 개발한 바 있습니다. 또, 지난 연말을 통해 한 차례 소개하기도 한 ‘네오-트리다이브(NNNEO-TriDive)’를 통해 차량을 구매하는 고객에게 실차와 같은 3D 경험을 선보였습니다. 이에 더해 현대자동차그룹의 사내 3D 자산화 플랫폼도 계획 중입니다.
*‘CoreNect Simulator’를 적용하면 공장 가동 전에도 설비 물동량이나 입출고 평균 소요 시간 등을 비교 확인할 수 있어 운영 환경 개선에 도움이 됩니다.
현대자동차그룹의 메타팩토리에서는 1~2단계에서 공장의 구성이나 설비 등을 디지털 공간에 고스란히 복제할 수 있습니다. 현실 공장에서 진행되는 일들을 가상의 공장에서 그대로 볼 수 있습니다. 그런데 3~4단계부터는 모의 시뮬레이션을 한다던지, 그 결과를 이용해 현실 세계의 생산 설비를 최적화하는 게 가능해집니다. 마지막으로 5단계는 ‘자율 디지털 트윈’이라 부르는데, 복합적인 시뮬레이션을 통해 스스로 문제점을 미리 인지하고 해결하여 자율적으로 운영하는 공장을 만들 수 있습니다.
디지털 트윈을 구현하기 위해서는 현실 세계를 복제하는 ‘3D 시각화 기술’과 ‘실시간 모니터링 기술’ 그리고 현실 세계를 모사하는 ‘모델링 기술’ 등이 필요합니다. 하지만 현실을 얼마나 정확하게 모사할 것인지, 데이터 연동을 Real-Time이나 Near Real-Time 중 어떤 방식으로 할 것인지에 따라 시간과 비용이 기하급수적으로 변합니다. 이 부분을 해결하려면 실 설계 단계서부터 목적을 구체화해야만 합니다. 그리고 목적에 맞게 추상화를 해야 비용과 시간을 보다 절감할 수 있습니다. 아직 이 부분에 대해서는 여러 의견이 오가는 중입니다.
탄소중립을 실현하는 데 메타모빌리티와 같은 플랫폼이 필수적이라 생각합니다. 디지털 트윈, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 기반 기술을 통해 다양한 분석·실험이 가능해지면, 그만큼의 시행착오와 비용을 절감할 수 있고 에너지 효율도 향상할 수 있습니다. 결과적으론 친환경 사회로의 전환을 앞당길 수 있을 것 같습니다.
글 | 모터스라인 편집실
※해당 콘텐츠는 모터스라인 2022년 1호에서 확인할 수 있습니다
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