디지털 트윈은 어떻게 작동하나요?
디지털 트윈의 위력은 실제 에셋을 실제 데이터와 연결했을 때 발휘되므로, 이를 통해 효과적으로 시각화를 구현할 수 있습니다. 디지털 트윈을 통해 여러 부문의 팀은 협업을 통해 인터랙티브한 몰입형 방식으로 복잡한 시스템을 설계, 빌드, 테스트, 배포, 운영할 수 있습니다. 또한 회사는 과거를 이해하고, 현재 상태를 보고, 미래의 문제를 방지할 수 있습니다. 영업 및 마케팅 인사이트, 분석, 3D 시각화, 시뮬레이션, 예측을 통해 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수도 있습니다.
디지털 트윈은 BIM, CAD, GIS 등을 통해 개념적 모델을 임포트하거나, 실제 물리적 엔티티를 스캔하여 엔터프라이즈 및 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 데이터와 조합한 후 시각화하고 분석해 만들 수 있습니다. 인간의 지각보다 빠르게 인터랙티브 콘텐츠를 생성하는 컴퓨터 그래픽 기술인 실시간 3D를 기반으로 하는 디지털 트윈은 정보와 모델을 비롯한 다수의 데이터 소스를 생생히 큐레이팅하고, 구성하고, 표시할 수 있습니다. 즉, 인터랙티브 시각화를 구현할 수 있습니다.
디지털 트윈이란 현실 세계에서 에셋이 거칠 법한 움직임, 힘, 상호작용에 대한 가상 표현입니다. 디지털 트윈을 통해 사용자는 3차원이면서 실시간으로 행동에 반응하는 동적 콘텐츠에 참여할 수 있습니다. 이 가상 환경에서 사용자는 현실적인 조건, 가상 시나리오, 상상 가능한 모든 상황을 효과적으로 시뮬레이션할 뿐만 아니라 모바일 기기, 컴퓨터, 증강 현실(AR), 혼합 현실(MR), 가상 현실(VR) 기기 등 모든 플랫폼에서 결과를 즉시 시각화할 수 있습니다.
각 디지털 트윈 배포는 고유하게 이루어집니다. 배포는 단계별로 일어나는 경우가 많으며, 단계마다 복잡도와 비즈니스 영향이 증가합니다. 디지털 트윈은 3D 모델의 제품 컨피규레이터에서 도시처럼 방대한 네트워크 또는 시스템의 정밀한 표현에 이르기까지 다양하며, 각 컴포넌트는 엔지니어링, 건설, 운영 데이터, 가상 디자인과 동적으로 연결됩니다.
다양한 부문과 여러 위치의 팀이 복잡한 빌드를 설계, 엔지니어링, 빌드, 판매하고 운영까지 함에 따라 디지털 트윈을 통해 라이프사이클의 모든 단계에서 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
디지털 트윈을 물리 오브젝트 연구의 수단으로 사용한다는 개념은 1960년대 NASA에서 처음 고안했습니다. NASA는 탐사 임무를 목적으로 우주선을 면밀히 모사하여 우주 시스템과 일치시켰습니다. 이 기술은 특히 Apollo 13 임무에서 눈에 띄게 드러났습니다. 관제 센터는 연결된 트윈을 통해 손상된 우주선의 조건과 일치하도록 시뮬레이션을 신속하게 조정하고 수정했으며, 우주 비행사들을 안전하게 귀환시킬 수 있도록 문제 해결 전략을 수립했습니다.
1970년대 초 메인프레임 컴퓨터는 발전소 같은 대형 시설을 모니터링하기 위해 디지털 트윈 같은 시스템으로 사용됐습니다. 1980년대에 AutoCAD와 같은 2D CAD 시스템이 기술 도면 제작 분야에서 주목을 받았습니다. 이를 통해 컴퓨터로 무엇이든 설계할 수 있었으며 수많은 설계자와 엔지니어가 이 기술을 빠르게 채택하기도 했습니다.
2000년대에는 파라메트릭 모델링 및 시뮬레이션을 갖춘 3D CAD를 통해 상호 연결된 오브젝트의 데이터베이스와 같이 더욱 지능적인 방식으로 보다 복잡한 어셈블리를 설계할 수 있었습니다. 세월이 흘러 2010년 중반에는 모든 선도적 3D CAD 벤더가 클라우드 연결 솔루션을 출시했습니다. 주로 협업 및 프로젝트 관리 목적이었는데, 점점 생성적 설계로 이어졌음에도 CAD 툴은 여전히 데스크톱 기반으로 남아 있었습니다.
현재는 디지털 트윈의 원동력인 실시간 3D의 시대입니다. 대시보드와 3D 모델을 넘어 어떤 기기와 플랫폼에서든 다양한 소스로부터 데이터를 확보함으로써 보다 효과적인 협업, 시각화, 의사 결정을 실현합니다.
디지털 트윈 배포를 통해 고객은 즉시 데이터에 대한 액세스를 개선할 수 있습니다. 디지털 트윈이 발전하면서 관리 비용이 절감되고, 프로세스 변경과 관련해 정보에 기반한 의사 결정을 내려 잠재적으로 비용을 대폭 줄이고, 관리 및 운영 효율성을 높이는 등의 장점도 존재합니다. 처음부터 더 나은 설계를 확보하면 프로젝트의 라이프타임 전반에 걸쳐 그 혜택이 돌아옵니다. 시설 제작, 사용, 관리 비용의 80~90%는 설계 단계에서 결정되기 때문입니다.
디지털 트윈을 설계에 사용하면서 여러 사용자와의 협업과 커뮤니케이션이 개선되어 왔습니다. 시공 전 고객은 원활히 데이터를 집계하고 거래를 조정할 수 있습니다.
디지털 트윈으로 안전 교육, QA, 품질 관리를 수행할 수 있어 건설 업계에서 발생하는 사고와 실수를 대폭 줄였습니다. 디지털 트윈 이니셔티브가 관리 및 운영에 사용되면 운영 최적화, 가동 중단 시간 감소, 관리 및 인력 비용 감소 등의 이점이 발생합니다.
데이터와 실시간으로 상호작용하는 능력으로 인해 사람들이 설계, 운영, 관리 관련 의사 결정을 내리는 방식이 변화하고 있습니다. 복잡한 운영을 실시간 3D로 시각화 및 시뮬레이션하는 기능은 에셋과 상호작용하는 방식을 개선했으며 이를 통해 지구상의 모든 물리적 공간과 에셋이 제작되고, 빌드되고, 운영되는 방식도 변화하고 있습니다.
디지털 트윈은 BIM, CAD, GIS 등의 개념적 모델에 기반하거나 제조 제품, 시설 등 물리적 엔티티를 스캔해 빌드한 시각화입니다. 사물 인터넷(IoT)은 고유 식별자(UID)를 보유하고 내장된 기술을 포함하는 물리적 오브젝트 네트워크를 말합니다. 이를 통해 인터넷으로 다른 오브젝트와 커뮤니케이션하고 상호 작용하여 실세계 및 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. 디지털 트윈과 IoT 데이터의 통합을 통해 특정 시점의 에셋 성능에 대한 인사이트를 확보할 수 있고, 사용자는 예상 성과를 평가하고 해결책을 계획할 수 있습니다.
디지털 트윈은 IoT 센서와 데이터 액세스를 통해 가상 모델의 전체적인 뷰를 포착하여 보다 심층적인 운영 인텔리전스를 확보합니다. 예를 들어 엔진의 디지털 트윈에는 성능 특성에 대한 정보가 포함되어 있을 수 있으며, 이를 통해 엔지니어는 시뮬레이션을 실행하여 새로운 설계를 테스트하거나 미래 변화의 영향을 측정할 수 있습니다.
디지털 트윈에는 많은 다른 종류들이 있지만, 그들은 모두 다양한 공통적인 특징들을 공유합니다. 이들은 물리 오브젝트와 시스템을 디지털로 표현하고, 인터넷 상의 기기로 쉽게 식별할 수 있도록 UID를 포함하며, 자신과 물리적 IoT 기기 간의 양방향 커뮤니케이션을 허용하여 정보를 교환하고 행동을 조정합니다.
방대한 데이터를 수집하기란 어렵지만, 이를 지능적인 방식으로 사용하는 일도 매우 어렵습니다. 최고의 의사 결정은 데이터를 통해 이뤄지지만, 데이터를 활용하여 비즈니스 시나리오를 시뮬레이션하고 예측하는 능력이 있어야 데이터가 힘을 발휘합니다.
디지털 전환을 거치는 모든 엔터프라이즈는 원시 데이터를 처리하고 활용하지 못하고 그 데이터에 파묻힐 위험에 직면합니다. 현재는 원시 데이터 캡처하는 일보다 이러한 데이터를 처리하고, 불필요한 부분을 필터링하고, 결합하고, 이를 사용자 애플리케이션의 컨텍스트에서 사용자에게 유의미한 정보로 변환하는 일이 더 시급한 과제입니다.
주된 과제는 정보의 힘을 활용하는 것입니다. 엔터프라이즈와 IoT 데이터는 데이터베이스, 스프레드시트, 모델(CAD, BIM, GIS)에 파묻혀 있습니다. 실시간 3D 디지털 트윈을 이용하면 이러한 데이터를 되살려낼 수 있습니다.
제품, 장비, 공장, 건물, 도시는 점점 현실 세계에 국한되지 않고 정확한 가상의 대상을 확립하고 있습니다. 심지어 인간조차 디지털 트윈을 갖습니다. 이제는 시스템, 기기, 사람이 실시간 3D를 통한 메타버스에서 연결되는 차세대 인터넷 반복 작업(iteration)을 경험하게 될 것입니다.
메타버스는 디지털 간, 하이브리드 현실 공간에서 시설 업데이트 관리, 차량 구매 커스터마이즈 등 몰입형 경험을 위한 무수한 기회(예: 3D 마케팅)를 통해 새로운 경제를 일으키고 있습니다.
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2023년 디지털 트윈의 주요 응용 분야
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한계가 없는 디지털 트윈
Unity가 지원하는 디지털 트윈의 세계를 경험하세요. 어떻게 디지털 데이터로부터 더 나은 가치를 추출하고 제품 수명주기 전반에 걸쳐 개선점을 얻을 수 있는지 알아보세요. 매출을 늘리고, 교육 프로그램을 개선하고, 기계 다운타임을 줄이고, 더 효율적인 원격 협업을 촉진하고, 자율 기기를 교육할 수 있습니다. 동영상을 시청하여 끝 없는 가능성을 발견하세요.