인공지능 기계산업분석 - 인공지능 적용 방안6

➏ 실 데이터와 인공지능 기술을 연계한 디지털 트윈 구현

◯ 디지털 트윈 구현에 필요한 디지털 모델은 일반적으로 이론·지식 기반의 시뮬레이션 모델링 방법 또는 데이터 기반의 모델링을 통해 만들어짐

디지털 트윈에 사용되는 데이터 모델과 시뮬레이션 모델

※ 시스템 사이언스 접근방법(시뮬레이션 모델링)은 대상 체계의 속성, 동작특성 등에 대한 상세한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 구현된 모델이 운용목적의 관점에서 실제체계를 대신할 정도로 신뢰할 수 있는지 확인이 필수적이라는 이슈가 있음
※ 데이터 사이언스 접근방법(데이터 모델링)은 대상 체계로부터 모델정의(학습)에 필요한 충분한 종류와 양의 데이터가 확보되어야 하고, 문제의 원인을 규명하는 인과관계 분석이 곤란하며, 시스템의 구성 또는 운용 법칙·환경 등이 변경되면 이전에 학습된 모델로 미래를 예측할 수 없다는 한계점이 있음

◯ 머신러닝을 적용한 데이터 모델링 기술은 대상 시스템에서 관찰된 (빅)데이터 내의 특정 패턴 또는 데이터요소들 간의 상관관계 분석을 통해 진단 및 예측 분석 가능

데이터 모델링 및 시뮬레이션 모델링의 제한사항

◯ 디지털 트윈 기술을 공정 제어, 시설 최적화 등에 적용 중인 사례

- 디지털 트윈은 주로 제조 분야를 중심으로 적용되고 있으나 시각화와 관련된 증강현실(AR)과 가상현실(VR) 기술의 발전과 머신러닝을 포함한 인공지능 기술의 발전에 힘입어 다양한 산업으로 활용 범위가 확대되고 있음
- 디지털 트윈은 디지털 기반의 신기술을 적용한 지능화된 공장인 스마트 팩토리(Smart Factory) 가동에 필요한 핵심 기술 중 하나로, 디지털 트윈 기술을 통해 실제 공정을 모니터링·제어할 수 있는 가상 공장 구축 가능
- 자동차·항공 등 조립제품 외에 철강·화학 등 기초 소재까지 디지털 트윈 기술 활용
※ 엔진에 센서를 부착하여 데이터를 수집하고 중앙 관제실에서 실시간으로 분석
※ 철강에서도 디지털 용광로(Digital Furnace), 스마트 솔루션 등 다방면의 디지털 트윈 사업 추진

항공기 엔진 디지털 트윈(좌)과 GE의 디지털 발전소(우)

※ 출처 : GE, Rolls-Royce

- 자동차 산업의 경우 기본적인 제조 현장(공장) 효율화 및 생산 장비 관리 최적화 외에도, 자율주행 기술의 완성도를 향상시키기 위해 디지털 트윈 기술 활용
- 에너지 분야에서는 디지털 트윈이 발전 시설 계획의 최적화, 운용 및 관리의 효율화, 소비 최적화에 활용
※ GE는 디지털 발전소를 통해 최대 전력 생산 발전 설비 및 단지 설계, 생애 주기 동안의 전력 생산 최적화, 이상 징후 파악을 통해 유지 보수 효율화, 전력 소비량 예측 및 소비 패턴 분석을 통한 에너지 사용량 절감 방안 도출(1.5% 발전 효율성 향상, 예상치 못한 가동 중단 시간 5% 감소, 운용 및 관리 비용 최대 25% 감소, 이산화탄소 배출량 3% 절감 효과가 있었음)

(시사점)

디지털 트윈의 핵심은 단순한 가상 모델 제작이 아니라 실제 데이터와 AI를 연결해 진단·예측·제어까지 수행하는 데 있다. 디지털 트윈은 지식 기반 시뮬레이션 모델과 데이터 기반 모델을 모두 활용하지만, 전자는 실제 시스템을 충분히 반영해야 하고 후자는 충분한 데이터와 변화 대응력이 필요하다는 한계가 있다. 따라서 신뢰성 있는 디지털 트윈을 구현하려면 물리 모델, 실시간 센서 데이터, 머신러닝 분석을 결합하는 하이브리드 접근이 중요하다. GE, 롤스로이스, 철강·자동차·에너지 사례처럼 디지털 트윈은 공정 모니터링, 설비 최적화, 예지정비, 에너지 절감, 자율주행 검증까지 확장될 수 있다. 결국 국내 기업은 시각화 중심의 디지털 트윈을 넘어 운영 성과를 개선하는 실행형 AI 디지털 트윈으로 발전해야 한다.