글박소현
참고산업 혁신을 향한 디지털 트윈의 진화(KB 경영연구소) 등
디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적 객체나 시스템을 가상공간에 쌍둥이처럼 구현한 모델, 또는 그 기술을 의미한다. 이 가상의 모델은 실제 대상의 상태를 실시간으로 반영하며, 동작을 예측하거나 결과를 시뮬레이션하는 데 활용된다. 사실 우리 대부분은 디지털 트윈을 경험해 본 적이 있다. 웨어러블 기기를 통해 확인할 수 있는 심박수·운동량·수면 패턴 등의 데이터는 현실의 몸 상태를 디지털 세계에 실시간으로 반영하는, 사용자의 ‘디지털 트윈’이다. 이와 같은 개념은 복잡한 제품 또는 구조물, 공장, 나아가 도시 전체에까지 적용될 수 있다. 현실의 모양과 상태 등을 디지털 환경에 구현할 수 있다면, 모든 것이 디지털 트윈으로 만들어질 수 있는 셈이다. 1960년대 NASA는 지구에 우주 환경과 유사한 시뮬레이션 시스템을 구축했으며, 1970년엔 아폴로 13호 발사와 우주 임무 수행을 위해 실제 우주선을 그대로 복제한 가상의 쌍둥이 우주선을 도입했다. 이렇듯 이미 오래전부터 ‘디지털 트윈’은 존재해 왔다. 그 이름은 달랐겠지만, 전혀 새로운 개념은 아니란 뜻이다. 다양한 산업을 아우르는 현대적 ‘디지털 트윈’의 개념은 2002년 미시간대학교의 마이클 그리브스(Michael Grieves)가 제조 공정 내 디지털 모델의 필요성을 강조함에 따라 본격 정립되었다. 이후 2010년대에 이르러 지금의 명칭을 갖게 되었으며, 인공지능, IoT, 빅데이터 기술 등이 급속도로 발전함에 따라 점차 정교한 형태로 진화하기 시작했다. 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2024의 기조연설 기업 6개 중 3개가 디지털 트윈에 주목하고 있음을 밝힌 바 있다. 바로 HD현대, 지멘스, 로레알이다. 이처럼 오늘날 디지털 트윈은 비대면 트렌드, 자동화 시장에 대한 수요, 생산성 및 효율성 증대를 향한 니즈에 대응 가능한 솔루션으로서 제조업을 비롯한 산업 전반에 광범위하게 확산되고 있다.
디지털 트윈은 단순히 데이터를 시각화하거나 모니터링하는 데 그치지 않고, 데이터를 기반으로 의사결정을 내리고 문제를 해결하는 중요한 도구라는 점에서 의미가 크다. 덕분에 이 신기술은 전통적 제조업에 다방면의 이점을 제공하고 있다. 먼저 디지털 트윈은 설계 최적화와 비용 절감을 돕는다. BMW는 차량 설계에 디지털 트윈을 활용, 가상 충돌 테스트를 실행하여 물리적 프로토타입 제작 횟수를 줄이고 개발 주기를 단축시키며 비용을 절감하고 있는 것으로 알려져 있다. 또한 2025년 가동을 시작할 데브레첸 공장에는 엔비디아(NVDIA)의 AI 시스템을 도입, 전 공정을 디지털 트윈 기술로 계획·검증할 계획이다. 모든 생산 공간을 디지털 트윈으로 구현한 덕분에, 아직 공장 문을 열지 않았음에도 생산 시뮬레이션을 확인하며 이미 조립 라인의 흐름을 최적화하는 중이다. 생산 단계의 효율성도 높일 수 있다. 지멘스의 암베르크 공장은 제품 설계, 생산, 공정에 이르는 모든 단계에 디지털 트윈을 적용했다. 생산라인에 투입된 각종 부품엔 수천 개의 센서와 스캐너가 설치돼 어느 지점에서 어떤 부품이 잘못됐는지 실시간으로 확인할 수 있다. 또한 공정 단계에서도 시뮬레이션을 수행해 최적의 효율을 찾고, 노는 설비나 병목현상이 생기지 않도록 한다. 디지털 트윈 적용 이후 이 공장의 불량률은 0.05%에서 0.0001%로 줄었고, 생산 제품군은 80개에서 1,700개로 늘었다. 유지보수 단계에서도 큰 이점이 존재한다. 산업형 디지털 트윈을 선도하는 제너럴 일렉트릭(GE)은 GE항공의 엔진 관리 시스템에도 디지털 트윈을 적용했다. 이들은 항공기 엔진과 풍력 터빈에 센서를 장착해 이착륙과 운항 중 발생하는 데이터를 실시간으로 수집, 디지털 트윈으로 구현해 상태를 실시간 모니터링한다. 이는 부품 내구성 관리와 교체 시기 예측, 정비 등에 활용돼 전반적인 유지보수 비용을 절감시켰으며 정비 불량으로 인한 결항 건수도 1,000건 이상 감소하는 효과를 불러왔다.
초기 단계의 디지털 트윈은 물리적 객체를 단순히 디지털화하고 시뮬레이션하는 데 중점을 두었으나, 데이터 표준화 부족, 복잡한 설계 환경, 실시간 의사결정의 한계 등의 문제를 겪어왔다. 그러나 최근 몇 년간 등장한 기술들은 디지털 트윈의 발전에 새로운 길을 열어주고 있다. 대표적으로 자산관리셸(AAS, Asset Administration Shell)은 디지털 트윈의 표준화를 가능하게 하며, 데이터 호환성과 활용성을 높이고 있다. 쉽게 말해 AAS는 각 대상의 디지털 쌍둥이를 만들기 위한 ‘기본 틀’을 제공하는 것으로, 디지털 트윈의 구조와 데이터 교환 방식에 일관성을 부여한다. 과거 항구에 표준화된 규격의 컨테이너 적용이 물류 혁신을 이끌었듯, 디지털 플랫폼에 이처럼 표준화된 디지털 트윈을 적용하는 것은 사용자 간 원활한 데이터 공유를 유도하여 디지털 트윈 산업 발전을 견인할 것으로 전망된다. 또한, 코-아바타(Co-Avatar) 기술은 사용자가 가상공간에 본인과 신체 조건이 동일한 아바타를 만들어 현실 세계와 동일한 업무를 수행함으로써 원격으로 실시간 상호작용을 할 수 있게 한다. 이를 통해 작업자는 물리적 현장에 있지 않아도 디지털 트윈을 활용해 설비의 상태를 점검하거나 공정을 관리할 수 있다. 사물, 환경은 물론 타 사용자의 신체 및 동선까지 고려해 효율적 작업이 가능하며, 위험한 환경에서의 작업을 대체할 수 있는 기술이기도 해 제조 현장의 생산성과 안전성을 동시에 높이는 데 기여하고 있다. 한편, 크라우드 엔지니어링(Crowd Engineering)은 분산된 엔지니어링 자원을 디지털 트윈에 통합하여, 특정 프로젝트를 협업적으로 진행할 수 있게 해준다. 제조사가 디지털 트윈을 활용해 디지털 플랫폼에 초기 단계의 제품 설계를 업로드하면, 개별 엔지니어들이 담당 부분을 구체화하여 설계한 후 다시 올리고, 제조사가 최종적으로 각 부분을 결합해 설계를 완성하는 방식이다. 이 기술은 물리적 제약에서 벗어나 제조사가 전 세계의 숙련된 엔지니어들과 협업을 가능하게 만들고, 오류 수정과 피드백 과정에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시킨다.
디지털 트윈은 친환경 발전에 기여하는 탄소 중립 기반 기술로도 주목받고 있는 만큼, 앞으로 ESG 경영 차원에도 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 실제로 디지털 트윈은 공정의 실시간 모니터링을 통해 낭비되는 자원을 줄이고, 최적화된 에너지 사용을 통해 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 또한 미래의 디지털 트윈은 점점 더 자율적이고 지능적인 시스템으로 발전하며, 기업이 직면한 복잡한 문제들을 예측하고 해결책을 제시하는 능력을 갖추게 된다. 정보통신기획평가원(IITP)이 제시한 디지털 트윈 기술 성숙도 모델*에 따르면 세계 디지털 트윈의 기술 수준은 3단계, 즉 모의 단계까지 완성된 것으로 알려졌다. 훗날 마지막 5단계인 자율 단계에 이르면, 디지털 트윈에서 자율적으로 문제를 파악하고 해결책을 제시하는 완전 자율 동작을 구현할 수 있으리라 전망된다.
관련 기반 기술과 도구들 대부분을 외국 기업에 의존하는 우리나라의 기술 성숙도는 2단계와 3단계의 중간 정도로 평가되고 있지만, 그 잠재력과 성장 속도는 무시하지 못할 수준이다. 2022년 스마트공장 3만 개 시대를 연 한국의 경우 스마트팩토리 도입률과 공장 자동화가 세계 최고 수준이기 때문에, 중소 제조기업이 디지털 트윈을 빠르게 도입할 수 있는 기반 시설 역시 풍부한 것으로 평가받고 있다. 이는 디지털 트윈의 높은 초기 도입 비용 문제로 대기업이나 공공 부문을 중심으로 우선 도입하는 일부 국가들과 달리, 더 신속한 기술 확산이 이루어질 수 있음을 의미한다. 디지털 트윈은 이제 단순한 혁신적인 기술을 넘어서, 지속 가능한 제조업과 미래 지향적인 기업 운영을 위한 필수 요소로 자리 잡고 있다. 한국 전통 제조업의 역량과 디지털 트윈의 결합은 미래 산업의 판도를 바꿀 새로운 원동력이 될 것이다.