“디지털 트윈은 진화중, 혼란 많다”

짐 텅 매스웍스 부사장 인터뷰

“디지털 트윈이란 많은 사람의 관심을 받고 있으면서도 빠르게 변화되는 개념이다. 다양한 산업계가 각자의 목표를 갖고 디지털 트윈을 어떻게 적용해야 할지 많은 고민을 하고 있다. 그런데 막상 시작한 뒤에 생각보다 훨씬 복잡하다는 생각들을 많이 한다.”

짐 텅 매스웍스 부사장 겸 펠로우는 최근 본지와 인터뷰에서 산업용 인터넷 분야의 화두로 떠오른 ‘디지털 트윈’에 대해 이같이 밝혔다.

짐 텅 부사장은 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 분야에서 35년 이상의 경험을 가졌고, 30년 동안 매스웍스 비즈니스 및 기술 전략과 분석에 집중해온 베테랑이다.

짐 텅 매스웍스 부사장

그는 “디지털 트윈, 산업용 사물인터넷(IoT) 등의 단어가 많이 쓰이지만 정의가 명확하지 않다”며 “공장의 모든 기계가 스마트해지고, 네트워크로 모두 연결되고, 각 기계서 상태 관련 데이터가 나오고, 클라우드 기술을 활용하게 되면서 모든 주요 영역서 디지털 전환이 일어나 디지털 트윈의 개념이 나오게 됐다”고 설명했다.

그는 “디지털 트윈이 아직까지 새로운 개념이란 건 각 회사마다 디지털 트윈을 어떻게 적용하는지 생각해봐야 하기 때문”이라며 “디지털 트윈이란 특정한 실제 기계와 그 기계를 가상으로 구현한 것인데 여기서 중요한 건 이상적 기계를 가상화하는게 아니라 있는 상태 그대로를 구현한다는 것”이라고 덧붙였다.

디지털 트윈은 산업 엔지니어링 솔루션 분야에서 사용되던 용어다. 부품, 생산설비, 공장 전체 등을 가상으로 만들어 시뮬레이션하고 실제로 구현한다는 의미로 사용돼 왔다. 빅데이터, IoT, 클라우드 등의 기술과 결합되며 의미가 조금씩 변하고 있다.

짐 텅 부사장의 설명에 따르면, 오늘날 디지털 트윈은 현실과 가상이 쌍으로 병존하면서 상호 간 데이터를 주고받아 지속적으로 상태를 동기화한다. 실제 기계서 상태 정보를 가상세계로 보내고, 가상세계만 보고도 실제 기계서 벌어지는 상황을 확인할 수 있다. 가상세계서 장애 조치를 취하면 실제 기계에 반영되고, 가상세계서 개선이나 변경을 가하면 실제 기계도 변화한다. 머신러닝 같은 인공지능(AI) 기술과 빅데이터 기술을 적용하면 운영업무를 자동화해 사람의 개입을 줄이고 선제적으로 장애를 예방할 수 있게 된다고 업계는 설명한다.

짐 텅 부사장은 디지털 트윈의 이점으로 운영 최적화, 가상시나리오 시뮬레이션, 예측적 유지보수, 생산성 향상, 비용절감 등을 꼽았다. 이중 운영 최적화와 가상 시나리오 시뮬레이션, 예측적 유지보수 등이 새로운 디지털 트윈에 따른 이점이다.

그가 제시한 디지털 트윈 구축의 방법은 두가지다. 시스템이나 기계에서 데이터를 많이 수집할 수 있다면 ‘데이터 주도 모델링’을, 이미 기계 작동 지식을 잘 알고 있다면 ‘물리적 모델링’을 할 수 있다. 이를 기본으로 삼고, 히스토리컬 데이터를 활용해 디지털 트윈을 고도화할 수 있다.

그는 “매스웍스는 두가지 방식 모두를 지원할 수 있다”며 “전체 연산을 다 아우르기 때문에 실시간 처리해야 하는 문제부터 엔터프라이즈 시스템까지 다 제어할 수 있다”고 강조했다.

그는 “산업이 겪는 가장 큰 어려움 중 하나는 가치가 가장 큰 시점에 결정을 내리는 것”이라며 “기계가 갑자기 멈추면 빠른 시간 안에 반응하는 속도도 중요하고,

전체 제품군의 데이터를 오랜 시간 최적화해 넓은 범위의 문제를 해결해야 할 때도 있다”고 말했다.

디지털 트윈을 구축할 때 특정 기업의 시스템을 고도화하는데 많은 데이터가 필요하다. 머신러닝을 사용한다면 더욱 그렇다. 매스웍스의 시뮬링크를 사용하면 장애 시나리오를 모델링해 시뮬레이션한 뒤 그 데이터를 시스템 고도화에 활용하도록 한다.

그는 “디지털 트윈은 정확도, 최신성 같은 특징도 갖지만, 현재, 과거, 미래 상태를 한번에 나타낸다는 특징도 갖는다”며 “여기서 생각해야 할 것은 다양한 유형의 결정이 있고, 이에 따라 가치가 달라지게 된다는 것”이라고 설명했다.