0. 목차
- '디지털 트윈'이란?
- '디지털 트윈' 성숙도 모델
- '디지털 트윈' 도입 효과 및 고려 사항
- '디지털 트윈'의 핵심 기술
- '디지털 트윈' 산업
- '디지털 트윈' 관련 기업
1. '디지털 트윈'이란?
'디지털 트윈(Digital Twin)'은 현실에 존재하는 '객체(Object)' 및 '시스템(System)'을 컴퓨터의 가상공간에 디지털 쌍둥이로 구현하는 기술이다. '디지털 트윈' 기술은 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 하여, 미래에 대한 운영 결과 및 예측이 가능하다. '디지털 트윈'이란 개념은 2003년에 '미시간 대학교(University of Michigan)'의 경영 수업에서 처음으로 언급되었다. 그리고 2012년에 '미국 항공우주국(NASA: National Aeronautics and Space Administration)'에서 비행 물체 제조에 '디지털 트윈'이 미칠 영향을 연구하였고, 2015년에는 기술전략 로드맵에 디지털 트윈을 활용하였다.
2016년에 들어서는 'Ge(General Electric)'가 MINDS+MACHINES을 통해 기계에서 발생하는 대규모 데이터를 분석·수집한 후 '사물인터넷(IoT: Internet of Things)'로 연결해 디지털 트윈을 구현해 주는 플랫폼을 공개하여, '디지털 트윈'이 대중에게 주목받기 시작하였다. '디지털 트윈'에 대한 개념은 포괄적인 기술 분야를 담고 있어 다소 모호한 면이 있다. 하지만 'GE(General Electric)'에서 제시한 '디지털 트윈' 기술은 '실물 환경이 변화하면 트윈의 환경도 동일하게 변화하고 트윈의 조건을 변경하면 실물의 조건 역시 변경되는 기술'로 정의한다.
이후 IT 리처시 기업인 '가트너(Gartner)'가 2017년에 배포한 '신기술 하이프 사이클 보고서(Hype Cycle for Emerging Technologies)'에서 '디지털 트윈'은 떠오르는 신기술 트렌드 가운데 디지털화한 생태계를 위한 주요 요소 기술로 선정되었고, 향후 5년에서 10년 내 정점에 달할 혁신적 잠재력이 있는 미래 유망 10대 전략 기술로 평가받았다. 또한 '가트너'는 '디지털 트윈 블록체인(Digital Twin Blockchain)', 'IoT 플랫폼(IoT Platform)', '에지 컴퓨팅(Edge Computing)' 등의 주요 미래 기술이 융합되어, 고도로 통합된 스마트 공간을 제공할 것으로 전망하는 등 디지털 트윈은 혁신적인 잠재력을 가진 기술로 분류하였다.
'디지털 트윈'은 현실이 반영된 가상 시스템의 구조·맥락·작동을 나타내는 통합 데이터와 다양한 정보가 조합된 것으로, 과거와 현재의 시스템 운용 상태에 대한 이해를 기반으로 향후의 미래를 예측할 수 있는 '인터페이스(Interface, 사물과 사물 사이 또는 사물과 인간 사이 소통을 위해 만들어진 물리적 매개체나 프로토콜)'로 볼 수 있다. 또한 물리적 세계를 최적화하기 위해 가상의 '디지털 객체(Digital Object)'를 운용하여 발생된 문제점을 기반으로, 현실에서의 프로세스를 개선할 수 있어 '제조 분야', '교통 분야', '도시 분야'에까지 다양한 산업으로 확대되고 있다.
1-1. '디지털 트윈'의 종류와 규모
'디지털 트윈(Digital Twin)'은 현실에 존재하는 모든 것이 대상으로 적용될 수 있다. 가상의 기계를 구성하는 부품에 대한 '부품 모듈', 부품이 조립된 '공작기계(Machine Tool)', 공작기계가 결합된 '제조 시스템(Manufacturing System)', 제조 시스템이 결합하여 생산 라인을 구성한 후 단계별 제조 흐름을 통해 완성품을 만들어내는 '제조 공정'과 같이 적용 가능한 대상의 종류는 다양하다. 그뿐만 아니라 제조공정을 수행하는 가상 기업의 확장까지 종류는 무궁무진하다.
'디지털 트윈'의 규모를 살펴보면 제품과 관련된 '제조 관리 및 운영', '품질 관리', '유지 보수'에서 시작해 하나의 도시까지의 범위로 확장이 가능하며, 궁극적으로는 디지털 트윈으로 구성된 국가 구성도 가능하다. 다만 '디지털 트윈'의 규모는 대상에 대한 명확한 '모델링 목적'과 '활용 계획'을 구체화하고, 이에 부합하는 설계 범위를 설정하여 규모를 확장해야 한다.
1-2. '디지털 트윈'의 구성 요소
'한국전자통신연구원(ETRI: Electronics and Telecommunications Research Institute)'에서 발표한 '스마트 시티 실현을 위한 디지털 트윈 기술 동향(2021년)' 보고서에 따르면, 디지털 트윈 기술의 구현은 '요소 기술' 측면과 '소프트웨어' 측면으로 나누어진다. '디지털 트윈'을 구성하는 요소 기술은 'IoT(사물인터넷)', 'AI(인공지능)', '빅데이터(Big Data)', '클라우드(Cloud)', '5세대 통신(5G)', '증강현실·혼합현실(AR·MR)', '모델링(Modeling)'이 있다. '디지털 트윈'을 구성하는 소프트웨어는 '수집·전달·저장·처리', '모델링 및 튜닝', '런타임 엔진 및 연동', '응용', '결정·제어', '2D·3D 그래픽스'가 있다.
| 요소 기술 | 내용 |
| IoT(사물인터넷) | 물리적 개체의 실시간 데이터 수집과 물리-가상 객체 간 양방향 전송 촉진 |
| AI(인공지능) | 새로운 데이터로부터 학습을 촉진하고 예측 모델을 지속적으로 개선 |
| 빅데이터(Big Data) | 패턴 유추 및 유용한 정보 발굴을 위한 양적 데이터 제공 |
| 클라우드(Cloud) | 센서 및 플랫폼으로부터 오는 데이터를 담아 유연성·확장성 지원 |
| 5세대 통신(5G) | 실시간 정보 전송 능력으로 디지털트윈의 반응성 향상 |
| 증강현실·혼합현실(AR·MR) | 실제 물리적 환경과 함께 가상환경의 디지털 트윈 인식 지원 |
| 모델링(Modeling) | 제품, 공정, 시스템 등의 형상을 가상공간에 구현 |
| 구성 소프트웨어 | 내용 |
| 수집·전달·저장·처리 | 현실의 객체 운용에서 발생·관찰되는 의미 있는 데이터 |
| 모델링 및 튜닝 | 해당 객체에 대한 진화·변경 가능한 디지털 모델 |
| 런타임 엔진 및 연동 | 디지털 모델들의 실행·시뮬레이션 환경 |
| 응용 | 응용 목적에 따른 진단·분석·예측 결과 산출 응용 모듈 |
| 결정·제어 | 진단·분석·예측 결과의 현실 반영을 위한 제어정보 |
| 2D·3D 그래픽스 | 3D 객체 설계·운용·결과 시각화를 위한 그래픽스 모듈 |
2. '디지털 트윈' 성숙도 모델
'디지털 트윈(Digital Twin)'을 구성하는 모델은 성숙도 별로 구별할 수 있다. 이는 디지털 트윈의 실현 수준이 어느 정도인지 이해하기 위한 평가 도구로, 이를 기반으로 높은 수준을 향한 개선 계획을 수립할 수 있다. '성숙도 모델'은 디지털 트윈 모델의 대상과 목적과 모델링 범위가 다르기 때문에 상대적 비교의 대상으로 적절하지 않고, 같은 대상에 대해 지속적으로 개선 활동을 추진하기 위한 자기 평가 수단으로 활용해야 한다.
디지털 트윈의 기술 수준은 '가트너(Gartner)'가 제시하는 'Level 1(Functional Digital Twin)', 'Level 2(Connected Digital Twin)', 'Level 3(Intelligent Digital Twin)'의 3단계로 구분할 수 있다. Level 1은 현실 객체의 기본적 속성을 반영한 디지털 객체에 대한 수준, Level 2는 실세계와 연결되어 모니터링·제어 가능한 수준, Level 3는 인공지능 등을 적용해 고급 분석과 시뮬레이션이 가능한 수준으로 3차원 시각화만 하거나 속성을 변경하여 사전 시뮬레이션이 가능하다. 실시간 센싱 데이터를 받으며 1:1 매칭이 되고 모니터링이 되면 Level2 수준이며, 예측·분석하면서 시뮬레이션하고 실제 사물의 제어까지 가능하면 Level3라고 볼 수 있다.
| 디지털 트윈의 단계별 정의 | 활용 | |
| Level 1(Functional Digital Twin) | 가장 단순한 단계, 디지털 객체로서만 존재 | 정보 가시화 및 공유(주민 생활불편신고 등) |
| Level 2(Connected Digital Twin) | 실세계와 연결되며 센싱데이터 포함, 단순 분석 및 시뮬레이션 | 위치 기반으로 시민커뮤니티와 공간의 결합 |
| Level 3(Intelligent Digital Twin) | 지능형 디지털 트윈, AI 고급분석 저용, 전문분석 및 시뮬레이션 | 운영자 및 전문가 도시문제 대안설정에 활용 |
3. '디지털 트윈' 도입 효과 및 고려 사항
디지털 트윈은 도시 분야에 도입이 가능하며, 특히 '스마트 시티(Smart City)'의 설계·건설·운용에 적극 활용하고 있다. 스마트 시티와 관련하여 사회를 가상환경에 복제하여 분석·관리함으로써 도시·사회의 지속 가능성을 향상시킬 수 있으며, 민간의 접근 문턱을 낮추어 스마트 시티 프로젝트의 참여 확대가 가능하다. 특히 도시의 '교통', '주거', '안전', '공중보건', '에너지', '환경' 등 주요 문제들을 해결하는 데 있어 가상·실재 세계를 함께 고려한 의사결정을 통해 향후 발생할 위험을 감소시킬 수 있으며, 사고·재난 등에 대해 실시간 대응이 가능하게 한다. 특히 위험 분석을 통해 미래의 사태를 미리 예측해 대비할 수 있도록 하여 미래 경쟁력 확보가 용이하게 할 것이다. 또한 디지털 트윈은 향후 지속하고 강건한 건물·도시를 만들고, 기후 위기와 탄소 절감 문제 해결이 가능하다. 또한 디지털 트윈을 이용해 '시민', '교통흐름', '에너지', '쓰레기', '자원'과 관련된 다양하고 효과적인 정책 개발 역시 가능할 것으로 전망된다.
한편, 디지털 트윈 도입 시 가장 심각한 문제가 되는 것은 '개인 정보 처리' 문제이다. 디지털 트윈으로 복제된 대상은 개인정보 유출 위험이 높을 수 있다. 또 스마트 시티의 디지털 트윈 프로젝트를 수행하는 데 있어 이를 뒷받침할 '법 제도', '제정의 문제', '참여자들 간의 비용 배분 문제', '하나의 도시공간을 두고 서로 다른 사용자별 요구사항을 충족시키는 문제' 등도 고려해야 할 것이다.
4. '디지털 트윈'의 핵심 기술
4-1. 공간 계획·설계 분야
최근 위치정보 기반의 '실내·실외 공간 측정 도구', '비정형 형상 구현이 가능한 '3차원 설계 도구', 설계 단계부터 시공·유지관리 단계 등 건설 분야 내 생애 주기에서 적용 가능한 '정보 모델', 시공을 초월하여 협이 가능한 '클라우드 시스템(Cloud System)' 등 '공간 계획·설계 분야'에 활용할 수 있는 다양한 첨단 기술들이 개발되었다. 이에 따라 우리가 생활하고 거주하는 공간들의 디지털화가 빠르게 진행되고 있다.
국내 기업인 '포스코 E&C(POSCO E&C)'는 '골조·외피 모델링 자동화', '구조 해석 엔진', '유전자 알고리즘'을 최적화하여 구조도를 자동 추출하는 알고리즘 기반 '골조 최적화 구조 설계'를 도입하고 있다. 또 '정보의 신뢰성 확보', '물류관리 시스템', '안전 관리 시스템 보안 서비스' 등 '센싱 데이터(Sensing Data)' 기반의 IoT 정보 유사성 분석을 수행하는 등 대외적으로 '건축 정보 모델(BIM: Building Information Modeling)' 실시설계 및 Cloud 기반 협업체계를 구축하고 있다.
4-2. 스마트 건설·시공 분야
'공간계획 및 설계 분야'에서의 디지털화를 통해 더욱 현실에 가까워진 공간 및 설계 정보가 디지털 콘텐츠로 구축되었고, 스마트 활용을 시공단계에 도입하게 되었다. 또한 시공분야에 '로보틱스 기술'(드론, 로버, 무인주행, 제어가 가능한 건설 기계 등)'과 결합하여 디지털 콘텐츠 생산을 가속화하고 있다. 한국의 경우 주로 메이저 건설사를 중심으로 '스마트 컨스트럭션(Smart Construction)' 체계로의 전환이 신속하게 진행되고 있다. '스마트 컨스트럭션(Smart Construction)'이란 '원가절감 압박', '건설 관련 기술인력의 부족 심화', '프로젝트 관리 역량의 결핍' 등을 해결하고자 '디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 디지털 전환)'을 접목한 건설공법을 말한다. '스마트 컨스트럭션'은 토목 공사 전반에 걸쳐 '측량', '시공', '완공 후 유지관리' 등의 프로세스 전반에 ICT 첨단 기술을 도입하고 관련 정보를 수집·분석·제어하는 '토털 지능화(Total Intelligence)'가 가능한 특징이 있다.
특히 국내 기업인 '현대건설기계'는 미국의 측량 전문 기업인 '트림블(Trimble)', 'SK텔레콤(SK telecom)'과 함께 스마트 솔루션 분야의 사업 협력에 관한 상호 업무 양해각서를 체결하고, 미래형 스마트 건설 플랫폼이 '스마트 컨스트럭션' 체계를 구축하였다.
4-3. 스마트 시티 분야
'스마트 시티(Smart City)'에 활용되는 '디지털 트윈'은 도시 전체를 가상화로 구현하여 도시 운영 관련 모든 정보를 통합·연계하여 다양한 도시 문제 해결하는 것으로, 교통·환경·에너지 등 관련 데이터를 축적하여 다양한 분석 및 시뮬레이션 모델 구현이 가능하다.
국내에서는 '국토부', '과기 정통부', '산업부'를 중심으로 세종시와 부산시를 대상으로 스마티 시티 국가시범도시 사업을 추진 중에 있다. 특히 국토부는 '스마트 모빌리티', '디지털 트윈', '스마트 건설' 등에 집중하고 있다. 또 시범도시 내 민간참여를 위한 3차원 온라인 플랫폼 구축을 통해 '교통', '환경', '에너지' 등 관련 데이터를 축적하고 이를 통해 다양한 분석 및 시뮬레이션을 구현하고 있다.
4-4. '디지털 트윈 구현'을 위한 핵심 요소 기술
'디지털 트윈 구현을 위해서는 '다양한 유형의 데이터'와 데이터의 구축·갱신·분석 기술, '현실 세계 연결 기술과 서비스'가 필요하다. 데이터 종류는 '공간 데이터(Spatial Data)', '센싱 데이터(Sensing Data)', '이력 데이터', '주제 데이터(Theme Data)' 등으로 구분되며, 기술 분야는 '데이터 생산·수집·갱신 기술', '데이터 처리·분석 기술', '데이터 가시화·시뮬레이션 기술', '데이터 초연결 기술', '데이터 보안 기술' 등이 필요하다.
| 구분 | 요소기술 |
| 데이터 생산·수집·갱신 기술 | 건설도면 처리기술, 공간데이터 취득기술, IoT 센싱·계측 기술, 건설·공간·IoT 데이터 융복합 기술, 실시간 데이터 편집·갱신 기술 |
| 데이터 처리·분석 기술 | 전문 시뮬레이션 기술, 빅데이터 분석 기술, AI 기술, 시공간 분석기술 |
| 데이터 가시화·시뮬레이션 기술 | 3차원 데이터 가시화 기술, 다양한 디바이스 가시화 기술, VR·AR 기술, 물리엔진 기술 |
| 데이터 초연결 기술 | 시스템·데이터·설비·장비 간 연계 인터페이스 기술 |
| 데이터 보안 기술 | 블록체인 기술, 암호화 기술, 데이터 보안관련 기술 |
국내의 경우 2009년부터 공간 정보 분야를 중심으로, 디지털 트위 1단계의 핵심 기술과 관련된 정적 데이터의 취득·처리·갱신·가시화 기술에 대해 지속적인 연구와 정부투자를 진행 중에 있다. 또한 최근 '스마트 시티(Smart City)'가 주목받으면서 다수의 국내 기업이 디지털 트윈 2단계에 해당하는 정적 정보와 대용량의 실시간 동적 정보를 융합하여 지능화하는 기술 및 IoT 센서를 통해 수집되는 데이터를 공간 정보 기반에서 분석하고 시각화하기 위한 '공간 빅데이터 기술' 개발이 이루어지고 있다.
특히 국토부 사업을 통해 '정형·비정형 데이터(공간 정보, 도면 정보, SNS 등)' 분석을 위한 체계 구축이 이루어지고 있고, 국가 R&D를 통해 공간 정보 기반의 빅데이터 저장·관리·분석·가시화 등의 기술 개발이 수행되고 있다. 이 과정에서 추가 요구되는 기술이나 성능 개선은 장기적 기술 개발을 추진하거나 해외의 적정 기술을 도입하여 추진하는 것이 필요한 상황이다.
4-5. '디지털 트윈'의 발전 방향
국내는 '디지털 트윈' 구축 초기 적용 단계에 있으며, 대기업을 필두로 주로 제조업 분야에서 활발하게 진행되고 있다. 따라서 다른 산업분야로의 확산을 위해서는 '기술 개발'과 함께 '제도', '인프라' 등 다양한 환경이 제반되어야 한다. 다만, 통신 업체의 참여 증대로 방대한 데이터의 효율적 핸들링이 가능해지면서, 향후 국내 디지털 트윈은 빠른 속도로 구축될 것으로 전망된다.
또한 '5G 통신'과 같은 환경의 변화 등을 반영하여 '디지털 트윈 기술 개발' 및 '도시·건설 분야 디지털 트윈 적용'을 위한 중장기 로드맵 수립이 필요하다. 또 동기화된 도시·건설 분야 디지털 트윈을 통해 분야별·주제별로 전문적 시뮬레이션을 수행함으로써 분석·예측 부문을 강화하고 이를 현실에 적용하는 방안이 필요하다.
한편, 향후에는 '클라우드(Cloud)' 및 '인터넷(Internet)'에 연결되어 연속적 데이터 교환이 가능한 '센서(Sensor)' 및 '엑츄에이터(Actuator)'의 IoT 출현으로 자료 수집·분석 뿐 아니라, 현실 세계의 '시뮬레이션 & 종합 시스템(SImulation & Total System)', '클론 & 디지털 대상(Clone & Counterpart)' 등 가상과 실제의 정보 연결이 가능한 디지털 트윈 기술이 더욱 구체화될 것으로 전망된다.
5. '디지털 트윈' 산업
5-1. '디지털 트윈' 시장의 지속적인 확대가 예상된다.
'디지털 트윈' 산업은 초창기 산업인 관계로 시장을 선도하는 기업이 제한적인 수준이나, 시장 참여 기업 수가 점차 증가하고 있어 수요처의 요구사항을 만족시키는 기술·가격 경쟁력이 필요한 구매자 교섭력이 높은 편이다. '정보 수집', '데이터 분석', '종합·활용' 등 세부 요소 기술에 대한 이해가 뒷받침되어야 하는 '하이테크 기술'이 집약된 산업이다. 또한 '제조업'을 필두로 '전력', '의료', '항공', '자동화', '스마트 시티' 등 산업 전반으로 활용 범위가 지속적으로 확대되고 있으며, 다양한 기업들이 '디지털 트윈' 시장을 공략하기 위한 플랫폼과 솔루션을 출시하고 있다. 다음과 같은 이유로 디지털 트윈은 다양한 산업에 활용될 수 있어 지속적인 시장 확대가 예상된다.
- 최근 '스마트 공장(Smart Factory)', '스마트 국방', '스마트 시티' 등에 활용 요구가 증가하고 있는 점
- 디지털 모델 시뮬레이션 기반의 최적화
- 예측 등을 위한 지능형 SW 요구가 증가하고 있는 점
- 클라우드, 산업용 IoT, 보안 등 디지털 트윈의 인프라 확대가 요구가 증가하는 점
5-2. '디지털 트윈'의 가치사슬
'디지털 트윈(Digital Twin)' 산업의 '가치사슬(Value Chain)'은 '디바이스 및 네트워크(Device & Network)' → '디지털 트윈(Digital Twin)'→ '서비스(Service)' 등으로 구성되어 있다.
- 디바이스 및 네트워크(Device & Network): 디바이스(IoT), 서비스별 특화 디바이스, 네트워크(ICT 인프라)
- 디지털 트윈(Digital Twin): 디지털 트윈
- 서비스(Service): '스마트 빌딩(Smart Building)', '스마트 교통(Smart Traffic)', '스마트 에너지(Smat Energy)', '스마트 워터(Smart Water)', '스마트 정부(Smart Goverment)' 등
6. '디지털 트윈' 관련 기업
'한국신용정보원(Korea Credit Information Services)'의 'TDB 보고서(디지털 트윈, 2021년)'에 따르면, 해외 디지털 트윈 시장은 기업별 역량을 바탕으로 디지털 트윈을 구축하고 세계 시장을 선점하는 추세에 있다. 한편, 국내 시장의 경우는 대기업과 통신사를 중심으로 성장 중에 있으며, 해외 플랫폼을 통한 디지털 트윈 구축을 선호하는 추세이다.
6-1. GE(General Electric)
- 국적: 미국
- 특징: 장비 센서에서 수입한 데이터를 분석하여 디지털 트윈으로 구현
'GE(General Electric)'는 '토머스 에디슨(Thomas Edison, 1847~1931)'이 1878년에 설립한 전기조명을 회사를 모체로 성장한 세계 최대의 글로벌 인프라 기업이다. 2016년에는 기계에서 발생하는 대규모의 데이터를 수집·분석하고, IoT로 연결해 '디지털 트윈(DIgital Twin)'을 구현해 주는 통합 산업 클라우드 플랫폼 '프레딕스(Predix)'를 공개하였다. '장비 센서'에서 수집한 데이터를 모아 분석하고, 디지털 트윈으로 구현하여 '모니터링(Monitoring)', '컨트롤(Control)' 등의 서비스를 제공하고 있다.
6-2. 지멘스(Siemens)
- 국적: 독일
- 특징: 공장 설비를 실시간을 디지털 트윈과 연결
지멘스(Siemens)'는 자동화, 제어, 에너지, 전력 발전, 철도, 의료 등 10개의 주 사업 부문을 가진 유럽 최대의 엔지니어링 회사로, 공장 자동화 IoT 플랫폼인 '마인드 스피어(MindSphere)'를 구축하고, 공장 내부에 있는 각 설비에 센서를 부착하여, 운용 데이터를 분석하는 작업을 수행하고 있다. '지멘스'는 해당 결과물을 통해 공장 설비를 실시간으로 '디지털 트윈'과 연결하여 지속적인 생산성 개선 방안을 모색하고 있다.
6-3. IBM
- 국적: 미국
- 특징: 디지털 스레드 근간 구성용 모델 통합
'IBM'은 1911년 창립된 다국적 기술 컨설팅 회사로, Watson IOT 플랫폼의 강력한 '데이터 모델링' 기능을 통해 '장치 트윈(Device Twin)'과 '자산 트윈(Asset Twin)'을 사용하여 데이터를 '디지털 스레드(Digital Thread)'의 근간을 구성할 수 있는 모델이다. '디지털 스레드(Digital Thread)'는 일종의 디지털 출생 신고서 같은 것으로, 기업은 이를 통해 제품의 생산부터 폐기까지의 모든 단계를 모니터링할 수 있다. 광범위한 현장 지식을 담은 플랫폼과 각 업체의 내부 시스템, 장비 등을 통합하여 각 업체에 맞춤형 솔루션을 제공하고 있다.
6-4. 엔시스(ANSYS)
- 국적: 미국
- 특징: 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 개발·판매
'엔시스(ANSYS)'는 펜실베이나 캐논 스버그에 본사를 둔 '제품 설계', '테스트 및 운영'을 위한 '다중 물리 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어(Multiphysics Engineering Simulation Software)'를 개발하고 판매하는 회사이다. '트윈 빌더(Twin Builder)' 사용 시 '다양한 플랫폼에 디지털 트윈 연결을 통해 테스트' 및 '실시간 데이터에 접속'을 지원한다. '트윈 빌더(Twin Builder)'의 내장 API는 PTC의 'ThingWorx', Ge의 'Predix', SAP의 'Leonardo'와의 매끄러운 연결을 제공하여 물리적 자산에 대한 예측 정비 수행이 가능하다.
6-5. KT
- 국적: 한국
- 특징: 도시 인프라 데이터를 통한 예측 서비스 제공
KT는 한국의 유·무선 통신 서비스 회사이다. KT가 2019년 12월 발표한 '기가트윈(GiGAtwin)' 서비스는 현실 속 사물·장비·시설물 등을 디지털로 복제한 다음 수집된 데이터를 기반으로 '셀프 러닝(Self-Learning)'해 이상 상태를 진단하고 문제를 예측하는 기술이다. KT는 '기가트윈'을 통해 도시 인프라를 모니터링하고 데이터를 통해 예측하는 서비스를 제공하고 있다.
KT는 2019년 12월 4일, 기가트윈 기술을 활용해 서울시와 경기도에 위치한 교량을 대상으로 다리의 위험도가 증가하기 전에 미리 진단할 수 있는 시설관리 AI를 구현했다고 밝혔다. 기가트윈 기술을 적용한 교량은 KT의 GiGA Safe SOC 서비스를 활용해 실시간 센서 데이터를 모니터링하고 있는 시설물이다. '구조 모델 정보'와 '2주 정도 측정한 데이터'를 기반으로 교량의 '내하력(하중에 대한 저항력)' 예측이 가능했다. 차량을 완전히 통제하고 측정해야 하는 내하력 측정을 기가트윈 기술로 언제든 추정해 볼 수 있게 된 것이다. '기가트윈 기반으로 측정한 디지털 내하력'과 '차량을 완전히 통제하고 측정한 내하력'은 허용 오차 이내의 편차였다. 이 정도의 오차라면 상당히 신뢰할 만하다는 게 시설 전문가의 평가다.
또 '기가트윈' 기술을 적용하면 공공·산업 시설물의 노후화에 따른 빈번한 사고로 사회적 불안감이 커져가는 시점에 시설물 안전 관리에 안전 공백을 없앨 수 있다. 유지 보수 시기까지 사전 예측해 적기에 대처할 수 있도록 함으로써, '사고 방지' 및 '시설 관리 비용 절감'이 기대된다. 한편, KT는 '빌딩', '공동구', '댐', '상하수도', '열 수송관' 등으로 기가트윈 활용 영역을 확대할 계획이다. 기가트윈 기술을 '시설물 안전'과 '교통 예측' 분야뿐만 아니라 '스마트팩토리', '자동차', '산업환경' 등 다양한 분야에도 쉽게 적용될 것으로 기대된다.
6-6. 포스코건설
- 국적: 한국
- 특징: 디지털 시뮬레이션 서비스 제공
'포스코건설'은 1994년에 설립된 종합건설기업으로, 디지털 트윈 기반의 '스마트 팩토리(Smart Factory)'를 구현해 시공 통합 시스템을 구축하였다. '포스코건설'은 공정 최적화가 가능하며 안전 강화를 위한 '디지털 시뮬레이션(Digital Simulation)'을 구현하여 관련 서비스를 제공하고 있다.
6-7. LG CNS
- 국적: 한국
- 특징: 디지털 트윈 기술 구현을 통해 물류 주기의 이력 관리 서비스 제공
LG CNS는 '컨설팅', '시스템통합' 등 IT 서비스를 공급하는 LG그룹 계열의 정보기술 솔루션 및 아웃소싱 전문 기업으로, '디지털 트윈' 기술을 통해 MTV 물류센터를 디지털 환경으로 구현하였다. 'LG CNS'는 디지털 트윈 '통합 관제 시스템'을 기존 시스템인 2D '원격 감시 제어 시스템(SCADA)'의 기능과 연계하여 '물품의 크기', '입고일', '현재 상태' 등을 실시간으로 제공하고 있다.
또한 물류센터 내 자율 운송체인 'AGV(Automated Guided Vehicle)', 물건을 스스로 분류해 최적의 장소에 보관하는 '자동창고 시스템', 물건을 스스로 판단하는 '오토스토어(AutoStore)' 등을 '디지털 트윈' 기술로 구현하였다. 이같은 방법으로 물류 전 주기의 이력관리와 효율적인 관제 서비스를 제공하고 있다.
6-8. 바이브컴퍼니
- 국적: 한국
'바이브 컴퍼니'는 2000년에 설립된 기업으로 '빅데이터 분석(Big Data Analytics)', '검색엔진(Search Engine)', '텍스트 마이닝(Text Mining)' 등을 주력제품으로 하는 시스템 소프트웨어 개발·공급업을 영위 중이다. 이 회사는 2006년부터 모바일폰 리뷰와 관련된 데이터를 일단위로 수집·분석하여 약 400여 가지의 앵글로 분석한 리프팅을 제공하고 있다. 또 산업·미디어 분야에 널리 인용되는 빅데이터 분석 플랫폼인 '썸트렌드' 서비스를 제공하고 있다. B2C 서비스인 '썸트렌드' 서비스뿐 아니라, 기업 환경에 맞춘 서비스인 '썸트렌드 비즈', 기업 맞춤형 서비스인 '썸트렌드 프로' 등의 서비스도 제공하고 있다. AI가 데이터의 수집·분석 보고서까지 작성을 대신하는 'AI 리포트'를 개발하여 상용화하였다.
또한 개개인의 형태를 모델링 해 사회현상을 재현·예측하는 정부 디지털 뉴딜 사업의 핵심인 '디지털 트윈' 분야에도 주력하고 있다. 바이브컴퍼니는 2020년 7월, 한국토지주택공사의 'LH 디지털 트윈' 구축 사업을 수주하였다.
'바이브컴퍼니'는 디지털 트윈과 관련해 '스마트 시티 연구소'를 설립하였다. '스마트 시티 연구소'는 '빅데이터 기술', '소셜 데이터', 'IoT 데이터' 융합을 통해 도시의 구조적 문제를 분석하여 정책 실험을 검증하는 플랫폼 기술이다. 정형·비정형 데이터르 분석하여 추출한 인사이트를 미시적인 개인의 행동 모형으로 재현하고, 사회 현상의 복합적 원인을 추정한 시뮬레이션 과정을 거쳐 관련 서비스를 제공할 수 있다. 디지털 트윈을 포함하여 '메타버스(Metaverse)', '핀테크(FinTech)' 및 규제 정보 사업 분야도 사업을 확장하고 있다.
6-9. 이삭 엔지니어링
- 국적: 한국
'이삭 엔지니어링(Isaac Engineering)'은 2006년에 설립된 기업으로 '시스템 통합', '관리 PLC', 'DRIVE 하드웨어'를 주력 제품으로 하는 컴퓨터시스템 통합 자문 및 구축 서비스업을 영위하는 회사다. 주요 관계 회사로는 '이삭이앤아이(배전반 및 전기 자동제어반 제조업)', '마라톤 일렉트릭 코리아(전기용 기계·장비 및 관련 기자재 도매업, 전기모터)' 등이 있다.
'이삭엔지니어링'은 '디지털 팩토리 솔루션(Digital Factory Solution)'을 통해 소프트웨어 기반 '스마트 팩토리(Smart Factory)' 구축을 주력사업으로 영위 중이며, 특히 산업용 IoT 플랫폼을 통해 클라우드 영역까지 확대한 솔루션 서비스를 제공 중에 있다. 특히 '스마트 팩토리 솔루션(Smart Factroy Solution)'의 필수 요소인 '디지털 트윈' 기술과, 산업용 IoT 플랫폼 '얼티비스(ULTIVIS)'를 개발하여 보유하고 있으며, 'LG전자', '삼호중공업' 등에 관련 서비스를 제공하고 있다.