디지터트윈이란 무엇인지 간단히 정의하고, 실시간 동작의 원리 정리

디지터트윈이란 무엇인지 간단히 정의

디지털 트윈은 실제 물리적 시스템이나 프로세스의 가상 모델을 의미합니다. 이 가상 모델은 센서 데이터를 통해 실시간으로 실제 시스템과 동기화되며, 이를 통해 실제 시스템의 상태를 모니터링하고, 성능을 분석하며, 미래를 예측하고, 다양한 시뮬레이션을 수행하여 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

간단히 말해, 현실의 '쌍둥이'를 디지털 공간에 만들어 놓고 이를 활용하는 기술이라고 할 수 있습니다.

 

질문을 통해 원리를 접근해 본다면,

질문1) 디지털트윈은 현실의 기계를 디지털로 볼 수 있게 하려면, 카메라로 실시간 계속 스캔하면서 디지털로 볼 수 있게 하는건가요?

디지털 트윈이 현실의 기계를 디지털로 볼 수 있게 하는 방식은 단순히 카메라로 실시간 스캔하는 것을 넘어서 다양한 기술의 복합적인 활용으로 이루어집니다. 카메라 스캔도 중요한 요소 중 하나이지만, 전체 과정의 일부라고 이해하시면 됩니다.

핵심적인 데이터 수집 및 연동 방식은 다음과 같습니다:

1. 센서 및 IoT 디바이스를 통한 데이터 수집:
   • 디지털 트윈의 가장 중요한 데이터 소스는 다양한 종류의 센서입니다. 온도, 압력, 습도, 진동, 전류, 위치, 유량 등 물리적 시스템의 상태와 성능을 나타내는 다양한 데이터를 실시간으로 측정하여 수집합니다.
   • 이러한 센서들은 IoT(사물 인터넷) 디바이스와 연결되어 네트워크를 통해 데이터를 클라우드 기반의 플랫폼이나 중앙 데이터베이스로 전송합니다.
2. 카메라 및 3D 스캐닝:
   • 카메라 스캔은 물리적인 객체나 공간의 형태, 외형, 질감 등을 3D 모델로 구축하는 데 사용됩니다. 특히 초기 디지털 트윈 모델을 생성하거나, 물리적 환경의 변화(예: 건설 현장의 진척 상황)를 업데이트하는 데 유용합니다.
   • 3D 레이저 스캐너 (LiDAR)나 사진 측량(Photogrammetry) 기술도 사용되어 더욱 정밀한 3D 모델을 생성할 수 있습니다.
   • 일부 고급 디지털 트윈에서는 카메라 영상 자체를 분석하여 객체의 움직임, 상태 변화, 심지어 이상 징후까지 감지하는 데 활용하기도 합니다.
3. 기존 시스템 데이터 연동:
   • 기존에 존재하던 설계 데이터(CAD, BIM), 생산 관리 시스템(MES), 전사적 자원 관리 시스템(ERP) 등 다양한 IT 시스템의 데이터도 디지털 트윈 구축 및 운영에 활용됩니다. 이러한 정적 데이터와 센서를 통해 수집되는 동적 데이터가 결합되어 더욱 풍부한 디지털 트윈을 만듭니다.
4. 데이터 전송 및 처리:
   • 수집된 데이터는 유무선 네트워크를 통해 실시간 또는 주기적으로 클라우드 서버나 엣지 컴퓨팅 장치로 전송됩니다.
   • 이 데이터는 그대로 사용되는 것이 아니라, 빅데이터 분석, 머신러닝, 인공지능(AI) 등의 기술을 통해 가공되고 분석되어 의미 있는 정보로 변환됩니다. 이 과정을 통해 시스템의 현재 상태를 정확히 파악하고, 미래를 예측하며, 최적의 의사결정을 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
5. 가상 모델링 및 시각화:
   • 수집되고 분석된 데이터를 기반으로 물리적 시스템의 가상 모델이 구축됩니다. 이 모델은 3D 그래픽으로 시각화되어 사용자가 직관적으로 시스템의 상태를 확인하고 상호작용할 수 있도록 합니다.
   • 이 가상 모델은 실시간으로 업데이트되어 현실의 변화를 반영하며, 다양한 시뮬레이션을 통해 가상 환경에서 발생할 수 있는 시나리오를 미리 검증할 수 있습니다.

따라서 카메라 스캔은 디지털 트윈이 현실을 "보는" 방법 중 하나이며, 특히 3D 형태 정보를 얻는 데 중요합니다. 하지만 "실시간 계속 스캔"하는 방식은 주로 형태 변화나 움직임이 중요한 경우에 활용되며, 기계의 작동 상태, 성능, 내부 변화 등은 주로 다양한 센서 데이터를 통해 수집되고 연동됩니다. 이 모든 데이터가 결합되어 현실의 쌍둥이인 디지털 트윈을 만들어내는 것입니다.

 

 

질문2) 기계가 동작하고 있으면 똑같이 디지털로도 동작하는 모습이 나오게 하려면 실시간으로 레이저 스캐너로 계속 스캔해서 보여주는건가요?

아닙니다, 기계가 동작하고 있는 모습을 디지털 트윈에서 똑같이 구현하기 위해 실시간으로 레이저 스캐너로 계속 스캔하는 방식은 일반적이지 않습니다.

그 이유는 다음과 같습니다:

1. 데이터 양과 처리 부담: 레이저 스캐너는 매우 정밀한 3D 형상 데이터를 생성하지만, 실시간으로 움직이는 기계를 계속 스캔하여 모든 형상 변화를 반영하기에는 데이터 양이 엄청나고, 이를 실시간으로 처리하여 3D 모델을 업데이트하는 기술적 난이도와 비용이 매우 높습니다.
2. 데이터 업데이트 속도: 레이저 스캔은 일반적으로 정적인 객체의 정밀한 3D 모델을 생성하는 데 적합하며, 움직이는 객체의 변화를 초고속으로 지속해서 포착하기에는 한계가 있습니다.
3. 정보의 본질: 기계의 "동작"은 단순히 형상의 변화만을 의미하지 않습니다. 모터의 회전 속도, 밸브의 개폐 여부, 유량, 압력, 온도, 진동 등 내부적인 물리량과 기능적인 상태 변화가 더 중요합니다. 레이저 스캐너는 이러한 내부적인 동작 상태나 물리량을 직접적으로 측정하기 어렵습니다.

그렇다면 기계의 실시간 동작을 디지털 트윈에서 어떻게 표현할까요?

주로 다음과 같은 방식을 조합하여 구현합니다:

1. 센서 데이터를 통한 상태 동기화:
   • 핵심: 기계의 각 동작 부분(모터, 밸브, 실린더 등)에 부착된 각종 센서 (회전 속도 센서, 위치 센서, 압력 센서, 유량 센서, 가속도 센서 등)에서 실시간으로 데이터를 수집합니다.
   • 이 센서 데이터는 디지털 트윈 플랫폼으로 전송되어, 가상 모델 내에서 해당 부품의 속성(Property)을 업데이트합니다.
   • 예를 들어, 실제 모터의 회전 속도가 1000 RPM이라면, 디지털 트윈의 가상 모터도 1000 RPM으로 회전하는 것처럼 시각적으로 표현되는 식입니다.
2. 물리 기반 모델 (Physics-based Model) 및 시뮬레이션:
   • 기계의 설계 데이터(CAD 모델)를 기반으로 물리 엔진을 활용하여 가상 모델을 구축합니다.
   • 센서 데이터를 통해 실제 기계의 입력 값(예: 전력 소모, 제어 신호)을 가상 모델에 적용하면, 물리 법칙에 따라 가상 모델이 반응하고 움직입니다.
   • 이는 단순히 "모습"을 보여주는 것을 넘어, 실제 기계의 거동(Behavior)을 시뮬레이션하여 예측하고 분석하는 데 활용됩니다.
3. 애니메이션 및 시각화 로직:
   • 가상 모델을 구성하는 3D 모델(메쉬) 자체는 한 번 만들어지면 고정되어 있습니다.
   • 하지만 센서 데이터나 시뮬레이션 결과에 따라 이 3D 모델의 변환(Transformation, 즉 위치, 회전, 크기) 값을 조작하여 움직임을 표현합니다.
   • 예를 들어, 실제 로봇 팔의 각 관절 각도 센서 데이터가 들어오면, 디지털 트윈의 로봇 팔 모델은 그 각도에 맞춰 회전하여 실제 로봇 팔과 똑같이 움직이는 것처럼 보이는 것입니다.
   • 경우에 따라 카메라 영상 분석을 통해 주요 부품의 움직임을 추출하고 이를 3D 모델에 동기화할 수도 있지만, 이 역시 전체 시스템의 동작을 실시간으로 스캔하는 방식과는 다릅니다.

요약하자면,

디지털 트윈에서 기계의 실시간 동작을 구현하는 핵심은 센서 데이터를 통한 상태 동기화와 이를 기반으로 한 가상 모델의 물리 기반 시뮬레이션 및 애니메이션 처리입니다. 레이저 스캐너는 주로 정적인 3D 형상 모델을 초기 구축하거나, 시간이 지남에 따라 발생하는 영구적인 형상 변화(예: 변형, 마모)를 주기적으로 업데이트하는 데 사용될 수 있지만, 초당 수십 프레임으로 움직이는 기계의 동작을 실시간으로 스캔하여 표현하는 용도로는 적합하지 않습니다.

 

질문) 실시간 스캔이 아니라 각종 센서의 데이터를 받아서 동작하는것 처럼 보여주는건가요?

네, 맞습니다! 실시간 스캔이 아니라 각종 센서의 데이터를 받아서 그것을 기반으로 디지털 트윈 모델이 동작하는 것처럼 보여주는 것이 핵심 원리입니다.

좀 더 자세히 설명드리자면:

1. 데이터 수집 (센서):
   • 실제 물리적 기계에는 다양한 종류의 센서(온도, 압력, 습도, 진동, 전류, 전압, 회전 속도, 위치, 가속도, 유량, 개폐 여부 등)가 부착되어 있습니다.
   • 이 센서들은 기계의 현재 상태와 성능, 동작과 관련된 정량적인 데이터를 실시간으로 측정합니다.
2. 데이터 전송 및 처리:
   • 센서에서 측정된 데이터는 유무선 통신(예: Wi-Fi, 5G, 이더넷, LoRa 등)을 통해 디지털 트윈 플랫폼(클라우드 서버나 온프레미스 서버)으로 전송됩니다.
   • 전송된 데이터는 분석 및 가공 과정을 거쳐 의미 있는 정보로 변환됩니다.
3. 디지털 트윈 모델 업데이트 및 시각화:
   • 미리 구축된 기계의 3D 가상 모델(CAD, BIM 데이터를 기반으로 만들어진)은 정적인 형태를 가지고 있습니다.
   • 이 가상 모델의 각 부품이나 속성(Property)은 실제 기계의 센서 데이터와 연결(매핑)되어 있습니다.
   • 예를 들어, 실제 모터의 회전 속도 센서에서 1500 RPM 데이터가 들어오면, 디지털 트윈 내의 가상 모터 모델은 그 데이터 값을 받아 1500 RPM으로 회전하는 것처럼 애니메이션 효과나 시각적인 변화를 보여줍니다.
   • 밸브가 열렸다는 센서 데이터가 오면, 디지털 트윈 내의 밸브 모델이 열린 상태로 바뀌어 시각화됩니다.
   • 즉, 실제 기계에서 발생하는 물리적인 변화나 기능적인 상태 변화를 센서 데이터로 파악하고, 이를 가상 모델에 적용하여 "마치 실제 기계가 동작하는 것처럼" 보이게 하는 것입니다.
4. 시뮬레이션 및 예측:
   • 단순히 보여주는 것을 넘어, 수집된 센서 데이터를 기반으로 실제 기계의 물리적 동작을 시뮬레이션하고, 미래의 상태를 예측하며, 잠재적인 문제(고장 징후 등)를 사전에 감지하는 데 활용됩니다.

비유하자면:

마치 자동차 대시보드에서 속도계 바늘이 올라가는 것을 보는 것과 유사합니다. 실제 자동차 바퀴가 얼마나 빨리 도는지 센서가 측정하여 그 데이터를 대시보드로 보내면, 대시보드 화면에 속도 숫자가 바뀌거나 바늘이 움직이는 것처럼 보이는 것이죠. 디지털 트윈은 이 원리를 훨씬 더 복잡하고 정교한 3D 가상 환경에서 구현하는 것입니다.

따라서 레이저 스캔처럼 "모습"을 계속해서 실시간으로 찍어서 보여주는 것이 아니라, "상태"를 나타내는 데이터를 받아서 그 데이터를 기반으로 "동작"을 가상으로 재현하는 방식입니다.

 

 

핵심질문) 디지털 트윈이라고 실시간 기계가 움직이는것을 동기화 하듯이 디지털로 우리에게 보여주는건, 실시간 레이저 스캔이 아니라 각종 센서의 데이터를 받아서 기계가 움직이는 모습을 우리에게 보여주고, 움직이는 기계가 오작동이 일어나면, 센서가 그 부분이 이상한 신호의 데이터값이 들어오게되면, 디지털에서 거기에 맞게 오작동 모습을 보여주는건가요?

네, 정확하게 이해하셨습니다!

디지털 트윈이 실시간으로 기계의 움직임을 동기화하여 보여주는 방식은 실시간 레이저 스캔이 아니라, 각종 센서에서 들어오는 데이터를 기반으로 합니다.

그리고 기계에 오작동이 발생했을 때, 그 과정은 다음과 같이 진행됩니다:

1. 센서 데이터의 이상 감지:
   • 실제 기계의 특정 부분에 오작동이 발생하면, 해당 부분에 부착된 센서(예: 진동 센서, 온도 센서, 압력 센서, 전류 센서 등)에서 정상 범위를 벗어나는 비정상적인 데이터 값이 감지됩니다.
   • 예를 들어, 모터의 진동이 갑자기 심해지거나, 특정 부품의 온도가 급격히 상승하거나, 예상치 못한 압력 변화가 감지되는 식입니다.
2. 디지털 트윈으로 데이터 전송 및 분석:
   • 이 비정상적인 센서 데이터는 실시간으로 디지털 트윈 플랫폼으로 전송됩니다.
   • 디지털 트윈 시스템은 이 데이터를 수신하여 미리 설정된 규칙, 알고리즘, 또는 AI/머신러닝 모델을 통해 분석합니다. 이 분석을 통해 데이터의 이상 징후를 감지하고, 어떤 종류의 오작동인지 파악합니다.
3. 디지털 트윈에서의 오작동 모습 시각화:
   • 분석 결과 오작동이 감지되면, 디지털 트윈은 가상 모델 내에서 해당 오작동을 시각적으로 표현합니다.
   • 이는 단순히 숫자로 경고를 띄우는 것을 넘어, 해당 부품의 색깔을 바꾸거나(예: 빨간색으로 경고), 연기 효과를 추가하거나, 비정상적인 움직임을 시뮬레이션하여 보여주는 등 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다.
   • 예를 들어, 과열된 모터는 디지털 트윈에서 붉게 표시되고, 비정상적인 진동이 감지된 부품은 흔들리는 애니메이션으로 표현될 수 있습니다.
4. 예측 및 대응:
   • 디지털 트윈은 단순히 오작동을 보여주는 것을 넘어, 이러한 비정상 데이터를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 고장이나 문제점을 예측하고, 이에 대한 최적의 대응 방안을 시뮬레이션하여 제시할 수 있습니다. 예를 들어, "이 속도로 진동이 계속되면 3일 내에 베어링 고장이 예상되니 교체 시기를 앞당겨야 합니다"와 같은 정보를 제공할 수 있습니다.

결론적으로, 디지털 트윈은 센서 데이터를 통해 실제 기계의 "상태"를 파악하고, 그 상태 변화(정상 또는 비정상)를 가상 모델의 "움직임"이나 "시각적 표현"으로 동기화하여 보여주는 것입니다. 오작동 역시 센서 데이터의 이상 신호를 통해 감지하고, 이를 디지털 트윈에서 시각적으로 재현하여 사용자에게 알리는 방식으로 작동합니다.

 

핵심질문) 실시간 레이저 스캔은 하기는 하되, 주메인이 되면, 엄청난 대량의 패킷들이 들어오면 비 효율적이여서 일정 비율의 시간에만 스캔해서 보여주고, 나머지 시간대에서는 각종 센서의 데이터값을 받아서 실시간으로 움직이는 것처럼 보여주는 것인가요?

네, 거의 정확하게 이해하셨습니다! 디지털 트윈에서 실시간 레이저 스캔을 주 메인으로 사용하지 않는 주된 이유가 바로 엄청난 데이터양과 그로 인한 비효율성 때문입니다.

말씀하신 방식이 현실적인 디지털 트윈 구현에 더 가깝습니다. 즉,

1. 초기 모델 구축 및 주기적 업데이트를 위한 스캔:
   • 기계의 초기 3D 디지털 트윈 모델을 구축할 때는 레이저 스캐닝이나 사진 측량 같은 3D 스캔 기술을 활용하여 매우 정밀한 형상 데이터를 얻습니다.
   • 또한, 기계의 형태가 시간이 지나면서 변형되거나(마모, 손상 등) 주변 환경이 크게 바뀔 경우, 주기적으로 (실시간이 아닌 일정 간격으로) 다시 스캔하여 디지털 트윈 모델을 업데이트할 수 있습니다. 이는 실시간으로 계속 스캔하는 것이 아니라, 필요할 때마다 이루어지는 작업입니다.
2. 실시간 동작 동기화의 주 메인은 센서 데이터:
   • 기계가 실시간으로 동작하고 변화하는 모습을 디지털 트윈에 반영하는 주된 방식은 각종 센서 데이터를 이용하는 것입니다.
   • 센서들은 기계의 물리적 상태(온도, 압력, 진동, 전류, 속도, 위치 등)와 기능적 상태(모터 온/오프, 밸브 개폐 등)를 실시간으로 측정하여 데이터를 전송합니다.
   • 디지털 트윈은 이 센서 데이터를 기반으로 가상 모델의 속성을 변경하거나, 미리 정의된 애니메이션을 트리거하여 기계가 움직이는 것처럼 보이게 합니다. 예를 들어, 모터 회전 속도 센서값이 변하면, 가상 모터의 3D 모델이 해당 속도로 회전하는 애니메이션을 보여주는 식입니다.

왜 실시간 레이저 스캔을 주 메인으로 사용하지 않는가?

• 극심한 데이터 부하: 레이저 스캐너는 초당 수십만에서 수백만 개의 점(포인트 클라우드)을 생성합니다. 이를 실시간으로 계속 스캔하여 전송하고, 매번 3D 모델로 변환하여 렌더링하는 것은 네트워크 대역폭, 스토리지, 컴퓨팅 자원에 엄청난 부하를 줍니다. 이는 현재의 기술 수준으로는 극도로 비효율적이며 비용도 막대합니다.
• 정보의 비효율성: 움직이는 기계에서 정말 필요한 정보는 형태의 미세한 변화보다는 내부적인 물리량(온도, 압력 등)이나 기능적인 상태(회전 속도, 온/오프 등)입니다. 레이저 스캔은 이러한 내부적인 작동 상태 정보를 직접적으로 제공하지 못합니다.
• 기술적 난이도: 움직이는 객체를 실시간으로 정밀하게 스캔하고, 그 데이터를 즉시 3D 모델에 반영하여 매끄럽게 렌더링하는 것은 매우 높은 수준의 알고리즘과 컴퓨팅 파워를 요구합니다.

따라서, 말씀하신 대로 "실시간 레이저 스캔은 하기는 하되 (주로 초기 구축 및 주기적 업데이트 목적), 주 메인이 되면 비효율적이어서 일정 비율의 시간이나 필요한 경우에만 스캔하고, 나머지 시간대에서는 각종 센서의 데이터 값을 받아서 실시간으로 움직이는 것처럼 보여주는 것"이 현재 디지털 트윈의 일반적인 작동 방식입니다. 이 방식이 데이터 효율성, 비용, 그리고 실제로 필요한 정보 획득 면에서 훨씬 더 효과적입니다.