CPS (3): 디지털 트윈 (digital twin)

CPS의 대표적인 응용으로 자주 언급되는 스마트공장이나 헬스케어 관련 문서를 보다 보면 '디지털 트윈(digital twin)'이라는 말이 자주 등장한다. 디지털 트윈이 무엇이며 실제로 이를 구현하고 활용하기 위해서 어떤 문제들을 해결해야 하는지 알아보자.

 

우선 위키피디아에서는 디지털 트윈을 다음과 같이 정의한다. 

A digital twin is a digital replica of a living or non-living physical entity.

생물과 무생물 가릴 것 없이 물리적 개체의 디지털 복제라는 뜻인데, 생물이라고 하면 헬스케어 응용에서의 사람이 대표적일 것이고, 무생물이라고 하면 스마트공장 응용에서의 기계나 기계를 제어하는 장치가 대표적일 것이다. 아래 그림에서 왼쪽은 실제 공장 설비이고, 오른쪽은 그 설비들을 가상 공간에서 복제한 디지털 트윈이다.

 

< https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/iot-cheat-sheet-digital-twin/ >

 

그렇다면 디지털 트윈을 사용하는 목적은 무엇일까? 얼핏 생각하면, 디지털 트윈은 실제 물체를 가상 공간에 그냥 그래픽으로 표현한 것일 뿐이지 않느냐고 느낄 수 있다. 하지만, 디지털 트윈은 물리 세계에 존재하는 자신의 쌍둥이 개체의 설계 정보, 상세 공정 성능 등 변하지 않는 내용부터 실제 물체로부터 얻어지는 모든 실시간 데이터와 과거 데이터들의 집합까지를 모두 포함하는 프로그램 상의 객체(object)이다. 실세계의 쌍둥이와 끊김없는(seamless) 통신을 하면서 실세계의 센서로부터 얻어진 현재와 과거 데이터를 모두 종합하고 실세계 쌍둥이의 성능 및 환경을 고려하여 적절한 액션을 취하면 실세계의 쌍둥이 개체는 그 동작을 실제로 수행하게 된다. 또한 이러한 수행의 결과는 다시 디지털 트윈의 정보에 반영된다. 디지털 트윈의 적절한 판단을 위해 인공지능 기술이 활용되며 실세계에 영향을 주기 위해 액츄에이터(actuator)가 활용되기도 한다.

 

물론, 지금도 원격에서 조종 가능한 기계들이 있다. 하지만 이 기계들은 개별적으로 조종되기 때문에 운영에 따른 타부분에의 영향 등은 파악할 수 없다. 반면 한 공장 내의 작업자나 기계 등 모든 개체들이 동일한 가상 공간에서 각각의 디지털 트윈으로 표현된다면 한 개체의 행동이 다른 개체들에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있고 최선의 결과를 얻기 위해 각 개체가 언제, 어디서, 어떤 행동을 취해야 하는지 판단할 수 있게 된다. 

 

여기까지 이해했다면 아래의 보다 더 자세한 정의도 쉽게 이해할 수 있으리라 생각한다. 실세계와 디지털 세계의 쌍둥이는 해당 개체의 전체 수명 동안 끊을 수 없는 영구적인 실시간 연결을 가지고 있다.

A digital twin is a virtual representation that serves as the real-time digital counterpart of a physical object or process and addresses every instance for its total life cycle.
-- Christos Koulamas and Athanasios Kalogeras, "Cyber-Physical Systems and Digital Twins in the Industrial Internet of Things," IEEE Computer, Nov. 2018, pp. 95-98.

 

그럼 앞으로 디지털 트윈이 원활히 제 기능을 수행하기 위해 어떤 문제들이 해결되어야 하는가?

1. 현재 대부분의 디지털 트윈들은 행위의 결정을 클라우드와 같은 중앙 서버에 의존한다. 여러 가지 데이터를 저장하고 이를 종합하여 결정을 내리는 지능(intelligence)을 갖추기 쉽기 때문이다. 반면 이 경우 데이터를 클라우드에 전송하는 네트워크 대역폭 오버헤드와 지연시간 오버헤드는 감수해야 한다. 하지만, 임베디드 장치들도 AI 기능을 갖도록 하는 연구가 진행되면서 점점 더 많은 장치들이 독립적으로 판단을 내리는 추세가 나타날 것으로 보인다. 이 경우 각각의 임베디드 장치들이 충분한 주변 데이터를 수집하지 못하거나 장치들의 데이터들이 서로 동기화되지 못하여 판단의 정확성이 낮아지거나 장치들이 서로 상충하는 결정을 내릴 수도 있다. 중앙집중형 서비스와 분산형 서비스의 적절한 배치, 그리고 그들간의 협업이 요구된다.
2. 실세계에는 생물, 무생물, 정밀 부품, 복잡한 기계 등 수많은 개체들이 존재한다. 이들 각각은 서로 특성이 매우 달라 그 개체와 그 개체의 디지털 트윈을 시뮬레이션이나 예측 모델과 자연스럽게(seamlessly) 통합하는 일도 어렵고 서로 다른 개체들끼리의 상호 운영 과정에서도 매우 난해한 문제들에 부닥치게 될 것이다. 개발자들이 서로 다른 개체들 간의 상호운영 상황을 꼼꼼히 살피는 작업이 우선이겠지만 모든 상황에 대처한다는 것은 현실적으로 불가능하므로, 예상치 못한 문제 상황에 처했을 때 스스로 상태를 정상 단계로 복원하는 회복탄력성(resilience)이 CPS의 기본 특성이 되어야 한다.