디지털 트윈이란 무엇인가? 지능형 데이터 모델이 건축 세계를 형성하는 방법

• 디지털 트윈은 실제 개체를 나타내는 동적 디지털 정보 모델이다.
• 디지털 트윈 기술의 기원은 1960년 미 항공우주국(NASA)이 우주에서 사용되는 시스템을 시뮬레이션하야 했던 시기로 거슬러 올라간다.
• 디지털 트윈은 실시간 데이터를 사용하여 이해 관계자가 프로젝트의 성과와 수명을 모니터링하도록 지원한다.
• 세계 각국의 도시들은 이제 이 기술을 사용하여 기후 변화나 기타 긴급 상황에 대한 대응력을 높여 줄 데이터를 수집 및 해석하고 있다.

20년 전 스티븐 스필버그(Stephen Spielberg)가 필립 K. 딕(Philip K. Dick)의 마이너리티 리포트(Minority Report)를 영화용으로 각색하기 시작했을 때, 그는 과학 및 기술 분야의 사상가들을 모아놓고 미래 도시를 구상하는 데 많은 도움을 받았다. 2025년 워싱턴 DC를 배경으로 하는 영화는 꽤나 암울했지만, 분명히 그곳 주민들은 무인 자동차, 망막 스캔 맞춤형 광고, 음성 제어 주택과 같은 지능형 디지털 기술이 제공하는 편리함을 즐겼다.

20년 전만 해도 이러한 기술은 너무나 미래적인 것이라 불가능해 보였지만 오늘날에는 제스처 컨트롤 컴퓨터, 표적 웹 광고, 그리고 우유가 떨어지면 우유를 주문하는 냉장고 등 많은 기술이 상용화되었다.

오늘날 스마트 빌딩은 우리가 어디 사는지, 일정은 어떻게 되는지, 그리고 심지어 커피에 설탕은 얼마나 넣는 지도 알고 있다. 건물과 도시가 더 스마트하고 자율 운행될수록 이를 설계, 관리 및 유지 관리하는 데 사용되는 도구도 마찬가지다.

디지털화 및 데이터 기반 의사 결정과 관련해서 AEC(건축, 엔지니어링, 건설) 산업이 기타 산업에 비해 뒤처져 있다는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 상황이 변하고 있다. 업계 전문가들이 발전을 위해서는 다르게 생각하고 일해야 한다는 사실을 깨달았기 때문이다.

사물인터넷(IoT), 인공 지능(AI) 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 AEC(건축, 엔지니어링, 건설) 산업의 디지털 전환을 이끌수록, 디지털 트윈은 더욱 추동력을 얻는다. 도구는 더욱 강력해지고 있으며 설계자와 소유자는 건축 세계(또는 건축 환경)를 최적화하는 방법을 이해하기 시작했다.

디지털 트윈이란 무엇인가?

디지털 트윈은 자동차, 다리, 건물과 같은 물리적 자산 또는 환경에 대한 디지털 방식의 재현이다. 기존의 3D 모델보다는 정보 모델로 생각해보라. 디지털 트윈은 프로젝트 계획 단계에서 생성되는 공동 데이터 레퍼런스이기에, 설계에서 제조 및 건설, 운영 및 유지 관리, 심지어 향후 사용 또는 재사용에 이르기까지 자산 수명 주기의 전 단계를 망라하고 있다.
정적 데이터 모델과 달리, 디지털 트윈은 실시간으로 진화하는 역동적이고 ‘살아있는’ 개체이다. 디지털 트윈은 AI, 기계학습(machine learning), IoT 기술을 이용하여 자산의 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 교환함으로써 물리적 대응체와 학습하고 업데이트하고 통신한다. 이러한 동적 시뮬레이션을 통해, 가상의 디지털 트윈 사용자는 문제가 발생하기 전에 미리 예방하고 새로운 기회를 탐색하며 미래를 계획할 수 있다.

AEC(건축, 엔지니어링, 건설)에서 디지털 트윈이란 무엇을 말하는가?

AEC(건축, 엔지니어링, 건설) 업계의 디지털 트윈은 건축 자산 및 해당 시스템에 대한 총체적 복제본이다.

AEC(건축, 엔지니어링, 건설)에서 디지털 트윈이란 무엇을 말하는가?

AEC(건축, 엔지니어링, 건설) 업계의 디지털 트윈은 건축 자산 및 해당 시스템에 대한 총체적 복제본이다.

디지털 트윈 자산은 다음의 형태가 있을 수 있다.

• 빌딩
• 교량과 같은 토목 시설
• 철도 네트워크, 상업 지구, 도시 등 연결된 자산의 복합 생태계

건설 분야에서 디지털 트윈은 어떻게 작동하는가

건설 산업에서 디지털 트윈은 다음과 같은 정보를 처리한다.

• HVAC 및 MEP(기계, 전기, 배관) 시스템의 운영 데이터
• 부품 및 유지보수 데이터
• IoT 센서를 통해 수집된 환경 데이터

신규 건축 시, AEC 팀과 소유자가 공동 작업으로 성과 목표 및 희망 결과를 정의하면서 프로젝트 초기에 디지털 트윈이 생성된다. 프로젝트가 진행됨에 따라 데이터는 오토데스크 Tandem(탠덤)과 같은 플랫폼을 사용하여 지속적으로 수집되고 모델에 매핑된다. 자산이 소유자에게 전달되면, 가상의 디지털 트윈은 성능을 미세 조정하고 장기적으로 유지 관리하고 해체 및 향후 사용을 지원하는 데 사용할 수 있는 운영 데이터를 수집한다.

디지털 트윈은 물리적 트윈이 제공하는 데이터와 함께 항상 진화하기 때문에 실시간 조건에 따른 시뮬레이션 및 예측이 가능하다. 건설 산업에서 디지털 트윈을 사용하면 예를 들어, 건물의 태양열 파사드(facade)를 태양의 경로를 따르도록 배열하거나 실내 공기 흐름을 변경하여 병원체의 확산을 최소화할 수 있다.

건축 자산 최적화에 사용되는 디지털 트윈의 기타 사례:

• 소매업체 공간을 구성하여 구매자 패턴 활용
• 실내 농장 운영 자동화로 최적의 재배 조건 조성
• 정유공장의 유지보수 문제 예측
• 환자 흐름과 인력 수요를 위한 효율적인 의료 공간 설계

디지털 트윈은 설계와 건축 워크플로를 어떻게 연결하는가

워크플로 관점에서 디지털 트윈은 기존 사일로(또는 종이 파일)로 인해 데이터가 고립되어 있던 문제를 해결할 수 있다. 결과적으로 팀은 설계에서 해체까지 프로젝트 전체 수명 주기 동안 연결성을 높일 수 있다. 또한, 디지털 트윈을 통해 구성 요소 사양 및 유지 관리 일정과 같은 정적 데이터를 점유율 및 환경 조건과 같은 동적 데이터와 통합하고, 설계자에서 소유자에 이르는 모든 사람이 자산의 성능과 수명 주기를 극대화하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다.

BIM과 디지털 트윈

BIM(빌딩 정보 모델링)은 여러 분야의 모델과 클라우드 협업을 사용하여 건축 자산과 자산 내부 시스템의 설계 및 관리에 정보를 제공함으로써 건설 산업의 디지털화를 주도하고 있다.

디지털 트윈은 BIM의 잠재력을 온전히 실현하여 데이터와 프로세스를 동적 실시간 양방향 정보 관리와 연결한다. 디지털 트윈은 BIM 없이도 생성할 수 있지만, BIM 프로세스를 지원하는 통합 워크플로 및 정보 공유를 통해 잠재력을 최대로 끌어올릴 수 있기에 BIM으로 시작하는 것이 훨씬 더 효율적이다.

BIM과 디지털 트윈의 미래

미래에는 대부분의 디지털 트윈이 BIM 프로세스에 통합되어 표준화된 환경에서 모든 이에게 더 나은 통찰력을 제공할 것이다. 이러한 통찰력의 가치는 개별 프로젝트 그 이상으로, 수집한 데이터는 새 프로젝트의 계획 및 설계 단계의 기반이 되어 데이터 학습을 적용하고 지속적으로 개선할 수 있다.

스마트 시티 및 디지털 트윈: 자연스러운 페어링

디지털 트윈은 단일 인스턴스로 한정되지 않는다. 설계자는 여러 디지털 트윈을 통합하여 연결된 생태계를 구축하고 시간의 경과에 따라 해당 시스템 성능을 최적화할 수 있다.

개별 자산 이상으로 경제적, 사회적, 환경적 측면에서 자산의 보다 넓은 잠재력을 생각해볼 수 있다. 실시간 데이터를 사용하고 실시간으로 지리 정보 데이터 모델링 및 IoT 센서를 통해 에너지 소비, 무선 네트워크, 대중 교통, 보안 시스템, 인프라 성능을 분석하고 최적화하여 관리할 수 있는 스마트 시티를 구축한다고 상상해 보라. 스마트 시티는 변화하는 기후 조건에 적응하고 팬데믹 및 자연 재해와 같은 비상 사태 대응의 방편으로 시뮬레이션을 실행할 수도 있다.

디지털 트윈은 인구 증가, 천연 자원 및 기후 조건 데이터를 수집하고 해석할 수 있기 때문에 보다 탄력적인 도시를 건설하고 글로벌 문제에 대해서도 보다 유연하게 산업적 대응을 할 수 있다.
이는 이미 전 세계 도시에서 벌어지고 있는 일이다. 싱가포르에서는 버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)프로젝트 3D 디지털 플랫폼을 통해 다양한 분야의 사용자가 공원 개선에서 대피 이동 경로 개발에 이르기까지 도시의 복합적인 문제 해결 도구를 만들 수 있다. 인도에서는 65억 달러 규모의 ‘스마트 시티’인 안드라 프라데시의 새로운 수도인 아마라바티(Amaravati)를 디지털 트윈으로 구축하여, 허가 절차를 관리하고 건축 프로세스를 모니터링하며 극한 기후에 대한 도시의 설계 계획을 평가하는 등 1,000여 개 이상의 데이터 세트를 통합하고 있다.

디지털 트윈의 역사

1960년대

디지털 트윈에 대한 아이디어는 1960년대로 거슬러 올라간다. 당시 NASA가 ‘미러링 기술’을 개발하여 지상의 복합적인 물리적 복제본을 통해 우주에서 사용되는 시스템을 시뮬레이션 했다.

해당 시뮬레이터는 악명 높은 아폴로 13호 미션 중에 위태로운 것으로 드러났는데, 당시 엔지니어들은 15개의 컴퓨터 제어 모델을 사용하여 지구에서 20만 마일 떨어져 있는 심각한 손상을 입은 우주선의 기내 상태를 평가 및 재현하였으며, 해당 정보를 사용하여 미국 역사상 가장 장대한 임무를 마치고 무사 귀환할 수 있었다.

2000년대

제품 수명 주기에서 디지털 트윈의 개념은 2002년 플로리다 공과 대학(Florida Institute of Technology)의 첨단 제조 수석 과학자인 마이클 그리브스(Michael Grieves) 박사에 의해 널리 알려졌으며, 제조 엔지니어 협회(Society of Manufacturing Engineers) 컨퍼런스에서 소개됐다. 컨퍼런스에서 그리브스 박사는 물리적 표현, 가상 표현 및 물리와 가상의 정보 교환을 포함하는 수명 주기 관리 센터를 제안했다.

디지털 트윈의 잠재력은 분명했지만, 컴퓨팅 성능, 연결성, 데이터 스토리지가 필요해서 대부분의 산업에서 구현하기에는 너무 많은 비용이 들었다. 그로 인해 수십 년 동안 해당 아이디어는 실현되지 못했다. 그러다 지난 5년 동안 AI와 IoT 기술로 인해 가능해졌다.

2020년대

글로벌 디지털 트윈 시장의 규모는 2026년까지 482억 달러에 이를 것으로 예상된다.

디지털 트윈은 제조 분야에서는 잘 확립되었지만, 표준화가 부족하고 파편화되어 있고 디지털 프로세스 채택이 더뎠던 AEC 업계에서는 여전히 생소한 개념이다. 그러나 건설 산업이 코로나-19 팬데믹으로 원격 모델을 통한 디지털 혁신 가속화를 피할 수 없는 만큼, 미래 지향적인 회사는 이러한 디지털 트윈이 설계, 건설 및 운영에 이르는 전 단계에 필수 요소가 될 것이라는 전망을 수용하고 있으며, 이들 기업 중 상당수는 이미 솔루션을 찾기 시작했다.

디지털 트윈의 5단계

디지털 트윈은 5단계의 정교한 과정을 따른다. 가장 단순한 모델은 다양한 출처의 데이터를 통합하는 데 반해, 가장 발전도가 높은 모델은 자율 작동이 가능하다.

1단계: 묘사형 트윈

묘사형 트윈(Descriptive Twin)은 설계 및 시공 데이터에 대해 실시간으로 편집 가능한 버전으로, 건축 자산의 시각적 복제본이다. 사용자는 포함하려는 정보의 종류와 추출하려는 데이터의 종류를 지정한다.

2단계: 정보형 트윈

정보형 트윈(Informative Twin)에는 운영 및 감각 데이터의 추가 계층이 있어, 정의된 데이터를 캡처 및 집계하고 데이터를 확인하여 시스템이 함께 작동하는지 확인한다.

3단계: 예측형 트윈

예측형 트윈(Predictive Twin)은 운영 데이터를 사용하여 통찰력을 얻을 수 있다. (오일 교환시기를 알려주는 자동차를 생각해보라.)

4단계: 종합형 트윈

종합형 트윈(Comprehensive Twin)은 미래 시나리오를 시뮬레이션하고 ‘가정’의 상황을 고려한다.

5단계: 자율형 트윈

자율형 트윈(Autonomous Twin)은 사용자를 대신하여 학습하고 행동할 수 있다.

레벨 1과 2가 현재 AEC 업계에서 사용 중이라는 점에 유의한다. 임베디드 센서부터 IoT 기술에 이르는 실시간 데이터가 풍부한 레벨 3, 4, 5는 곧 상용화될 것이다.

새로운 건축 그 이상: 지능형 개입

디지털 트윈은 새로운 건축 자산에 국한되지 않으며, 기존 건물이나 인프라에 적용되어 운영 및 잠재적 사용에 대한 통찰력을 얻을 수 있다.

기존 구조물에 지능형 개입을 하면 성능이 향상되고 불확실성이 최소화되어 위험을 더 잘 관리할 수 있다. 지능형 개입을 통해 가치 사슬의 모든 참가자(계약자, 공급업체, 투자자, 소유주, 건물 거주자)가 얻는 이점을 쉽게 파악할 수 있다.

디지털 트윈을 건축 구조물에 통합하는 것은 특히 디지털 파일이 없는 경우에 어려울 수 있다. 레이저 스캔 또는 사진 측량을 사용하는 현실 챕터 기능으로 격차를 메울 수 있으며 높은 정확도로 포인트 클라우드 모델을 생성할 수 있다. 최근에는 현실 캡처(Reality capture) 기능을 사용하여 노트르담 대성당의 디지털 트윈을 생성해 2019년 발생했던 참혹한 화재 이후 보수 공사를 지원했다.

기존 구조물에 디지털 트윈 구현

지털 트윈을 수생 식물처럼 시스템이더 많이 노출된 기존 자산 일부에 구현하는 것은 보다 간단하다.

자산이 무엇이든, 해당 자산을 장기적으로 더 비용 효율적이고 지속 가능하며 탄력적으로 유지하려면 의미 있는 투자인 것이다. 디지털 트윈을 보다 광범위한 시스템에 적용함으로 사회는 보다 지속 가능하고 민첩하며 진화하는 요구 사항에 대응할 수 있다.

디지털 트윈의 4가지 이점

디지털 트윈은 단기 및 장기 이점을 모두 제공한다. 단기적 이점으로는 운영에 중점을 두고 비용을 낮추고 위험과 불확실성을 줄이며 효율성을 극대화할 수 있는 단일 정보 소스를 제공한다는 점을 들 수 있고, 장기적 이점으로는 자산의 수명 주기를 통해 BIM 가치를 확장한다는 점을 들 수 있다.

1. 소유자 입장: 더 현명한 결정, 더 높은 ROI

데이터가 연결이 끊긴 시스템에 고립되면 소유자는 시설 모니터링, 관리 및 가치 활용을 최대화하기가 어렵다. 디지털 트윈은 소유자가 계획 및 설계 단계에서 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원하기에 풍부한 데이터를 활용하여 성능 극대화 및 투자 수명 주기를 연장하는 시나리오를 탐색하도록 할 수 있다.

2. 관리자 입장: 보다 원활한 운영, 더 쉬운 유지 관리

소유주와 운영자는 복잡한 (또는 누락된) 유지보수 문서화 작업 없이 곧바로 자산의 효율적인 운영을 시작할 수 있다. 아날로그 방식의, 분류되지 않고 연결이 끊긴 데이터를 인계하면, 소유자와 운영자는 자산 모니터링, 관리 및 조정 통합 솔루션 제작에 있어 어려움을 겪는다. 그로 인해, 소유자와 운영자는 스마트 빌딩의 이점을 실현할 수 없고, 대신 데이터 사일로 및 시스템, 부정확한 정보, 투명성 부족, 자산 성능에 대한 통찰력 부족에 이를 수 있다.

디지털 트윈은 집계 데이터를 간단한 방식으로 결합하는 디지털 스레드를 제공하여 어려운 작업을 수행함으로 유지 관리와 같은 작업을 추적하고 에너지 소비를 최적화하며 운영자의 작업 집중도를 높인다.
시설 데이터는 지속적으로 발전하고 있다. 디지털 트윈을 통해 관리자는 변경 시점 및 변경 수행자에 대해 알 수 있다. 또한, 자재 및 노동 주기를 예측하여 폐기물을 줄이고 안전성을 높일 수도 있다.

3. AEC 회사 입장: 더 높은 가치로 더 많은 비즈니스 창출

AEC 회사가 서비스와 가치를 보다 풍부하게 제공할 수 있을 때 더 많은 프로젝트를 수주할 수 있는 것은 당연한 이치다. 오토데스크 Tandem의 수석 이사 겸 총책임자인 로버트 브레이(Robert Bray)는 “AEC 고객 기반을 통해 데이터 제공 측면에서 소유자에게 더 많은 기회를 제공할 수 있을 것으로 보고 있다.”라고 말했다. “그리고 그것이 이전 이상으로, 준공(as-built) 모델을 반영하는 디지털 자산이라면, 운영 시스템에 연결하고 소유자의 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있다.”

자산의 평생 가치 중 80%(PDF, 6페이지)는 운영에서 구현된다. AEC 기업이 소유자와 사전에 협력해 성능 우선 순위 및 기대치를 설정할 수 있을 때, 이를 통해 소유자는 에너지 절약 증대, 유지 관리 개선 및 거주자 삶의 질 향상을 통해 투자를 극대화할 수 있다.

4. 각각의 입장: 장기적 가치

디지털 트윈이 AEC에서 탄력을 받으면서 설계자와 소유자는 자산의 성능과 더 큰 계획에 대해 장기적인 전략을 세울 수 있다. 미래에 디지털 트윈은 지구의급격한 인구 증가(PDF, 1페이지), 천연 자원 감소, 차기 팬데믹에 이르기까지 전 세계적인 문제에 더 탄력적으로 대처할 수 있는 도시 기반을 형성할 수 있다.

디지털 트윈의 미래

디지털 트윈은 점점 더 AI와 머신 러닝을 통합하면서 소프트웨어 기능 확장을 통해 개념적 도구에서 지능형의 자율형 도구로 진화할 것이다.

IoT 기술의 채택으로 디지털 트윈 시장은 성장하고 있다. MarketsandResearch에 따르면, 2026년까지 IoT 플랫폼은 최대 91%까지 디지털 트윈 기능을 제공하고 2028년에 이르면 디지털 트윈 기능은 IoT 애플리케이션 구현의 표준이 될 것이라고 한다.

선진적인 도시들이 합류하고 있다. 즉, 스마트 시티의 디지털 트윈 지원 솔루션 시장 규모는 2026년에 이르면 37억 7천만 달러에 도달할 것으로 추정된다. 그리고 ABI Research에 따르면, 2025년이면 500개 이상의 스마트 시티 디지털 트윈이 가동될 것이라고 한다.

이와 같은 스마트하고 연결된 생태계의 잠재력을 온전히 구현하려면 아직 시간이 걸리겠지만, 미래 지향적인 기업은 현재 해당 모델 계획에 착수할 방법을 모색하고 있다. 디지털 혁신이 계속해서 AEC 산업을 재구성하면 도구가 개선되고 모범 사례가 도출되어 설계자와 엔지니어는 사일로 현상을 해결할 수 있을 것이다.

데이터는 이미 존재한다. 다만, 문제는 다양한 소스로부터 취합한 비표준화된 정보를 공동 도구에 통합하고 AEC 요구 사항에 맞도록 해당 데이터를 사용할 방법을 찾는 것이다. 오늘날 데이터 활용의 이점을 받아들이는 이들은 더 나은 미래상을 제공하는 데 있어 우위를 점할 것이다.