본 연구는 수직형 스마트팜, 즉 식물공장 관리의 디지털화를 위한 시스템의 구현을 위한 프레임워크 설계를 제안한다. 본 연구에서 제안한 디지털 트윈 시스템의 세부 프레임워크 모듈은 1) 스마트 식물공장 트윈 클라이언트 2) 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이 및 3) 스마트 식물공장 트윈서버로 구현하였다. 특히 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이는 디지털 트윈의 구현을 위한 표준 개방형 하드웨어 플랫폼으로 주로 사용되는 Eclipse Ditto를 사용하여 구현하였다. 또한, 각 요소는 초기화 및 데이터 전송과 같은 메시지 시퀀스를 정의하여 클라이언트, IoT 게이트웨이, 서버와 각기 통신이 가능한 인터페이스를 설계하였다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 검증을 위하여 식물공장에서 별도로 설치한 라즈베리파이를 통해 환경 및 제어데이터를 수집하여 이를 가상환경에 가시화하는 형태의 프로토타입 디지털 트윈 시스템을 개발하였다.
인공지능 및 사물인터넷의 기술 발전에 따라 디지털전환(DX)은 가속화 되고있으며, 디지털전환을 위한 기술은 제조, 생산 라인등 모든 산업의 혁신적인 방안으로 떠오르고 있다. 디지털 전환의 대표적인 기술로 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 이에, 본 논문에서는 디지털 전환을 위하여 플랜트의 운영 에너지를 최적화하고, 에너지 효율성 향상을 하기위해 미활용 자원을 기반으로 하는 바이오매스 플랜트용 디지털트윈 프로토타입을 구현하고 성능을 평가한다. 제안된 디지털트윈의 프로토타입에서는 프레임워크와 게이트웨이간 표준 통신 플랫폼을 응용하여 양방향으로 실시간 연동이 가능하도록 제안 및 구현한다. 프레임워크는 클라이언트 서버와 게이트웨이간 메시지 시퀀스를 정의하여 호스트 서버와 통신이 가능하도록 인터페이스를 구현한다. 제안된 프로토타입의 성능을 검증하기 위해 서버에서 양방향 데이터를 수집 및 저장하는 가상환경을 설정하여, 데이터양에 따른 성능평가를 진행한다. 제안된 플랫폼에 적용된 알고리즘이 기존 엔진에 비해 향상된 성능을 보여, 미활용 자원을 기반으로 하는 바이오매스 플랜트용 디지털트윈에 적용시 운영 에너지의 최적화와 에너지 효율 향상에 큰 기여를 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
제조 혁신을 위한 스마트 팩토리의 구현을 위하여 점차 디지털 트윈이 많이 개발되고 또 적용될 것이다. 특히 개발된 디지털 트윈에 대하여 시뮬레이션 및 최적화 분석을 실시함으로써 설비의 예지보전과 같은 중요한 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 이러한 분석을 지원하는 체계인 디지털 트윈 관리시스템(DTMS: Digital Twin Management System)의 개념적 구조를 제시한다. 디지털 트윈은 다양한 분석 모듈과 데이터 등으로 매우 복잡하게 구성되어 있다. 스마트 팩토리가 진행될수록 디지털 트윈의 관리는 더욱 어려워지게 될 것이다. 따라서 이를 체계적으로 관리를 가능하게 하는 DTMS가 필요하다. 본 연구는 DTMS의 개발을 위하여 제조공학, 의사결정지원시스템, 그리고 최적화 분야에서 제시된 이론 및 체계들을 문제 해결 관점에서 통합한다. 그리고 제시된 프레임워크의 현실적용 가능성을 보이기 위하여 DTMS를 디스플레이 제조공정에 적용해 본다. 본 연구에서 제시된 DTMS는 전형적인 DSS(Decision Support System) 구조를 띤다. 즉 DTMS는 대화관리시스템, 모델관리시스템, 그리고 데이터관리시스템 등과 같은 3개의 서브시스템과 분석용 디지털 트윈 및 최적화 툴로 구성된다. 본 연구를 통하여 제시한 DTMS는 스마트 펙토리를 지향하는 경쟁력이 있으며 복잡한 산업 영역에 적용될 수 있다. 학문적으로는 새로운 시각에서 디지털 트윈의 분석을 조명한 것으로 추후 연구의 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
본 논문은 실제 시스템의 빅데이터가 확보되었고 시스템에 대한 정보를 일부 알고 있을 때 파라미터를 가진 그레이박스 혹은 블랙박스 형태의 가설모델을 설정하고 기계학습을 통해 모델을 자동 생성하는 기법을 제안하였다. 제안된 프레임워크를 구현하고 다양한 가설모델에 대한 실험을 통해 학습된 모델의 정합도와 가설모델의 학습에 소요되는 비용에 대해 분석하였다. 실험결과 제안된 가설모델 기반 기계학습 기법으로 상미분방정식으로 기술될 수 있은 연속시스템의 그레이박스 혹은 화이트 박스 가설모델과 주어진 빅데이터를 이용하여 모델링을 했을 때 상당히 좋은 성능과 정확도를 보인 모델을 찾아낼 수 있음을 확인하였다. 이 기법은 최근 생성된 빅데이터를 이용하여 디지털트윈 모델의 일치성을 자동 갱신하거나 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 목적으로도 잘 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.
인공지능 클라우드는 학습된 모델 공유 및 실행 환경을 제공하여 인공지능 기술과 제어 기술을 융합하는 자율 사물 개발을 지원한다. 기존 자율 사물 개발 기술은 인공지능 모델의 정확도만을 고려하여 은닉 계층 수 및 커널 수 증가 등 모델의 복잡성을 증가시켜 결과적으로 많은 연산량을 요구하게 한다. 자원 제약적 컴퓨팅 환경은 해당 모델이 필요로 하는 충분한 자원을 제공할 수 없어 자율 사물의 실시간성 장애를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 컴퓨팅 환경에 최적화된 인공지능 모델을 선택하는 디지털 트윈 소프트웨어 개발 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 DNN 기반 부하 예측 모델을 활용하여 제어 소프트웨어를 개발한다. 부하 예측 모델은 디지털 트윈을 활용하여 인공지능 모델의 부하를 예측하여 특정 컴퓨팅 환경에 최적의 모델 선택을 지원한다. 대표적인 CNN 모델을 활용한 부하 예측 실험으로 제안 부하 예측 DNN 모델이 수식 기반 부하 예측 대비 최대 20%의 오류를 보임을 확인했다.
최근 메타버스, 디지털트윈 등 산업계의 요구가 높아지고, 아울러 스마트홈, 스마트시티, 스마트팩토리와 같은 사물인터넷을 근간으로 하는 상용화 기술의 발전이 가속화되고 있다. 현실 세계의 센서와 구동기의 연결을 통해 사물들을 통한 현실세계 인식 및 제어에 초점을 맞추어 왔던 기존 사물인터넷 기술에서 이제는 사물 간 자율협업을 통한 문제 해결에 대한 요구가 커지고 있다. 본 논문은 미디어사물인터넷 국제표준인 MPEG-IoMT의 아키텍처 및 유스케이스를 통해 미디어사물의 자율협업에 대한 기본적인 개념을 전달하려 한다.
제조환경이 더욱 복잡해짐에 따라 전통적인 시뮬레이션만으로는 실시간 현장 결과를 평가하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 Digital Twin개념이 활발히 논의되고 있지만, 제품설계 단계에 국한되어 연구가 진행되고 있는 실정이다. 본 연구는 Digital Twin개념이 생산 공정 프로세스에 적용되기 위한 Digital Twin 기반 제조환경 프레임워크를 제시하였다. 구성요소는 실제 생산환경인 물리적 시스템과 데이터베이스, 그리고 가상 시스템인 트윈 모델을 제안하였다. 본 연구에서는 Arena 소프트웨어와 엑셀 VBA를 활용하여 컨베이어 시스템을 대상으로 간단한 Digital Twin 기반 제조시스템을 모의실험하였다. 실험결과 트윈 모델이 실제 물리적 시스템의 실시간 데이터를 전송받아 동일한 시간단위로 작동됨을 확인하였고, 엑셀 VBA에서 축적된 실시간 데이터와 학습 데이터를 기반으로 조정된 파라미터를 생성하고 있음을 확인하였다. 또한, 간단한 모의실험을 통해 Digital Twin 모델 구동 방법을 제안하였으며, Digital Twin 모델의 구현 가능성을 보여주었다.
한국건설기술연구원(Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, KICT)의 안동하천연구센터(Andong River Experiment Center, REC)는 다양한 하천 관련 실규모 실험을 수행하기 위해 3개의 수로를 보유하고 있다. 본 연구의 주목적인 실증 실험 계측 결과를 기반으로 3D 게임엔진을 이용하여 물 흐름을 재현하기 위해 A1 수로를 대상구간으로 설정하였다. 실증 실험의 경우 2개의 수문 개도율 조건에서 ADV와 ADCP를 활용하여 계측된 유량 및 유속 결과들을 비교하였으며, 추가적으로 영상 데이터로 부터 표면유속(LS-PIV)을 산정하였다. 3D 게임 엔진은 렌더링 엔진, 물리 엔진, 오디오 엔진, UI 시스템, 게임플레이 프레임워크 등이 잘 융합된 소스코드들과 개발자들이 이용하기 쉬운 방식으로 변환된 툴(tool)로 제공하여 현실 세계를 가상 세계에 시각화하여 구현하는데 큰 장점을 가지고 있다. 또한 기존의 흐름 재현이 가능한 수리/수문 모델링의 경우 특정한 목적으로만 이용가능하고 연산에 소용되는 시간 때문에 실시간 흐름재현이 어렵지만, 3D 게임엔진을 이용하는 경우 다양한 목적과 여러 분야와의 고려가 동시에 가능하며 연산의 단순화를 통해 실시간 흐름 재현이 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 Niagara Fluids와 Fluid flux 툴들을 활용하여 하천실증실험 시설 일부 구간에 대해 물 흐름을 재현하였다. 먼저 하천실험실증시설을 드론과 RTK-GPS를 이용하여 촬영된 결과를 정합하여 3D 게임엔진 기반 흐름 재현을 위한 지형 기초 자료를 구축하였다. 지형 계측 결과를 기반으로 A1 수로 전체 구간을 대상구간으로 설정한 이후 수문 조절을 통해 흐름 조건을 제어할 수 있도록 제작하였으며, 실제 흐름에 대한 계측 결과를 기반으로 재현된 흐름을 대상으로 material 값의 조정(방향 X, Y값을 RGB값으로 변환한 뒤 벡터 길이 값으로 환산)을 통해 0~100 사이 값을 이용하여 유속을 표현하였다. 최근 가상공간 (i.e. 디지털트윈) 관련 시장 성장이 매우 빠르고 다양한 사업에서 해당 기술의 수요가 증가하고 있으며, 본 연구를 통해 물 흐름의 디지털 트윈화를 위한 수단으로서 3D 게임 엔진의 활용 가능성을 확인하였다. 다만 실제 하천의 적용과 하천관리를 위한 실용화를 위해서는 추가적인 연구와 분석이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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