케이던스는 연례 플래그십 사용자 행사인 ‘케이던스라이브 실리콘 밸리 2025(CADenceLIVE Silicon Valley 2025)’에서 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 시스템을 탑재한 ‘밀레니엄 M2000(Millennium M2000)’ 슈퍼컴퓨터를 출시하고, 케이던스 밀레니엄 엔터프라이즈 플랫폼(CADence Millennium Enterprise Platform)을 대대적으로 확장한다고 발표했다.  이 제품은 케이던스의 솔버와 엔비디아의 HGX B200 시스템 및 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU, CUDA-X 라이브러리 및 솔버 소프트웨어를 통합한다. 케이던스는 “이 조합은 전자 설계 자동화(EDA), 시스템 설계 및 분석(SDA), 신약 발견 애플리케이션에 대해 시뮬레이션 실행 시간을 줄이고, CPU 기반 시스템 대비 최대 80배 더 높은 성능을 제공한다. 또한 여러 분야에 걸쳐 최대 20배 더 낮은 전력으로 획기적인 성능을 구현하며, 최적화된 하드웨어-소프트웨어 스택을 통해 AI 인프라 구축을 가속화하고 물리적 AI 기계 설계를 발전시키며 신약 설계의 최전선을 확장한다”고 소개했다. 차세대 인프라 AI, 물리적 AI 및 과학 AI는 데이터센터 및 에지 장치에서 정교한 계산 기능을 요구한다. 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 고충실도 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션에서 높은 성능과 에너지 효율성을 제공하는 밀레니엄 M1 슈퍼컴퓨터의 성공을 기반으로 하고 있다. 클라우드 및 온프레미스 어플라이언스로 사용할 수 있는 이 슈퍼컴퓨터는 케이던스의 EDA, SDA 및 분자 소프트웨어 솔버를 활용하여 이전에는 불가능했던 대규모 시뮬레이션을 수행함으로써, 반도체 및 3D-IC 설계, 데이터센터의 디지털 트윈, 신약 발견 모델링 및 하이퍼스케일 컴퓨팅, 자동차, 데이터센터, 항공우주 및 방위 시장 전반의 기타 엔지니어링 과제에 대한 접근 방식을 혁신하기 위해 개발됐다.     AI 설계를 위해 제작된 에뮬레이터인 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 전력, 열, 응력 및 전자기 등 3D-IC 및 고급 패키징 설계를 분석하고 최적화하는 데 필요한 다중 물리 기능을 결합한다. 이를 통해 단 시간 내에 높은 품질을 구현하여 엔지니어링 팀이 제품 개발 주기에서 더 큰 신뢰성과 효율성을 달성할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 기존 반도체 칩 수준의 전력 무결성 시뮬레이션은 짧은 시간으로 제한된다. 케이던스는 수백 개의 CPU로 거의 2주가 걸렸던 시뮬레이션이 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터 한 대로 하루 안에 가능하다고 소개했다. AI 인프라 구축에는 데이터센터 및 컴퓨팅 인프라에 대한 상당한 투자가 필요하다. 에너지 및 자원 효율적인 방식으로 이를 수행하는 것은 AI 공장에서 차세대 파운데이션 모델을 제공하는 데 중요하다. 디지털 트윈은 운영 효율을 개선하고 위험을 줄이며 총 전력 소비를 낮춘다. 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 이러한 데이터센터 디지털 트윈의 설계 및 운영과 이를 구동하는 랙, 보드 및 장비에 필요한 모델링 프로세스를 가속화한다. 또한 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 데이터센터 외부에서 AI를 구현할 자율 운송, 드론, 로봇과 같은 기계의 고정확도 및 고용량 가상 시뮬레이션을 가능하게 한다. 이러한 시스템을 효과적으로 설계하기 위해 가속 컴퓨팅과 계산 소프트웨어의 조합은 실제 조건을 정확하게 시뮬레이션할 수 있는 가상 풍동을 제공함으로써 더 짧은 시간에 개선된 설계를 구현한다. 전자 및 기계 전자 시스템 설계자는 수십만 개의 프로세서를 갖춘 CPU 기반 톱 500 슈퍼컴퓨터 클러스터를 사용하는 것에 비해 여러 날이 걸렸던 중요한 결정을 하루 안에 내릴 수 있어, 시간과 에너지를 절약할 수 있다. 또한, 케이던스의 분자 과학 기술은 제약 산업 고객이 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터를 통해 더 짧은 시간에 더 많은 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하여 신약 발견을 가속화한다. 밀레니엄 M2000에서 사용할 수 있는 케이던스 온클라우드(CADence OnCloud)의 케이던스 오라이언(CADence Orion) 분자 설계 플랫폼은 연구원에게 높은 계산 능력을 제공하여 잠재적인 신약 후보 발견 속도를 높이고 프로세스 확장성을 향상시킨다. 결과적으로 고객은 더 짧은 기간에 더 많은 설계 시나리오와 반복을 탐색할 수 있고, 이는 더 빠른 혁신과 개선된 제품 개발로 이어진다. 케이던스의 아니루드 데브간(Anirudh Devgan) 사장 겸 CEO는 “밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 대규모 확장 가능한 솔버, 전용 엔비디아 블랙웰 가속 컴퓨팅 및 AI를 활용하여 설계자가 한계를 계속해서 뛰어넘을 수 있도록 지원함으로써 AI 가속 엔지니어링의 도약을 이끌 것”이라면서, “가장 진보된 AI 모델을 위해 특별히 제작된 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 차세대 AI 인프라, 물리적 AI 시스템 및 신약 발견을 추진하기 위한 전례 없는 설계자 생산성을 제공한다”고 전했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “생물학부터 칩 설계에 이르기까지 세계에서 가장 복잡한 엔지니어링 과제는 가속 컴퓨팅으로만 가능한 규모와 속도로 시뮬레이션을 수행해야 한다”면서, “엔비디아 블랙웰, CUDA-X 및 케이던스의 계산 소프트웨어로 구축된 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 새로운 종류의 인프라이다. 이는 학문 전반에 걸쳐 발견을 혁신할 획기적인 발전을 이끌 과학을 위한 AI 팩토리”라고 말했다.

SAP 코리아가 ‘SAP 클라우드 애플리케이션 개발자 양성 과정’ 참가자를 오는 6월 8일까지 모집한다고 밝혔다. 올해로 4회차를 맞은 ‘SAP 클라우드 애플리케이션 개발자 양성 과정’은 SAP 코리아와 서울경제진흥원이 소프트웨어 혁신 인재를 양성하기 위해 조성한 ‘청년취업사관학교’의 교육 브랜드 ‘새싹(SeSAC, Seoul Software ACADemy)’의 일환으로 진행된다. 새싹은 소프트웨어 인재 양성을 위해 ‘싹’을 틔우고 성장시켜 궁극적으로는 SAP 전문가로 데뷔할 수 있도록 지원하는 교육 프로그램이다. ‘SAP 클라우드 애플리케이션 개발자 양성 과정’은 기업 현장에서 요구하는 실무 역량 중심의 소프트웨어 분야 인재를 양성하기 위해 클라우드 기반 애플리케이션 설계, 구축 및 개발에 대한 학습을 바탕으로 한 것이 특징이다. 또한 현장 맞춤형 커리큘럼과 현역 컨설턴트로 구성된 강사진을 통해 SAP 클라우드 기반 기업용 시스템에 대한 이해와 프로그램 개발에 대한 교육을 제공한다.     올해에는 교육 내용을 강화하여 재무, 물류, 판매 및 유통 등 주요 비즈니스 프로세스를 학습하며, ERP 시스템 프로세스 전반에 대한 폭넓은 이해를 쌓을 수 있게 했다. 이를 통해 수강생들은 실제 기업 환경에서 요구되는 실무 역량을 보다 균형 있게 키워나갈 수 있다. 지원 자격도 확대되었다. 기존에는 서울시 거주자만 지원할 수 있었지만, 올해는 서울 외 지역 거주자도 서울 소재 대학(원) 재학생, 모집 공고일 기준 3년 이내 서울 소재 대학(원) 졸업자, 또는 서울 소재 기업 근무 경력자일 경우에도 지원이 가능하다. 서울 외 지역 거주자는 모집 정원의 10% 이내 범위에서 선발할 예정이다. 이는 교육 접근성을 높이고, 더 많은 예비 인재들이 전문 역량을 갖춘 디지털 인재로 성장할 수 있는 기회를 제공하기 위한 조치이다. SAP 코리아는 “실제 기업에서 활용하는 서버와 실습 환경을 활용해 수업을 진행해 수강생들의 호응이 높다. 또한, 과정 수료 후 취업 연계 프로그램을 통해 SAP 시스템 설계와 구축, 개발자 및 모듈 운영자 등 다양한 SAP 직무로의 취업을 지원할 예정”이라면서, “이 교육 프로그램은 참가자의 만족도와 성과가 모두 우수해 취업 대상자에게는 필수 코스로 꼽히고 있다. 수료율 100%, 취업률 94%, 만족도 97%라는 성과를 인정받아 2023년 12월 교육 파트너 부문 서울시장 표창을 수상하기도 했다”고 설명했다. 이번 프로그램은 청년취업사관학교 금천캠퍼스에서 6월 23일부터 11월 20일까지 진행되며, 프로그램은 전액 무료로 제공된다. 교육생은 기초 레벨테스트와 면접을 거쳐 40명을 최종 선발할 예정이다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어   고성능 멀티피직스 플랫폼, CADence Fidelity CFD   ■ 개발 : CADence, www.CADence.com ■ 자료 제공 : 나인플러스아이티, 02-867-8633, www.npit.co.kr 1. Millennium M1 Millennium M1은 기존 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션의 한계를 뛰어넘는 차세대 턴키 CFD 솔루션으로, 업계에 새로운 기준을 제시한다. CADence(케이던스)의 Fidelity LES Solver(일명 CharLES)와 고성능 GPU 기반 HPC(고성능 컴퓨팅)를 결합한 이 플랫폼은 LES(대형 와류 시뮬레이션)를 중심으로 대규모 시뮬레이션을 압도적인 속도와 정확성으로 수행한다. Millennium M1은 단순히 빠른 성능을 넘어, 고품질 데이터를 신속히 생성하고 생성형 AI를 활용한 설계 최적화 및 디지털 트윈 구축을 가능하게 한다. 며칠이 소요되던 작업을 몇 시간 내로 단축할 뿐 아니라, 항공우주, 자동차, 터보기계 등 다양한 산업에 적용 가능한 실질적이고 혁신적인 해법을 제공한다. 초고속 처리 능력과 Fidelity LES Solver의 정밀한 물리 해석이 결합된 Millennium M1은 혁신적인 설계와 엔지니어링의 패러다임을 바꿀 게임 체인저로, 기술 혁신의 새로운 기준을 제시할 것이다. 2. 주요 기능 및 특징 ■ 안정성과 정확성을 겸비한 해석 기술 : CharLES 솔버의 비선형 안정화 방식은 수치적 진동을 효과적으로 억제하며, 메시 크기를 줄여도 높은 정확도와 안정성을 유지한다. ■ 압도적인 계산 성능 : GPU 기반 LES 솔버와 전용 하드웨어의 조합으로, GPU 1개당 최대 1,000개의 CPU 코어에 상응하는 처리 성능을 제공한다. ■ 업계 최초 Turn-Key CFD 솔루션 : GPU 기반 솔버와 확장 가능한 HPC를 결합하여 별도의 복잡한 시스템 설정 없이 즉시 사용 가능하며, 빠르고 효율적인 데이터 생성을 지원한다. ■ AI 디지털 트윈 구현 : 고품질 데이터를 바탕으로 생성형 AI를 활용해 디지털 트윈을 신속하게 구현한다. ■ 다상 흐름 예측 : Volume-of-Fluid(VOF) 기법과 라그랑주 입자 추적법으로, 다양한 유동 영역에서 액체 및 미세 물방울 등의 복잡한 거동을 정확히 모델링할 수 있다. 3. 도입 효과 ■ 설계-검증 프로세스 단축 : 기존 몇 일이 소요되던 LES 시뮬레이션을 몇 시간 내로 단축해, 더 많은 설계-검증 프로세스를 시도할 수 있다. ■ 높은 신뢰성과 효율성 : 메시 크기가 작아도 안정적이고 정확한 결과를 제공하며, 후처리 작업부담을 크게 줄여준다. ■ 혁신적인 설계 최적화 : 생성형 AI와 디지털 트윈 기술을 활용해, 효율적인 설계로 제품 개발을 지원한다. ■ 경제적 이점 : 별도 시스템 구축이 필요 없는 턴키(Turn-Key) 솔루션으로, 운영 비용을 효과적으로 절감 할 수 있다.   4. 주요 고객 사이트 ■ 자동차(Automotive) : 전기차 주행 거리와 내연기관 차량 연비에 영향을 미치는 공기역학을 풍동 수준의 정확도로 예측하며, 빠른 분석을 제공한다. ■ 항공우주(Aerospace) : 복잡한 형상과 유동 조건에서 항력 변화와 에어포일 실속 현상을 정밀하게 분석하여, 높은 설계 신뢰성을 보여준다. ■ 에너지 및 터보 머신(Energy & Turbomachinery) : 난류 연소와 열 전달을 정확히 예측하며, 열 플럭스 및 Conjugate Heat Transfer 분석으로 에너지 효율성을 극대화한다.       상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

<디지털 트윈 전문가 기본 교육>은 매년 실시되고 있으며, 올해는 3회를 맞아 더 업그레이드 된 내용으로 진행될 예정입니다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회는 제조 엔지니어링 분야의 발전을 위하여 관련 교육을 진행하고 있습니다. 디지털 트윈에 대한 개념 정리부터 방향, 실제 구축을 위해 고민하는 분들에게 많은 도움이 되기를 바랍니다.  #디지털트윈 #교육 #한국산업지능화협회 #PLM기술위원회 #digital twin   디지털 트윈 전문가 기본 교육 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오.

알테어 (ALTAIR)  웨비나 무료 초대  ATCx 설계자를 위한 쉽고 빠른 시뮬레이션 2025. 05.15 (목) 오후 2시 | 글로벌 온라인 이벤트 #CAE #캐드 #시뮬레이션 #3D프린팅 #EDA  

AutoForm Car Body Planner   개발 : AutoForm, www.autoform.com 자료 제공 : AutoForm, 02-6332-1150, www.autoform.com/kr   AutoForm(오토폼)은 제품 설계부터 차체 조립에 이르기까지 전체 개발 프로세스 체인의 디지털화를 지원하는 통합 플랫폼을 제공한다. 특히, 디지털화 노력이 상대적으로 미진했던 차체 구매 부문의 견적 및 비용 산출 프로세스의 투명성을 확보하기 위해 ‘AutoForm CarBody Planner’를 도입하여 구매 프로세스의 디지털화를 추진하고 있다. 이는 ESG 경영과 맞물려 고객사로부터 큰 주목을 받고 있다. 또한, ESG 경영을 위한 디지털 트랜스포메이션을 통해 지속 가능한 경영을 실현하고, 환경적, 사회적, 거버넌스 측면에서의 책임을 다하기 위해 노력하고 있다. 1. 주요 특징  자동차 차체 개발 프로세스에서 초기 제품 설계 후, OEM 협력사의 구매 부서가 CBP를 통해 자동으로 수율을 검토한다. 이를 통해 빠른 대응과 OEM의 입찰 원가인 수율 보고서 작성이 간소화된다. 또한, OEM 구매 부서는 차종별 수율 이력 관리를 통해 효율성을 높이고, 협력사의 작업 시간을 단축하며, 입찰 정보 계산의 디지털화를 통해 경험에 의한 편차를 줄일 수 있다. 2. 주요 기능 ■ 웹사이트 기반에서 차체 전체 입력 및 각 제품의3D확인 가능 ■ 제품의 소제 및 정보를 차제 제품 입력과 동시에 적용 가능 ■ AutoForm Simulation 기반의 전체 제품 자동 수율 계산   3. 도입 효과 OEM 구매팀의 입찰 결정 시 정합성 확보로 신뢰성이 높아지며, 자동 수율 검토 덕분에 빠르고 효율적인 대응이 가능하다. 입찰 정보 계산의 디지털화로 경험에 의한 편차가 제거되고, 협력사의 업무 효율성 증대와 작업 시간 단축으로 생산성이 향상된다. 마지막으로, 클라우드 기반의 협업 공간 제공으로 부서 간 원활한 협업이 가능하다. 이러한 특징과 효과를 통해 AutoForm의 디지털 트랜스포메이션은 구매 프로세스의 혁신을 이끌고, ESG 경영을 실현하는데 큰 기여를 하고 있다. 4. 주요 고객 사이트 오토폼은 전 세계 50여 개국, 1,000여 개 회사에서 3,500명 이상의 사용자가 주요 엔지니어링 및 제조 공정을 위해 신뢰하고 있다. 주요 고객은 자동차 및 기타 OEM, 금형 및 스탬핑 업체, 철강 및 알루미늄 공급업체이며, 항공 우주 산업뿐만 아니라 의료, 가전 및 백색 가전 산업으로도 점점 더 진출하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital Transformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(Fransesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부