2.1 디지털트윈의 정의

디지털트윈 개념의 시초는 2002년 마이클 그리브스(Michael Grieves)가 제품생애주기관리(PLM: Product Lifecycle Management)에 대한 개념을 제시하였던 것에서부터 출발한다. 그리브스는 미시간 대학교에서 새로운 개념이자 기술로써 PLM이라는 용어를 발표했는데, 당시 그리브스는 PLM을 현실공간(real space)과 가상공간(virtual space), 그리고 현실공간과 가상공간 간 데이터 및 정보를 연결하는 연계성 등의 요소를 바탕으로 현실세계와 가상세계 간 미러링 모델(mirroring model)을 구현하는 기술로 개념화했다^{(Grieves, 2014)}. 그리브스의 발표 이후 PLM은 몇 년 간 개념적 정의로만 존재하고 있다가 2010년 미 항공우주국(NASA)이 항공우주 산업에 새로운 기술을 접목하기 위해 최초로 동 개념을 다루기 시작하면서 본격적으로 구체화되기 시작했다.

NASA는 항공 우주 분야에서 자사의 기술 로드맵을 발표하기 위해 PLM 개념에 주목했는데, 당시 PLM은 디지털트윈 기술이 갖춰야 할 모든 요소를 이미 포함하고 있었기에 본 특징에 착안하여 동 모델은 현재의 ‘디지털트윈(digital twin)’의 개념으로 발전하게 되었다. 디지털트윈은 NASA 보고서에서 “최고의 물리적 모델(physical models), 센서 업데이트(sensor update) 등을 사용하는 차량 또는 시스템의 통합된 다중 물리(multi-physics), 다중 스케일(multi-scale), 확률론적 시뮬레이션”의 개념으로 정의되었다. 이를 바탕으로 NASA가 디지털트윈 기술을 항공 우주 분야의 개념적 기반으로 채택하게 되면서 이후 NASA의 로드맵은 항공우주 분야에서 연구자들이 디지털트윈을 정의하는데 있어 중요한 기준점이 되었다^{(Shafto et al., 2012)}.

그러나 항공 우주 분야에만 국한되어 활용되고 있던 디지털트윈 기술이 2015년에 이르러 항공 산업 외에도 모든 생산물(product)에 통합된다는 개념이 적용되면서 디지털트윈에 대한 인식의 전환점이 발생하기 시작했다. 예컨대 그리브스는 디지털트윈을 “물리적 시스템(physical system)에 대한 디지털 정보 구조(digital informational construct)가 개체로써 스스로 생성될 수 있다는 아이디어에 기초하여 디지털 정보가 물리적 시스템 자체에 내장되어 연결됨으로 정보의 쌍둥이(twin)로써 역할을 수행”한다고 정의하며 개념의 확장을 도모했다^{(Grieves and Vickers, 2017)}. 아래 Fig. 1은 디지털트윈에 대한 그리브스의 정의를 도식화한 것으로, 현실세계에 존재하는 사물이나 시스템, 환경을 가상세계에 동일하게 모사(virtualization) 및 모의(simulation)하고 그 결과에 따른 최적의 상태를 현실 세계와 가상세계에 적용 및 전달되게 함으로써 끊임없이 최적화된 체계를 구현하는 특징을 표현한 것이다^{(Kim, 2021)}.

디지털트윈에 대한 그리브스의 정의를 기점으로 각종 산업 분야에서 동 기술의 활용 관심도 증대와 함께 관련 분야의 전문가들을 중심으로 디지털트윈에 대한 다양한 정의 도출이 진행되기 시작했다. 예를 들어 디지털트윈은 “현재 상태와 실제 환경의 상호작용에 있어 굉장히 현실적인 모델”이고^{(Rosen et al., 2015)}, “물리적 제품(physical product)의 디지털 대응품(digital counterpart)”이기도 하며^{(Ríos et al., 2015)}, “실제 세계의 객체를 가상으로 대체”^{(Schluse and Rossmann, 2016)}한 것으로 기술되었다. 더불어 “실제 제품의 가상적 표현”^{(Schroeder et al., 2016)}이라든지, “시스템의 라이프 사이클(life-cycle) 전반에 걸쳐 기계, 전기, 소프트웨어 등 각 분야별 모델을 조정할 수 있는 통합 시스템 모델”^{(Bajaj et al., 2016)}로써의 정의들이 진행되기도 했다.

Fig. 1. Concept of Digital Twin

상기 내용을 정리해보면, 디지털트윈은 디지털 가상 모델로 연계된 현실의 개체를 실시간 모니터링이 가능하게 하는 모델로 정의할 수 있기 때문에 향후 재난방재부터 자율주행, 스마트시티 구축, 그리고 생활안전 서비스 제공까지 산업 부분에 있어 다방면의 분야로 활용성을 확대할 수 있는 핵심 기술이라고 할 수 있겠다.

2.2 디지털트윈 관련 기존연구 분석

디지털트윈 기술은 다양한 산업분야에 접목되어 산업시장의 기술발전을 선도하는데 핵심적 역할을 수행할 수 있는 모델이다. 디지털트윈 기술은 특히 사물인터넷(IoT)이나 인공지능 또는 빅데이터 등의 기술 등과 접목할 경우 다방면의 분야에서 더욱 활용성 있게 구축될 수 있기 때문에 그 잠재성과 효율성은 무한하다고 볼 수 있다. 이렇게 디지털트윈 기술이 유망한 모델로 평가받고 있는 이유는 가상 세계에서 실시간으로 데이터를 수집하여 현실 세계의 상황을 정확하게 모사하고 모방한다는 특징을 갖고 있기 때문이다. 이와 같은 특징을 기반으로 디지털트윈 모델은 오늘날 도시의 지속가능성 제고와 함께 Table 1과 같이 다양한 산업 분야에 적용되면서 국가 미래 경쟁력 확보를 위해 확대되고 있는 추세이다^{(Kim, 2019)}.

위에서 살펴볼 수 있는 바와 같이 디지털트윈 기술은 다양한 산업 분야에 접목하여 그 활용성을 극대화할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 먼저 디지털트윈 기술을 가장 적극적으로 활용한 분야는 항공 우주 분야로 관련 산업의 모델링 및 시뮬레이션 등에 동 기술을 활용하기 시작했다^{(Glaessgen and Stargel, 2012)}. 특히 우주 공간의 경우 오랜 시간 동안 높은 하중과 극단적 조건에서 견딜 수 있는 가벼운 질량으로 구성된 비행체가 필요한데 NASA의 경우 해당 이슈에 디지털트윈 기술을 적용하여 안정성과 신뢰성을 갖춘 모델을 구현해냈다. 디지털트윈은 자동차 분야에서도 산업 전반에 걸쳐 그 기술의 적용이 진행됐다^{(Jeong et al., 2021)}. 가장 대표적 회사로써 제너럴 일렉트릭(GE: General Electric)은 자사의 엔진 및 터빈 등의 제품 개발부터 제조 및 판매의 전 과정에 디지털트윈 모델을 활용하여 실제공정과 가상공정이 일원화된 제조 시스템을 구축하여 혁신적 변화를 주도했다. 또한 디지털트윈 기술을 기반으로 장비에 부착된 센서로부터 대규모의 데이터를 수집 및 분석하고 가상의 모니터링이나 컨트롤과 같은 서비스를 제공했다. 다음으로 제조 분야는 디지털트윈 기술을 가장 활발하게 사용하는 분야 중 하나로 동 기술을 접목하여 물류 운영부터 장비 관리까지 상품 제조 과정 전반을 관리하는데 활용되고 있다^{(Lee et al., 2013)}. 예를 들어 디지털트윈 모델을 통해 물류 운영 현황을 모니터링하거나 실제 장비나 기계에 대한 접근성을 용이하게 하여 사전 정비 작업을 진행함으로 기계 및 장비의 효율적 관리를 진행하는데 적용된다. 이와 더불어 디지털트윈은 현실 세계에 대한 시각화 기능이 가능한 특징을 바탕으로 의료분야에서도 다양한 영역에 걸쳐 적용되고 있다^{(Ko and Yoon, 2021)}. 예컨대 환자를 대상으로 과거 수술 및 치료 이력 등을 바탕으로 향후 치료에 대한 시뮬레이션을 통해 환자 맞춤형 치료를 진행한다. 또한 24시간 실시간 모니터링이 가능한 기술을 활용하여 중증환자들을 대상으로 지속적 모니터링을 실시하고 환자의 바이털 상태에 변화가 포착될 경우 효과적 대응 및 관리를 진행한다.

위의 사례들과 같이 현재 세계 시장은 IoT 기술을 인공지능 및 XR 기술들과 결합한 다양한 형태의 방법으로 디지털트윈을 구현하여 각종 산업 분야에 동 기술을 빠르게 적용 및 활용하고 있는 추세이다. 그러나 이와 같은 산업 시장의 트렌드에도 불구하고 건설 분야에서 디지털트윈 접목 속도는 더디게 진행되고 있는 실정이다. 건설 분야에 디지털트윈 모델을 적용하면 재난안전 대응부터 실내 안전 관리, 시설 관리 등의 작업을 더 효율적으로 진행할 수 있음에도 불구하고 해당 분야에서 디지털트윈 기술의 이용은 아직 활성화되지 않고 있다. 하지만 건설 분야에서 동 기술을 접목할 경우 더욱 효과적인 건물 및 시설 관리, 재난대응 시스템 구축 등이 가능해지기 때문에 디지털트윈 접목 필요성 요구를 위해 관련 연구들이 다방면으로 진행되고 있다.

먼저 건설 분야에 디지털트윈 기술을 접목하면 실시간 시설 관리가 가능해지는데, 시설 안전 점검 작업 수행을 위해 기존 방법처럼 현장을 직접 방문하지 않고도 센서에서 수집된 데이터 및 3차원 가상 모델을 바탕으로 원격 시설 점검이 가능해진다. 원격 시설 점검의 경우 현장 관리에 있어 위험성이 도사리고 있는 시설에 적용될 경우 더욱 효율적인데 예컨대 발전소 관리 시스템의 경우가 그 적절한 사례라고 할 수 있다^{(Seo, 2020)}. 또한 시설 관리에 있어 디지털트윈 기술을 활용할 경우 센서를 통해 수집되고 축적된 빅데이터 자료를 활용하기 때문에 시설의 발전 효율을 높이고 사고를 미연에 방지하는 기능도 수행하는 장점을 갖게 된다. 디지털트윈 기술은 시설 관리 기능 외에도 재난 발생 시 효과적 대응을 위해 활용할 수 있다는 특징이 있기 때문에 재난 관리 분야에서 더욱 그 적실성을 발휘한다^{(Ford and Wolf, 2020)}. 재난관리가 효과적으로 진행되기 위해서는 다양한 조건의 데이터들이 동시다발적으로 연결되어 해당 재난상황에 맞는 최적의 결정이 수행되어야 하는데 디지털트윈 기술을 적용할 경우 각종 재난 상황에서도 데이터 수집 및 활용 능력으로 실시간 재난 상황 전파가 가능해지고, 축적된 데이터를 기반으로 재난상황에 대처하기 위한 가장 적실성 있는 대응이 가능해진다. 이는 건물 내 재난 발생 시 수집 및 축적된 데이터를 바탕으로 효과적 대피 경로를 제공하는 시스템을 구축할 수 능력으로 연계된다^{(Kim et al., 2020)}. 예를 들어 대상 건물을 디지털트윈으로 구현하면 건물 내 인구 수, 발화 지점 표시 및 대피로 안내가 3D 그래픽을 통해 표현 가능해지게 된다. 이를 통해 건물 내 화재가 발생했을 경우 화재 감시에 따른 효과적 화재 대피 경로를 도출할 수 있게 되고 더불어 가상의 화재 훈련도 가능해지게 된다.

이처럼 IoT와 BIM기술을 기반으로 한 디지털트윈 기술을 활용해 건물과 시설의 안전성 증진을 도모하는 일은 굉장히 중요하며 그 타당성이 입증되었다. 그리고 건물과 시설물 내 디지털트윈을 적용하면 재난상황 발생 시 상황에 따른 모델링 및 시뮬레이션이 가능해지고, 시설 점검 차원에서도 시설의 발전 효율을 높이며 여타 예상하지 못한 사고도 방지할 수 있기 때문에 디지털트윈은 시설안전관리에 있어 핵심적 기술이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 현재까지는 관련 기술들의 완성도가 충분하지 않아 건설 분야에서 디지털트윈 기술의 활용은 교착상태에 머물러 있다는 한계가 존재한다^{(Liu et al., 2020)}. 또한 건설 분야에서 디지털트윈에 대한 관심은 아직 저조한 상황이고 특히 기술적 미성숙도 등의 환경적 제약 등이 겹쳐 동 기술의 활용도는 아직 미약한 상태에 머물러있다. 따라서 이러한 현상에 주목하여 본고에서는 건물 재난안전대응 및 시설 관리 등의 분야에서 디지털트윈 기술 접목의 중요성을 제시하고 동 기술을 해당 분야에 적용했을 시 어떠한 효율성을 갖게 되는지 그 현상을 분석해보고자 한다.

3.1 연구의 목적

본 연구의 목적은 디지털트윈 기술을 통한 시설물 안전관리 체계의 선도적 수요창출과 재난대응 관리체계 구축 필요성을 제시하는 것이다. 상기 전술한 사례와 같이 디지털트윈 기술은 항공, 자동차, 제조, 의료 분야 등 다방면의 산업에 적용되어 활용되고 있고 건설 및 시설물 영역에서도 디지털트윈 기술을 접목할 경우 예측 불가한 재난 상황에 대응하고 구조적 안전성을 확보할 수 있다는 용이성이 존재한다. 그러나 실제적으로 해당 기술의 적용 및 활용은 아직 미흡한 상태에 머물러 있는 실정이다. 왜냐하면 동 분야에서 디지털트윈 기술 적용의 필요성을 절감하고 있기는 하지만 기술적 미성숙도와 함께 그에 따라 수반되는 위험성 등의 문제 요소들로 인해 여타 분야와 같이 기술 적용의 활성화가 쉽지 않은 상황이기 때문이다. 특히 건축물이나 시설물 영역에서는 소프트웨어의 상황판단성에 있어 오류가 발생할 경우 여타 분야에 비해 대규모 인명 사고로 연계될 확률이 높기 때문에 관련하여 설정된 규제 장벽을 넘지 못할 경우 디지털트윈 기술이 진입하기 쉽지 않은 상황이다^{(Cho, 2020)}. 따라서 본 논문은 건축물 시설안전대응 분야에서 디지털트윈 기술을 적용하는데 발생하는 제한점들을 극복하기 위해 시설물 안전관리체계 마련 방안과 더불어 기술의 지속가능한 적용 방법을 모색하는데 그 세부목표를 설정하였다.

본 연구의 수행을 위해 적용할 연구 방법은 다음과 같다. 첫째, 디지털트윈을 활용한 사례연구를 수집하여 시설물 안전관리체계 구축 방안을 분석한다. 둘째, 디지털트윈 사례 분석을 통해 디지털트윈 적용 시 발생 가능한 기대효과를 도출한다. 이를 통해 향후 건축 및 시설물 분야의 디지털트윈 기술 적용 필요성을 강조하고 기술의 지속가능성을 시사하여 본 연구의 궁극적 목표인 디지털트윈의 수요 창출과 연계 짓는다.

3.2 연구 방법

4.1 위험전파 소요시간 절감

재난안전 분야에서 위험전파는 사고 및 재난 발생 시 빠른 시간 내에 관리자 혹은 관련된 사람들에게 위험 발생 내용을 전달하는 것을 핵심 골자로 한다. 위험전파 상황 발생 시 기존 서비스를 이용하게 될 경우 관제실 운영이나 외부인 접속 등에 대한 제한이 발생하기 때문에 분초를 다투는 상황에서 원활한 서비스 제공에 장애 요소로 작용해왔다. 그러나 5G 기반 디지털트윈 기술을 접목한 시설물의 경우 재난 상황 발생 시 신속하고 정확한 위험전파 서비스를 제공하기 위해 클라우드 서비스를 활용하여 재난대피 매뉴얼과 관련하여 최적화 시스템을 구축하기 때문에 기존 시스템 대비 짧은 시간 내 위험을 전파하여 안전성을 확보할 수 있다는 장점이 있다.

따라서 이와 같은 특징을 바탕으로 시설물에 디지털트윈 기술을 적용할 경우 위험 전파 분야에 있어서 기존 서비스 대비 어느 정도의 효율성을 갖는지를 측정하기 위해 몇 가지 평가요소를 기준으로 시뮬레이션을 실행했다. 그 결과 아래 Table 3와 같은 값을 산출하게 되었으며 디지털트윈 적용 시 기존 서비스 대비 위험전파 소요시간을 50 % 가까이 단축할 수 있다는 수치가 도출되었다.

4.2 재난대응 소요시간 절감

재난안전 분야에서 재난대응은 위험전파 발생 이후 해당 장소에서 발생하는 위험 상황이 사람들의 안전 또는 재산을 위협하는 상황을 최소화하기 위해 신속하게 대응하는 것을 목표로 한다. 재난 발생 시 신속하게 대응하기 위해서는 유관기관의 적절한 상황판단과 함께 각종 인적/물적 자원의 위치요소 확인이 필수적이다. 그러나 기존 서비스의 경우 각종 자료 및 현황의 데이터 수집에 많은 시간이 소요되었다는 한계가 지적되면서 디지털트윈을 접목한 안전대응 관리의 필요성이 대두되었다. 따라서 디지털트윈을 접목한 시설물을 구축 시에는 기존 서비스에서 지원되지 않았던 여러 기능들을 추가하여 화재 및 재난대응을 효율적으로 지원할 수 있도록 설계했다.

이와 같은 특징을 바탕으로 재난대응 분야 또한 디지털트윈 기술을 접목했을 때 기존 서비스 대비 어느 정도의 효율성을 갖는지 판단하기 위해 관련하여 시뮬레이션을 진행했다. 그 결과 Table 4과 같은 값을 도출하게 되었으며 기존 서비스 대비 재난대응 소요시간을 70 % 가까이 단축할 수 있다는 결과가 산출되었다.

4.3 노후시설 유지보수 비용 절감

노후시설 유지보수는 오늘날 시설물들의 초고층화, 대형화 현상에 따라 증대되어 가는 노후화 된 시설물들의 효율적 유지관리 필요성이 부각되면서 대두된 내용이다. 기존 시설물들의 관리 또는 유지보수 시 가장 큰 문제는 비용절감으로 효과적으로 비용 관리를 위해 디지털트윈 기술을 적용한 것이 동 분야의 가장 큰 특징이라고 할 수 있다. 기존의 시설물 안전점검 방식은 시설물 안전 확보에 있어 주기적 안전 진단이 수반되어야 하므로 시설물 상시 안전성 확보가 불가능했다. 그러나 디지털트윈 기술을 접목할 경우 디지털 센서를 기반으로 실시간 안전점검이 가능해지기 때문에 시설물 안전관리에 요구되는 현장업무를 대폭 감소시킴으로 효율적 비용 절감에 기여할 수 있다.

따라서 디지털 센서를 적용하여 노후시설 유지보수를 진행할 경우 2019년에 실시한 기존 서비스 대비 노후시설 유지비용을 70 % 가까이 단축한 결과가 도출되었는데 그 구체적 수치는 아래 Table 5와 같다.

4.4 센싱 환경 구축비용 절감

센싱 환경 구축은 디지털트윈 기술에 있어 가장 핵심이 되는 항목이라고 할 수 있다. 빅데이터 기반의 지능형 시설관리 및 재난대응 서비스 구축에 있어 활용되는 센싱 종류는 시설안전계측센서, 화재 및 연기 감지 센서, 유동인구센서 등으로 구성된다. 따라서 시설물의 실시간 안전점검의 효율성 증대를 위해 이와 같이 다양한 센서를 건물 내 구축하는 것은 본 기술의 핵심 요소라고 할 수 있다. 그러나 사업의 경제성을 위해 센싱 환경 구축비용 절감에 대한 요구가 증가하면서 센서 구축비용 절감을 위한 다양한 방법이 시도되었다. 그 결과 기존 회사들이 생산하고 있는 센서 비용 대비 가격을 절감할 수 있는 방안을 도출하였는데, 예컨대 타사업 구축비용 대비 시설안전계측센서는 23.6 %, 화재 및 연기 감지 센서는 32 %, 그리고 유동인구센서는 74.5 %를 감축할 수 있다는 수치가 도출되었다. 즉, 이는 기존 서비스 비용 대비 센싱 환경 구축비용을 평균 43 % 가까이 단축할 수 있다는 점을 시사하는 것으로 분석할 수 있다(Table 6).