버추얼 트윈

개요

 

• 영어: virtual twin
• 각종 동작과 물성 변화까지 현실처럼 구현할 수 있는 기술
• 연구개발(R&D)과 디자인, 제조, 마케팅 분야, 많은 위험과 비용이 따르는 바이오 분야, 의학, 핵융합 ・ 원자력 관련 분야 사용

 

역사

 

• 비공식적으로 비슷한 유형으로 언급된 것은 일본 에니메이션 도라에몽에서 1980년 2월 20일에 방영된 무선 시뮬레이터(ラジコンシミュレーターでぶっとばせ)이다.
• 공식적인 최초는 2010년에 미국에서 디지털 트윈을 발전을 시킨 것으로 나사(NASA)에서 처음 도입

 

장점

 

• 디자인 및 테스트 최적화:
  • 가상 환경에서 다양한 시나리오를 테스트해볼 수 있으므로 오류를 사전에 파악하고 수정할 수 있습니다.
  • 특히 고비용의 실험을 대체하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
• 혁신 촉진: 새로운 아이디어와 솔루션을 빠르게 시뮬레이션할 수 있어 혁신적인 설계와 개발을 장려합니다.
• 위험성 감소: 위험한 상황을 실제로 구현하지 않고도 가상으로 실험할 수 있어, 사람과 자산의 안전을 확보할 수 있습니다.
• 산업 전반의 적용성: 제조업, 의료, 에너지 등 다양한 분야에 응용 가능하며, 효율성 증대 및 품질 향상에 기여합니다.

 

단점

1. 높은 초기 비용: 버추얼 트윈 환경 구축에는 고사양의 하드웨어와 소프트웨어, 전문 인력이 필요해 초기 비용이 많이 듭니다.
2. 복잡성:실제 환경과 동일한 수준의 정확한 모델을 구축하기 위해서는 복잡한 데이터를 수집하고 처리해야 합니다.
3. 데이터 의존성: 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 데이터의 질이 낮을 경우 모델의 신뢰성도 떨어질 수 있습니다.
4. 기술 격차: 이 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 전문적인 지식과 기술이 필요하기 때문에 모든 기업이나 기관이 쉽게 접근하기 어려울 수 있습니다.
5. 부정부패의 가능성:
   • 버추얼 트윈이 실시간 데이터와 복잡한 시뮬레이션 결과에 의존하다 보니, 이를 조작하거나 왜곡하려는 시도가 있을 수 있습니다.
   • 기술을 개발하거나 운영하는 일부 조직이 투명성을 유지하지 않을 경우, 부당한 의사결정이 이뤄질 가능성도 존재합니다.

• 갑질과 권력 남용:
  • 버추얼 트윈 기술을 개발하고 관리하는 특정 집단이 그 기술에 대한 독점적 권한을 가질 경우, 이를 남용해 자신들의 이익을 추구할 여지가 있습니다.
  • 예를 들어, 데이터 접근 권한이나 활용에 제한을 두어 타인에게 불공정한 조건을 강요할 수 있습니다.
• 데이터 불균형: 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 사용하는 과정에서, 데이터 보유자의 권한이 과도하게 확대될 수 있으며, 이는 부당한 영향력을 행사할 위험을 가져옵니다.

 

버추얼 트윈과 디지털 트윈 비교 

 

항목	버추얼 트윈	디지털 트윈
정의	가상 환경에서 시뮬레이션 및 테스트를 위해 설계된 가상 모델입니다.	실제 데이터를 사용하여 물리적 자산을 실시간으로 미러링하는 디지털 모델입니다.
주요 사용	실제 환경에서 구현하기 전에 다양한 시나리오와 잠재적인 문제를 탐색합니다.	물리적 자산의 성능과 상태를 실시간으로 모니터링하고 최적화합니다.
핵심기술	가상 현실 기술, 시뮬레이션 모델.	IoT 디바이스, 실시간 데이터 분석, AI.
응용 프로그램	제품 설계, 시공 순서, 항공 우주(제트 엔진) 및 자동차와 같은 부문의 시나리오 테스트.	운영 효율성, 제조 및 의료와 같은 부문의 예측 유지 보수.
데이터 흐름	주로 물리적 세계에서 시뮬레이션을 위한 가상 모델까지 일방통행입니다.	양방향 정보 흐름을 통해 실시간 업데이트 및 개입을 허용합니다.
예제	다양한 기상 조건과 가상 워크 라운드에서 풍력 터빈 설계를 테스트합니다.	풍력 터빈의 상태와 성능을 모니터링하고 필요에 따라 운영을 조정합니다.
혜택	위험 부담 없는 테스트 및 혁신을 가능하게 하여 비용과 출시 시간을 단축합니다.	운영 효율성을 높이고, 다운타임을 줄이며, 라이프사이클 관리를 개선합니다.

 

자세한 내용의 사이트

 

버추얼 트윈

 

Virtual Twin vs Digital Twin: Difference Between The Models