[첨단 헬로티]
CPS는 고신뢰성을 가진 피지컬 시스템이다. 소프트웨어 기술과 커뮤니케이션 기술, 새로운 컨트롤 기술들이 융합됐을 때 기존 레거시(legacy) 피지컬 띵(Things)이 CPS화 될 수 있으며, 그것을 우리는 CPS 시스템이라고 한다. 그리고 그 CPS를 지속적으로 컴퓨팅에서 모니터링할 때 필요한 기술이 디지털 트윈 기술이다. 디지털 트윈은 CPS를 지능화시키는 데 도움 줄 뿐만 아니라 더 고신뢰화할 수 있다. 5G 기반 CPS와 디지털 트윈 기술에 대해 지난 11월 27일 열린 ‘스마트팩토리 & 5G 기술’ 세미나에서 한국기술교육대학교 김원태 교수가 강연한 내용을 정리했다. [편집자 주]
▲ 한국기술교육대학교 김원태 교수는 “CPS에 대한 디지털 복제품(Replica)이 디지털 트윈이며, CPS는 실제 제품이고,
그 제품에 대한 모니터링된 소프트웨어 구조체가 디지털 트윈”이라고 말했다.
4차 산업혁명의 키워드에는 CPS와 디지털 트윈이 있다. CPS 기술로써 ‘인간-인간’, ‘인간-사물’, ‘사물-사물’의 연결이 강화되고 있는 형상으로 발전하고 있으며, 또한, 디지털 트랜스포메이션이라는 개념으로 피지컬 월드가 디지털 가상 세계 속에서 사물과 같이 융합하며 보다 더 강력하고 높은 가치를 갖게 되는 시대로 접어들고 있다. 그랬을 때 가장 중요한 핵심 키워드는 연결성, 지능성, 자동화이며, 지능화는 AI(인공지능), IoT(사물인터넷) 등과 융합됐을 때 디지털 트윈으로 발전한다.
디지털 트윈과 CPS
디지털 트윈은 CPS의 하나의 미러, 또는 섀도우라고 한다. 따라서 디지털 섀도우, 디지털 트윈, 혹은 사이버 아바타라고 이름 불리고 있다. 다시 말해 CPS에 대한 디지털 복제품(Replica)이 바로 디지털 트윈이다. 따라서 디지털 트윈과 CPS는 다르다. CPS는 실제 제품이고, 그 제품에 대한 모니터링된 소프트웨어 구조체가 디지털 트윈이다.
그러면 디지털 트윈의 존재 가치는 뭔가. 디지털 트윈은 AI나 빅데이터 같은 컴퓨팅, 클라우드, 엣지에서 돌아가는 사이버상의 컴퓨팅과 자율주행차, 드론 등 실제 피지컬 띵(Things)과의 인터페이스로서 존재 가치를 갖는다. 즉, 5G와 같은 새로운 통신 기술과 플랫폼 컴퓨팅, 커뮤니케이션 컴퓨팅, 그리고 컨트롤이라고 생각하면 된다.
그리고 이러한 컴퓨팅과 커뮤니케이션 혹은 하드웨어 기반으로 한 진화 그 위에 애플리케이션으로서의 CPS가 컨트롤 레이어를 갖게 되는데, 이 CPS는 버티컬하게 모든 레이어의 개별적 시스템을 포괄하게 된다.
CPS는 기존 단순 물리 시스템, 즉 인간이 제어하던 공장 제어시스템들이 지능성과 신뢰성을 가지고 생산 효율을 높일 수 있게 한다. 여기에 안전성, 보안성, 실시간성, 5G 기술이 밑단에서 받쳐주게 되면 그 위에 TSN이 올라가고, 또 그 위에 IoT나 펍서브(PubSub) 타입의 통신 미들웨어가 올라갈 수 있다. 이런 각각의 시스템들이 CPS이다. 공장이 MES, ERP와 같은 컴퓨팅 시스템과 통합되어서 하나로 운영되는 것도 CPS이다.
위키피디아에서 정의한 CPS의 사전적 의미를 보면, CPS란 하나의 메커니즘이다. 여기서 메커니즘은 어떤 엔지니어링이나 디바이스를 얘기한다. 이들이 소프트웨어에 의해서 잘 제어되고 관리되는 시스템이 CPS라고 정의하고 있다. 즉, CPS는 피지컬 요소와 소프트웨어 요소가 강하게 결합되어 있는 시스템이다. 그러나 공간적으로나 시간적으로 하나의 시스템에 통합될 필요는 없다. 컨트롤러하는 소프트웨어와 돌아다니는 물리시스템이 따로따로 있을 수 있다.
결국 CPS는 분산 시스템이고 분산 시스템은 상호 제어할 수 있는 시스템이다. 그리고 이를 제어하는 것은 마치 클라우드나 엣지상에서 존재할 수 있다.
CPS를 정의했던 사람들 중에는 CPS는 피드백 시스템이라고 말하기도 한다. 뭔가 상태를 제어해보고 제어한 결과를 피드백해서 제대로 제어되었는지 확인하고 다시 플래닝해서 제어하는 식으로 계속 돌아간다. 그러한 피드백 시스템이다.
그런데 CPS에는 여러 가지 요구사항이 있다. 예측 가능한 동작을 해야 하며 보안성 등이 요구된다. 또 한 가지의 가장 중요한 요구사항으로 개발 방법론이 있다. 신뢰성 있는 시스템을 만들기 위해서는 방법론이 필요하다. 하나의 공장을 만들기 위해 먼저 모델링 시뮬레이션에서 가상 시스템을 만들고 가상 공장을 만들어서 공장이 어떻게 동작하는지를 들여다보고 상태 값을 확인하면서 디자인을 하게 되면 아웃풋이 나온다.
CPS는 공장이 어떻게 돌아가는지, 로봇들이 어떻게 동작하고 있는지에 대한 시뮬레이션뿐만 아니라 하이브리드 모델링 기법으로부터 만들어진 소프트웨어들까지 검증하는 모두를 포괄한다. 이러한 개발 방법론을 CPS에서는 매우 중요한 요구사항으로 보고 있다.
디지털 트윈의 경제적 가치
디지털 트윈의 위치는 CPS, IoT, AI, 빅데이터에 인터페이스 중간자적인 특징들을 다 포함하고 있는 소프트웨어이다.
경제적인 측면에서 디지털 트윈 기술의 필요성을 살펴보겠다. 현재 IoT는 2020년까지 200억 개 이상의 사물들이 연결될 것으로 예측하고 있으며, 디지털 세계에서는 이들 물리적 사물에 대한 디지털 트윈과 새로운 신산업들의 폭발적 증가가 예상된다. 최근 소방관재를 비롯해 재난재해에 디지털 트윈이 활용되고 있다.
디지털 트윈 기술이 가장 앞선 GE의 경우 주요 제품으로 가스터빈 1만 기, 제트엔지 6만 8000기, 자동차 1억 5000만대가 산업인터넷으로 연결될 것이며, 이들에 대한 실시간 유지보수를 클라우드 기반으로 유료화할 경우 막대한 수익이 예상된다. 리서치사인 Mind Commerce 보고서에 의하면, 전 세계 디지털 트윈 시장은 2017년 32억 달러 규모에서 연평균 98% 증가하여 2020년에는 960억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다.
기술 동향을 보면 GE는 디지털 트윈이 물리적 세계를 디지털화 할 수 있는 핵심 기술로 정의하고, GE가 생산하는 모든 산업 기계의 프로필을 구축하는 등 기계에 대한 공학적 모델을 획득 중이다. GE는 2017년 말 기준 산업인터넷 플랫폼인 PREDIX상에서 실행되는 80만 개의 디지털 트윈을 개발했다. 이들은 어셋(Asset) 중심의 디지털 트윈 기반으로 구축되어 어셋 데이터를 분석하여 효율성을 높였다. 또한, 다양한 구성요소 전반에서 데이터의 이동 및 처리를 최적화함으로써 우수한 엣지 클라우드 아키텍처를 제공한다.
GE의 적용 사례를 보면, 항공기 엔진의 경우 가상공간에 해당 엔진의 모형을 만들어 놓고 엔진 센서들에서 실시간 수집된 빅데이터들을 가지고 엔진의 상태를 진단한다. 고장을 사전 예측하여 미리 정비함으로써, 미국 내에서만 연 1,000여 건의 항공기 도착 지연과 결항을 예방했다.
풍력발전기 경우는 터빈 내부에 설치한 센서들로부터 받은 풍향과 풍속 데이터를 실시간 분석해 프로펙러의 각도를 조정함으로써 발전 효율을 5% 향상시켰다. 디지털 병원의 경우도 GE는 디지털 트윈을 사용하여 효율적인 새 병원을 설계하고 기존 대형 병원의 시스템 역학을 재설계했다.
국내 사례도 있다. 이지로보틱스 DMWorks는 대규모 디지털 공장의 생성 및 동작 시뮬레이션, 생산라인의 공법 시뮬레이션, 로보틱스 시뮬레이션 및 OLP(Off-Line) 등을 수행하는 통합 솔루션을 제공하고 있다.
에세 S-Prodis는 실제 생산현장의 가상공장화 공정 시뮬레이션 소프트웨어로 생산현장의 문제점을 파악하여 개선점 도출 및 검증 기능을 통해 신규 공장 구축, 기존 공장의 확장 및 생산효율 극대화에 할용이 가능하다.
