서론

“나가 창조할 수 없는 것은 이해하지 못한다.”

– 리처드 페인먼

디지털 트윈(DT)은 물리적 시스템(실제 세계의 엔티티 또는 시스템)에 대한 정확한 디지털 표현으로, 실제 시스템과 양방향 연결을 유지하여 상태 동기화를 통해 모니터링, 예측, 최적화 및 의사결정 지원을 가능하게 합니다. 단순한 복제를 넘어, 디지털 트윈은 정적인 디지털 거울에서 역동적이며 지속적으로 학습하는 현실의 반영으로 변화하는 패러다임 전환을 보여줍니다. 예측 분석, 동적 시스템 시뮬레이션 및 운영 최적화를 제공하는 디지털 트윈의 본질적인 장점 덕분에 이 기술은 의료, 생물학적 영역, 도시 계획 및 관리, 제조 및 과학 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. NVIDIA의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 Earth Virtualization Engines 이니셔티브 베를린 서밋 키노트에서 AI와 가속 컴퓨팅이 복잡한 시스템을 이해하는 방식을 혁명적으로 바꿀 것이라고 언급하며, 디지털 트윈이 분석 도구에서 학습하고 예측하며 물리적 세계에 행동을 취하는 지능형 에이전트로 진화하는 새로운 시대를 제시합니다.

기술적으로 디지털 트윈은 연구 대상인 객체(예: 풍력터빈)의 포괄적인 센서 데이터를 통합하여 작동합니다. 이는 에너지 출력, 온도 및 날씨 조건과 같은 중요한 성능 지표를 모니터링하기 위해 전략적으로 설치된 센서에서 수집됩니다. 이러한 데이터는 계속해서 처리 시스템으로 전송되어 물리적 객체의 가상 복제본에 적용됩니다. 이 최신 디지털 모델을 활용하여 다양한 시뮬레이션을 수행하여 성능 문제를 분석하고 잠재적인 개선 사항을 제안할 수 있습니다. 이 과정의 궁극적인 목표는 시뮬레이션으로부터 통찰력 있는 지식을 추출하고 이를 실제 세계의 객체에 적용하여 효율성과 기능성을 최적화하는 것입니다. 디지털 트윈의 보다 친숙한 예로 Google Map이 있으며, 이는 위성 이미지, GPS 데이터 및 실시간 교통 정보를 융합하여 물리적 세계의 계속적으로 업데이트되는 거울을 유지합니다. 센싱, 모델링 및 적응 사이의 이러한 연속적인 피드백 루프가 AI 주도 디지털 트윈의 개념적 기반을 형성하며, 이 시스템은 단순히 세계를 반영하는 것뿐만 아니라 학습하여 실제 세계 행동을 안내합니다.

년이 지나면서 디지털 트윈의 개념은 크게 발전했으며, AI 혁신과 통합되어 우리가 물리적 시스템의 행위를 어떻게 시뮬레이션하고 예측하는지를 변화시켰습니다. 디지털 트윈과 머신 러닝(ML)은 긴밀하게 연관되어 있으며 다양한 산업에서 예방 유지보수 및 의사결정을 강화합니다. 초기 시스템은 예방 유지보수와 고장 검출을 지원하기 위해 전통적인 ML 알고리즘에 의존했습니다. 그러나 데이터 볼륨과 시스템 복잡성이 증가함에 따라 딥러닝(DL)이 디지털 트윈의 인식 중심으로 등장하여 복잡한 공간-시간 패턴을 추출하고 복잡한 동태를 모방하는 것을 가능하게 했습니다. 컨볼루셔널, 순환 및 그래프 신경망 등의 아키텍처는 디지털 트윈이 관찰된 행동을 모델링에서 시작해 미관찰 메커니즘에 대한 추론으로 이동할 수 있게 합니다. 이 통합은 근본적인 전환을 나타냅니다: AI가 이제 디지털 트윈 내의 구성 요소가 아니라 이를 애니메이트하는 지능입니다.

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대형 인공지능 모델과 기반이 되는 아키텍처가 도래함에 따라 AI와 디지털 트윈의 시너지는 전례 없는 단계로 진입했습니다. 최근 혁신, 예를 들어 LLM 기반 자동 에이전트나 월드 모델은 어떻게 인공 지능이 복잡한 물리적 시스템을 모방하고 추론하며 심지어 상상할 수 있는지를 보여줍니다. 다중 에이전트 시스템 프레임워크에서 LLM을 적용하여 디지털 트윈의 과정 시뮬레이션 매개변수를 자동화하는 예시가 있습니다. 또한 NVIDIA Cosmos는 로봇과 자율 시스템용 디지털 트윈 시뮬레이션에 사용되는 광학적으로 실재적인 가짜 환경을 생성하는 세계 기반 모델을 제공합니다.

AI 기술의 수렴 및 디지털 트윈은 이러한 가상 모델의 정확성과 반응성을 향상시키는 것뿐만 아니라 시뮬레이션과 지능 사이의 경계를 재정의할 것입니다. 적응 학습과 제너레이티브 추론으로 보강된 AI 주도 디지털 트윈은 고장이 발생하기 전에 예측하고 개별화된 개입을 수행하며 복잡한 시스템을 자율적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 능력은 디지털 트윈이 과학, 산업 및 의료 분야에서 신뢰성 있고 설명 가능하며 인간과 조화를 이루는 파트너로 진화하는 미래를 약속합니다.

이러한 변화에 따라 빠르게 다양화되는 AI 기반 디지털 트윈의 지식을 정리해야 하는 급박한 필요성이 있습니다. 이 논문은 디지털 트윈 기술에 대한 포괄적인 AI 중심 개요를 제공합니다. 우리는 먼저 디지털 트윈의 역사부터 시작하여 개념적 기반을 설정하고, 물리적 트윈을 설명하기 위해 물리학과 데이터 통합을 사용하는 방법, 이를 실행 가능한 시뮬레이터로 반영하고, 예측, 이상 감지 및 최적화를 통해 개입하며, 대규모 언어 모델과 지능형 에이전트를 이용하여 자율 관리를 달성하는 4단계 수명주기를 제시합니다. 디지털 트윈의 다양한 응용 분야를 고려할 때, 우리는 의료, 생물학적 시스템 및 산업 분야에서 AI 기술이 어떻게 구현을 강화하는지를 살펴봅니다. 마지막으로, AI 기술을 사용한 디지털 트윈에 대한 현재의 도전과 문제를 논하고 미래 연구 방향에 대한 통찰력 있는 제안을 제공합니다.

주요 기여

우리가 알기로는 이 논문은 진화하는 지능형 시스템으로서 디지털 트윈의 AI 중심 개념적 합성을 제공합니다. 이전 도메인별 리뷰와 달리, 우리는 물리적, 디지털 및 인지 계층을 연결하는 통합 프레임워크를 제시합니다. 이 논문의 기여는 다음과 같습니다.

• 우리는 디지털 트윈을 진화하는 AI 시스템으로 개념화하며 4단계 수명주기를 추출: 물리적 트윈 설명, 물리적 트윈을 디지털 트윈으로 반영, 물리적 트윈 개입, 그리고 물리적 트윈의 자율 관리. 이 계층적인 관점은 AI가 어떻게 지속적으로 디지털 트윈의 정확성, 지능 및 자율성을 향상시키는지를 드러냅니다.

• 우리는 물리학 기반 모델링과 데이터 주도 학습 간 통합에 대한 심층 분석을 제공하며, 전통적인 수치 방법에서 물리학 정보 신경망, 신경 연산자 및 물리 시스템의 기반 모델로의 변화를 강조합니다. 이러한 종합은 물리 원칙과 학습 알고리즘이 어떻게 공동으로 디지털 트윈 모델링의 해석 가능성, 일반화 및 신뢰성을 향상시키는지를 명확히 합니다.

• 우리는 대규모 언어 모델, 확산 모델 및 월드 시뮬레이터와 같은 제너레이티브 AI의 급속한 발전을 분석하고 이러한 기술들이 디지털 트윈 내에서 추론, 의사소통 및 상상력을 가능하게 하는 역할을 살펴봅니다. 이러한 기술들은 단순한 시뮬레이션 도구인 디지털 트윈을 능동적이고 스스로 개선하는 인식 시스템으로 변화시킵니다.

• 11개 응용 분야에 걸친 심층 리뷰를 통해 대규모화, 설명 가능성 및 신뢰성과 같은 보편적인 도전 과제뿐만 아니라 의료, 항공 우주, 에너지 및 교육 등 다양한 영역에서의 특정 요구 사항을 확인합니다. 이러한 관찰은 AI 주도 디지털 트윈이 더욱 지능적이고 상호 운용적이며 윤리적으로 책임감 있는 생태계로 진화하고 있다는 것을 보여줍니다.

조직

독자들이 이 다학제 합성을 이해할 수 있도록, 이 논문은 7개의 주요 섹션으로 구성됩니다. 섹션 2, 디지털 트윈의 역사, 디지털 트윈 시스템의 개념적 기원과 기술 발전을 검토합니다. 섹션 3–섹션 6 은 이 작업의 방법론적 핵심을 형성하며, 물리 세계를 디지털 대응체를 통해 모델링, 반영, 개입하고 자율 관리하는 진전된 프레임워크를 제시합니다. 구체적으로, 섹션 3, 물리적 트윈의 모델링, 물리 시스템이 어떻게 물리학 기반 및 데이터 주도 모델링을 통해 표현되는지를 설명합니다. 섹션 4, 물리적 트윈의 디지털 트윈으로 반영, 이러한 모델이 가상 시뮬레이터 내에서 구현되고 시각화되는 방식을 설명합니다. 섹션 5, 디지털 트윈을 통한 물리적 트윈 개입, 예측 모델링, 이상 감지 및 최적화 기술에 초점을 맞추어 인간 중심 의사결정을 가능하게 합니다. 섹션 6, 디지털 트윈의 자율 관리로 향해, 이 패러다임을 AI 주도 자동화로 진전시킵니다. 대규모 언어 모델, 기반 모델 및 지능형 에이전트를 통해 자체 관리 디지털 트윈을 가능하게 하는 요소들을 강조합니다. 마지막으로, 섹션 7, 응용, 이러한 방법론적 원칙이 의료, 항공 우주, 스마트 제조 및 로봇 등 다양한 분야에서 어떻게 적용되는지를 보여줍니다. 마지막으로, 섹션 8, 개방적인 도전 과제와 미래 방향, 주요 개방된 문제를 논의하고 확장성, 신뢰성 및 자율성을 갖춘 디지털 트윈 시스템을 구축하기 위한 미래 연구 방향을 제시합니다.

디지털 트윈의 역사

디지털 트윈이라는 개념은 2002년 마이클 그라이브(Michael Grieves)가 미시간 대학교에서 발표를 통해 공식적으로 소개되었습니다. 이 발표는 실제와 가상 공간을 통합하고 데이터 흐름을 활용하여 제품 개발 및 관리의 효율성과 혁신을 증진하는 제품 수명 주기 관리 센터 설립에 중점을 뒀습니다. 디지털 트윈 주변의 용어는 시간이 지남에 따라 진화했지만, 디지털 및 물리적 트윈을 통합하는 기본 아이디어는 변함없었습니다.

흥미롭게도, 디지털 트윈의 실천은 ‘디지털 트윈’이라는 용어가 사용되기 훨씬 이전인 1960년대에까지 거슬러 올라갑니다. NASA는 초기 채택자 중 하나로, 기본적인 형태의 디지털 트윈을 우주 임무에 사용했습니다. 아폴로 13호 임무는 시뮬레이션에서 디지털 트윈 개념이 안전하게 지구로 돌아오는 데 중요한 역할을 했던 유명한 예입니다. 이러한 초기 응용은 디지털 트윈의 설계, 유지보수 및 운영 효율성을 제고하는 잠재력을 보여주었습니다.

로尔斯로이스와 같은 회사는 디지털 트윈 기술을 선구적으로 채택했습니다. 그들은 엔진 부품의 수리 프로세스를 개인화하여 이러한 구성 요소의 특정 기하학에 기반한 유지보수 실천을 자동화하고 최적화하는 데 디지털 트윈을 활용했습니다. 비행기 제조업에서도 보잉은 787 드림라이너 배터리 시스템에 디지털 트윈을 사용하여 안전성을 향상시키고 위험을 더욱 효과적으로 관리하도록 했습니다. 에어버스도 이 기술을 받아들여 A350 XWB 항공기에 디지털 트윈을 활용하여 실시간 성능 모니터링을 가능하게 하였으며, 연료 효율성을 크게 개선하고 배출량을 줄이는 데 큰 도움이 되었습니다.

최근 디지털 트윈 기술의 발전은 다양한 산업에서 중요한 혁신을 계속해서 촉발해왔습니다. 제조, 의료, 건설, 자동차 및 도시 계획 분야에서 디지털 트윈은 필수적인 도구가 되었습니다. 예를 들어, 테슬라(Tesla)는 차량 개발을 가속화하기 위해 디지털 트윈을 활용하였고, 메요 클리닉(Mayo Clinic)은 개인 맞춤형 의학을 발전시키기 위해 이를 사용하였습니다. 또한 건축가와 도시 계획자들은 AI 및 IoT를 통합하여 디지털 트윈을 프로젝트 관리와 도시 개발에 활용하고 있습니다.

물리적 트윈의 모델링

현재 기술 환경에서 인공지능(AI)과 디지털 트윈 간의 통합은 광범위한 주목을 받고 있으며 다양한 응용 분야를 구동하고 있습니다. AI 기술은 디지털 트윈의 지능 및 자율성을 향상시키는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 물리학에 근거한 전통적인 방법과 비교해 물리학 정보 AI 시스템은 디지털 트윈을 여러 가지 면에서 크게 개선할 수 있습니다: 모델링 과정의 자동화 및 계산 효율성 향상 등이 포함됩니다. 또한, 물리적 시스템과 시뮬레이션 데이터로부터 학습하는 AI는 예측 및 이상 감지에 더 효과적이고 효율적인 결과를 제공할 수 있습니다. 최근 2년 동안 제너레이티브 AI와 대규모 언어 모델(LLMs)은 특히 시뮬레이션 관련 작업에서 디지털 트윈에 큰 영향을 미쳤습니다. 지속적인 AI 발전은 디지털 트윈이 달성할 수 있는 경계를 더욱 확장하고 있습니다.

물리적 시스템의 모델링

물리학 지식은 전통적인 디지털 트윈에서 기본 기반이었으며, 복잡한 시스템을 이해하고 예측하기 위해 물리 법칙의 수학적 표현을 제공하는 필수 도구였습니다. 물리학 정보 AI는 AI 기법과 물리 지식을 결합하여 전통적인 물리학 기반 방법에 내재된 한계를 효과적으로 해결합니다. 이 섹션에서는 디지털 트윈에서 사용되는 물리학 기반 방법을 검토하고, 그 제한 사항을 강조하며, 최근의 물리학 정보 AI 모델로부터 얻은 새로운 통찰력을 요약합니다.