Digital Innovation in Future Industries: Autonomous Driving, Smart Manufacturing, Digital Twin, Metaverse

Contents

1️⃣ 자율주행(Smart Mobility)
2️⃣ 스마트 팩토리 (Smart factory)
3️⃣ 디지털 트윈 (Digital Twin)
4️⃣ 메타버스 (Metaverse)

1️⃣ 자율주행(Smart Mobility)

Are Self-Driving Cars Safe?

“운전자의 개입없이 현재 주행중인 도로의 주변환경을 인식하고 상황을 판단하여 차량을 제어하여 원하는 목적지까지 스스로 주행하는 자동차“라고 정의할 수 있다. Self-driving car · Autonomous car · Driverless car 등의 이름도 있다.

사람이 오감을 이용해 운전하듯이 자율주행차는 센서를 이용한다.
사람이 운전시 판단은 뇌가하고 자율주행차는 딥러닝기반의 인공지능을 이용한다.
다리,팔, 브레이크, 핸들 등의 역할을 제어기로 대체할 수 있다.
사람은 눈으로 돌발 행동을 감지하듯이 자율주행자동차는 센서를 이용한다.

자율주행 기술 단계 (Defining the 6 Levels of Self-Driving Autonomy)

자율 주행은 운전자의 개입여부, 자동화의 수준 등에 따라 6개의 단계로 구분된다. 크게 레벨 0에서 2까지는 비자율 주행차이고 레벨 3부터 레벨 5까지는 자율주행차라고 한다.

V2X (Vehicle to Everything)

차량과 X(Everything)의 통신을 의미하며, 차량과 차량과의 통신인 V2V(Vehicle to Vehicle), 차량과 인프라 간 통신인 V2I(Vehicle to Infrastructure), 차량과 도로 보행자 간의 통신인 V2P(Vehicle to Pedestrian) 그리고 차량과 모바일 간의 통신인 V2N(vehicle to Nomadic Device)로 구성된다.

Figure 1 from The Perspective of Vehicle-to-Everything (V2X) Communication towards 5G | Semantic Scholar

자율 주행 연관 기술(Autonomous driving-related technology)

자율 주행 기술은 다양한 최첨단 기술들이 융합되어 이루어지며, 각각의 기술들은 자율 주행 자동차가 안전하고 효율적으로 운행될 수 있도록 상호 작용한다. 여기에는 클라우드 컴퓨팅, 모빌리티 서비스, 빅데이터, 차량통신, 디지털 인프라(정밀 측위, 동적 데이터베이스 등), 자율 자동차 시스템 운영 제어 등이 포함된다.

무선 통신 기술(Wireless network technology)
: NGV (Next Generation V2X, IEEE 802.11bd)

IEEE 802.11a 무선랜(Wi-Fi) 기술을 기반으로 개발된 무선 통신 기술인 "WAVE(IEEE 802.11p)"는 차량과 인프라 간 통신인 V2I와 차량과 차량 간의 통신인 V2V에 최적화된 기술이다. 2010년에 표준화된 후 2018년에는 호환성과 통신 성능을 개선한 NGV (Next Generation V2X, IEEE 802.11bd)로 표준화되었다.

WAVE를 이용해 와이파이를 사용하듯이 차량과 차량, 차량과 인프라가 통신을 한다.

이동 통신 기술 (Mobile network technology)
: C-V2X

무선뿐만아니라 이동통신 기술로도 차량간 통신이 가능하다. "3GPP Rel. 14"에서 LTE 이동 통신 기술 기반으로 표준화를 진행한 "C-V2X 이동 통신 기술"이다. 휴대폰처럼 차량간 차량들과의 통신을 와이파이가 가능한 곳이면 바로 사용 가능하고 돈을 내고 데이터를 이용할 수도 있다.

초 저지연, 고 신뢰성 및 고속 이동성을 지원하기 위하여 3GPP Rel. 16에서 표준화된 5G 기술을 적용한 NR-V2X로 발전되었다.

통신 기술 비교 (Network technology comparison)

V2X 무선통신은 WAVE(IEEE 802.11p) 무선 통신 기술을 시작하여 2018년 NGV(Next Generation V2X, IEEE 802.11bd)로 표준화 작업을 진행하였다.

이동통신 기반은 2017년 C-V2X 표준화로 시작하여 2020년 6월 5G 이동통신 기술 3GPP Rel. 16 표준의 5G NR-V2X를 확정하였다.

C-ITS(차세대 교통 시스템, Cooperative Intelligent Transportation System)

차량에 정보를 단방향으로 전하는 ITS 시스템에서 진보하여 차량과 차량, 차량과 인프라 시스템 간 양방향으로 관련 데이터를 송, 수신할 수 있는 교통안전을 위한 차세대 ITS 시스템이다. 자율운전과 당연히 관계된 기술이다.

Intelligent Transport Systems-a meta-system view (European... | Download Scientific Diagram

기상정보를 전송가능하다. 차량긴급상황 등 통행 제어가 가능하다.
전방 교차로의 신호등 색상, 앞으로 녹색등의 잔여 시간 등을 안내 하는 전방 교통신호 알림 및 위반 경고 서비스 등을 구현할수 있다.
도로 위험 구간에 설치된 영상 카메라를 통한 무단횡단 보행자, 터 널내 사고, 불법 주ᆞ정차 차량 및 커브 구간내 정지 차량 등을 감지하고 안내하며 전방 추돌 주의 및 차선 이탈 등 위험 상황을 사전에 안내할 수 있다.
도심도로에서 차량과 차량(V2V), 차량과 인프라 (V2I) 및 차량과 보행자 (V2P) 등과 끊김없이 연동하여 관련 정보를 제공 하여 교통사고를 획기적으로 감소시킬 수 있는 서비스를 제공하는, 발전된 교통기능을 수행하는 진보된 시스템이다.

2️⃣ 스마트 팩토리 (Smart Manufacturing)

설계 및 개발, 제조 그리고 유통 등 생산의 전과정에 디지털 자동화 솔루션 등과 같은 정보통신기술(ICT)을 통합, 적용하여 제조 현장의 생산성, 제품의 품질 그리고 소비자 만족도를 향상시킬 수 있는 지능형 생산공정을 구현한 공장을 "스마트 팩토리"라고한다.

최소의 비용과 시간을 투입하여 소비자가 만족할 제품들을 적기에 생산하는 첨단 지능형 공장이다.

기획, 설계, 생산, 유통, 판매가 자동으로 이루어지는 시스템이다. 자원의 낭비 없이 빠르고 대량으로 생산가능하기 때문에 비용 절감 면에서도 효율적이다.

구체적으로 어떤 기술이 적용되는지는 언급하진 않고 크게 클라우드 플랫폼, 가상물리생산, AI 지능형 기술을 이용하여 스마트 팩토리를 구현하게 된다.

스마트 팩토리 당면과제(Challenges of Smart Manufacturing)

스마트 팩토리는 제조업의 디지털 전환을 통해 생산성을 극대화하고, 효율성을 증대시키며, 품질 관리를 강화하는 혁신적인 접근 방식이지만, 이러한 전환 과정에서 여러 가지 당면과제가 존재한다.

대량의 데이터(Large amounts of data) IoT 센서, 머신 러닝 알고리즘, 로봇 공학 등의 기술을 통해 생산 과정에서 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 이 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 것은 스마트 팩토리의 성공에 핵심적인 요소이다.

오래된 생산 현장 및 시설 (Aging production sites and facilities) 많은 제조업체는 기존의 오래된 생산 설비와 시설을 사용하고 있으며, 이러한 시설을 스마트 팩토리로 전환하는 데 많은 도전과제가 있다.

시스템 구조의 복잡성 (Complexity of system architecture) 다양한 자동화 시스템 및 로봇 공학 기술이 도입되면서 운영의 복잡성이 증가한다. 이를 관리하고 최적화하기 위한 종합적인 운영 전략이 필요하다.

스마트 팩토리 적용기술(Technologies of Smart manufacturing)

사물 인터넷 (IoT: Internet of Things) 센서를 통해 기계의 상태와 생산 공정을 실시간으로 모니터링한다. 장비의 이상 징후를 사전에 감지하여 고장 발생 전에 예방 조치를 취한다.

인공지능 (AI: Artificial Intelligent) 인공지능을 이용하여 생산된 제품의 품질을 자동으로 검사하고, 불량품을 식별하거나 판매 데이터를 분석하여 제품의 수요를 예측한다.

머신러닝 (Machine Learning) 장비의 고장 시점을 예측하고, 예방적 유지 보수를 실시한다. 생산 데이터에서 패턴을 찾아내어 공정을 지속적으로 개선한다.

빅 데이터 (Big Data) 생산 공정에서 발생하는 다양한 데이터를 통합하여 일관된 분석을 수행한다. 데이터를 기반으로 경영 전략을 수립하고, 시장 트렌드를 분석하여 경쟁력을 높일 수 있게 한다.

우리가 지난시간동안 배워온 4차 산업 혁명의 기술들이 모두 필요하다.

스마트 팩토리 적용분야(Applications of Smart manufacturing)

ICT 기술의 활용 정도 및 해당 기술에 대한 역량 등에 따라 구축시 스템의 스마트화 수준(기초 – 중간 1 – 중간 2 – 고도)에 따라 구분되었다. 이에 따라 기업의 여력이나 상황에 따라 점진적으로 구현이 가능하다.

구분이 높아질 수록 자동화되는 것을 볼 수 있다.
노동집약형 산업에 스마트 팩토리를 적용하면 효과가 크다.

스마트 팩토리는 다양한 산업 분야에 적용되어 생산성을 극대화하고, 품질을 개선하며, 효율성을 높이는 데 기여한다. 각 산업 분야별로 스마트 팩토리 기술이 어떻게 활용되는지 자세히 살펴보자.

기계부품 산업(Machine Parts Industry) 노동집약적 산업으로 자재를 부착, 조립 및 검사 공정이 중요하며 생성 공정데이터와 검사데이터를 연계해서 품질분석을 시행

재고와 물류(Inventory and Logistics) 자재 관리를 위한 자재이력관리와 불량 및 반품관리가 가능해야 하며, 이 를 통한 생산정보 집계 분석의 시스템화 하여 업무 생산성을 배가

전자부품 산업(Electronic Components Industry) 정밀한 공정 관리와 품질 관리가 중요하다. 공정 데이터와 검사 데이터를 연계하여 품질 분석 시스템 구축 및 컨베이 어와 바코드 등을 이용한 시스템 구축

금형 산업(Mold Industry) 컴퓨터 이용한 정밀가공과 설계 기술의 접목 및 금형 등의 분야에 적용

제약 산업(Pharmaceutical Industry) 자재입고 단계부터 제품 출고까지의 전체 공정에서 생산물류추적에 적용

스마트 팩토리 보안 (Security of Smart manufacturing)

산업재해시스템과 기업 IT시스템의 연계로 이에 대한 보안 문제를 고려해야한다.

이란 원자력 발전소 제어시스템: 이란 부세르 원자력 발전소 스턱스넷(Stuxnet) 공격

우크라이나 전력시스템: 우크라이나 전력시스템 블랙에너지(BlackEnergy) 멀웨어 공격
반도체 위탁생산 기업의 생산 설비: 대만 TSMC 생산라인의 랜섬웨어 공격
세계 최대 알루미늄 제조 시설: 노르웨이 노르스크 하이드로사 랜섬웨어 공격
솔라윈즈: 미국 솔라윈즈 네트워크, 시스템 및 관련 소프트웨어 회사 소프트웨어 공급망 공격

자동화가 되고 있는 중간에 보안의 문제가 생겨 생산라인이 끊기게 된다면 막대한 손해가 발생한다. 특히 발전소 관련은 일반인들에게 큰 피해를 입힐 수 있다. 위의 목록들은 실제로 공격을 당한 케이스들이다.

스마트 팩토리 기대 효과(Benefits of Smart manufacturing)

비용 절감(Cost Reduction) 공정 및 데이터 관리 최적화를 통해 자원을 효율적으로 활용함으로써 실제로 투입되는 운영 비용을 절감할 수 있다.

효율성 향상(Efficiency Improvement) 스마트 팩토리에서 제공되는 데이터를 분석하여 기기 본연의 기능을 수행하지 못하는 기기들을 파악할 수 있으며, 이를 수정 또는 제거 소요 자재를 예측하여 가동 중단 시간을 최소화함으로써 생산성 극대화할 수 있다.

제품 품질 향상(Product Quality Enhancement) 생산 전 과정에 대한 제품의 품질 결함을 모니터링함으로써 높은 생산수율 및 고객 만족도를 향상 시킨다.

생산 중단 최소화(Minimization of Production Downtime) 제조 현장을 24시간 성능 모니터링함으로써 장비의 예측 유지보수를 수행한다.

사람이 하던일이 자동화를 하게 된다.

3️⃣ 디지털 트윈 (Digital Twin)

트윈이란 보통 2개를 뜻한다. 디지털 트윈이란 물리 세계(현실 세계)에 실제로 존재하는 물리적 대상의 형상, 성질 및 상태 등의 정보를 디지털 공간에 구현하는 것을 말한다.

Digital Twins Explained: A Guide for the Built Environment - 12d Synergy

물리세계에서 건물 리모델링과 같은 공사는 결과를 교체할 때마다 비용이 더 들게된다. 하지만 이것을 디지털 세계, 즉 가상 세계에서 컴퓨터로 진행하여 후보를 만든뒤 최종적으로 선택된 것을 구현하게 되면 시간적, 비용적으로 효과가 더 크게 된다.

2002년에 디지털 트윈이 탄생하여 주로 R&D분야에서 Information Mirroring 제한적으로 활용하다가 3D프린팅이 나오면서 본격적으로 더 많은 산업으로 발전하게 되었다.
머신러닝, 자율운전, AI 등 모든것이 연결된 Connected Operator로 발전하였다.

현실과 같은 사무실, 집, 공장등을 만든다.

디지털 트윈의 응용분야(Application of Digital Twins)

다양한 기술이 융ᆞ복합되는 디지털 트윈은 어떠한 응용 분야 에 어떠한 용도로 활용되는지에 따라 나름대로의 의미를 가진다.

위에서 보듯이 다양한 산업에서 활용이 가능하다. 분야에 특성에 맞게 개념이 달라질 수도있다.

디지털 트윈의 기술 분야(Defining the 3 Levels of Digital Twins Technologies)

가트너가 정의한 3단계 디지털 트윈 기술 분류된다.

Level 1(Real-World Replication) 현실 세계에서 객체의 기본적 속성을 반영한 디지털 객체 수준이다. 단순하게 복제한 것이다.
Level 2(Real-World Monitoring) 실제 세계와 연결되어 모니터링 및 제어 가능 수준
Level 3(Real-World Optimization) 인공지능 등을 적용해서 고급분석과 시뮬레이션이 가능한 수준

디지털 트윈 구현 기술 (Technologies of Digital Twins)

한국전자통신연구원(ETRI)의 ‘스마트 시티 실현을 위한 디지털 트윈 기술 동향’에서 구현기술을 2가지로 분류하였다. 요소 기술 측면(Aspect of Elemental Technology)과 소프트웨어 측면(Aspect of Software)이다.

요소 기술 측면(Aspect of Elemental Technology)에는 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등이 있다.
소프트웨어 측면(Aspect of Software)에서는 위에 언급된 기술들을 구현하고 응용하기 위한 모델링, 모듈등이 필요하다.

디지털 트윈의 실행 단계 (Defining the 3 Levels of Digital Twins Implementation)

디지털 트윈 실행은 3 단계로 나뉜다.

Level 1st 수집(Collect) 현실세계에서 실제 정보를 수집하여 가상세계의 모델에 반영하는 단계로서 센서 및 IoT 기술 등이 사용된다.
Level 2nd 분석(Analyze) 디지털 세계의 모델을 분석하는 단계로서 시뮬레이션, 빅데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 등의 기술이 사용된다.
Level 3rd 활용(Utilize) 단계 전 단계의 분석 결과를 통해 유지보수 일정, 이상 징후 포착 및 경고, 물리적 모델 제어 등의 판단자료를 생성하여 현실 세계에서 활용한다.

위의 사진에 있는 디지털 트윈을 구현하기 위한 핵심 기술로는 아래와 같다.

디지털 트윈의 가시화 & 운영
디지털 트윈의 데이터 분석
디지털 트윈의 다차원 모델링& 시뮬레이션
디지털 트윈의 연결
디지털 트윈 데이터 &보안
디지털 트윈 데이터 동기화
디지털 트윈 연합(Federation)

디지털 트윈의 표준화(Standard for Digital Twins)

Global: ISO/IEC JTC, 1/SC 41/WG 6, ITU-T SG 20

South Korea: TTA의 CPS 프로젝트 그룹(PG609) 및 국토부

4️⃣ 메타버스 (Metaverse)

미국전기전자학회(IEEE)에서 정의한 메타버스란 "지각되는 가상세계와 연결된 영구적인 3차원 가상 공간들로 구성된 진보된 인터넷"이다. 또한 비영리 기술연구단체(ASF)에서는 "가상적으로 향상된 물리적 현실과 물리적으로 영구적인 가상공간의 융합"이라고 표현한다. 디지털 트윈과 비슷하다.

가상세계와 현실세계가 상호 연동된다.

메타버스의 활용(Utilization of Metaverse)

메타버스의 특성(Feature of Metaverse)

연속성 (Seamless) 가상세계와 현실세계의 연동이 끊김이 없다.

실재 (Presence) 사용자가 현실과 유사한 경험을 느낄 수 있는 실감적인 환경을 제공한다.

상호운영성 (Interoperability) 서로 다른 가상 환경(다양한 플랫폼, 디바이스들)이나 서비스 간에 데이터와 컨텐츠를 공유하고 상호 작용할수 있다.

동시성 (Concurrence) 수천에서 수백만 명의 사용자가 동시에 가상 공간에 접속하고 상호 작용할 수 있는 환경을 제공하여 대규모 이벤트나 회의, 공연등에 활용 가능하다.

경제 흐름 (Economy Flow) 가상 공간 내에서의 경제 활동을 지원하고, 가상 자산이나 디지털 상품의 거래를 허용하여 그 안에서 물건을 구매하거나 판매하고 수익을 창출할 수도 있다.

메타버스의 플랫폼 (Platform of Metaverse)

사회관계 형성 및 집단 활동에서는 게임이 대표적이다.

디지털 트윈과 메타버스 비교 (Comparison with Digital Twins and Metaverse)

기술연구단체(ASF)에서 내린 비교에 의하면 메타버스를 기술의 적용대상(개인, 세계)과 초점(증강, 현실-가상의 상호작용) 에 따라 분류할 수 있다고 한다. 이 분류에 따르면 메타버스는 ‘가상세계’로, 디지털 트윈은 ‘거울 세계’와 유사한 기능을 제공한다.

메타버스 종류 (Type of Metaverse)

산업용 메타버스(Industrial Metaverse): 현실세계의 생산 효율성을 촉진하는 산업용
소비자용 메타버스(Consumer Metaverse): 개인의 정신적 경험을 풍요롭게하는 개인용
순환형 생태계(Closed-Loop Ecosystem): 두 발전경로가 결합된 하이브리드

산업용은 의료, 교통등에서 사용되고 소비자용은 게임, 콘서트, 소셜등에서 활용된다. 이 두가지가 어울려져서 생태계가 구성되고 있다.

메타버스 주요 기반 기술(Key Foundation Technologies of the Metaverse)

기존 기술들의 효율적 융합으로 메타버스 구현한다. 기본이 되는 것은 역시 ICT 기술이다.

ICT 기술이란 "Information and Communication Technology"의 약자로, 정보와 통신 기술을 포괄하는 개념이다. ICT 기술은 다양한 정보를 수집, 처리, 저장, 전송하고, 이를 효과적으로 관리하며, 커뮤니케이션을 위한 기술을 의미한다. 주요 ICT 기술에는 컴퓨터, 인터넷, 통신, 데이터베이스 시스템, 소프트웨어 개발, 인공지능, 가상현실 등의 포함된다.

5 Key Technologies Powering The 'Metaversive' Future - IntelligentHQ

가상현실 기술(증강현실(Augmented Reality, AR), 혼합현실(Mixed Reality, MR), 확장현실(eXtended Reality, XR), 디지털 트윈, 네트워크, 빅데이 터 처리 및 분석, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 블록체인 및 인공지능 등 ICT기술의 연동을 통하여 구현된다.