주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼, WAiSER (와이저)   개발 및 자료 제공 : 한국디지털트윈연구소, 042-863-8090, www.kdtlab.kr   한국디지털트윈연구소는 KAIST 연구소기업으로, 빅데이터와 기계학습 기반 AI 기술과 전통적인 시뮬레이션 기법을 융합하여 디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼인 ‘WAiSER’를 상용화했다. WAiSER 플랫폼은 국방, 스마트시티, 에너지, 제조, 의료 등 다양한 분야에서 실체계만으로 해결할 수 없는 문제들을 가상 실험을 통해 분석, 예측 및 최적화를 가능하게 하는 고도화된 솔루션을 제공하며, 이를 통해 각 산업의 효율성을 극대화하고 데이터 기반 의사결정의 정확성을 향상시키고 있다. 1. 주요 특징   ■ 모델의 신뢰도 향상과 실체계와 연동하여 실체계의 변화를 반영할 수 있는 모델 학습/진화엔진 탑재 ■ 국제표준 기반으로 다양한 이종 디지털 트윈/시뮬레이션 모델, IoT/Bigdata/AI플랫폼, GIS/BIM/CAD, VR/AR/Metaverse등을 PoP(Platform of Platforms) 개념으로 유연하게 연동할 수 있는 개방형 플랫폼 ■ MFM(Muti-Fidelity Modeling)/MRM(Multi-Resolution Modeling) 지원 ■ FTS(Fast Time Simulation)/RTS(Real Time Simulation) 지원  ■ 역방향 시뮬레이션(Reverse Simulation) 기능 지원 2. 주요 기능 ■ IoT 등의 수단을 통해 실체계로부터 운영 데이터를 수집하거나 실체계 제어 명령 전달 등을 위한 인터페이스 ■ 가설적 모델을 기반으로 디지털 트윈 모델의 데이터와 실체계의 데이터가 일치하도록 디지털 트윈 모델 내부의 파라미터 또는 함수를 최적화하는 모듈 ■ 다수의 디지털 트윈 모델이 연동되어 실행되는 환경으로 확장하기 위한 병렬/분산 시뮬레이션 도구와의 인터페이스 지원 ■ 프레임 워크 기반 SW개발 형태로 모델을 개발할 수 있도록 플랫폼에서 정의하는 모델 클레스들의 템플릿 제공 ■ 연속시간 및 이산사건 모델이 혼합된 하이브리드 모델의 실행을 위해 2가지 엔진이 신호-이벤트(S-E) 변환기를 통해 혼합적으로 실행할 수 있도록 하이브리드 시뮬레이션 엔진 모듈 제공 ■ 사용자를 위한 그래픽 사용자 인터페이스 기능 3. 성공 사례 ■ 국방분야 War Game, 전투실험, 분석, 획득 업무 적용으로 실체계만으로 해결할 수 없는 문제를 해결 및 시간단축, 비용절감, 품질향상, 리스크 경감에 기여 ■ 교통신호제어 최적화, UAM 운영환경 디지털 트윈 사업을 통한 교통문제 해결에 기여 ■ 풍력발전량 예측, 댐 최적 방류량 산출 등 다양한 분야 문제 해결에 기여   4. 도입 효과 ■고 충실도(High Fidelity) 디지털 트윈 모델 구현 및 가상실험을 통한 미래 변화를 분석, 예측 및 최적화함으로써 실체계만으로 해결할 수 없는 문제 해결 및 지혜 수준의 서비스 제공  ■DBSE(Digital twin Based System Engineering) 적용으로 복잡하고 어려운 사회, 산업 문제들을 단순화하여 지혜롭게 해결할 수 있도록 지원   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

  디지털 전환(DX)이 가속화되면서 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 프로세스를 가상 환경에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설, 플랜트, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 활용되며 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅 등의 기술과 결합해 실시간 모니터링, 예측 분석, 최적화 등을 가능하게 하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 디지털 트윈을 실현하는 핵심 기술로는 3D CAD(Computer Aided Design), CAE(Computer Aided Engineering), PLM(Product Lifecycle Management), IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 분석 등이 있습니다. 3D CAD는 물리적 제품을 정밀하게 모델링하는 데 사용되며, CAE는 제품의 동작을 시뮬레이션하고 최적화하는 데 활용됩니다. PLM은 제품의 전체 수명 주기를 관리하면서 디지털 트윈의 데이터 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에 IoT 센서를 통해 실시간 데이터를 수집하고, AI 기반 분석을 적용하면 더욱 정밀하고 예측 가능한 디지털 트윈 구현이 가능합니다. 디지털 트윈 구현에는 다양한 솔루션이 활용됩니다. CAD 및 CAE 소프트웨어는 설계와 시뮬레이션을 지원하고, PLM 시스템은 데이터를 통합·관리하는 역할을 합니다. 또한 그래픽, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 기술이 결합되면서 더욱 직관적인 디지털 트윈 환경이 만들어지고 있습니다. 국내외 다양한 디지털 트윈 솔루션들이 꾸준히 개발되고 진화하며, 각 산업 현장에서 핵심 도구로 활용되고 있습니다. 디지털 트윈은 단순한 시뮬레이션을 넘어, 실제 운영 데이터를 기반으로 지속적으로 업데이트되는 ‘살아있는 모델’을 제공합니다. 이를 통해 기업은 생산성과 효율성을 극대화할 수 있으며, 예측 유지보수, 비용 절감, 의사결정 지원 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 현재 디지털 트윈 기술은 스마트 팩토리 구축, 도시 계획 및 관리, 항공우주 산업의 유지보수 최적화, 의료 분야의 맞춤형 치료 및 수술 등 다양한 영역에서 활발히 도입되고 있으며, 앞으로 그 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 기대됩니다. 이에 발맞춰 정부와 산업계도 디지털 트윈 도입에 적극 나서고 있습니다. 스마트 시티 및 스마트 팩토리 구현을 위한 국가 차원의 디지털 전환 정책이 강화되고 있으며, 다양한 산업에서 디지털 트윈 기반의 연구 및 실증 프로젝트가 활발히 진행되고 있습니다. 산업통상자원부, 국토교통부 등 관련 정부 기관은 디지털 트윈을 활용한 제조 혁신 및 도시·인프라 관리에 관한 다양한 지원책을 마련하고 있으며, 기업들도 이에 발맞춰 생산성 향상과 비용 절감을 위한 전략을 추진 중입니다. 이번에 발간된 『디지털 트윈 가이드』는 한국산업지능화협회 PLM기술위원회, 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 진행되고 있는 디지털 트윈 전문가 교육 참여 위원들의 공동 기획으로 제작된 결과물입니다. 이 책에서는 디지털 트윈의 기본 개념부터 핵심 기술, 최신 트렌드, 도입 전략, 실제 적용 사례까지 폭넓게 다루고 있습니다. 또한 주요 디지털 트윈 소프트웨어와 관련 기업 정보를 함께 수록하여, 기술의 현재와 미래를 조망하는 데 실질적인 도움을 드리고자 하였습니다. 이 책자는 다양한 분야의 전문가들이 함께 참여하여 다양한 시각과 이론을 담고 있습니다. 따라서 교과서적인 정론보다는 시장 전체를 조망할 수 있는 실용적 참고서로 활용되기를 기대합니다. 또한 디지털 트윈 관련 소프트웨어 및 기업 정보는 지속적으로 업데이트할 예정이니, 수록을 원하거나 변경이 필요한 경우 연락주시기 바랍니다. 디지털 트윈은 단순한 기술을 넘어 산업 혁신을 견인하는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다. 이 책이 디지털 트윈에 대한 이해를 높이고, 효과적인 도입을 위한 길잡이가 되기를 바랍니다. 2025년 3월  최경화 / 캐드앤그래픽스 국장   디지털 트윈 가이드의 구성 PART 1. 디지털 트윈 개론 PART 2. 디지털 트윈 핵심 기술 PART 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 PART 4. 디지털 트윈 최신트렌드 PART 5. 디지털 트윈 적용 사례 PART 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 PART 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트 PART 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트 이 책의 주요 저자 소개 공저 | 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 참여업체(가나다 순) 가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교 / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 아인스엔스엔씨 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블류에스(SWS) / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브솔루션 / 오토데스크코리아 / 오토폼엔지니어링코리아 / 원프레딕트 / 유니티코리아 / 유비씨 / 이로젠 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국디지털트윈연구소 / 한국알테어 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 / 헥사곤(Hexagon) ALI 후원기관 및 업체 앤시스코리아 / ETRI / KSTEP / 이에이트 / 나인플러스IT / 디엑스티 / 오토폼엔지니어링 / 이로젠 / 타임텍 / 헥사곤 ALI 상세내용보러가기

지난 11월 10일, 수원컨벤션센터에서 ‘CAE 컨퍼런스 2023’이 진행됐다. CAE 분야의 발전을 위해 매년 개최해오고 있는데 올해는 ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’이란 주제로 열렸다. 한국디지털트윈연구소 CTO인 김탁곤 KAIST 명예교수가 ‘디지털 트윈 기반 CAE 발전 방안’이라는 주제의 키노트 발표를 통해 디지털 트윈에 대한 올바른 이해를 바탕으로 CAE 분야의 발전 방안을 제시하였고, 많은 청중의 호응을 받았다. CAE(Computer Aided Engineering)는 컴퓨터를 활용하여 제품의 물리적 특성을 분석하고 검증하는 기술이다. 이는 유체 역학, 열 역학, 구조 해석 등 다양한 영역에서 활용되고 제품의 성능 향상과 최적화를 위해 사용되고 있다. 이번 컨퍼런스에서 CAE 분야에 종사하는 분들과의 만남과 교류를 통해 많은 것을 느끼고 배웠다. CAE 분야에서도 CAE의 목적을 달성하기 위해 기존 CAE와 AI(인공지능) 기술의 한계를 인식하고, AI와 디지털 트윈 기술을 융합 활용하고 MBSE(Model Based System Engineering, 모델 기반 시스템 엔지니어링)로 확대 발전을 시도하고 있었다. 하지만 CAE와 MBSE를 넘어 ‘디지털 트윈 기반 시스템 엔지니어링’으로 진화(進化)해야 하고, 이를 위해서는 경쟁을 넘어 협업과 융합이 필요하다. 엔지니어링은 제품(products)뿐만 아니라 사람(people)과 프로세스(processes) 문제도 포괄해야 한다. 제품을 만드는 목적은 사람의 필요를 해결하기 위한 것이고, 용도에 맞게 잘 활용할 수 있도록 하려면 3P의 최적 조화가 필요한 것이다. 또한 엔지니어링은 제품을 잘 안드는 설계와 구현을 넘어 운영과 유지보수 문제도 포괄해야 한다.(그림 1)   그림 1   AI는 이런 생각에 어떤 답을 낼까? “그렇습니다. 엔지니어링은 제품뿐만 아니라 인적 자원과 프로세스, 즉 기업 내부의 모든 문제를 포괄해야 합니다. 제품을 개발하는데 있어서는 CAE와 MBSE와 같은 기술적인 도구와 접근법이 중요하지만, 그것만으로는 충분하지 않습니다. 인적 자원, 즉 엔지니어링 팀의 역량과 조직 문화, 프로세스, 즉 개발 프로세스와 관련된 일련의 활동들도 제품 개발의 성공과 지속적인 발전을 위해 중요한 역할을 합니다. 또한 제품이 출시된 이후 운영과 유지보수를 고려하는 것도 매우 중요합니다. 제품이 실제로 사용되는 환경에서 발생할 수 있는 문제나 요구사항에 대해 생각하고, 그에 맞는 유지보수 및 업그레이드 계획을 수립하는 것이 필요합니다. 따라서 엔지니어링은 제품뿐만 아니라 인적 자원, 프로세스, 운영 및 유지보수 등 모든 측면을 고려하여 효과적인 제품 개발 및 운영을 위한 전략을 수립해야 합니다.” 그렇다. 공학(engineering)은 학문적으로 탐구된 지식과 기술을 활용하여 문제를 해결하고, 제품이나 시스템을 설계, 개발, 구축하는 분야이다. 공학은 실제적인 문제 해결과 기술적인 응용에 중점을 두고 과학적인 원리와 이론을 실제적인 상황에 적용하여 실용적인 결과물을 창출할 수 있어야 한다. 그러려면 해결해야 할 문제를 찾고 정의하는 것이 우선이다. 그리고 컴퓨터와 과학 기술을 이용하여 공학적으로 해결하면 된다. 선진국을 빨리 쫓아가던 추격국가(fast follower)에서 선도국가(first mover)로 전환하려면 남이 내준 문제를 학습하여 빨리 푸는 역량을 넘어 최초의 질문과 문제를 정의할 수 있어야 한다. 우리가 풀려고 하는 문제는 무엇인가? 변동적이고 복잡하며 불확실하고 모호한 부카(VUCA) 시대, 과거의 비정상이 정상이 되는 뉴 노멀(new normal) 시대다. 혁신(innovation). ‘혁신해야 미래가 있다’고 입에 달고 살긴 쉽지만, ‘혁신에 성공했다’고 자신하기란 어렵다. 혁신, 도대체 어떻게 하는 것일까. 혁신에도 정답이 있을까? “우리는 미래를 대비(prepare)할 순 있지만 예측(predict)할 순 없다”, “인류는 ‘협력’을 통해 진화했고, ‘협조’ 때문에 퇴화 중이다”, “‘왜’를 물어야 한다”, “싸고 효율적인 제품 대신 사람들이 필요로 하는 것을 만들라”, “빅데이터를 믿지 마라. 인공지능(AI)도 믿지 마라. AI는 맥락을 이해하지 못한다”고 한 ‘디자인 씽킹’의 전설적 원로학자인 미국 스탠퍼드대학교 래리 라이퍼 교수의 말을 새겨 들어야 한다. 과거의 경험과 지식이 오히려 문제를 해결하는데 걸림돌이 되는 경우를 많이 보게 된다. 수많은 제품이 쏟아지고 있지만 정작 인간의 행복한 삶에 기여하고 있을까? 과거에 발생한 빅데이터의 상관관계를 기계학습하는 인공지능이 복잡하고 어려운 사회·산업 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 기술인가? 데이터가 없는 최초의 질문에 답을 할 수 있을까? 김탁곤 교수님이 정리한 CAE 모델과 디지털 트윈 시뮬레이션 모델의 차이점에 주목할 필요가 있다.(그림 2)   그림 2   CAE 업계에서는 시뮬레이션의 한계를 극복하기 위해 AI를 접목하고, 제품 문제를 넘어 시스템의 문제를 극복하기 위해 MBSE로 확장을 시도하고 있지만, 추가적인 의문과 필요는 여전히 남는다. 제품을 잘 만들면 문제가 해결될까? 제품은 잘 쓰기 위해 만드는 것이다. 3P(products, people, processes)의 조화가 필요하다. 제품도 여러 개의 제품이 결합되어 상호작용하는 시스템이다. 제품은 인간(people)의 필요에 의해 만들어지고 매뉴얼(process)에 따라 잘 쓰여야 한다. 잘못 쓰이면 해(害)가 된다. 운영 과정에서 변하는 실체계의 노화/열화를 반영하려면, 실체계와 연동하여 동질성과 일관성을 유지할 수 있어야 한다. CAE와 MBSE를 넘어 디지털 트윈 기반 시스템 공학(DBSE)으로 가야하는 이유다. 디지털 트윈 기술을 활용하면 상기 의문과 필요를 해결할 수 있을 것이다. CAE에 디지털 트윈 기술을 융합하면 김탁곤 교수님이 발표하신 것처럼 다음과 같은 확장성과 다양성을 확보할 수 있을 것이다. 경쟁을 넘어 협업,  학습을 넘어 가상실험,  정보와 지식을 넘어 지혜가 필요한 시대다.   ■ 양영진 한국디지털트윈연구소의 대표로, 디지털 트윈 플랫폼을 제품화하여 복잡하고 어려운 사회 문제와 산업 문제의 해결을 추진하고 있다. 현대정보기술과 아인스에스엔씨를 거치면서 다양한 실전 경험과 지식, 네트워크를 쌓아 왔고, 현재 디지털 트윈협동조합 이사장과 한국데이터산업협회 부회장으로 활동 중이다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 트윈 플랫폼으로 산업계의 디지털 전환 가이드 제공   한국디지털트윈연구소는 디지털 트윈을 만들고 이를 기반으로 가상 실험을 통해 미래 변화 분석, 예측, 최적화 서비스를 제공함으로써 복잡하고 어려운 사회·산업 문제들을 ‘지혜롭게’ 해결하기 위해 설립된 회사이다. 양영진 대표는 국방에서부터 환경, 에너지, 교통에 이르기까지 디지털 트윈이 필요한 다양한 분야에서 산업 디지털 전환을 가이드하고, 디지털 트윈 플랫폼 ‘WAiSER’(와이저)를 통해 이를 해결할 솔루션과 서비스를 제공해 나간다는 계획이다. ■ 최경화 국장, 이성숙 기자     KAIST 연구소 기업, 한국디지털트윈연구소  한국디지털트윈연구소는 세상과 사람을 위하여 디지털 트윈을 만들고 이를 기반으로 가상 실험을 통해 미래 변화 분석, 예측, 최적화 서비스를 제공함으로써 복잡하고 어려운 사회·산업 문제들을 지혜롭게 해결하기 위해 설립한 KAIST 연구소기업이다.  2019년 1월 연구소기업 설립 인가를 받은 한국디지털트윈연구소는 KAIST에서 이전받은 기술을 기반으로 상용화를 추진하여 77건의 지재권을 확보하고 있다. 이어 2022년 CES에 참가하여 좋은 평가를 받았으며, 디지털 트윈 플랫폼 WAiSER를 정식 출시하였다.  현재는 교통 문제 해결을 위한 ‘교통신호 제어최적화솔루션’을 비롯해, 기후변화 위기 대응을 위한 ‘풍력 발전량 예측 솔루션’, 홍수피해 예방 및 피해 최소화를 위한 ‘최적 방류량 산출 솔루션’ 등을 개발 및 사업화하고 있다. 이밖에도 조선·해양, 반도체, 2차전지, 자동차 등 첨단주력 산업분야에 집중하고 있으며, 산업 분야별 전문기관 및 기업들과 협업을 통해 전 산업분야에 사업을 확대해 나가고 있다.   BAS 기반의 디지털 트윈 플랫폼 ‘WAiSER’  한국디지털트윈연구소의 디지털 트윈 플랫폼 ‘WAiSER(와이저)’는 김탁곤 교수 랩에서 개발 후 실용화 단계를 앞둔 기술이었다. “당사의 사업 모델은 WAiSER 활용 확대를 통한 지혜 수준의 가치 창출 및 이익 창출”이라고 설명하는 양영진 대표는 “이를 실현할 최적의 도구가 바로 WAiSER”라고 소개한다. 다시 말해 WAiSER는 디지털 트윈을 제대로 만들고 가상 실험을 통해 미래 변화를 분석, 예측, 최적화 기능을 제공함으로써 복잡하고 어려운 문제를 단순화하여 쉽게 해결할 수 있는 BAS 기반의 디지털 트윈 플랫폼이다.    AI 기술과 모델링 시뮬레이션 기술의 한계 보완  한국디지털트윈연구소는 도메인에 상관없이 BAS 기술을 기반으로 디지털 트윈을 수학 방정식으로 모델링하고 가상 실험하여 미래변화를 분석, 예측, 최적화를 할 수 있는 개발 및 운영 플랫폼인 ‘WAiSER’라는 제품을 보유하고 있다.  빅데이터를 기계학습하는 인공지능(AI) 기술의 한계와 모델링 시뮬레이션 기술의 한계를 각각의 장점을 상호보완적으로 융합하여 해결한 BAS(Big data, AI, Simulation) 모델링 기술이 ‘WAiSER’의 차별화된 경쟁력이자 핵심 기술이다.  양영진 대표는 “WAiSER를 기반으로 시스템 공학적 틀과 방법론을 적용함으로써 새로운 시스템을 설계, 구현, 시험, 운영 및 유지보수 전 주기동안 최적화 서비스가 가능하므로 경쟁이 아니라 협업을 통해 문제를 슬기롭게 해결할 수 있으며, 정보와 지식을 넘어 지혜 서비스를 제공할 수 있다”라고 부연한다.    한국의 제조혁신 과정과 그 수준 변화  한국은 과거의 선진국을 빠르게 따라 하는 ‘Fast Follower’ 전략에서 ‘First Mover’ 전략으로 가야만 하는 변곡점에 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대가 도래하고 사회와 산업 전반에서 디지털 전환이 가속화되는 상황에서, 우리는 시대변화의 중심에 선 ‘디지털 트윈’에 대해 제대로 들여다볼 필요가 있다. 국내에서는 스마트공장과 제조혁신을 위해 많은 노력을 기울이고 있으나 IoT·빅데이터·AI, VR·AR·메타버스 등 기술 중심으로 혁신이 추진되고 있다. 그러다 보니 많은 시행착오를 겪으며 개선은 되고 있으나 혁신은 이루어지지 않고 있다.  문제가 무엇인지 인식하는 것이 선행되어야 한다는 양영진 대표는 “문제를 정의하지도 않고 문제를 풀려 하거나, 목적과 수단이 전도된 경우가 많다”면서, “목적에 맞도록 필요한 것은 챙기고, 불필요한 것은 버리는 것이 ‘디지털 트윈’의 핵심”이라고 말한다.  양영진 대표는 “과거의 축적된 빅데이터를 기계학습하는 인공지능(AI) 기술을 넘어 미래 발생 가능한 시나리오를 만들고 가상 실험해 봄으로써 어떤 변화가 오더라도 최적의 대응을 할 수 있는 스마트 시스템이 필요하다”고 강조한다.   디지털 트윈 기반의 가상 실험 플랫폼 구축 필요  한국디지털트윈연구소는 WAiSER를 기반으로 교통, 환경, 국방, 재난안전, 스마트팜, 풍력발전 등 다양한 분야에 난제 해결을 위한 솔루션과 서비스를 개발하여 성과를 창출하고 있다. 2022년 과기정통부에서 추진하는 SW 예비공성장 클럽에 선정되었고 퀀텀 점프를 위해 반도체, 이차전지, 조선·해양, UAM 등 첨단 제조산업분야로 확대해 나가고 있다. “제조경쟁력 강화를 위해서는 건강한 생태계 조성이 시급하고 중요한 과제”라고 생각한다는 양영진 대표는 “산업디지털 전환 촉진법에 따라 설립된 한국산업지능화협회와 긴밀한 협업을 통해 산업 디지털 전환을 선도하고 제조산업 혁신에 기여하고 싶다. 저희가 확보한 WAiSER는 협회 회원사들의 디지털 혁신뿐만 아니라 국가 제조산업 디지털 전환에 핵심 엔진으로 활용될 수 있길 기대한다”라고 밝혔다. 양 대표는 “기업마다 필요한 것을 지원해주는 맞춤형 정책이 필요하다고 생각한다”라며 “디지털 트윈은 주로 최적화가 필요한 기업이나 새롭게 혁신이 필요한 기업들에 필요한 기술”이라고 강조한다.  “또한 EU에서 GAIA-X 정책처럼 산업별 건전한 생태계를 조성하는 사업이 무엇보다도 시급하다”라며, “중소제조업이 살아야 대기업이 살고 고객들도 좋아진다. 중소벤처부에서 추진하는 단가연동제를 넘어서 생태계에 속해 있는 이해당사자들이 상생할 수 있는 최적해를 찾을 수 있도록 디지털 트윈 기반의 가상 실험 플랫폼 구축이 필요하다”라고 부연하였다.   2023 DXCon에서 ‘WAiSER 2.0’ 출시  한국디지털트윈연구소는 올 상반기에 주로 WAiSER 2.0 출시를 위한 연구개발과 WAiSER의 우수성을 실증할 수 있는 Best Practice를 만들기 위한 사업기획 수립과 마케팅 활동 등 도약의 토대를 다졌다. 이러한 활동들을 기반으로 하반기부터 조선·해양, 반도체, 이차전지, 자동차 및 풍력발전과 교통분야에서 의미 있는 성과를 만들어 낼 계획이다.  한국디지털트윈연구소는 WAiSER 2.0을 한국산업지능화협회가 주관하는 2023 DEXCon에서 출시할 예정이다. 양영진 대표는 “이미 복잡하고 어려운 산업 문제를 디지털 트윈 기반 가상 실험을 통해 지혜롭게 해결할 수 있는 기반 기술은 확보했으므로 산업 디지털 혁신이 필요한 기업/기관과 협업하면 세계를 선도할 수 있는 세계 최고 수준의 솔루션과 서비스를 만들 수 있다”면서, “많은 기업과 협업을 통해 더욱 발전되고 함께 잘 살아가는 세상을 만들어가는데 이바지하겠다”라고 포부를 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  Infoworld   Focus 17　코리아 그래픽스 2023, 메타버스와 AI가 만드는 산업의 미래를 짚다 24　헥사곤 MI, 넥서스 국내 출시로 데이터의 연결 통한 제조 혁신 지원 26　뿌리기술 역량 강화를 위한 글로벌 3D 프린팅 트렌드 및 활용 사례 소개 28　에픽게임즈, “3D에 경제 모델 결합된 메타버스 생태계 만든다”   Case Study 30　제조 업계의 디지털 트윈 기반 인터랙티브 마케팅　고객 참여 확대부터 시장 출시 단축까지 실시간 3D 기술의 효과를 얻는 방법 33　단편 영화 수상작 ‘더 보이스 인 더 할로우’　리얼타임 애니메이션으로 어둠의 공간을 구현   New Product 38　PDM 라이브러리 분류 정의 시스템　PDM Part Classification 40　빠르고 범용적인 3D CAD 뷰어　3D뷰스테이션 데스크톱 뷰어 42　시뮬레이션 속도 및 제품 개발의 협업 향상 지원　앤시스 2023 R2 44　렌더링부터 버추얼 프로덕션까지 크리에이터 위한 기능 향상　언리얼 엔진 5.3 48　콘텐츠 크리에이터와 전문가를 위한 내장 SSD　WD 블루 SN580 NVMe SSD 52　이달의 신제품   Column 55　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　가상화와 소프트웨어 정의가 모든 것을 변화시키다 58　현장에서 얻은 것 No.14 / 류용효　PLM 구축 유형별 특징   On-Air 63　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　PLM과 MBSE, 어떻게 가져갈 것인가? 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　수소연료전지를 포함한 전기 추진 시스템 개발   People & Company 65　SK C&C 제조Digital플랫폼 담당 김성환 그룹장　대·중소기업 상생 협력을 통한 제조 기업 경쟁력 향상 지원 68　한국디지털트윈연구소 양영진 대표　디지털 트윈 플랫폼으로 산업계의 디지털 전환 가이드 제공   50　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 70　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　파이썬 기반 오토캐드 설계 자동화 도구 개발 74　새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (12) / 최영석　3D 객체 그리기 기능 Ⅲ 77　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (6) / 천벼리　아레스 캐드 2024에서 강화된 평면 스냅샷 기능 80　토목 분야 BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 합산 프로세스 (3) / 이재홍　2D와 BIM 기반 수량산출 내역 합산 기능 프로세스   Reverse Engineering 86　이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (10) / 유우식　제어(수동, 자동, 반자동, 학습형) 96　포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례 / 드림티엔에스　플라스틱 커버 스캔 데이터의 역설계 작업 과정   Mechanical 101　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (5) / 김성철　향상된 제조 기능   Analysis 106　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (2) / 나인플러스IT　유압 터빈의 설계를 위한 와류 로프 해석 109　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박성근　입자와 함께 하는 유동해석, 앤시스 로키와 함께하는 SPH 소개부터 활용까지 114　제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (5) / 목종수, 김태현　항공우주 및 방위 산업에서의 MBSE   Cloud Computing 119　산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (6) / 조상만　AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅰ