AI와 디지털 트윈
2023년 지금 가장 핫한 단어는 OpenAI의 ChatGPT로 촉발된 생성형 AI일 것입니다. ChatGPT로 대표되는 생성형 AI 시장 확대가 생각보다 더 빠른 속도로 전개되고 있는 가운데, 첨단 산업 경쟁력 강화를 위해 업계들은 AI 적용 및 활용 방안에 속도를 내고 있습니다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 대만에서 열린 COMPUTEX 2023 Keynote 연설에서 지금까지 AI는 Information, Words, Images, Music 등과 같은 Light Industry에 주로 사용되어 왔는데, AI가 Heavy Industry를 이해하기 위해서는 모든 것을 먼저 디지털화해야 하고, 그러기 위해서는 디지털 트윈1)이 필요하다고 말합니다.
그렇습니다. 폭발적으로 발전하고 있는 AI가 실제로 산업 현장에 활용되기 위해서는 디지털 트윈이라는 요소가 필수적이라는 의미일 것입니다. 이전부터 메타버스와 더불어 디지털 트윈이 제조, 항만, 교통, 건물, 에너지, 조선 등의 산업 분야에서 제품 디자인, 성능 시뮬레이션, 자율 주행, 작업장 계획 효율화, 물류창고 관리 등에 활용되어 오고 있습니다. 2000년 초 디지털 트윈이 소개된 이래, 부분적으로 사용되어 오긴 했지만, 요즘 다양한 분야에서 각광받고 있는 것은 새로운 분야에 디지털 트윈을 구체화하고 적용할 수 있을 정도로 기반 기술이 축적되었기 때문이라고 볼 수 있을 것입니다. 또한 IoT 센서를 통해 수집할 수 있는 데이터의 폭발적인 성장은 디지털 트윈을 실시간으로 활용할 수 있도록 하고 있습니다.
빌딩 디지털 트윈에 필요한 BIM(Building Information Modeling)
항공, 자동차, 조선업 등 타 산업에서는 3D 기반 설계 및 생산 프로세스가 구현되어 일찍부터 활용되고 있었고, 건설업에서도 이런 개념을 도입해야 한다는 요구가 이어졌습니다. 건설업에서는 2D 기반 설계 도면 작성 과정에서 발생하는 설계 도면 간 상이, 누락, 설계 미흡 등의 오류 발생과 이로 인한 리스크에 대한 효과적인 대응 방안을 필요했습니다. 독창적인 디자인 개발, 설계 도면에 대한 정확도 및 품질 향상, 도면 작성에 대한 생산성 향상 등 다양한 요구가 발생하면서 관련 소프트웨어 개발이 가속화되었고, BIM이라는 이름으로 탄생하게 되었습니다.2) BIM은 2000년대 초반부터 미국 건축설계사무소를 중심으로 태어났지만, 건설 분야에서 하드웨어 용량 한계, 소프트웨어의 기술적 한계, 고가의 비용으로 매우 제한적 범위에서만 활용될 수 있었습니다. 이후 실무에서 안정적으로 활용할 수 있는 인프라 기반이 구축되면서 BIM이 본격적으로 활용되기 시작했습니다. EPC 업종의 디지털 트윈과 BIM과의 연계는 건축물 생애주기 동안의 다양한 형태로 응용되어 서비스될 수 있기 때문에 빌딩 디지털 트윈의 시작은 설계와 시공 단계를 거치면서 BIM을 확보하는 것에서부터 시작합니다.
- 3D/Data/Docs (as·DESIGNED model ↔ 3D/Data/Docs (as·BUILT model
- STRUCTURED INTEROPERABLE DATA
- machine learning/predictive maintence→Asset beta Model+Analytics+Knowledge←REal Time Operatonal Data/What If Analytics
- CONCEPT DESIGN ▷ DESIGN ▷ CONSTRUCTION ▷ OPERATION MAINTENCE ▷ END OF LIFE
계획/설계/시공 단계에서 만들어지는 BIM 데이터는 이후 완성된 건물의 운영 및 유지 관리와 거주자를 위한 다양한 서비스를 위해 활용됩니다. 이렇게 디지털 트윈과 결합한 BIM을 통해 초기 설계부터 폐기에 이르기까지 건물 수명주기 관리가 가능합니다. BIM은 Building Information Modeling의 약자로 Information, 즉 건설 ‘Context’를 담고 있다는 점이 기존 CAD와 근본적인 차이점이 있습니다. 건설의 Context는 건설 프로젝트 생애주기 동안에 발생하는 정보, 프로세스를 통합하는 개념으로 3D 모델 정보에 시간 구성 요소가 추가되면 4D가 되고, 비용 관련 정보가 포함되면 5D가 됩니다. 3D로 구축된 모델을 통해 시각화 검토, 시공 대상 시설물과의 간섭 체크, 설계 도면 검토 등의 일반적인 설계 업무를 하게 됩니다. 4D 모델을 통해 건설 완료까지 작업 진척 상황을 파악하는 것이 가능해지고, 비용을 포함하는 5D 모델이 생성되면 공정별 투입되는 비용 현황을 파악하기 용이합니다. 여기서 BIM과 CAD와의 차이를 잠깐 살펴보겠습니다.
2D CAD를 활용한 업무
2D 방식에서 설계자는 건물을 디자인할 때 머릿속으로는 3D 모델로 생각하면서 디자인하지만, 설계안은 2차원 도면을 통해 표현하고, 다른 참여자들은 이렇게 만들어진 2D 도면을 보고 머릿속에서 다시 3차원 모델을 만듦으로써 설계를 이해하고 관련 업무를 수행합니다. 구조물이 복잡하거나 평면 형상이 비정형인 경우 설계 도면이 복잡하게 되어 프로젝트 구성원 간 업무상 오류가 발생할 수 있습니다.
2D와 3D 차이에 의한 업무상 오류 발생
2D 도면을 3차원 모델로 변경 시 설계 도면이 복잡할 경우 각자 생각하는 것이 다르기 때문에 이해관계자 간의 커뮤니케이션이 쉽지 않을 수 있습니다. 또한 선, 원, 호의 형상을 도면 위에 텍스트로만 담을 수 있어서 2D 프로그램은 무엇이 벽이고 마감 부재인지 자동으로 구분할 수가 없어서 자동으로 얻을 수 있는 정보는 거의 없고, 사람에 의해서 해석되어야 합니다.
건축물을 3차원으로 표현하는 BIM
일반적인 2D CAD나 외형적인 데이터만 구축하는 3D 프로그램에 비해 BIM은 그 안에 속성 정보들이 모두 포함됩니다. 그렇기 때문에 건축물을 BIM으로 표현하면, 그 건축물을 짓기 위한 시공 재료 견적, 건설공사의 순서, 건설되었을 때 냉난방이나 에너지 효율 등을 알 수 있고, 건설 이후의 건축물 유지보수, 세부적인 공간의 면적 산정 등도 가능하게 됩니다. 아래 그림은 BIM 소프트웨어 중의 하나인 Revit의 사용자 화면으로 현재 프로젝트의 뷰를 평면, 3D, 단면 등 다양한 형태로 볼 수 있습니다. 왼쪽 상단의 특성 팔레트에서 도면 요소를 선택하여 문 유형을 ‘단일’에서 ‘이중’으로 변경하면 모든 뷰에 동일하게 변경되고, 다양한 각도에서 볼 수 있습니다.
다양한 형태로 조회하는 건축물 도면과 변경 속성을 동시에 반영하는 BIM 화면 (출처: Autodesk)
BIM은 3D로 건축물을 벽, 문, 창, 기둥, 슬래브, 계단, 지붕, 커튼월 등 다양한 객체로 표현할 수 있으며 벽도 내력벽(하중을 견디는 벽)인지 비내력벽인지 객체의 속성을 입력할 수 있습니다. 그 밖에 재료, 색깔, 프레임 두께나 설치 방법까지 조정할 수 있기 때문에 기본 설계의 결과를 토대로 작성된 최종 공사용 도면인 실시설계까지 다양한 상세 수준으로 구축이 가능하고 도면을 추출할 수 있습니다. 또한 BIM 설계를 이용하면 구성하는 정보를 기반으로 2D View를 무한대로 추출할 수 있습니다.2) LOD(Level of Development)는 3D Model의 상세 수준에 대한 정의로서, BIM Forum에서는 LOD를 100, 200, 300, 350, 400, 500 등 6단계로 구분하고 있습니다. LOD 300에서는 재료에 대한 규격만 명시되고, LOD 350에서는 건축사가 지정하는 재료에 대한 제품명이 추가될 수 있고, LOD 400에서는 샵 드로잉(Shop Drawing, 도면/도표/계획공정)에 해당하는 앵커 볼트 등 연결 부재 정보까지 포함됩니다. BIM을 활용한 디지털 트윈을 구현하기 위해서는 LOD 300 이상을 준비하는 것이 좋습니다. BIM Forum에서는 BIM의 LOD 수준에 대하여 상세하게 설명하는 자료를 제공합니다.
- • 자재유형별로 분리(예:벽돌, 테라코다 등)
- • 지정된 위치와 형상정보 추가
- • 접속부(상단, 하단, 모서리) 표시 / • 타 분야 코디네이션 필요한 부분 모델링
- • 보강부, 연결부 등 / • 제작부품 번호 / • 시공을 위한 기타 부속
BMS(Building Management System)와 디지털 트윈
전통적으로 빌딩 분야에서는 50년 이상 빌딩관리시스템(BMS)이 사용되어 왔습니다. BMS는 건물에 설치되어 기계 및 전기 시스템을 모니터링 하였고, 조명, 환기, 전원, 엘리베이터 및 보안이 포함되어 발전되어 왔습니다.
특히 BMS는 상업용 부동산 시장 내에서 발전되었습니다. BMS는 건물 사무실 내에 연결된 하위 시스템이 늘어나고 복잡해짐에 따라 2010년경부터 도입된 IoT 기반의 서로 통신하는 통합 BMS로 확장되어 왔습니다. 오늘날 디지털 트윈은 이러한 BMS 및 상업용 부동산 산업을 변화시키고 있습니다. 디지털 트윈은 이전의 BMS를 연결하여 프로세스를 원격으로 모니터링하고 작업 흐름을 최적화합니다. 또한 건축물 생애주기 동안 3D 공간을 기반으로 다양한 형태로 응용될 수 있기 때문에 이를 기반으로 한 사전 시뮬레이션을 통해 최적화된 운영계획을 세우거나 유지관리 및 운영상 발생할 수 있는 각종 리스크에 선제적으로 대응할 수 있는 체계를 만들 수 있습니다. 또한 실시간 의사 결정을 통해 건물 관리에 대한 향상된 접근 방식을 가능하게 하고, 빌딩 운영자가 아닌 거주자의 경험에 더 중점을 둡니다. 이렇게 발전된 디지털 트윈은 빌딩 소유자뿐만 아니라 거주자 및 운영자에게도 의미 있는 통찰력을 제공하여 BMS의 한계를 해결할 수 있습니다.11)
예를 들어, BMS는 공간의 낮은 점유율을 수용하기 위해 조명을 조절할 수 있습니다. 디지털 트윈은 여기서 더 나아가 점유 감소를 설명하기 위한 더 깊이 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 디지털 트윈은 방의 공기 흐름이 정체되어 거주자에게 불편함을 주어 거주자가 거의 없다는 점을 강조할 수 있습니다. 이러한 기술은 현재 상태 제공뿐만 아니라 데이터 수집을 통해 향후 관리를 위한 의사결정에 영향을 미치는 점유현황맵도 제공할 수 있습니다. 조명 및 HVAC과 같은 자산이 사람, 프로세스 및 연결된 사물 간의 상호 작용에 의해 어떻게 영향을 받는지에 대한 실시간 데이터를 제공할 수 있습니다. 디지털 트윈은 지속적으로 발전되어 온 스마트 BMS로 간주되던 것들을 가능하게 하며, 기존의 빌딩에서 가지고 있던 BMS, BEMS(Building Energy Management, 빌딩에너지관리시스템), FMS(Facility Management System, 시설관리시스템) 등의 시스템과 연계하여 상업용 부동산의 소유자, 운영자 및 거주자의 요구에 대해 탄력적인 환경 제어가 가능할 것으로 보입니다.
디지털 트윈 도입 시 고려 사항
지금까지 디지털 트윈을 EPC 산업에 적용하여 활용한 다양한 사례들을 살펴보았는데, 디지털 트윈을 기업 환경에 구현하기 위해서 검토해야 할 점들이 있습니다.12)
01 성공 사례 연구
새로운 기술 도입을 고민하는 리더라면 다양한 디지털 트윈 사례에서 영감을 주고 가능성을 보여주는 사례도 필요하지만, 실용적이고 비즈니스 성과를 입증할 수 있는 사례도 고려하여야 합니다.
02 명확한 비전 마련
디지털 트윈 구축에는 많은 비용이 듭니다. 한 기관은 상업용 오피스 빌딩의 디지털 트윈 개발비용을 120만~170만 달러(약 16억~23억 원)로 추정했습니다. 따라서 디지털 트윈을 개발하기 전에 디지털 트윈 비전을 명확히 하고 비즈니스 근거를 고려할 뿐만 아니라 재무적 이득을 잘 따져야 합니다. 이를 통해 건물의 모든 것을 한꺼번에 디지털 트윈화 하기보다는 꼭 필요한 영역부터 차근차근 확대해 나갈 필요가 있습니다.
03 수명주기 고려
디지털 트윈을 개발하는 데는 많은 시간과 비용이 들지만 모델이 정확한 결과를 제공하도록 보장하기 위한 지속적인 지원 비용도 고려해야 됩니다. AI 기반 헬스케어 회사인 존 스노우 랩스(John Snow Labs)의 CTO 데이비드 톨비는 디지털 트윈으로 실험하기 전에 다음 3가지 원칙을 고려해야 한다고 조언했습니다.
◎ 기술 자체를 위한 실험이 되어서는 안 된다.
◎ 모델이나 서비스, 시뮬레이션을 만드는 데 사용하는 디지털 트윈의 인구 구조는 실제 인구 구조를 반영해야 한다.
◎ 디지털 트윈 개발에서 배포로 신속하고 안정적으로 전환할 수 있도록 MLOps(머신러닝+운영) 툴셋을 갖춰야 한다.
04 확장 가능한 데이터 플랫폼 설계
디지털 트윈은 많은 양의 데이터를 생산하게 됩니다. IoT를 통한 실시간 데이터 스트림을 수집하기 위해서는 데이터 모델과 흐름, 그리고 디지털 트윈을 위한 데이터 관리 아키텍처를 설계하는 것이 중요합니다. 또한 디지털 트윈으로 만들어지는 과정에서 수많은 객체를 중심으로 저장되는 정보들이 분석 가능한 데이터로 추출되어 분석되고 활용될 수 있도록 정교한 설계가 필요합니다.
05 클라우드 및 새로운 기술 역량 구축
디지털 트윈 플랫폼을 설치하고 수많은 IoT 센서의 데이터를 통합하고 확장할 수 있는 플랫폼을 구축하려면 IT 부서는 대규모 기술 인프라 구축을 위한 핵심 역량을 보유해야 합니다. 핵심 역량에는 클라우드, 인프라, 데이터 통합을 위한 빅데이터 기술 및 디바이스 제어 능력, IoT 엣지 기술 등이 있습니다.
06 단편적인 유즈케이스나 솔루션 적용이 아닌 통합 관점에서의 구현이 핵심
디지털 트윈의 도입은 개별 유즈케이스의 발굴로 접근해서는 제대로 된 ROI를 얻어내기 어렵습니다. 이미 보유하고 있는 수많은 데이터들과 디지털 트윈으로 인해 만들어지는 데이터를 연계해야 하고, 전체 프로세스 관점에서의 효용을 이끌어내야 합니다. 따라서 업종의 밸류체인에 기반한 통합 관점에서 유즈케이스를 도출하고, 최적의 기술 조합을 통해 서비스로 구현해 내는 것이 무엇보다 중요합니다. 삼성SDS는 다양한 디지털 트윈 컨설팅 및 구축 경험을 확보하였고, SCP(SDS Cloud Platform)을 기반으로 국내외 최고의 솔루션/기술 파트너들과 함께 디지털 트윈 구축 환경을 갖추고 있습니다.
디지털 트윈 구축은 생성형 AI가 EPC를 비롯한 산업현장을 제대로 이해하고 혁신을 이끌어 낼 수 있는 핵심 열쇠가 될 것입니다.
References
[1] NVIDIA Keynote at COMPUTEX 2023 (Youtube) (1:29:16부터) 디지털 트윈은 현실 공간/데이터를 가상에 정밀하게 연결하여 서비스 경험으로 제공하는 것이라고 정의할 수 있는데 현실 세계를 디지털화한 가상 세계와 양방향으로 실시간 동기화를 하여 3D로 다양한 시뮬레이션 해 볼 수 있다는 장점이 있음
[2] 씨아이알, 스토리텔링 BIM, 진상윤 저 (2020.5.25)
[3] 호주의 건설엔지니어링 컨설팅회사
[4] Willow, Brookfield’s journey to a digital-first future | Microsoft Case Study (2021.3.12)
[5] Microsoft, Brookfield sets a new standard for innovation in real estate (2020.12.1)
[6] SIMSCALE, Pedestrian Wind Comfort at OPPO HQ
[7] SERVICE Study Association, The Edge-Why Did We develop it? (2019.1.22)
[8] MAPIQ, Solution Overview (2020.3.12)
[9] 근거리 데이터통신 기술로 애플이 표준화한 비컨의 한 형태
[10] SIEMENS, COVID-19 and CFD Simulation for planes, trains and automobiles (2021.1.6)
[11] ThoughtWire, The Evolution of Building Management Systems (2020. 6.17)
[12] IT World, 디지털 트윈 개발에 착수하기 전 반드시 거쳐야 할 7단계 (2023.4.27)
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