언뜻 보면 비슷해보이는 디지털 트윈(DT)과 공간 디지털 트윈(SDT), 차이점은?

Last Updated: 2024년 05월 21일By

공간 디지털 트윈(SDT; Space Digital Twin)은 기본적으로 실제 지리공간 객체(예: 건물, 도로)와 시스템(예: 환경 또는 교통 모니터링)을 미러링하여 표현한 것입니다. SDT는 정확한 위치 및 차원 속성을 가진 가상 표현으로 정의할 수 있으며, 가상 모델은 동기화된 주기로 업데이트됩니다.

 

높은 수준에서 SDT와 기존 디지털 트윈(DT)은 많은 유사점이 있으며, 둘 다 예측 기능을 통해 모니터링, 계획 및 의사 결정을 지원하기 위해 실제 객체의 가상 표현을 유지한다는 점에서 유사합니다.

SDT와 DT의 주요 차이점은 SDT는 공간을 통합하여, 지리공간 객체 및 프로세스의 위치 및 상대적 차원 표현을 캡처하고 제공한다는 점입니다.

다시 말해, DT는 물리적 자산 혹은 시스템의 디지털의 표현애 중점을 둔다며, SDT는 좀 더 확장된 개념으로 지리공간 데이터, 지형 정보, 환경 조건을 통합해 공간적인 맥락에 관해 전체적인 관점을 제공한다고 할 수 있습니다.

 

애플리케이션 측면에서 SDT를 도시 계획 및 개발에 사용되는 3D 모델링 및 시각화 기술과 혼동하는 경우가 많지만, SDT의 기능은 이러한 애플리케이션을 훨씬 뛰어넘어 다양한 기능을 포괄하며 잠재적인 용도가 많습니다. 주요 활용 분야를 아래에 나열해 보았습니다.

따라서, 도시계획, 부동산, 환경 모니터링과 같은 좀 더 포괄적인 공간 개요의 분야에 널리 사용될 수 있습니다.

 

도시 계획 및 관리:

도시 SDT는 도시 계획 및 개발 프로세스를 모니터링하고 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 보스턴 도시 디지털 트윈은 건설될 고층 건물이 주변 공원 지역에 얼마나 많은 그림자를 드리우는지 평가하는 데 사용되었습니다.

자연 재해:

최근 몇 년간 전 세계적으로 홍수, 산불과 같은 자연 재해의 규모와 빈도가 크게 증가했으며, 이는 대부분 기후 변화의 영향에 기인합니다. 예를 들어, 2020년 3월 호주에서 발생한 산불로 30억 마리의 동물이 죽고 1,800만 헥타르가 넘는 토지가 불에 탔으며 3,000채가 넘는 주택이 파괴되었습니다. 숲, 동물, 건물 및 기타 인프라의 공간 디지털 트윈을 사용하면 더 나은 구조 및 화재 예방 계획을 수립하여 인명 및 재산 피해를 크게 줄일 수 있습니다.

가상 현실 및 증강 현실 서비스:

SDT는 가상 현실 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있어 사용자가 현실 세계의 실체가 포함된 가상 모델을 시뮬레이션하고 상호 작용할 수 있게 해줍니다. 또한 증강 현실 분야에서 흥미로운 가능성을 제공하여 사용자가 현실 세계의 물리적 요소와 원활하게 상호 작용하고 조작할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 전기 기술자는 SDT를 통해 건물의 배선 레이아웃을 확인한 후 고장을 수리할 수 있습니다.

 

온실가스 배출 및 기후 변화:

온실가스 배출은 기후 변화의 주요 원인 중 하나이며, 환경에 광범위한 영향을 미칩니다. 화석 연료 소비 및 전력 생산과 같은 간접적인 원인으로 인한 온실가스를 줄이기 위해서는 거시적, 미시적 수준에서 에너지 소비를 모니터링, 관리 및 계획하는 것이 중요합니다.

또한 SDT는 현재 에너지 소비를 모니터링 및 관리하고, 미래 소비를 예측하며 건물, 교외 또는 도시 전체에서 재생 에너지원 사용을 최적화하는 데 도움이 됩니다. SDT를 활용하면 온실가스 배출을 줄이고 지속 가능성을 증진하며 친환경 에너지 환경으로의 전환을 촉진할 수 있습니다.

 

지능형 교통: SDT는 실시간 모니터링 및 예측 분석을 통해 최적화된 경로에서 온디맨드 차량 운행, 도로 안전 개선 및 교통 혼잡 감소에 활용할 수 있습니다.

 

전염병학 및 공중보건:

우리는 코로나19로 전례 없는 인명 손실을 목격했습니다. 또한 다양한 출처에서 수집된 데이터에 고급 데이터 분석과 AI 기술을 적용함으로써 질병을 더 잘 관리할 수 있다는 것을 확인했습니다. SDT는 전염병의 시공간적 예측, 질병의 근원 파악, 감염된 환자의 이동 추적, 질병을 억제하기 위한 더 나은 계획 수립에 도움이 될 수 있습니다.

 

지능형 또는 정밀 농업:

실시간 농업 현장 데이터를 위한 센싱 기술과 의사 결정을 위한 AI 및 ML 기술에 의존하는 지능형 또는 정밀 농업은 작물 재배, 유통 및 시장 수요를 중심으로 개발된 공간 디지털 트윈을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

대규모 물리적 환경을 정확하고 포괄적으로 표현하기 위해 통합해야 하는 대량의 공간 및 지리적 위치 데이터가 필요하기 때문에 SDT의 규모와 복잡성은 기존 DT보다 훨씬 높습니다.

예를 들어, SDT에는 위치 데이터, 3D 모델, 공간 네트워크, 위성 이미지 등 다양한 형태의 데이터가 포함되며 이 데이터에 액세스하기 위해서는 위치 확인 장치, IoT 센서, 드론, 위성 지원. 데이터 소스와 범주의 선택은 SDT의 구체적인 사용 사례와 애플리케이션에 따라 결정됩니다. 따라서 SDT를 구축하기 위해서는 다양한 기술이 필요합니다.

 

전시회 영업을 다니다 보면

디지털 트윈에 제조업, 안전진단 등의 산업처럼 현황을 파악하고, 알리는 것 초점을 둔 니즈를 더 가지고 있고,

공간 디지털 트윈은 기상, 공간 데이터와 같은 여러가지 요소에 영향을 받아 미래를 예측하는 것에 초점이 있는 농업, 도시계획 같은 확장된 개념과 관련된 니즈가 있는 것 같습니다.

 

현재 디지털 트윈의 기반이 되는 디지털 공간 형성 솔루션을 저희 iStagingAsia에서는 지원하고 있습니다.

간단한 형태로 제조업의 라인 설명을 위한 영업의 사례는 아래 링크를 통해 확인이 가능합니다.

https://istagingasia.co.kr/2329

 

또한 기계부품을 AR을 통해 자세히 볼 수 있는 기능도 존재합니다.

부품의 작동법을 애니메이션 기능을 통해 알아볼 수도 있고, 실 크기로 된 부품을 현실세계에 증강도 가능합니다.

https://youtu.be/naYhlN2OR6o

 

 

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