거대한 도시가 새로 거듭난다. 도시 재개발을 의미하는 게 아니다. 차원이 다른 도시, ‘디지털트윈(digital twin)[1]’을 말하려 한다. 도시를 디지털로 복제하면 역동적 도시 상황 일체를 눈앞에 펼쳐 놓고 유지, 관리할 수 있다. 더 나아가 살아있는 생명체를 디지털로 복제하는 상황도 가능해진다. 이를테면 엑스레이(X-ray)나 자기공명영상(MRI, magnetic Resonance Imaging), 3D 스캐너처럼 (과거에 찍힌) 내 신체를 보는 게 아니라 지금 숨쉬고 있는 ‘디지털 아바타’로 날 보는 것이다.

▲디지털 트윈은 도시에도, 인체에도 적용할 수 있다

핵심은 ‘물리적∙디지털 세계 간 동기화’

오늘날 디지털트윈은 △자동차 설계 △생산 현장 로봇 점검 △항공기 엔진 성능 확인 △공장 설비 준비 등에 가장 뛰어난 도구로 활용되고 있다. 이를 통해 생산 품질이 향상되고 운영비는 물론, 개발 기간까지 줄어들며 실시간 통제가 가능해진다. 이처럼 물리적 세계와 디지털 세계 간 공조 또는 융합으로 만들어진 디지털트윈은 제조 분야에 혁명을 일으켰다. 특히 엄청난 양의 데이터를 생산, 활용하는 분야에서 순위를 매긴다면 의심할 여지 없이 1등이다.

하지만 엄밀히 말하면 디지털트윈은 틀린 용어다. 트윈의 사전적 의미는 복제 또는 쌍둥이다. 실제 디지털트윈 기술의 특성은 양방향성에 있다. 실제 세계(real world)와 가상 세계(cyber world)가 상호작용 해야 한다. 이 때문에 실제 세계가 복제된 가상 세계에 영향을 끼치고, 반대로 가상 세계 변화가 실제 세계에도 영향을 준다. 한마디로 두 세계가 동기화(sync)돼 있단 게 중요하다. 따라서 단순 과거 데이터를 기반으로 복제 이후에도 독립적으로 움직이는 쌍둥이와는 차원이 다르다. 그런 의미에서 미국 제너럴일렉트릭(GE)사가 제안한 디지털트윈보단 ‘디지털페어(digital pair)’가 더 명확한 의미를 내포하고 있다고 할 수 있다.

 ‘3D 도시’ 구현한 싱가포르가 좋은 예

디지털트윈은 가트너[2]가 발표한 2018년 10대 전략기술 트렌드 중 하나다. 2018년 5월 현재 ‘실재하는 세계 속 대상의 성질·상태·동작 등이 동일하게 구현돼가는’ 단계에 와있으며, 향후 5년에서 10년 이내에 기술적 완성이 기대된다.

디지털트윈이 이처럼 주목 받게 된 건 △(센서를 기반으로 하는) 사물인터넷 △(데이터를 먹고 자라는) 인공지능 △(데이터를 받아들이고 배분하는) 클라우드 △(제조 분야의 혁명을 이끄는) 3D 프린터 등과 밀접한 관계를 맺고 융합했기 때문이다. 특히 이 기술의 핵심엔 데이터가 있다. 다시 말해 실제 세계에서 센서 데이터를 통해 생산된 데이터는 가상 공간을 형성, 정보가 전달되도록 한다. 데이터를 주고받으며 만든 복제품을 통해 감지·분석·예측 등의 활동을 실시간으로 할 수 있게 되는 것, 이게 바로 디지털트윈의 골격이다.

▲디지털트윈의 사례와 역할

이렇게 제공된 정보는 △에너지 △도∙소매 △운송 △도시 △제조업 외에 살아있는 생체 정보까지 포함한다. 그 사례로 싱가포르를 들 수 있다. 싱가포르는 디지털 트윈 구축 프로젝트를 통해 도시 전체를 3D로 구현했다. 단순히 도시 외형만 3D로 만든 게 아니라 교통∙생활∙에너지 등 사회 필수 인프라를 데이터로 수치화해 예측할 수 있게 했다.

영화 ‘마이너리티 리포트’가 현실에서?

싱가포르 사례에서 보듯 디지털트윈엔 다양한 장점이 있다. 첫째, 소비자의 다양하고 변덕스러운 욕구를 충족시키는 다품종 소량생산에 적합한 기술이다. 둘째, △온∙오프라인 △가상과 현실 △지역 간 차이가 없는 원격통신 기반 킬러(killer) 서비스다. 쉽게 말해 오지에 설치된 풍력발전소의 디지털트윈은 오지에 없다. 셋째, 현실성과 즉시성을 지닌다. 이 같은 특성은 제기된 문제에 적절히 조치하면서도 상호 동시성을 유지해야 하는 디지털트윈의 필수 사항이다. 넷째, 실시간으로 동적이다(real time dynamic). 목업(mock-up)[3]이나 실물은 멈춰진 상태의 과거이기 때문에 스스로 동작하지 않는다. 반면, 디지털트윈은 생물처럼 살아있고 성장하며 쌍을 이뤄 변화한다. 마지막으로 디지털트윈은 이르면 2025년엔 디지털 혁명의 종결자로 군림할 수 있다. 3차 산업혁명의 최종 산출물인 동시에 4차 산업혁명을 이끌 마중물이 되는 것이다. 이런 분석은 2025년이 1조 개 이상의 센서를 기반으로 하는 ‘센서라이제이션(senserization) 사회’가 되리란 가정에서 출발한다.

디지털트윈엔 앞서 소개한 장점과 이득만큼이나 다양한 위협적 요인이 존재한다. 가장 심각한 문제는 개인정보 보호와 관련된다. 개인정보가 일부라도 복제된다는 건 노출 위험도 그만큼 커진단 뜻이다. 여기에 복제된 개체가 사용자 자신을 대신한단 사실도 잊어선 안 된다. 단순히 ‘나’를 대신하는 아바타 수준까진 아니더라도 가상 개체의 변이는 개개인에게 치명적 문제를 불러일으킬 수 있다. 해킹 가능성도 무시할 수 없다. 앞서 장점으로 말한 ‘1조 개 이상의 센서’가 고스란히 단점으로 작용할 수 있단 얘기다. 더욱이 센서가 많아질수록 오작동할 확률도 높아진다.

높은 비용도 문제다. 디지털트윈은 기본적으로 제품의 시행착오 비용을 낮추고 품질은 높인다. 전체적으로 20% 이상의 경비 절감과 개발 기간 단축이 가능해진다. 예측도 가능하다. 그러나 그만큼 비용 과다 지출이 발생하기도 한다. 디지털트윈을 구축했지만 사용성이 없는 경우, 혹은 구축 후 불필요한 데이터와 트래픽이 양산되는 경우가 여기에 해당한다. 모든 사물이 복제될 이유도, 복제된 개체 모두가 데이터를 생성할 이유도 없다. (구축의) 정확한 정의나 분석이 안돼 있으면 구축과 운영에 필요 이상의 투자를 동반하게 돼 기업의 수익이 악화될 수 있다.

그런데 사실 지금껏 언급한 문제보다 더 중요한 게 있다. 생명체 복제(modeling)와 생체 데이터 사용에 따른 윤리 문제가 그것. 생체 데이터 사용은 인류의 획기적 의료 발전을 도모할 수 있는 만큼 악의적 사용에 대한 위험성도 크다. 물리적 자산과 생체 데이터의 디지털 자산화는 의도와 다르게 사용될 소지가 있기 때문에 강력한 경고가 필요하며 안전장치도 있어야 한다.

마지막으로 현재 논의 중인 알고리즘 사회의 최대 이슈는 모든 자원과 현상에 대한 디지털화(化)다. 사람들은 2002년 개봉했던 영화 ‘마이너리티 리포트(Minority Report)’에서처럼 “디지털트윈이 머잖아 사회 각 분야를 통제할지도 모른다”며 두려워한다. 막연한 공포는 아니다. 생성된 데이터를 바탕으로 모든 일이 통제, 예견되는 사회는 인류 역사상 가장 안전하고 행복하지만 동시에 가장 불행한 사회일 수도 있다.

4차 산업혁명의 완성품… 개인정보 보호 등 숙제 남아

디지털트윈은 비교적 최근에 등장한 개념이지만 GE사의 추진력을 기반으로 산업∙인터넷 분야에서 막강한 영향력을 행사하고 있다. 가트너의 하이프그래프[4]에서도 향후 10년을 내다보는 초기 단계 수준으로 진단된다. 물론 이 기술이 알고리즘 사회의 부작용을 더 부각시킬지, 인류에게 말 그대로 ‘천국(paradise)’을 제공할진 어느 누구도 예견할 수 없다. 다만 충분한 논의와 준비를 통해 대비해야 할 사안이란 사실은 분명하다.

앞서 거푸 설명했듯 디지털트윈의 기본적이고도 공통적인 속성은 데이터다. 디지털트윈의 연계 사업으로 첫손에 꼽히는 사물인터넷(IoT, Internet of Things)과 인공지능도 데이터를 기반으로 움직인다. 중국 전자상거래기업 알리바바그룹을 이끄는 마윈 회장은 몇 년 전부터 “앞으로 30년은 DT(Data Technology) 시대”라고 강조해왔다.

오늘날 인류는 셀 수 없이 많은 센서와 인공지능, 자율주행 자동차, 가상∙증강현실, 그리고 디지털트윈으로 인한 데이터 폭증 앞에 서있다. 데이터는 안전하고 풍요로운 사회의 기본이며 혁신적 성장의 동력이 될 것이다. 인류는 데이터 덕에 지금껏 접하지 못했던 방향과 힘을 갖게 될 것이다. 말하자면 디지털트윈은 ‘4차 산업혁명의 완성품’일 수 있다. 디지털트윈이 인류에 지대하게 공헌한 건 분명한 사실이다. 하지만 그걸 온전히 누리려면 데이터 오·남용이나 개인정보 보호, 과다 통제 사회에 대한 안전장치 마련 등 산적한 숙제부터 조속히 해결해야 한다.

[1] 가상현실(VR) 기술 등을 활용해 생산 설비∙공정 등을 디지털로 구현, 시행착오를 줄이고 이를 그대로 현실에 적용하는 전략. 미국 제너럴일렉트릭(GE)사가 처음 만든 개념이다
[2] 미국 코네티컷주(州)에 본사를 둔 IT 전문 리서치 기업
[3] 실제 크기나 이에 가까운 크기로 만든 모형
[4] 일반적인 제품 수명 주기 그래프를 대체하는 개념. ICT 기술과 인프라 채택, 발전 정도가 곡선 상에 나타난다

※이 칼럼은 해당 필진의 개인적 소견이며 삼성전자의 입장이나 전략을 담고 있지 않습니다
※원고에 쓰인 자료 중 일부는 필자의 페이스북에서 발췌, 인용됐습니다