디지털 트윈·AI 결합으로 실시간 모니터링 진화

매킨지 보고서에 따르면, 전 세계 대기업의 75%가 인공지능(AI) 솔루션 확장을 위해 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’ 기술에 투자하고 있는 것으로 나타났다. 디지털 트윈은 AI와 결합할 경우 실시간 시스템 모니터링의 효율을 높이고, 대규모 운영 환경에 새로운 가능성을 제시할 수 있어 기업들의 관심이 집중되고 있다.

디지털 트윈, 설계 도구에서 전략 수단으로 진화

디지털 트윈은 원래 복잡한 기계 시스템을 설계할 때 사용됐던 기술이다. 하지만 지난 20년 사이 실시간 데이터를 바탕으로 시스템을 모니터링하고 관리하는 기술로 진화했다. 이 기술은 각종 장비와 시스템에서 전송되는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하며, 특이사항이나 이상 조짐을 조기에 감지해 운영 관리자에게 빠른 대응을 유도한다. 특히 인메모리 컴퓨팅 기능을 활용해 신속한 분석과 실행 가능한 경고를 제공하는 것이 특징이다.

항공이나 물류처럼 복잡한 시스템에서는, 디지털 트윈 기반의 시뮬레이션 기능이 중장기 전략 수립과 운영 의사결정에도 활용된다.

생성형 AI와의 시너지… 예측 정확도 향상 기대

디지털 트윈에 생성형 AI(Generative AI)를 접목하면, 단순히 데이터를 분석하는 데 그치지 않고 시스템 모니터링 기능까지 고도화된다. 이 조합은 AI의 예측 정확도를 높이고, 디지털 트윈이 감지한 데이터를 즉각적으로 해석해 이상 징후를 실시간으로 파악하는 데 유리하다.

특히 교통망, 보안 시스템, 스마트시티 등 거대한 실시간 시스템 속에서는 문제가 작을 때 조기 대응을 하는 것이 매우 중요하다. 이때 AI는 디지털 트윈이 만들어낸 분석 결과를 지속적으로 학습하며, 운영상 혼란을 유발할 수 있는 위험 요소를 선제적으로 찾아낸다.

자연어로 이해하는 복잡한 데이터

디지털 트윈에서 수집된 방대한 데이터를 해석하는 일은 비전문가에게는 큰 어려움이 될 수 있다. 하지만 생성형 AI는 이런 장벽을 낮춰준다. 자연어로 질문하거나 시각화 도구를 통해 데이터를 분석할 수 있게 되면서, 경영진과 비기술 인력도 필요한 인사이트를 손쉽게 확보할 수 있다. 이는 점점 더 복잡해지는 운영 환경을 관리해야 하는 조직에 매우 유용하다.

수십만 개 시스템 동시 추적 가능… 머신러닝 통해 정밀 분석

디지털 트윈은 수많은 개별 데이터를 실시간으로 추적하고 각 데이터에 대응하는 실제 물리 시스템의 상태를 비교 분석할 수 있다. 많은 수의 디지털 트윈을 연결해 대규모 시스템을 모니터링할 수도 있다. 이들은 몇 밀리초 이내에 전송된 데이터를 분석하고, 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘을 통해 사람이 감지하기 어려운 미묘한 이상도 식별할 수 있다.

또한 새롭게 밝혀진 이상 패턴들을 바탕으로 알고리즘은 자동 학습을 통해 스스로 정확도를 높여 나가며, 디지털 트윈들이 협업해 잘못된 분석 결과를 교정하고 새로운 학습 데이터를 생성하는 방식으로 신뢰성과 정확성을 높인다.

실시간 분석 고도화… 산업계 혁신 가능성 커져

최근 출시된 ScaleOut Software의 ‘디지털 트윈 버전 4’는 생성형 AI와 자동 머신러닝 학습 기능을 탑재해, 실시간 모니터링 기능을 한층 강화했다. 이를 통해 기업들은 빠르게 변화하는 운영 환경에 보다 효과적으로 대응할 수 있고, 경쟁력을 확보할 수 있다.

의견

디지털 트윈과 생성형 AI의 융합은 단순히 기술적인 진보를 넘어, 산업 전반에 걸쳐 효율성과 대응력을 근본적으로 향상시키는 계기가 될 수 있다. 특히 실시간 대응이 절실한 분야에서는 예측 기반의 의사결정이 더욱 중요해진다. 이 기술들이 더 넓게 확산된다면, 미래의 운영 시스템은 사람이 직접 관리하지 않아도 성능을 최적화하고 문제를 예방하는 ‘자율 운영’의 방향으로 한걸음 더 나아갈 수 있을 것이다.