보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1835호(2018. 2. 28. 발행)에 기고한 원고입니다.

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‘디지털 트윈’ 기능 강화하는 PLM(제품생명주기관리) 도구들.pdf

ž 4차 산업혁명의 핵심 개념인 ‘사이버-물리 시스템(CPS)’을 실현하기 위한 기술인 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’의 실행은 크게 3단계로 이루어짐

Ø 4차 산업혁명이 전개되는 스마트 공장에서는 사이버 시뮬레이션 기술을 오프라인의 공장에 적용하는 CPS(Cyber-Physical System)를 통해 공장의 생산 라인을 수시로 교체할 수 있고, 각 부품 및 공정마다 센서들이 연결되어 제품의 완성도를 높일 수 있음

Ø CPS를 구현하는 것이 ‘디지털 트윈’ 기술인데, 실제 물리적 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 쌍둥이를 가상으로 만들어 시뮬레이션 함으로써 실제 자산의 현재 상태, 생산성, 동작 시나리오 등에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있게 해 줌

Ø 디지털 트윈은 GE가 제창한 것으로 현재 에너지, 항공, 헬스케어, 자동차, 국방 등 여러 산업 분야에서 디지털 트윈을 이용하여 설계부터 제조, 서비스에 이르는 모든 과정의 효율성을 향상시켜 자산 최적화, 돌발 사고 최소화, 생산성 증가 등의 효과를 얻고 있음

Ø 디지털 트윈의 실행은 크게 세 단계로 구성되는데, 첫 번째 단계는 실제 정보를 수집하여 가상의 쌍둥이 모델에 반영하는 단계로 여기에서는 센서 및 센서 데이터를 수집하기 위한 IoT 기술이 사용됨

Ø 다음 두 번째 단계는 디지털 세계의 쌍둥이를 분석하는 단계로, 여기에서는 컴퓨터를 활용한 수치 시뮬레이션, 빅데이터 분석, AI(인공지능) 등의 기술이 중요함

Ø 마지막 세 번째 단계는 분석 결과를 장비와 생산 설비의 각종 매개 변수, 유지보수 일정 등을 결정하는 판단 자료로 생성하여 현실 세계에서 활용하는 것인데, 이 때 분석 결과를 사람에게 알기 쉬운 형태로 표시하는 AR(증강현실)/MR(복합현실) 기술이 사용되고 있음

ž 디지털 트윈의 3단계 중 첫 단계에서는 장착 센서가 공간의 제약을 받지 않도록 경량화하는 것이 좋은데, 최근에는 더 나아가 부품 자체를 센서로 만드는 흐름도 등장하고 있음

Ø 만일 첫 번째 단계에서 얻고 싶은 물리량을 기존 센서에서 얻을 수 없는 경우, 기존의 센서가 취득한 물리량에서 원하는 물리량을 유추하거나 센서를 새로 추가 설치하게 됨

Ø 이 때 새로 장착하는 센서는 공간의 제약을 받지 않도록 소형·경량화하는 것이 바람직하며 전원 및 통신 수단도 확보해야 하기 때문에, 최근에는 부품 자체를 센서로 만들어 버리는 움직임도 나타나고 있음

Ø 예를 들어 독일 쉐플러(Schaeffler)가 개발한 ‘센소텍트(Sensotect) 코팅 시스템’은 베어링과 브래킷 등의 부품 표면에 배선 패턴을 만들고 거기에 전류를 흘림

Ø 부품의 변형량에 따라 배선을 흐르는 회로의 저항값이 변화하기 때문에 이를 통해 부품에 가해지는 힘과 토크 등을 측정할 수 있게 되는데, 배선 패턴은 부품 표면에 특수 합금을 코팅하고 미리 정해 둔 패턴이 남도록 깎아 제작함

ž 한편 최근 주요 PLM(제품생명주기관리) 도구 공급업체들은 자사 제품이 디지털 트윈 활용의 세 단계를 모두 지원하도록 기능 확장을 추진하고 있음

Ø PLM(Product Lifecycle Management) 도구는 CAD 데이터 등의 제품 설계 정보와 BOM(Bill of Materials, 자재 명세서)를 관리하고 사용자에게 그 정보를 편집· 가공하는 기능을 제공하는데, PTC나 다쏘 시스템 (Dassault Systems) 등이 대표적 PLM 도구임

Ø PTC는 2013년에 ‘씽웍스(ThingWorx)’라는 솔루션 개발업체를 인수했는데, 씽웍스는 건설 기계와 공작 기계의 가동 정보를 실시간으로 획득하여, 분석 애플리케이션을 직관적으로 개발할 수 있게 해 주는 IoT 플랫폼임

Ø PTC는 씽웍스가 획득한 부품 정보와 PLM 도구의 3D 데이터를 연계시켜 실제 세계와 디지털 가상세계의 융합을 실현하겠다는 목표를 내걸고 있음

Ø 다쏘 시스템은 PLM 도구와 생산 라인을 감시·관리하는 MES(제조실행시스템)를 연계하여 PLM 데이터에 대한 시뮬레이션 결과에 따라 작업을 임기응변으로 변경하는 기능을 제공함으로써 생산 라인의 디지털 트윈 활용을 지원하고 있음

Ø 현재 기술 수준에서 실제 세계의 정보를 획득하여 디지털 트윈에 반영하기까지는 약간의 시간 지연이 발생하며, 수집된 정보 역시 ‘실제 그대로’라 말하기는 어려움

Ø 가령 자동차라면 수만 개에 달하는 부품 모두를 반영한 ​​디지털 트윈은 아직 구현이 어렵고, 현실적으로는 우선 타이어 등 소모율이 높고 안전성과 직결되는 부품을 중심으로 부분적인 디지털 트윈을 모델링 하여 유지 관리에 이용하는 수준이라 할 수 있음

Ø 그러나 IoT, AI, 시뮬레이션 분야는 계속 발전하고 있으며 앞으로도 다양한 기술 혁신이 기대되기 때문에, 디지털 트윈은 ‘현실 세계의 쌍둥이’에 대한 완전한 정보를 가지고 그것의 동작을 가상세계에서 충실하게 재현해 내는 이상적인 모습에 근접해 나갈 것임

안녕하세요. 

블로그 운영자 보라개구리입니다. 

원래 이 블로그는 제가 <주간기술동향>이라는 주간지의 '최신ICT이슈'라는 꼭지에 기고한 글을 개인적으로 아카이빙 하는 공간으로 개설한 곳입니다. 주간지를 발간하는 정보통신기술진흥센터의 웹사이트에 가도 PDF 버전이 잘 아카이빙 되어 있기는 하지만, <주간기술동향>은 책자로 인쇄해 배포되는 잡지이다 보니 원고 작성 시에 동영상 등 멀티미디어 활용에 제한이 있습니다. 그래서 원고에는 담지 못한, 혹은 캡처 화면으로만 소개된 동영상을 넣은 온라인 버전의 아카이빙이 있으면 좋겠다 싶어, 티스토리에 공간을 빌리게 되었습니다. 

개인적인 아카이빙이 목적이다 보니.. 일주일에 한번 썼던 글 카피해서 올리는게 다여서 블로그는 사실 운영이랄 것도 없고 별다른 신경을 못쓰고 있습니다만.. 티스토리 관리자 화면이 개편되면서 방문자 수를 강제적으로 보게 되는데, 월에 3천분 정도, 그러니까 하루에 100분 정도가 들러주시는 것 같습니다. 어떤 경로로든 방문해 주신 분들께는 감사의 말씀드리며, 위에서 말씀드린 것과 같이 개인 목적 운영이기 때문에 보시기에 불친절한 면이 있었더라도 양해해 주시길 바랍니다. 

이 곳에 아카이빙 하는 글들이 '최신ICT이슈'라는 타이틀을 달고 있긴 하지만, 블로그 들러서 글을 보신 분들 중에는 최신 이슈가 맞는지, 그리고 이게 중요한 이슈인지 등에 대해 의구심을 갖는 분들도 계실 것 같습니다. <주간기술동향>은 인쇄 발행물이다 보니 원고가 최소 1주일 이전에 마감되어야 하고, 몇년 전에는 2주 전에 마감하기도 했습니다. 그러다보니 원고 작성 시점에는 뉴스가 되더라도 2주 후에는 전혀 새롭거나 가치 있는 소식이 되질 못하는 일이 다반사였습니다. 그래서 제 나름대로 찾은 방법이 국내 미디어에는 잘 소개되지 않는 뉴스, 소개되더라도 자세히 소개되지 않는 뉴스들을 다루는 것이었는데요.. 최근 정보 매체들의 수가 더 급증하면서 이 방법도 점점 더 유효하지 않게 되어 가고 있습니다. 해가 갈수록 원고 아이템 찾는 일이 어려워지고.. 나이도 먹어가기 때문에, 얼마나 더 할 수 있을 지는 모르겠습니다. ^^

아무튼.. <주간기술동향>은 1월 3주차부터 1년에 50회 발간이 되고, '최신ICT이슈' 꼭지에 제가 보통 3개의 뉴스를 기고하니 올해도 150개 소식을 전달한 셈인데요.. 

올해 썼던 글 목록을 보면서.. 재미 삼아 제 스스로 기억에 남았던 글들 10개를 뽑아 봤습니다. 제 기준에 따라 제 맘대로 뽑은 것이고.. 또 순위가 중요도를 의미하는 것 같지도 않습니다. 관심을 가지고 본다면 어느 것 하나 중요하지 않은 것이 없겠죠. 

어느 곳에서 어떤 생각을 갖고 살아가시는 분들이건, 제 블로그를 방문해 주셨던 모든 분들께 깊은 감사의 말씀 드리며, 운칠복삼의 2018년이 되길 열렬히 기원합니다. 새해 복 많이 받으십시다들. 

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2017 My Top 10 Articles

1. 빈 의과대학, 거미줄로 인간의 끊어진 신경을 재건하는 수술 연구 (☞ 바로가기 클릭)

간혹 쓴 글에 대해 피드백을 받는데.. 올해 피드백을 가장 많이 받았던 기사라.. 표본 수는 작지만 가장 호응도가 높았던 기사로 간주해 1위로 선정. ㅎㅎ 

큰 사고를 당하신 분인데, 이 기사를 보고 희망이 생겼다는 분의 전화가 기억에 남는다. 임상 실험이 어서 진행되어 많은 분들이 건강과 희망을 되찾으시길.

학교 수행과제 발표 때문에 궁금한 게 있어 전화를 했다는 적극성 만땅의 고등학교 2학년 여학생도 기억에 남는데, 우리 딸과 같은 학년이라 특별히 있는 자료 없는 자료 챙겨서 답해주었다. 

2. 구글 클라우드 넥스트, 다음 단계 목표는 ‘인공지능의 민주화’ (☞ 바로가기 클릭)

스마트폰 쓰듯이 누구나 인공지능을 쓸 수 있는 시대가 올 수도 있겠구나 하는 생각이 들었던 기사. 구글이 "Don't be evil" 이라는 창업 이념을 잊고 있는 것 같지는 않은 것 같다는 느낌도 받았던 듯. 

3.  ‘ICO’, 블록체인 혁명을 위한 새로운 자금조달기법 혹은 묻지마 (☞ 바로가기 클릭)

8월 말에 작성한 이 기사 내용 중에 비트코인 가격 4천 달러 돌파 소식도 들어 있었는데.. ㅎㅎ 돈이 없어 그런가 나는 왜 살 생각을 못했던가. ㅠㅠ

비트코인이 금을 대체할 수 있는지 등등은 어차피 보이지 않는 국제금융의 큰 손들이 결정할 일이니 이렇다 저렇다 말할 수 없는 일이고..  ICO를 하려면 우선 비즈니스모델이 있어야 한다는 기사의 지적은 합당한 듯. 정부가 ICO 막는다고 뭐라 하기 전에 ICO로 코인 모아서 뭘 하려는지부터 명확히 설명할 수 있어야 할 것임.

4. 폴크스바겐, 골드만삭스, 에어버스의 양자 컴퓨터 활용 계획 (☞ 바로가기 클릭)

올해 양자컴퓨터 관련 소식을 나름 시리즈로 다루었다. IBM, 구글, MS의 양자 컴퓨팅 연구개발 상황을 3주 연속으로 다루었는데.. 개발업체들 관점에서 나온 소스들을 정리하다 보니 긍정적 톤이 나오게 되었다 

연말에 Q2B Conference라는 행사가 있었고, 여기에 제조 금융 서비스 기업들이 나와 양자 컴퓨팅 도입 방안과 미래에 대해 전망하였는데, 개발업체들에게는 미안한 말이지만 양자 컴퓨터의 현재 수준을 알 수 있어 좋았다. 

지금은 아직 멀었다는 평이지만.. 어차피 기술은 급속히 발전하는 것이니 내년에는 또 뭐가 어떻게 바뀔 지 기대. 

5. 완전 자율주행 무인 택시 ‘웨이모’의 안전성 확보를 위한 여러 노력들 (☞ 바로가기 클릭)

자율주행차 소식도 여러 건 다루었는데, 실제 상용화를 이루기 위한 구글의 구체적 노력을 알 수 있어 좋았던 기사. 국내 금융기관도 이미 대출 승인할 때 AI를 이용하고 있다는데, 결과적으로 보면 AI의 판단이 옳은데 문제는 대출 거부된 사람에게 그 이유를 명확히 설명해 주지 못한다는 것. 자율운전차도 경로 결정을 AI에 맡기면 결과적으로는 사람보다 더 잘할 수는 있겠으나, 사고 발생시 무조건 상대방 차량의 사람에게 과실을 물어야 하냐는 현실적 문제가 발생하는데, 그런 문제를 해결해 나가려는 구글의 모습에서 자율주행차는 상용화가 진짜 몇 년 안 남았다는 느낌.

6. DNA 분석 결과, 백인우월주의자 대부분은 ‘순수 백인’이 아닌 걸로 (☞ 바로가기 클릭)

DNA 분석 서비스 비용이 낮아져 보편화되면 이를 통해 사람들의 고정관념과 아집이 허물어질 수도 있겠다는 생각을 해준 기사. 점차 다문화 사회가 되어 가고 있고, 서구인에 대한 무조건적인 친절, 아시아, 아프리카인에 대한 근거 없는 우월감을 보이는 우리나라에도 꼭 필요한 서비스라는 생각. 

7. 위성사진 분석으로 경제 정보 제공, 투자자들이 주목하는 AI 스타트업 (☞ 바로가기 클릭)

AI가 못하는 창의적인 일을 하라는 것도 이제는 헛소리. AI가 사람보다 예술도 더 잘하고, 심지어 AI 개발도 AI가 하고 있으니까. 결국 남는 건 운동선수가 되는 일인데, 이것도 얼마나 유효할 지는 모르겠다. 백 덤블링하는 로봇도 나왔으니. 

데이터 사이언티스트의 가장 중요한 덕목은 분석 툴을 잘 다루는 것이 아니라 '인사이트'라고 하는데, 과연 그렇겠구나 하는 걸 실감하게 해준 뉴스. 결국 남이 못보는 것을 잘 보는 것이 살아남는 방법. 

8. 실패를 존중하는 기업문화 정착 위해 직원 평가제도 폐지한 GE (☞ 바로가기 클릭) 

한때 한국 기업 구조조정의 바이블이었던 GE의 인사 제도가 디지털 혁명 시대를 맞이하여 GE 스스로에 의해 폐기되고 있다. 그래도 아직 한국의 어느 기업들 중에는 잭 웰치의 말을 여전히 신봉하며 어떻게 직원을 정리해야 할 지에 대해서만 골몰하는 곳도 있겠지. 

9. 기후 변화로 손실 위험 높아지는 보험회사, IoT로 위험 극복 노력 (☞ 바로가기 클릭)

디지털이 야기하는 파괴적 혁신에 기업들이 어떻게 대처해야 하는지가 전통적 비즈니스들의 생존 과제임을 다시 한번 느끼게 해준 기사. 한국 기업들도 나름 잘 준비하고 있으리라. 

위의 기사와 쌍을 이루는 뉴스로는.. "치매 발병률 검사 후 간병보험 가입, 보험회사 위협하는 DNA 분석(☞ 클릭)"이 있었다.

10. ‘엣지 컴퓨팅’으로 AI 기능 구현한 소형 장난감 로봇 ‘코즈모(Cozmo)’ (☞ 바로가기 클릭)

앞으로는 스마트폰이 클라이언트가 아니라 미들웨어와 서버로 더 많이 활용될 것임을 느끼게 해 준 뉴스. 스마트폰 사양이 더욱 좋아져야 할 이유가 생긴 듯.  이 뉴스와 같은 맥락의 기억에 남는 기사는..  "아이폰과 연결해 사용하는 휴대형 초음파 진단 장비, 암 진단 성공(☞클릭)"

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1804호(2017. 7. 12 발행)에 기고한 원고입니다.

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실패를 존중하는 기업문화 정착 위해 직원 평가제도 폐지한 GE.pdf

ž 제네럴 일렉트릭(GE)은 2016년부터 그 동안 GE를 상징해 온 악명 높은 연례 직원 성과평가 인사제도를 폐지하였음

Ø GE는 잭 웰치 회장 시절부터 강력한 구조조정의 대명사였는데, 기업의 사업부문 중 시장점유율 15%를 넘지 못하는 곳은 과감히 매각하였으며, 내부적으로도 성과급과 해고로 대표되는 엄격한 인사 제도를 운영하였음

Ø 잭 웰치 시대에는 ‘세션C(Session C)’라는 인사평가 시스템을 운영했는데 방법론으로 사용한 도구가 ‘활력 곡선(Vitality Curve)’과 ‘나인 블록(Nine Block)’이었음

Ø 활력 곡선은 매년 직원을 평가하여 상위 20%를 리더십 있는 A, 중간 정도인 70%를 B, 하위 10%를 C로 분류한 후, C에 해당하는 직원은 해고하고, B에 해당하는 직원은 임금 동결, A에 해당하는 직원은 B 직원 연봉의 2~3배를 안겨주는 것임

Ø 나인 블록은 이를 더욱 정교화한 것으로, 업적 달성도와 GE의 핵심 덕목에 대한 실천도를 각각 3단계로 나누어 총 9개의 칸으로 구성되는 메트릭스로 직원을 평가한 다음, 두 가지 중 하나라도 하위 평가를 받은 직원을 해고하는 것임

Ø 나인 블록은 원래 GE가 사업부서 평가와 정비에 사용하던 툴로, '시장 매력도'와 '기업의 내부 역량'이 모두 낮은 사업분야를 정리하는 방법론인데, 나중에는 직원 인사평가 도구로 응용된 것임

Ø 활력 곡선이든 나인 블록이든 GE의 직원들은 항상 다른 직원과 비교 평가되었으며, C 등급 직원은 해고가 되므로 올해 살아 남은 A와 B 직원들도 내년에는 C로 선정될 수 있으므로 항상 다른 직원과 치열하게 경쟁해야 하는 기업 문화가 조성되었음

Ø 이런 인사 시스템은 비단 GE만 운영하던 것은 아니었고, 한 동안 기업의 혁신을 담보하는 제도로서 많은 기업, 특히 대기업들에 의해 적극적으로 도입되었음

Ø 그러다 최근 수년 동안 이런 평가 시스템을 폐지하는 대기업들이 나타나기 시작했는데, 월스트리트저널에 따르면 액센추어, 딜로이트, 모건 스탠리, 마이크로소프트, 넷플릭스, 페덱스 등이 ‘No Ratings(평가 없음)’ 기업이 되었고, GE도 2016년에 이 대열에 합류하였음

ž 기존 인사 제도를 폐지한 GE는 ‘린 스타트업 문화’ 정착을 위해 임원들의 역할을 직원 코칭으로 전환시키고, 직원에서 수시로 피드백을 전달하는 인사 시스템을 도입하였음

Ø GE는 ‘성과 계발(Performance Development)’라는 새로운 인사 시스템을 도입했는데, 1년에 한번 직원을 평가하는 대신 직원들이 어떤 행동을 할 때 마다 ‘계속하라(continue)’ 혹은 ‘재고하라(consider)’라는 의견을 피드백 해주는 것임

Ø 임원의 역할은 직원을 평가하고 분류하는 것이 아니라 직원들을 지도하고 코칭하는 것으로, 마치 액셀러레이터들이 스타트업을 멘토링 하는 것으로 변화하였음

Ø 승진은 임원이나 팀장의 평소 의견을 검토하여 결정하는데, 의견서에는 직원들이 어느 클래스로 평가되는지가 아니라 다른 직원의 업무에 얼마나 기여했는가 하는 팀워크가 중시됨

Ø 기존 인사제도 폐지 이유에 대해 GE는 디지털 혁신을 추진하려면, ‘실패를 부담 없이 받아들이는 태도’를 모든 GE 직원에게 정착시킬 필요가 있었기 때문이라 설명

Ø GE는 2012년에 ‘린 스타트업(Lean Startup)’을 전면 도입한 바 있는데, 린 스타트업은 고객을 학습해 얻은 아이디어를 신속하게 ‘최소기능제품(MVP, Minimal Viable Product)’로 제작하고, 이를 고객에게 제공하여 다시 학습하는 과정을 반복함으로써 더 좋은 제품을 만드는 것임

Ø 린 스타트업 이론은 학습효과를 얻을 수 있다면 실패도 존중되고 오히려 빨리 실패하는 것이 중요하다고 강조하지만, GE는 오랜 동안 실패를 허용하지 않은 문화가 퍼져 있었음

Ø 이는 GE가 주로 생산하는 발전소용 가스 터빈이나 제트 엔진, 의료기기 등은 일단 문제가 발생하면 엄청난 파장이 생기기 때문에 형성된 문화이기도 한데, 결과적으로 실패를 존중하는 스타트업의 문화는 실패를 허용하지 않는 GE의 기존 문화와 물과 기름처럼 섞이기 어려웠음

Ø 결국 GE는 실패를 존중하는 문화를 정착시키기 위해 기존 인사 제도를 폐지한 것인데, 변화를 위해 과감히 전통을 폐지하는 모습에서 과거 경영 혁신을 이끈 GE의 저력을 느낄 수 있음

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1756호(2016. 7. 27 발행)에 기고한 원고입니다. 

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산업인터넷 GE의 소프트웨어 파워.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ] 

◈ GE의 연구부문인 ‘GE 글로벌 리서치(Global Research)’의 소프트웨어 연구 담당 부사장 콜린 패리스는 ‘GE가 2020년까지 소프트웨어 기업 톱 10에 진입할 것’이라고 선언

• 패리스에 따르면 GE는 그동안 추진해 온 디지털 혁신에 힘입어 기술 중심의 사회에서 요구되는 수요를 쉽게 예상할 수 있게 되었는데, 이는 매우 신속하고 비약적인 변화였음

• GE는 수 년 전까지만 해도 지멘스(Siemens)나 유나이티드 테크놀로지스(United Technologies) 등 중공업부문 대기업들과 비교 대상이었으나, 현재는 아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트 등 주요 인터넷 기업 및 소프트웨어 기업과 비교되고 있음

• 패리스의 선언은, 최근의 이런 여세를 몰아 GE가 2020 년까지 글로벌 소프트웨어 10대 기업에 진입한다는 미션을 완수하게 될 것이라는 자신감을 표출한 것

• 여기서 GE가 말하는 소프트웨어는 소비자 대상 인터넷이 아니라, GE가 뿌리 내리고 있는 산업분야, 특히 중공업 분야 기업을 대상으로 하는 ‘산업 인터넷’을 위한 것

◈ GE가 겨냥하고 있는 ‘산업 인터넷’의 요구사항은 소비자용 인터넷의 요구사항과는 본질적으로 다를 수밖에 없음.

• 소비자를 위한 인터넷의 경우, 분석에서 중요한 것은 방대한 양의 데이터를 해석하여 사람이나 사물에 연결하는 부분임

• 반면, 산업 인터넷은 생성되는 데이터의 양이 현격하게 많지만, 중요한 사건이 실제로 발생하는 경우는 매우 드물며 발생 간격도 긴 것이 특징

• 중공업 분야의 경우 중요한 사건은 고장이 나는 경우인데, 재발을 방지하기 위해서는 사건에 초점을 맞추어야 하지만, 그러한 사건에 대해 파악할 수 있는 유의미한 데이터는 대개의 경우 아주 조금 밖에 없음

• 예를 들어, GE 만든 제트 엔진을 탑재한 항공기가 100만 회 비행하는 동안 항공사가 보수 점검이 필요하다고 판단하는 계기가 될 사건은 29회에 불과할 수도 있는데, 방대한 데이터의 바다에서 그 29회의 사건을 찾아낸다는 것은 쉬운 일이 아님

• 더욱이 어느 부분을 보아야 찾아낼 수 있을지조차 모르는 상황이라면, 데이터 검색에서 미로에 빠져 버리고, 기업과 고객이 요구하는 성과는 결코 얻을 수가 없음

◈ 이러한 산업 인터넷의 고유한 요구사항에 대해 GE가 내놓은 해결책은 “디지털 트윈(Digital Twin)”으로 현실 세계의 물체를 모델링 하여 디지털 세계에 ‘쌍둥이’를 재현한다는 개념

• 패리스에 따르면 디지털 트윈의 핵심 포인트는 디지털 모델이 현실 세계에 있는 자산 전체를 반영하는 것이 아니라, 특정한 하나의 자산을 1대1로 모델링 한다는 것

• 예를 들어 항공기 제트 엔진의 디지털 모델이라 하면, 생산된 수천 개의 제트 엔진 전체를 추상화시킨 하나의 가상 모델을 만드는 것이 아니라, 수천 대의 항공기에 탑재된 각각의 제트 엔진 하나하나에 대해 디지털 세계에서 각각 하나씩 재현하는 것임

• 이 디지털 세계의 모델은 현실의 물체에 장착된 센서에서 얻은 데이터를 반영해 만들어 지는데, 현실 세계에는 종종 센서를 사용하기에 가혹한 환경(가령 제트 엔진의 연소실 내부처럼 온도가 섭씨 2000도에 이름)도 있기 때문에, GE는 가상 센서를 통해 물리적 센서를 보완하고 있음

• 항공기의 경우라면 물리적 센서로부터 얻은 데이터와 연소, 항공 역학, 사용 소재 등에 관한 물리적 지식을 결합하여 가상 센서가 데이터를 도출하게 되며, 그 정밀도는 기계학습(Machine Learning)을 이용하여 조정하고 있음

<자료> Schema Design

[동영상 1] GE의 디지털 트윈 시뮬레이션

◈ 이런 방법을 통해 디지털 트윈에서는 특정 자산의 상태에 대한 정확한 인사이트를 제공할 수 있게 되는데, 항공사의 경우 유지보수 계획의 개선으로 연계할 수 있음

• 예를 들어, 중동에서 운항 중인 항공기는 모래가 많은 환경에 직면하기 때문에 엔진의 블레이드가 파쇄(spallation) 현상, 즉 부분적으로 부식하는 현상이 발생할 수 있는데, 엔진 블레이드 교체 비용은 2만 달러에 달함

• 만일 필요한 부품의 준비에 시간이 걸려 항공기를 잠시 동안 운행할 수 없는 상황이 된다면 손실은 더욱 늘어나게 되는데, 디지털 트윈은 이런 상황을 방지할 수 있는 유지보수 계획의 수립을 가능케 해 줌

• 디지털 트윈을 통해 항공사는 각 제트 엔진의 블레이드가 받은 충격과 손상 상태를 개별 엔진 단위로 파악할 수 있음

• GE는 항공기가 착륙할 때마다 데이터를 수취하는데, 가령 손상의 레벨이 8이 되면 교체할 필요가 있는 경우 현재 손상 레벨이 2라면 6개월 후에 교체하는 방법도 취할 수도 있지만, 블레이드를 물로 세척하라는 판단을 내릴 수도 있음

• 그 항공기가 밤에 착륙했다면 블레이드를 용액으로 세척함으로써 부착물을 어느 정도 떨어내는 방법을 쓸 수 있는데, 세정에는 적지 않은 비용이 들지만 교체 시기를 6개월 후가 아닌 10개월 후로 늘릴 수 있는 효과가 있음

◈ 전기 사업자의 경우는 디지털 트윈을 이용해 발전 효율의 향상을 도모할 수 있는데, 가령 풍력발전소의 주요 문제인 “웨이크 로스(wake losses)” 해결에 도움을 줄 수 있음

• 본질적으로 풍력 발전소에 바람이 불면 발전용 리딩 터빈은 풍력을 이용해 블레이드를 회전시키는데, 그 터빈 뒤쪽의 공간은 역풍 기기가 만들어 낸 난류로 인해 순풍 공간임에도 불구하고 발전 효율이 떨어지는 상태, 즉 ‘웨이크(wake)’ 상태가 됨

• 하지만 디지털 트윈이 있으면 발전소에 부는 바람과 회전하는 블레이드가 발생시키는 난류를 측정하고, 블레이드의 속도를 조정하여 더 많은 잠재 에너지가 순방향 터빈까지 전해지도록 할 수 있음

• 이렇게 하면 리딩 터빈이 생산하는 에너지는 다소 줄어들지만, 순방향 터빈은 더 많은 에너지를 생산할 수 있으며, 결과적으로 이를 통해 풍력 발전소는 에너지 출력을 극대화할 수 있음

◈ 디지털 트윈의 실현을 위한 플랫폼으로 GE는 ‘프리딕스(Predix)’ 서비스를 제공 중인데, 각종 센서가 수집한 데이터를 바탕으로 산업 설비의 가동 상태 등을 분석 할 수 있음

• 2010년은 GE에게 전환점이 된 해로, 당시까지 GE는 20년간 연 4%대의 성장세를 유지하고 있었으나, 2010년에 연간 성장률이 1%로 급락하였는데, GE 는 그 요인이 IT의 활용 부족에 있다고 분석하였음

• GE는 공장 제조에 있어 20년 동안 IT를 적극적으로 도입해 오지 않았으며, 설치한 센서도 적었고 네트워크 환경의 정비도 충분하지 않았기에 생산 체제가 구식이었음

• 2010년에 이르러서야 GE는 공급망을 어떻게 개선할 것인지, IT를 활용해 제조를 어떻게 할 지 고민하게 되었고, 그 결과 개발한 것이 ‘프리딕스’임

• 또한 GE의 각 사업에 대해 IT를 활용하여 횡단으로 지원하는 사내 현장 조직을 설치하였는데, 이것이 ‘GE 디지털’임

• GE는 프리딕스 개발에 투자한 비용을 비공개로 하고 있지만, 개발을 위해 소프트웨어 엔지니어를 수천 명 규모로 고용한 바 있음

• 프리딕스는 GE 자체 목적으로만 사용되는 것이 아니고 기업 고객들에게도 클라우드 서비스 형태로 제공되고 있는데, GE 는 2020년에 프리딕스 관련 매출 150억 달러를 목표로 하고 있음

◈ GE의 디지털 트윈 전략과 프리딕스 플랫폼에 대한 관심이 높아지면서 GE는 프리딕스 확산에 주력하고 있는데, 이를 위해 최근 아마존, MS, 오라클 등과 제휴를 체결

• GE와 MS는 IoT(사물인터넷) 분야에서 제휴를 발표하며, GE의 산업용 소프트웨어 플랫폼 프리딕스를 MS의 클라우드 인프라 ‘애저(Azure)’를 통해 이용할 수 있게 하였음

• 양사는 프리딕스를 MS의 IoT를 위한 클라우드 서비스인 ‘Azure IoT Suite’와 빅데이터 분석 클라우드 서비스인 ‘Cortana Intelligence Suite’, 그리고 ‘Office 365’, ‘Dynamics 365’, ‘Power BI’등 비즈니스 애플리케이션과 통합하여 협력한다고 발표

• 양사에 따르면, 프리딕스를 애저에서 실행시킴으로써 기업 고객들은 자연언어 기술, 인공지능(AI), 고급 데이터 시각화, 기업 애플리케이션 통합 등 강력한 기능에 함께 접근할 수 있는 이점을 누릴 수 있게 되었음

• GE는 애저를 통해 연내 프리딕스 개발자 프리뷰를 발표하고, 2017년 2분기에 정식으로 서비스를 출시한다는 계획

• MS와 협력에 앞서 GE는 아마존의 클라우드 서비스인 ‘Amazon Web Services(AWS)’에서 프리딕스를 이용할 수 있게 하였으며, 오라클과도 프리딕스 통합을 위해 협력하고 있음

◈ GE의 변모는 ‘제조기업의 소프트웨어 및 서비스 기업으로 변신’이라는 점에서 주목받고 있으며, 향후 산업 인터넷 분야 선두주자들과 경쟁 구도에 관심이 모이고 있음

• GE가 최근 프리딕스와 디지털 트윈에 기반한 산업 인터넷 혁명에 대대적 마케팅을 전개하고 있지만, GE의 소프트웨어 역량은 아직 스타트업 수준이라는 지적도 있음

• 룩스 리서치(Lux Research)는 최근 보고서를 통해 프리딕스는 GE가 말하는 것처럼 완전한 모습을 아직 갖추지 못했으며, 마케팅 투자에 비해 이분야 경쟁자들인 PTC, C3 IoT, 오토데스크, 시스코 등에 비해 시장 점유율이 매우 미약함을 지적

• 보고서는 또한 프리딕스의 기술이 성숙하려면 향후 3~5년이 추가로 필요하며, GE의 솔루션이 자체 기술력에 기반한 것이라기 보다는 PTC 등 산업 인터넷 전문기업들과의 파트너십에 기반하고 있다는 점도 약점이 될 수 있다고 지적

• 이에 대해 GE는 룩스의 보고서는 객관적이지 못하고 사실 관계에 있어서도 오류가 있다는 입장이며, GE는 계속해서 소프트웨어 기업으로의 변신을 적극 시도하고 있지만 여전히 제조 자체도 중요하다는 것을 강조하고 있다는 것에 차별성이 있다고 설명

• GE는 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 데이터 분석을 통해 얻게 되는 ‘통찰력’을 비즈니스와 연결하는 것이 중요하다는 입장

• GE에 따르면 디지털 트윈을 이용해 실제와 디지털을 하나로 묶기 위해서는, 대상 분야에 대한 깊은 전문 지식이 필요한데, 이는 오랜 시간 동안 축적된 하드웨어 제조 경험이 밑바탕 되어야 하는 것임

• GE의 설명대로, 룩스 리서치의 보고서 또한 GE의 프리딕스가 아직 미성숙하나 출시된 지 1년이 안된 것에 비하면 매우 높은 성장 잠재력이 있다는 것을 인정하고 있는데, 그 근거는 GE가 세계 최대 제조업체 중 하나로 고도의 전문 지식을 보유하고 있다는 점

• GE는 하드웨어 중심의 ‘제1의 시장’, 인터넷 정보 중심의 ‘제 2의 시장'에 이어, 데이터를 바탕으로 얻은 ‘통찰력’이 가치를 창출하는 ‘제 3의 시장’이 도래하고 있음을 강조하고 있으며, 이런 슬로건이 얼마나 기업들에게 받아들여질 지가 향후 관전 포인트