[56]'디지털 트윈'과 제네릭 일렉트릭

류성 기자I 2020.12.05 06:02:05

박정수 성균관대 교수의 현미경 '스마트팩토리'

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 3차원 그래픽은 컴퓨터 안에 기록되어 있는 해당 “모델 데이터”를 디스플레이 장치에 묘화(描畵)할 수 있도록 영상화하는 것이다. 반면 ‘디지털 트윈’은 마치 쌍둥이가 서로를 마주하듯 물리적 세계가 디지털 세계에 똑같이 구현되어 상호 소통하는 체제, 가상공간에 실물과 똑같은 물체(쌍둥이)를 만들어 다양한 모의시험(시뮬레이션)을 통해 검증해 보는 기술을 말한다.

미국 가전업체인 제너럴 일렉트릭(GE)이 주창한 개념으로 2000년대 들어 제조업에 도입되기 시작했으며 항공, 건설, 헬스케어, 에너지, 국방, 도시설계 등 다양한 분야에서도 활용되고 있다. 더 나아가 현실세계에 존재하는 사물, 성질, 환경뿐만 아니라 형태(Shape), 상태(Status), 동작(Motion), 움직임(Gesture), 위치(Position) 등을 가상공간에 동일하게 구현하는 것이 디지털 트윈 기술이다. 다시 말해 인터넷과 사물이 연결되는 사물 인터넷(Internet of Things)과 인터넷과 행동이 연결되는 행동 인터넷(Internet of Behaviors)이 데이터 관리기술을 통해 구현되는 것이 디지털 트윈인 것이다.

단순히 어떤 공간과 그 공간의 사물들을 복제한 것이 아니라 서로의 정보를 반영하며 실제로 공유하는 “살아있는 가상세계”를 말한다. 디지털 트윈의 역할을 확인할 수 있는 대표적인 분야가 바로 제조업이다. 스마트팩토리에서는 공장의 모든 상태를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 또한 스스로 움직이는 기계와 정보를 전달하는 각종 센서의 연결성, 제조공정의 모든 진행상황을 가상공장을 통해 확인할 수 있을 뿐만 아니라 공정별 상호작용을 보다 최적화하는 방법을 찾을 수 있다. 스마트팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통·물류 등 생산 과정에 디지털 자동화 솔루션이 적용되어 제품 결함의 원인은 무엇인지, 어떤 조건에서 제품의 품질이 향상될지 “살아있는 가상세계”에서 직접 실험 및 운영해 볼 수 있어야 한다.

문제점을 찾고 보완하며 생산성을 높이는 것이 제조업의 핵심인 만큼 실제와 똑같은 가상공장에서 진단과 분석, 그리고 예지적인 예측이 가능해야 한다. 그리고 여러 조건의 실험 모델을 만들어 가상공장에 미리 적용해보는 것이 가능해진다. 또한 가상공장에서 적용된 결과값이 실제 공장에 적용되어 문제나 결함이 발생하기 전에 미리 그것을 실행할 방법을 찾고 실행하기 때문에 비용과 노동력, 그리고 시간을 절감할 수 있게 된다.

이를 스마트팩토리의 가상공장 효과라 하며 디지털 트윈은 새로운 기술이나 시제품의 효과를 시험하는 시스템, 즉 실시간으로 반응하는 “가상의 테스트 베드(Test Bed)”이다. 디지털 트윈 구성요소는 센서기술의 결정체인 사물 인터넷(IoT), 데이터에 의해서 활동하는 행동 인터넷(IoB), 모든 데이터의 집합과 컴퓨터 연산기술, 네트워크, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 스스로 판단하는 인공지능 등이 핵심 구성요소이다. 이러한 구성요소 가운데 핵심은 데이터 관리 기술이다.

최근 정보통신기술(ICT)은 산업혁명에 대한 시대적 요구가 커지면서 다양한 산업군으로 빠르게 퍼져나가고 있으며 기존 산업의 경계를 넘나드는 현상 또한 보편화되고 있다. 자동차와 정보통신기술(ICT)이 결합되고, 의료장비와 의료서비스가 통합되고 있으며, 통신장비들이 센서와 ‘초연결’되고 있는, 이른바 ‘융합 산업’의 시대가 펼쳐지고 있는 것이다.

이는 제조업도 마찬가지다. 제조업의 핵심이라고 할 수 있는 생산 공장에도 ‘스마트’가 붙는 것이 요즘 추세다. ‘스마트팩토리’라 명칭하고 있는 이러한 공장 형태는 비용 낭비를 최소화하는 것은 물론, 예전보다 훨씬 빠르게 변화에 대응하면서도 품질을 획기적으로 높여 불량률을 줄일 수 있는 것으로 알려졌다. 이러한 장점 때문에 최근에는 제약 및 의료기기 회사들 역시 ‘스마트팩토리’ 도입에 적극적으로 나서고 있다.

현재 제약업계는 생산 공장을 CGMP(Current Good Manufacturing Practice)급 수준으로 끌어올리는데 사활을 걸고 있다. 이는 국내 제약업계의 글로벌 시장 진출 움직임이 점차 확대되고 있다는 것을 방증(傍證)한다. GMP(Good Manufacturing Practice)는 제조공장의 구조·설비를 비롯해 원료의 구입부터 제조, 품질관리·품질보증, 포장, 출하에 이르기까지 생산공정 및 공급망(SCM) 전반에 걸쳐 요구되는 기본규정이다. 우리나라는 KGMP(Korea Good Manufacturing Practice), 유럽은 EU-GMP, 미국은 CGMP 등의 규정을 각각 적용하고 있다. 미국 수출을 위해 반드시 CGMP 인증이 필요하다.

CGMP의 경우 정기 실사인 면허/감시 검사(Licensure/surveillance inspection)와 허가에 앞서 실시하는 사전승인심사(pre-approval inspection), 정기 실사인 GMP 검사(inspection) 또는 적합성 검사-원인 검사(compliance inspection for-cause inspections) 등으로 나뉜다. 허가 전 실사 결과가 불충분할 때는 승인 보류가 내려진다. 필요한 경우 미국 식품의약국(FDA; Food and Drug Administration) 실사점검통보(483 Form)에 의해 재검증(re-inspection)를 실시하고 시정조치를 내리고 있다. 한국의 KGMP보다 미국 CGMP의 범위가 넓고 요구사항도 다양하다. 아래 그림은 미국 FDA가 인정하고 있는 강화된 의약품 제조 및 품질관리기준인 CGMP와 KGMP의 범위 및 의약품의 산업화 절차를 설명하고 있다.
제약 산업은 생명·보건 등과 관련한 ‘의약품’을 생산하는 정밀 화학 산업으로, 의약품 등의 제조나 품질 관리에 관한 규칙인 GMP(Good Manufacturing Practice)를 준수해야 한다. 또한 자재 입고 단계부터 제품 출고까지 전 공정의 생산 물류 추적 등이 가능해야 한다. 정해진 기준치를 벗어난 의약품이 유통될 경우 고스란히 그 피해가 제약업체뿐만 아니라 사용자, 즉 환자들에게 돌아가기 때문이다. 환자의 상태에 따라서는 불량 의약품으로 인해 목숨을 잃는 경우가 발생될 수도 있다. 따라서 제약사들은 기 설정된 규격과 품질 요소들을 의약품이 지속 반복해서 생산되고 있다는 사실을 증명하는, ‘밸리데이션(Validation, 법적 유효성 인정)’ 작업을 의약품 생산의 최우선 과제로 꼽는다.


스마트팩토리는 이처럼 까다로운 의약품 생산공정을 유기적으로 관리할 수 있는 최적의 방안으로 떠오르고 있다. 생산 설비에 접목된 사물인터넷(IoT)·인공지능·빅데이터 등 첨단 정보통신기술(ICT)을 통해 의약품 품질관리를 더욱 강화할 수 있는 것은 물론, 생산성 향상·원가절감 효과까지 기대할 수 있다.

스마트팩토리는 제약산업의 글로벌화에 필수적인 생산 전략이며, CDMO(Contract Development and Manufacturing Organization, 위수탁 개발·생산)까지 사업 영역을 확대하기 위해서는 필수적이다. 그 이유는 CDMO는 단순히 주문을 받아 생산을 대행하는 CMO(Contract Manufacturing Organization, 의약품 위탁생산)와 달리 발주 기업이 요구하는 의약품의 기획, 연구·개발·상용화에 따른 생산 및 품질 이력 추적 등 전 과정을 수행하는 포괄적 사업 영역이기 때문이다.

COVID 19 여파로 점점 더 강화되고 있는 의약품 제조 및 품질관리기준(CGMP)을 준수하기 위해서는, 지금까지 관습처럼 수행해 온 제출을 위한 자료(Document)와 유연성이 미흡한 시스템으로는 “생산 현장관리의 한계성”이 드러날 수 밖에 없다. 그러므로 디지털트윈 기술(Digital Twin Engineering)을 활용한 사이버 피지컬 시스템(CPS; Cyber Physical Systems)을 구현해야 한다. 다시 말해 과거에는 보이지 않았던 영역까지 스마트팩토리를 통해 보이게 해야 한다(Make the Invisible visible).

각 제조공정마다 인위적 오류를 원천적으로 방지하는 인공지능 기반의 개방형 시스템과 제품의 주요공정 데이터가 실시간 자동 저장되고 운용될 수 있는 인공지능 기반의 생산 운영 시스템(MOS)이 갖춰져야 한다. 그리고 공정 내 품질 이력 추적과 공급망의 이력추적시스템을 병행시켜 반제품과 완제품을 분류하여 CPS 기반으로 물류를 합리화해야 한다.

또한 CGMP 품질관리와 환경 관리를 위한 제조운영시스템(MOS), 품질보증시스템, 환경관리시스템과 24시간 365일 사물 이동을 감시할 수 있도록 사물 인터넷(IoT) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 엣지 컴퓨팅을 활용하여야 한다. 그 중심에 비정형데이터 영역을 포함한 빅데이터 관리기술이 있다. 따라서 CPS는 과학적 범주(Monostori et al. 2016; Tao et al. 2019)와 관련 있는 반면, 디지털 트윈은 엔지니어링 범주와 관련된다.(Tao et al. 2019) 아래 그림은 디지털 트윈의 개념적 구조를 표현한 것이다.



물리적 프로세스의 변화는 실시간 임베디드(embedded), 액추에이터 및 센서의 피드백을 통해 디지털 세계에 영향을 미칠 것이다. 따라서 CPS의 핵심 요소는 센서와 액추에이터이며, CPS는 피드백이다. 더 나아가 센서 내에서 자체적으로 정보를 수집하고 연산할 수 있는 온 디바이스(On Device)센서 및 액추에이터의 데이터 피드백을 통해 디지털 모델을 사용하여, 기계 또는 시스템의 동작을 해석하고 실시간 및 과거 데이터는 물론 경험과 지식을 통해 미래 상태를 예측할 수 있을 것이다. 그러므로 스마트팩토리는 CPS이며, 살아있는 가상세계의 목적함수(目的函數)는 스마트팩토리의 목적함수와 일치한다.

새로운 혁신은 없는 것을 찾아내는 것이 아니며, 혁신의 속성은 과거에 성공가도를 달려왔던 경험과 기술이 미래를 보지 못하게 하는 “습관”이다. 다시 말해 혁신은 원하는 것을 제공하지 못하였을 때 나타나는 법이다. 따라서 행동 인터넷(IoB)은 핵 연쇄반응이 일어나듯 폭발적으로 다른 혁신을 불러올 것이며, 스마트팩토리의 가속 페달(pedal)이 될 것이다.

디지털 트윈 기술이 스마트팩토리의 핵심기술이라면, 빅데이터 관리 기술은 디지털 트윈을 구현하는 기술이다. 그러므로 빅데이터 관리 기술이 산업을 혁신하고 있듯이 미래에는 디지털 트윈 기술을 통해 물리적 세계의 모든 것이 디지털 공간에 복제될 것이다. 스마트팩토리는 사이버 피지컬 시스템(CPS)이며, 디지털트윈 기술은 CPS의 성능을 강화시키는 엔진이다. 그러므로 과거와 다른 형태의 ‘비즈니스 룰(Business Rule)’이 필수적이다. 왜냐하면 4차 산업혁명을 몰고 온 정보통신기술(ICT)은 빅데이터 관리기술을 기반으로 하기 때문이다. 그러므로 새로운 비즈니스 룰이 절실하다. 과거 정형데이터(Structured Data)에 의한 시스템 시대와는 너무나 다르다. 그래서 비즈니스 룰도 달라야 한다.

블록 체인 기술은 최근 몇 년간 등장한 새로운 형태의 데이터와 서비스 조직이다. 블록 체인의 안전한 운영 자체가 ‘초능률적’ 규모의 생태계를 형성하는 다양한 분야의 운영을 지원한다. 블록 체인 기술은 모든 유형의 데이터를 암호화하고 직접 거래하여 새로운 데이터 크레딧 시스템을 만든다. 분산형 접근방식을 활용해 빅데이터 플랫폼을 분산 배포하고, 중앙에서 구축한 서버와 스토리지 장치를 서비스 노드에 분산한다. 이러한 방법으로 아래 그림 1의 블록 체인 아키텍처는 기본적으로 기본 계층(Base Layer), 드라이버 계층(Drive Layer), 애플리케이션 계층(Application Layer)의 세가지 계층으로 나눌 수 있다.

그림1: Block Chain hierarchy


블록 체인 기술에 기반한 지능형 계약과 규칙 적용으로, 빅데이터 오픈 플랫폼의 창의성이 한층 더 자유로워지고 있다. 빅데이터 관리기술은 스마트팩토리와 스마트시티 분야의 새로운 기술적 기반이다. 이와 함께 대규모 데이터 수집, 데이터 스토리지, 컴퓨팅 기술 등은 중요한 기반 기술로 발전하고 있다. 빅데이터는 사이버 공간에서 스마트팩토리 데이터 보안과 맞춤형 활용, 공공 데이터 정보의 공개, 공유, 재사용을 실현한다. 스마트 시티와 스마트팩토리의 빅데이터 플랫폼은 그림 2와 같이 시스템의 모든 측면을 포함하게 될 것이다.

그림2: Block Chain Ecology

출처: Research on the application of block chain big data platform in the construction of new smart city for low carbon emission and green environment, January 2020. Computer communications 성균관대 스마트팩토리 융합학과 박정수 교수 재인용


기존 플랫폼은 중앙집중적이며 운영자가 독점적으로 운영방식을 정한다. 왜냐하면 기존 플랫폼은 선(先) 프로세스를 디자인하고 후(後) 시스템을 설계하는 정형데이터(Structured Data) 중심의 시스템을 구축?운영하는 특징을 갖고 있었기 때문이다. 따라서 기존 플랫폼을 중심으로 형성되고 있는 경제 활동은 중앙집권적 거래 환경에서의 정보가 정형 데이터에 국한되어 있어 어느 정도 한계성을 갖고 있다. 따라서 기하급수적으로 증가(Exponential Increase)하고 있는 비정형 데이터(Unstructured Data)를 반영하는 부분이 미흡하여 왜곡된 현상과 부작용이 존재할 수 밖에 없다.

그러한 한계점과 왜곡 현상을 극복하기 위해서 새로운 플랫폼이 절실하다. 왜냐하면 4차 산업혁명 시대는 분산, 즉 탈중앙화 및 탈독점화하여 주체적이고 독립적으로 경제활동을 전개해야 하기 때문이다. 그러므로 새로운 시대의 플랫폼은 “블록 체인 빅데이터 플랫폼(Block Chain Big data Platform)”이어야 한다. 기존 플랫폼의 한계성을 극복하기 위해서는 블록 체인 기술이 도입되어야 한다. 블록 체인은 관련 정보를 모든 사용자가 공유하는 시스템이기 때문이다. 결국 공유를 위해서는 규약과 규칙이 ‘비즈니스 룰(Business Rules)’로 정립되는 프로토콜(Protocol)이 필요하다는 준거다. 따라서, 사용자들이 협의해서 규약을 정하고 이를 통해 운영하는 탈중앙화된 플랫폼이 필요해지고 있다. 다시 말해 모든 사용자에게 골고루 이익이 공유되는 새로운 비즈니스 모델이 절실하다.

이러한 배경 속에서 최근 박영선 중소벤처기업부 장관이 “프로토콜 경제”를 언급한 점은 주목할 만한 일이다. 이는 프로토콜 경제를 가능케 하는 블록 체인 기술과 이를 통해 다양한 분야에 접목할 수 있다는 것에 관심을 가졌다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한 그 동안의 플랫폼 중심의 경제에서 프로토콜 경제로의 전환 및 동행으로 이어질 수 있는 중요한 개념이 될 수 있다. 그런 점에서 지난 11월 19일 스타트업 축제 ‘컴업 2020’ 개막식에서 발표한 박영선 장관의 연설 내용을 축약하여 글을 맺고자 한다.

“온라인·비대면 방식이 가까운 미래에는 우리의 일상이 되고 오프라인을 대체할 것이다. 현재 대세로 군림하는 플랫폼 경제는 궁극적으로 프로토콜 경제로 전환된다. 프로토콜 경제는 블록 체인 기술의 발전과 궤를 같이하며 플랫폼 경제에서 발생하는 데이터 독점과 폐쇄성 문제를 극복할 수 있는 차세대 경제모델이다. 앞으로는 양질의 데이터를 ‘빅데이터’로 축적하고, 인공지능(AI) 기술을 통해 적재적소에 활용하는 능력이 기업과 국가의 명운을 결정할 것이다.”

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