거울 세계로의 연결
거울 세계로의 연결
디지털 트윈, 현실 문제를 거울 세계에서
휴스턴, 문제가 생겼다.
Houston, We've had a problem.
약 50년 전, 아폴로 13호의 탐사선 산소 탱크가 폭발했습니다. 1970년 4월 11일, 지구에서 33만 km 떨어진 곳에서 일어난 사고였습니다. 당시 NASA는 우주에서 직접 문제를 진단할 수 없었기 때문에 해결책을 찾기가 어려웠습니다. 대신 NASA에는 15대의 시뮬레이터가 있었습니다.
탐사선과 동일 조건을 시뮬레이터에 복제했고, 테스트를 수없이 반복한 끝에 가까스로 해결책을 찾았습니다. 그리고 4월 17일, 세 명의 달 탐사 우주비행사들을 무사히 지구로 귀환시킬 수 있었습니다.
당시 NASA의 시도는 현대의 디지털 트윈 기술과 닮았습니다. 디지털 트윈은 실제 환경을 디지털로 복제한 것으로, 거울 세계라고도 불립니다. 컴퓨터에서 공간이나 사물을 재현함으로써 다양한 시뮬레이션을 수행하거나 현실과 동기화된 서비스를 만들 수 있습니다. 예를 들어 스마트 빌딩의 로봇 서비스, 스마트 시티의 모니터링이나 환경 변화 시뮬레이션, 자율주행 모빌리티 서비스, AR/VR 서비스 등에 활용됩니다.
디지털 트윈이라는 용어는 2002년 미시간대학교 마이클 그리브스 교수가 처음 사용했습니다만, 2017년 컨설팅 업체 가트너가 10대 유망 기술로 소개하며 널리 알려지게 됐습니다. 네이버는 그보다 앞선 2016년부터 디지털 트윈 기술 투자를 시작했고, CES 2019에서 도시 전체를 아우르는 디지털 트윈 기술을 공개했습니다. 현재는 수많은 글로벌 프로젝트를 통해 독보적인 기술력을 인정받고 있죠.
▲ 네이버의 메가시티 스케일 디지털 트윈 기술
네이버의 디지털 트윈 기술 중 주목할 만한 성과나 특징들을 좀 더 소개할게요.
빌딩 전체가 디지털 트윈
그간 네이버는 아주 많은 곳을 디지털 트윈으로 제작했어요. 그중에서 네이버의 제2사옥인 ‘1784’도 빼놓을 수 없죠.
1784라는 이름은 건물의 주소이자, 최초의 산업혁명이 일어난 연도를 의미합니다. 그런데 1784는 '성남시 정자동 178-4번지'에만 있지 않아요. 디지털 세상에도 재현되어 있습니다. 29개 층, 10만 m² 면적, 60km에 해당하는 경로에서 100만 장의 이미지를 촬영하여 디지털 트윈을 만들었습니다.
누가 만들었을까요? 매핑 로봇 'M2'입니다.
넓은 공간을 빠르게 스캔할 수 있어야 디지털 트윈 데이터 구축에 드는 시간과 비용을 줄일 수 있기 때문에, 공간별로 매핑 로봇이나 별도의 매핑 디바이스를 활용했습니다. 네이버의 HW 엔지니어들이 이러한 매핑 장비를 직접 개발합니다.
M2가 만든 디지털 트윈 데이터는 네이버 클라우드 플랫폼에 업로드됩니다. 현재 1784에는 클라우드에 연결된 약 100대의 로봇들이 다양한 서비스를 제공하고 있는데, 이 로봇들이 디지털 트윈을 사용합니다. 1784와 동일한 건물이 클라우드에 구현되어 있어 로봇의 동선과 서비스를 계획하고 모니터링할 수 있습니다. 각 시설의 인프라와도 연결할 수 있습니다. 로봇을 위한 디지털 트윈 월드가 탄생한 것이죠.
1784에선 로봇 외에도 AR, 자율주행, 스마트 빌딩 시뮬레이션 등 다양한 디지털 트윈 실험들도 곳곳에서 계속되고 있습니다.
서울도, 도쿄도, 사우디아라비아까지
이제 빌딩에서 스케일을 더 넓혀볼까요?
위 영상은 드론으로 촬영한 것처럼 보이지만, 실제로는 네이버에서 만든 3D 모델입니다. (자세히 보면 도로 위의 차들이 모두 정지해 있죠.) 서울시 605km² 면적, 약 60만 동의 건물들, 도로와 랜드마크를 3D로 구현했습니다.
네이버는 메가시티 규모의 디지털 트윈을 위해 아주 독창적인 솔루션을 개발했죠. 인공지능과 항공사진을 활용한 '어라이크 (ALIKE)' 솔루션입니다. 3D 모델, 도로 구조 정보, HD맵 등 다양한 데이터를 한 번에 구축할 수 있는 것이 특징입니다. 도시 전체를 스캔 한 수만 장의 항공사진이 인공지능 기술을 통해 3D 모델로 마법처럼 복원됩니다. 3D 모델에서 도로 구조를 추출하고, 자율주행차를 위한 HD맵도 효율적으로 제작합니다.
ALIKE 솔루션의 구성
• ALIKE-3D : 도시 전체의 3차원 모델을 제작합니다. 이때 항공사진을 활용한다는 것이 핵심입니다. 도시 전체를 스캔하여 얻은 이미지를 사진측량(Photogrammetry) 기술을 사용하여 3차원 도시로 재구성합니다. 다양한 도시 문제를 해결하기 위한 시뮬레이터로 활용될 수 있으며, 스마트 시티 구축에 중요한 데이터가 됩니다.
• ALIKE-RD : 도시 전체의 도로 구조 정보를 생성합니다. 딥러닝, 컴퓨터 비전 등 인공지능 기술로 노면 표시와 차선 정보를 자동으로 추출합니다. 차선 단위 길 안내가 가능할 정도로 정밀하여 다양한 모빌리티 서비스 및 도시 전체 교통 시스템 연구에 활용됩니다.
• ALKE-HD : 자율주행차용 HD맵을 제작합니다. 3D 모델에서 추출한 위치 정보와 MMS (Mobile Mapping System) 데이터를 결합하여 복잡한 도시의 HD맵 제작 효율성을 극대화합니다.
• ALIKE-M : 쇼핑몰, 빌딩, 공항과 같은 대규모 실내외 공간의 디지털 트윈을 제작합니다. 매핑 로봇과 웨어러블 매핑 장비를 활용하여 실내와 실외, 수직과 수평, 평지와 계단 등 복합 환경을 매끄럽게 연결합니다.
이러한 놀라운 솔루션에 국내외 많은 파트너가 관심을 보이고 있습니다. 아래는 일본 도쿄의 3D 모델입니다.
사우디아라비아 자치행정주택부(Ministry of Municipal and Affairs and Housing)에서 추진 중인 국가 차원 디지털 전환 사업에도 네이버의 디지털 트윈 기술이 사용됩니다.
모두를 위한 디지털 트윈 As A Service
네이버의 디지털 트윈 기술에 대한 국내외 요청이 점점 늘어나고 있습니다. 디지털 트윈은 높은 기술력과 비용을 요구하기 때문이죠. 이에 네이버는 클라우드 상품화로 디지털 트윈 수요를 대비하고 있어요.
현재 1784와 같은 스마트 빌딩을 위한 디지털 트윈 상품인 ‘ARC eye’, 서울이나 도쿄처럼 거대한 도시를 위한 디지털 트윈 상품인 ‘ALIKE 솔루션’을 네이버 클라우드 플랫폼에서 차례로 공개했습니다. 네이버클라우드를 통해 대규모 데이터 저장 및 프로세싱, 사용량 변화 등 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있어 안정적인 운영이 가능합니다. 리소스 사용량만큼 비용을 지불하게 되므로, 디지털 트윈 기반 신사업 초기에 대규모 투자 부담을 덜면서도 가장 최신의 장비와 알고리즘, 웹 기반 콘솔 등을 제공받을 수 있습니다.
▲ 네이버클라우드의 디지털 트윈 상품
더불어 네이버는 연구기관, 스타트업 등과의 동반 성장을 위해 실내외 디지털 트윈 데이터를 연구자들에게 무료로 배포해 왔습니다. 네이버랩스 오픈데이터셋 페이지에서 연구 및 기술 개발 목적으로 신청할 수 있으며, 2023년 7월 6일 기준 HD맵 데이터셋 신청 건수는 누적 1,305건, 실내 측위 데이터셋의 다운로드 수는 7,199건을 기록했습니다.
네이버는 수년간 실내·실외·도로 등의 디지털 트윈 솔루션과 디바이스를 자체 개발해 왔습니다. 인공지능, 데이터 처리, 클라우드 플랫폼 엔지니어링, 하드웨어 기술의 융합, 정확도와 확장성을 동시에 얻기 위한 장기간의 테스트도 지속해 왔습니다. 이제 디지털 트윈 수요는 급증하고 있으며 그 잠재력은 더욱 커지고 있습니다.
서두에서 말했듯이 디지털 트윈은 본질적으로 복제입니다. 그런데 이 복제된 거울 세계에는 미래에 대한 무한한 가능성도 함께 담겨있습니다. 디지털 트윈을 기반으로 전에 없던 오리지널 서비스들이 탄생할 수 있습니다. 지금 우리가 상상하는 것보다 더 새로운 것들이요.
