디지털 트윈이란?

디지털 트윈은 제품 설계와 엔지니어링 검토 과정에서 점차 널리 사용되고 있습니다. 가상 프로토타입과 빠른 설계 반복을 가능하게 해 디자이너와 엔지니어가 고비용의 물리적 시제품 없이도 다양한 설계안을 실험하고 비교할 수 있습니다.디지털 복제본은 여러 시나리오를 시뮬레이션하고 제품 성능을 예측하며 설계를 최적화하는 데 활용됩니다. 복잡한 시뮬레이션도 가상 환경에서 신속하게 수행할 수 있어 제품 개발 과정의 효율성을 높입니다.

예를 들어, Siemens Teamcenter X는 NVIDIA Omniverse API를 활용해 디자이너와 엔지니어가 몰입감 있고 현실감 있는 디지털 트윈을 만들 수 있도록 지원합니다. 공유된 가상 모델을 실시간으로 탐색, 수정, 반복 작업할 수 있어 팀 간 협업이 원활해지고 오류를 줄일 수 있습니다. 또한, 물리적으로 정확한 모델과 실시간 업데이트 기능 덕분에 설계 검증 속도가 빨라지고 불필요한 작업이 감소하여, 대규모 프로젝트에서도 시간과 비용 절감 효과가 큽니다.

실시간 디지털 트윈은 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 시뮬레이션 분야의 핵심 기술로 항공우주, 자동차, 전자 설계 등 다양한 제조업에서 수요가 높습니다. 이 기술은 설계 과정 중 즉각적인 피드백을 제공해 새로운 제품 설계를 빠르게 실험하고 혁신할 수 있도록 돕습니다.

인터랙티브 유체 시뮬레이션을 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint는 가속 솔버, 시뮬레이션 AI, 가상 환경을 통합해 실시간 디지털 트윈 구축을 지원합니다. Ansys, Cadence,Siemens 등 주요 소프트웨어 업체들은 이를 활용해 실시간 시각화 및 분석이 가능한 차세대 CAE 도구를 개발하고 있습니다. 한편, NVIDIA Inception 프로그램 참여 스타트업인 Luminary Cloud는 클라우드 기반 GPU 가속 솔버와 Omniverse Blueprint를 결합해 실시간 가상 풍동 환경을 구현했으며, Rescale은 자사 물리 AI 플랫폼에 이 Blueprint를 통합해 업계 개발자들이 직접 실시간 디지털 트윈을 구축·테스트할 수 있는 환경을 제공합니다. 실시간 디지털 트윈은 복잡한 시뮬레이션을 간소화하고 제품 설계와 검증 속도를 크게 향상시키며 제조 혁신을 가속하는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.

자동차 제조사, 유통사, 소비재 기업들은 물리적 에셋 대신 완전한 디지털 제품과 가상 환경을 활용해 3D 제품 컨피규레이터를 제작하여 몰입감 있는 경험과 콘텐츠를 제공합니다. 디지털 트윈을 통해 전문 3D 아티스트가 아니어도 사실적이고 개인화된 3D 콘텐츠를 쉽게 제작하고 맞춤화할 수 있습니다. 또한, 기존 데이터 세트를 재활용하고 생성형 AI로 반복 작업을 자동화해 콘텐츠 제작에 소요되는 시간과 비용을 줄이고 있습니다.

CGI 스튜디오 Katana는 사용자 친화적 콘텐츠 제작 애플리케이션으로 닛산 마케팅팀이 3D 데이터를 활용한 온디맨드 캠페인 에셋을 직접 제작할 수 있도록 지원하고 있습니다.

개발자들은 공간 스트리밍 워크플로우 가이드를 활용해 인터랙티브 디지털 트윈을 Apple Vision Pro 등 XR 기기에 스트리밍하는 솔루션을 개발 중입니다. 이를 통해 사용자는 확장 현실(XR) 환경에서 차량 내부에 실제 탑승한 것과 같은 몰입형 경험을 할 수 있습니다

마케팅 분야 선도 기업인 WPP는 NVIDIA NIM 마이크로서비스와 USD Search·USD Code 기능을 활용해 The Coca-Cola Company의 글로벌 크리에이티브 캠페인 제작과 확장을 지원하고 있습니다.

또한, Accenture Song, Collective World, GRIP, Monks, WPP 등 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)와 제작 에이전시의 개발자들은 OpenUSD 기반에서 제어 가능한 생성형 AI와 정밀한 시각적 생성형 AI 구현을 위한 Omniverse Blueprint 3D 컨디셔닝 기술을 개발하고 있습니다.

건축 설계 팀은 효율적인 협업, 신속한 렌더링 반복, 정밀한 시뮬레이션과 사실적 비주얼 구현에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 특히 전 세계에 분산된 팀 간의 협업은 더욱 복잡해질 수밖에 없습니다.

디지털 트윈은 BIM(Building Information Modeling) 데이터와 기타 다양한 데이터 소스를 통합해 설계 전 과정에서 실시간 협업을 가능하게 합니다. OpenUSD를 활용하면 다양한 3D 설계 도구를 사용하는 팀원들이 하나의 가상 환경에서 함께 작업할 수 있어 협업 효율이 높아집니다.

세계적인 건축 설계사인 Zaha Hadid Architects(ZHA)는 OpenUSD 기반 디지털 트윈을 통해 복잡한 프로젝트에서도 팀 간 협업을 강화하고 반복 작업을 줄여 설계 효율을 높이고 있습니다.

‘물리 AI’ 시대가 도래하며 산업 시설과 물류창고는 임바디드 AI와 상호작용하며 보다 지능적이고 자동화된 자율 시스템으로 전환하고 있습니다. 이 변화의 핵심에는 물리 기반 산업용 디지털 트윈이 자리하며, 스마트 팩토리 구축뿐 아니라 로봇 시뮬레이션과 멀티 로봇 플릿 개발 테스트 환경으로 활용됩니다.

예를 들어, Continental의 개발자들은 OpenUSD와 NVIDIA Omniverse를 기반으로 한 공장 계획 및 제조 운영 애플리케이션인 ContiVerse를 개발했습니다. 이 애플리케이션을 통해 콘티넨탈의 계획 및 운영 팀은 공장 레이아웃을 효율적으로 최적화하고, 생산 프로세스를 협업하며, 유지보수 시간과 다운타임을 약 10% 절감하는 성과를 얻고 있습니다.

Wistron은 CAD와 공정 시뮬레이션 데이터를 기반으로 물리적으로 정밀한 통합 가상 환경을 구축해 작업 효율성을 높이고 시공 시간을 절반으로 단축했습니다. 또한 디지털 트윈을 엣지 IoT 디바이스와 연동해 실시간 운영 모니터링을 구현했습니다.

Foxconn은 디지털 트윈을 활용해 공장 레이아웃, 장비 구성, 배치를 최적화해 물리적 변경 비용을 줄이고 운영 효율을 개선했습니다. 아울러 로봇 작업용 AI 애플리케이션을 가상 환경에서 미리 학습·테스트해 실 운영 정확도와 성능을 높이고 있습니다.

산업 현장에서는 AI를 운영에 통합해 자동화와 자율화를 가속화하고 있습니다. 특히 원격 운영 센터가 늘어나면서 디지털 트윈을 통한 운영 모니터링이 확대되고 있습니다. 이를 통해 운영팀은 시설 전반의 상황을 실시간으로 파악하고, 문제를 조기에 감지하며 의사결정 속도를 높일 수 있습니다.

Microsoft Azure는 NVIDIA와 협력해 운영용 디지털 트윈 구축을 위한 참조 아키텍처, Azure Arc Jumpstart, 오픈소스 GitHub 리포지토리 등을 제공합니다. 개발자는 이를 활용해 산업 시스템과 생산 환경의 3D 모델을 만들고, Azure IoT Operations와 Power BI의 실시간 데이터와 연동해 운영 현황을 시각화하고 분석할 수 있습니다. 디지털 트윈과 클라우드 기반 분석 환경의 결합은 원격 운영의 정밀도와 민첩성을 높이며, 차세대 스마트 팩토리 운영의 새로운 표준으로 자리잡고 있습니다.

자율주행차나 창고 로봇처럼 스스로 움직이는 기기는 환경에 맞춰 학습하고 준비하는 데 방대한 센서 데이터가 필요합니다.

디지털 트윈은 이런 물리 AI 시스템의 출발점으로, 합성 데이터를 생성하고 AI 모델을 학습·검증하는 안전한 테스트 환경을 제공합니다. 예를 들어 Amazon Robotics는 물류창고의 디지털 트윈을 활용해 창고 설계와 작업 흐름을 시뮬레이션하고 최적화하고 있습니다. 이를 통해 대규모의 사실적인 합성 데이터를 만들어 학습 속도를 높이고, 컴퓨터 비전 모델의 정확도를 개선하며, 전반적인 생산성까지 향상시키고 있습니다. 실제 환경에 모델을 적용하면, 창고 로봇은 사물을 더 정확히 인식하고 공간을 효율적으로 탐색할 수 있습니다.

자동차 산업에서도 자율주행차를 학습하고 테스트해 실제로 배포하려면, 현실과 유사한 디지털 트윈 기반 시뮬레이션이 필수입니다. 하지만 실제와 같은 수준의 정밀도를 구현하는 일은 쉽지 않습니다. AV 시뮬레이션을 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint는 이러한 과제를 해결하는 데 실질적인 도움을 줍니다. 이 API 기반의 참조 워크플로우는 정밀 센서 시뮬레이션을 확장 가능한 방식으로 구현할 수 있어 CARLA, MathWorks, Foretellix와 같은 개발자들이 디지털 트윈 환경을 구성하고, 카메라·라이다·레이더 센서 데이터를 물리적으로 정확하게 렌더링할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 자율주행차(AV) 개발의 완성도를 크게 높일 수 있습니다.

KION Group은 멀티 로봇 플릿 테스트를 위해 NVIDIA Omniverse Blueprint ‘Mega’를 활용하고 있습니다. 이 플랫폼을 통해 지능형 카메라, 지게차, 로봇 장비 등 다양한 로봇 에이전트를 실제 배포에 앞서 가상 환경에서 사전 훈련하고 테스트할 수 있습니다. 창고 운영을 시뮬레이션함으로써 KION은 시스템 간 통합을 원활하게 하고, 배포 과정에서의 리스크를 줄이며, 전체 운영 효율성도 높이고 있습니다.

전력 및 열 관리 분야의 글로벌 기업 Delta Electronics는 디지털 트윈을 활용해 컴퓨터 비전과 AI 기반 자동 광학 검사(AOI) 모델을 학습시키고 있습니다. 이를 통해 부품 누락이나 나사 정렬 불량 같은 결함을 빠르게 감지해, 수작업 검사에 대한 의존도를 크게 줄였습니다.

Pegatron은 시뮬레이션, 로보틱스, 자동화된 생산 검사 기술을 바탕으로 PCB(인쇄 회로 기판) 공장을 고도화하고 있으며, NVIDIA Metropolis for Factories를 도입해 소량의 데이터로도 99.8%의 결함 감지 정확도를 달성하며 높은 생산 효율을 입증하고 있습니다.

디지털 트윈은 차세대 데이터센터와 AI 팩토리의 설계와 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 엔지니어는 OpenUSD를 활용해 CAD 데이터셋을 물리적으로 정확하고 정밀하게 통합·시각화하고, 이를 기반으로 공기 흐름이나 냉각 시스템 같은 요소들을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이처럼 디지털 트윈을 도입하면 데이터센터 설계를 더 빠르게 적용할 수 있을 뿐 아니라, 더욱 효율적이고 정밀하게 최적화할 수 있어 전체적인 기획과 실행 과정을 한층 향상시킬 수 있습니다.

개발자는 NVIDIA Omniverse Blueprint를 활용해 AI 팩토리의 디지털 트윈을 구축하고, 데이터센터의 모든 구성 요소를 실제 착공 전에 설계·시뮬레이션·최적화할 수 있습니다. OpenUSD 라이브러리를 이용하면 시설 내 3D 데이터를 통합해 시각화할 수 있어, 그동안 분리돼 있던 팀 간 협업도 원활해지고 실제 환경을 정밀하게 반영한 실시간 시뮬레이션도 가능합니다. 이러한 접근 방식을 통해 엔지니어는 설계 변경을 빠르게 테스트하고, 시스템 중복성 확인이나 장애 시나리오 모델링도 사전에 수행할 수 있어, 리스크는 줄이고 시간은 절약하며 미래형 데이터센터 설계에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

의료 분야에서도 디지털 트윈은 특히 수술 준비 과정에서 활발히 활용되고 있습니다. 외과의는 기존의 멀티미디어 훈련 도구를 넘어서, 디지털 트윈 기반의 고정밀 시뮬레이션 환경에서 실제와 유사한 수술을 사전에 연습할 수 있습니다. 신경외과의 경우, 환자의 뇌 해부 구조를 반영한 맞춤형 디지털 모델을 활용해 두개골의 크기, 형태, 병변 위치 등을 정확하게 시뮬레이션하며 수술을 준비할 수 있습니다.

시뮬레이션 도중에는 AI 알고리즘이 최적의 수술 경로를 제안하고, 뇌 조직의 반응을 예측해 외과의의 판단을 돕습니다. 수술실을 디지털 트윈으로 구현한 환경에서 몰입감 있게 연습할 수 있어, 수술의 정확성과 안전성 모두 크게 향상됩니다.

스마트 시티는 첨단 기술을 통해 복잡한 도시 문제를 해결하고, 더 나은 도시 환경을 만들어가고 있습니다. 비디오 카메라, 엣지 컴퓨팅, AI가 결합된 스마트 시스템은 주차, 교통 흐름, 범죄 패턴 등 도시 전반의 데이터를 분석해 정교한 인사이트를 제공합니다. 도시 계획자들은 이러한 데이터를 바탕으로 더 나은 결정을 내리고, 도시 구조를 효율적으로 설계하며, 시민의 삶의 질을 높일 수 있습니다.

디지털 트윈을 활용하면 시스템 전체의 동작을 추상화 없이 그대로 시뮬레이션할 수 있어, 5G와 6G 같은 차세대 고성능 네트워크의 복잡한 요구 사항도 충족할 수 있습니다. 정밀한 3D 모델을 통해 전자기파의 전파를 현실처럼 구현함으로써, 다수 셀에 사용자가 몰리는 상황에서도 효율적인 스트레스 테스트가 가능합니다.

NVIDIA Aerial Omniverse 디지털 트윈은 소프트웨어 정의 RAN, 사용자 장비 시뮬레이터, 실제 지형 정보를 통합해 단일 기지국부터 도시 단위까지 정밀한 5G/6G 네트워크 시뮬레이션을 지원합니다. 연구자들은 이 플랫폼을 활용해 각 지역의 특성에 맞춘 기지국 알고리즘을 설계하고, 실시간 모델 학습을 통해 스펙트럼 효율도 크게 향상시킬 수 있습니다.

디지털 트윈은 기후 모델링과 에너지 효율 개선을 위한 이니셔티브에도 활발히 활용되고 있습니다.

NVIDIA의 Earth-2는 전 세계 날씨와 기후를 시뮬레이션하고 시각화하기 위해 개발된 클라우드 기반 기후 디지털 트윈 플랫폼입니다. 기후 변화로 인해 더욱 자주 발생하는 극한 기상 현상이 경제와 안전에 미치는 영향을 줄이기 위한 NVIDIA의 대응 전략 중 하나입니다.

Earth-2는 AI 기반 대체 모델(surrogate model)을 활용해, 전 지구적 대기 흐름부터 태풍, 난기류 같은 지역 기상 현상까지 고해상도로 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 일기 예보의 정확도가 높아지고, 재난에 대한 선제적 대응과 대비가 가능해집니다.

디지털 트윈은 시뮬레이션과 운영을 더 빠르고 정밀하게 수행할 수 있게 해주며, 다양한 산업에서 에너지 효율을 크게 향상시키고 있습니다.

예를 들어, Wistron은 NVIDIA PhysicsNeMo와 Omniverse를 활용해 테스트 시설의 공기 흐름과 온도를 시뮬레이션하는 디지털 트윈을 구축했습니다. 이를 통해 수 시간 걸리던 작업을 몇 초 만에 처리하며 에너지 효율을 최대 10%까지 개선했고, 탄소 배출도 줄일 수 있었습니다. Siemens Energy는 열 회수 증기 발생기의 시뮬레이션을 가속화하여 잠재적인 가동 중단 시간을 줄이고 지속 가능한 컴퓨팅 사례 구축을 촉진하고 있습니다.