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Digital Twin

Overview

디지털 트윈(digital twin)은 미국 제너럴 일렉트릭(GE)이 주창한 개념으로, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술이다. 디지털 트윈은 제조업뿐 아니라 다양한 산업·사회 문제를 해결할 수 있는 기술로 주목 받는다.[1][2] 그리고 기본적으로는 다양한 물리적 시스템의 구조, 맥락, 작동을 나타내는 데이터와 정보의 조합으로, 과거와 현재의 운용 상태를 이해하고 미래를 예측할 수 있는 인터페이스라고 할 수 있다. 물리적 세계를 최적화하기 위해 사용될 수 있는 강력한 디지털 객체로서, 운용 성능과 사업 프로세스를 대폭 개선할 수 있다.[3]

A digital twin is a virtual representation that serves as the real-time digital counterpart of a physical object or process. Though the concept originated earlier (attributed to Michael Grieves, then of the University of Michigan, in 2002) the first practical definition of digital twin originated from NASA in an attempt to improve physical model simulation of spacecraft in 2010.[1] Digital twins are the result of continual improvement in the creation of product design and engineering activities. Product drawings and engineering specifications progressed from handmade drafting to computer aided drafting/computer aided design to model-based systems engineering.

The digital twin of a physical object is dependent on the digital thread—the lowest level design and specification for a digital twin—and the "twin" is dependent on the digital thread to maintain accuracy. Changes to product design are implemented using engineering change orders (ECO). An ECO made to a component item will result in a new version of the item's digital thread, and correspondingly to the digital twin.

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Natural Language Processing

Projects

설명가능한 AI 기반 디지털트윈 (XAI-DTw) 자율운영 서비스 기술 개발

지원 기관 : 산업통상자원부

사업명 : 지식서비스산업기술개발사업

디지털트윈
지식사물인터넷 (IoT)을 통해 실제 데이터를 입력받고, 인공지능 (AI) 기술을 통해 입력된 데이터에 대한 영향을 예측 또는 시뮬레이션하여, 그 출력값을 기반으로 물리적 객체를 최적화하여 운영할 수 있도록 지원

설명가능한 AI
인공지능이 입력된 데이터를 기반으로 도출된 특정 판단결과의 과정과 이유를 사람이 이해할 수 있도록 제공하는 기술로서, 이를 통해 디지털트윈이 특정 상황에 대해 입력된 데이터를 처리 및 분석하여 의사결정 결과 (insights)를 도출하는 과정과 근거를 효과적으로 제시할 수 있는 서비스 제공

설명가능한 AI 기반 디지털트윈
실시간 수집 데이터를 기반으로 실감형 3D 모델로 자동생성
내재된 학습모델을 통해 문제상황에 대한 원인과 결과 및 해결방안을 도출
도출된 결과를 기반으로 대응하는 전 과정을 능동적으로 수행하는 자율운영
디지털트윈의 생성에서부터 활용까지의 전 과정을 자율화하고, 이를 위한 수리적이고 논리적인 모델들의 사고체계를 사용자에게 이해할 수 있는 방법으로 제시

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2024

Deep learning approach for dysphagia detection by syllable-based speech analysis with daily conversations