디지털 트윈, 거울 세계로의 연결
아폴로 13호는 뜻밖의 사고를 당했습니다. 탐사선의 산소탱크가 폭발한 것입니다. 1970년 4월 11일, 지구로부터 33만km 떨어진 곳에서의 일입니다. 당시 NASA는 해결법을 몰랐습니다. 직접 우주로 나가 탐사선을 보며 문제를 진단할 수 없으니까요. 대신 NASA에는 15개의 시뮬레이터가 있었습니다. 고장난 탐사선 환경과 동일 조건을 만들고 여러 시험을 반복해, 마침내 방법을 찾아냅니다. 4월 17일, 3인의 달 탐사 우주인들은 지구로 무사히 귀환했습니다.
약 50년 전, 현실과 똑같은 환경을 구축하고 시뮬레이션을 반복해 문제를 해결했던 NASA의 시도는 현대의 '디지털 트윈 (Digital Twin)' 기술과 매우 닮았습니다. 디지털 트윈이란 실제 세상을 디지털 환경에 복제한 것입니다. 그래서 거울 세계라 부르기도 합니다. 컴퓨터에 공간 혹은 사물을 3차원으로 똑같이 구현해 다양한 시뮬레이션 분석을 하거나, 현실과 디지털이 실시간으로 동기화된 서비스를 만들 수 있습니다. 스마트 시티 모니터링과 예측, 도시 환경 변화에 대한 시뮬레이션, 자율주행과 같은 혁신적인 모빌리티 서비스, 스마트 빌딩의 로봇 서비스와 자동화 시스템, 사람들에게 실감나는 3D 콘텐츠를 제공하는데 사용할 수도 있습니다.
디지털 트윈이란 용어는 2002년 미시건 대학의 마이클 그리브스 교수가 처음 사용했다고 합니다. 더욱 많이 알려지게 된 건 컨설팅사인 가트너(Gartner)가 10대 유망기술에 디지털 트윈을 포함시켰던 2017년부터죠. 그보다 앞선 2016년, 네이버는 본격적인 디지털 트윈 기술 투자를 시작했습니다. 이때 매핑 로봇 M1이 코엑스의 3차원 디지털 트윈 데이터를 제작하는 모습을 선보였습니다. 이후 CES 2019에선 도시 전체를 대상으로 하는 다양한 디지털 트윈 기술들을 공개했고, 지금까지 수많은 대형 프로젝트를 통해 기술의 독창성과 우수성을 인정받아 왔습니다.
네이버 디지털 트윈 기술의 특장점
디지털 트윈의 대상, 방법, 활용 목적은 다양합니다. 그 중 네이버는 크게 3가지에 주력하고 있습니다.
첫째는, 메가시티 스케일의 대규모 공간 디지털 트윈에 집중합니다. 제조업에서 주로 사용하는 사물 디지털 트윈에 비해 스마트 빌딩, 스마트 시티 등을 위한 공간 디지털 트윈은 근본적인 허들이 있습니다. 디지털라이즈하기에 대상이 너무 방대하다는 것입니다. 기존과 아주 다른 접근이 필요했고, 이를 위해 항공사진, 매핑 로봇, AI 등을 활용하는 ALIKE라는 독자적 솔루션을 개발해 왔습니다. 이를 통해 서울 도시 전체의 3D 모델이나 코엑스, 인천공항 등 대규모 복합 공간의 디지털 트윈을 제작해 왔습니다.
둘째, 데이터 활용 범위가 넓습니다. ALIKE 솔루션의 가장 큰 특징은 도시의 3D 모델, 로드레이아웃, HD맵 등의 핵심 데이터들을 통합 제작할 수 있다는 점입니다. 이에 따라 제작 기간과 과정을 크게 단축하면서도, 높은 정확도와 넓은 활용 범위를 확보할 수 있습니다.
셋째, 네이버 클라우드 플랫폼을 통해 확장성을 높이고 있습니다. 디지털 트윈 솔루션은 높은 기술력과 비용을 요구합니다. 따라서 이에 대한 국내외 기업과 단체들의 다양한 요구가 쌓여가는 상황입니다. 이에 따라 네이버는 디지털 트윈 데이터 제작과 프로세싱, API 생성까지 클라우드 완전 관리형으로 상품화를 하고 있습니다. 네이버 클라우드 플랫폼의 상품을 통해 디지털 트윈 기반 신사업 초기에 대규모 투자 부담을 덜고, 리소스 사용량만큼 비용을 지불하면서도 가장 최신의 장비와 알고리즘, 웹 기반 콘솔 등을 제공받을 수 있는 것입니다.
주요 기술 및 활동
1) ALIKE 솔루션
ALIKE-3D : 도시 전체의 3D 모델을 제작합니다. 이때 항공사진을 활용한다는 것이 핵심입니다. 도시를 통째로 스캔해 획득한 수천장의 이미지는 사진측량(Photogrammetry) 기술을 거쳐 마법처럼 3D 도시로 복원됩니다. 이 3D 모델은 다양한 도시 문제를 해결하기 위한 시뮬레이터로 활용될 수 있으며, 스마트 시티 구축에도 중요한 데이터입니다.
ALIKE-RD : 도시 전체의 도로 정보를 정밀하게 생성합니다. 딥 러닝과 컴퓨터 비전 등의 인공지능 기술로 노면 기호나 차선 정보까지 자동으로 추출할 수 있습니다. 완성된 로드레이아웃은 차선 단위의 길 안내가 가능할 정도로 정밀하기 때문에 다양한 모빌리티 서비스나 도시 전체의 교통 시스템 연구 등에 활용될 수 있습니다.
ALKE-HD : 자율주행차를 위한 HD맵을 제작합니다. 대단위 지역을 커버하면서도 뛰어난 위치 정확도를 갖는 ALIKE-3D 모델과 MMS (Mobile Mapping System)를 통해 획득한 데이터를 결합해 데이터의 후처리 과정을 크게 단축했습니다. 이러한 방식은 단순하면서도 길게 펼쳐진 고속도로의 HD매핑보다는, 복잡하게 서로 얽혀있는 도심 내 도로들의 HD매핑에서 제작 효율성을 극대화할 수 있습니다.
ALIKE-M : 대규모 실내외 공간의 디지털 트윈을 제작합니다. 자체 제작한 매핑 로봇과 웨어러블 매핑 디바이스를 활용해 실내와 실외, 수직과 수평, 평지와 계단 등 복합적인 환경을 자연스럽게 연결할 수 있습니다.
2) 디지털 트윈 디바이스
M 시리즈 : 대규모 실내 공간의 디지털 트윈 데이터를 효율적으로 제작하기 위해 개발한 매핑 로봇입니다. M은 Mapper의 약자입니다. M1, M1X, M2 등이 있습니다. 관련 스토리
T 시리즈 : 계단 등 복합 공간의 디지털 트윈 데이터를 제작하기 위한 매핑 디바이스 시리즈입니다. T는 Transformable의 약자입니다. 웨어러블 타입 (T2-B), 휠 베이스 (T2-M) 등 다양한 형태로 변형될 수 있습니다. 관련 스토리
R 시리즈 : 네이버랩스에서 자체 개발한 MMS (mobile mapping system)입니다. R은 Road의 약자입니다. R1, R3 모델이 있습니다. 이 MMS 차량이 수집한 데이터는 ALIKE-HD에서 HD맵을 제작하는데 활용합니다. 관련 스토리
3) AI
비주얼 로컬라이제이션 (visual localization) : 이미지를 분석해 현재 위치를 인식하는 AI 기술입니다. GPS가 통하지 않는 실내에서도 정밀하게 현재 위치를 알 수 있습니다. 네이버랩스는 이 기술에 대해 세계 최고 수준의 경쟁력을 가지고 있습니다. 네이버가 개발한 실내 자율주행 로봇이나 실내 AR 내비게이션 등에 이 기술이 적용되어 있습니다.
도로 구조 인식 자동화 : 항공사진에서 차선 및 노면 기호를 인식하고 자동으로 분류하는 AI 기술을 ALIKE 솔루션에 적용했습니다.
변화 탐지 : 실내외 및 도로에서의 변화를 탐지하는 AI 기술을 다년간 연구해 왔습니다.
4) 1784, The testbed
2022년 공개된 네이버 제2사옥 '1784'는 빌딩 자체가 디지털 트윈입니다. 지하 8층, 지상 28층, 연면적 16만5000㎡, 약 5000명 이상이 근무할 수 있는 1784 전체가 3차원 디지털로 구현되어 있으며, 이를 활용해 서비스 로봇, 인프라 제어, 시뮬레이션, 클라우드 제어 등 다양한 실험과 개발이 이어지고 있습니다. 이러한 대규모 자체 테스트베드를 활용해 디지털 트윈 솔루션을 더욱 빠르게 고도화하고 있습니다.
5) 디지털 트윈 As A Service
• ARC eye : 네이버 클라우드 플랫폼에서 제공하는 완전 관리형 디지털 트윈 서비스입니다. 대형쇼핑몰·빌딩·공항 등의 대규모 실내 공간, 도보로 연결되는 실외 공간을 대상으로 디지털 트윈 데이터를 구축할 수 있으며, 고정밀 3차원 지도 제작을 위한 공간 데이터 프로세싱, 필요한만큼 사용하는 스토리지, 2D 지도 제작 기능, AI 기반 측위 API 등을 제공합니다.
6) 오픈데이터셋
네이버랩스는 2021년 5월부터 실내·외 디지털 트윈 데이터와 측위 데이터셋 등을 연구자들에게 무상 배포하며 공동의 성장을 도모하고 있습니다. 해당 분야에 관심있는 학계 및 연구기관, 스타트업 등 누구나 데이터셋을 신청해 연구 및 기술개발 목적에 맞춰 활용할 수 있도록 지원하고 있으며, 2022년 6월 1일 기준 HD맵 데이터셋 신청 건수는 누적 1,123건, 실내 측위 데이터셋의 다운로드 수는 5,396건을 기록했습니다.