ANZINE : CAE 기술 매거진
가상 제품 개발 및 검증을 위한 Digital Twin
- 안영규 팀장
- 태성에스엔이
- ykahn@tsne.co.kr
가상 제품 개발 및 검증을 위한 Digital Twin
Introduction
디지털 트윈(Digital Twin)은 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술로 실제 시험으로는 구현하기 어려운 위험하고 복잡한 조건에 대한 사전 검증을 위해 가상 공간에서 ‘실제 상황’을 재연함으로써 빠르고 정확하게 그 성능을 실험할 수 있게 하는 가상 검증(Virtual Validation)과 매우 유사하다고 할 수 있다.
■ 가상 제품 개발과 검증
CAD(Computer Aided Design), CAM(Computer Aided Manufacturing) CAE(Computer Aided Engineering) 등을 통한 가상 제품 개발(VPD, Virtual Product Development)은 제품 개발 기간의 단축과 실제 실험이 불가능하거나 가능하더라도 비용이 많이 드는 실험을 대신할 수 있다는 장점으로 인해 이미 다양한 산업계에서 사용되고 있다. 자동차 산업에서는 GM의 VDDV(Virtual Design, Development and Validation)와 같이 설계와 개발 뿐만 아니라 검증까지도 가상으로 수행하여 매번 물리적으로 프로토타입을 제작하고 다양한 시험과 실험을 통해 보완점을 식별하고 보완한 후 재설계하는 과정을 거치는 기존 방식에 비해 비용과 시간을 절약하려는 움직임이 늘어나고 있다. 또한 전기 자동차(EV)의 등장으로 시장 선점을 위해선 가급적 완성차 출시 시간을 앞당기는게 중요해진 지금 가상 제품 개발과 검증을 확대하려는 노력이 더욱 커지고 있다.
■ 가상 제품 개발과 검증을 위한 Digital Twin
디지털 트윈 컨소시엄에 따르면 디지털 트윈은 지정된 빈도와 충실도로 동기화되는 실제 개체와 프로세스를 가상으로 표현한 디지털 모델이다. 이를 통해 기업은 물리적 자산 내부에서 일어나는 일을 실시간으로 모니터링할 수 있게 되며 지속적으로 업데이트되는 가상 모델에 매핑된 실제 환경에서 실시간 동작에 대한 전체적인 관점을 제공함으로써 유지 관리 요구 사항을 예측하고 성능을 최적화하며 비용이 많이 드는 장애를 방지할 수 있다. 디지털 트윈을 통해 기업은 미래를 예측하고 설계, 프로세스 또는 환경의 변화가 자산이 실제 세계에서 작동하는 방식에 어떤 영향을 미칠지 예측할 수 있으며 물리적 장비의 성능 데이터는 발생하는 즉시 시뮬레이션에 제공되므로 시스템 성능에 영향을 미치기 전에 문제를 즉시 해결할 수 있으므로 가동 중지 시간을 억제하여 전체 생산 비용을 절약할 수 있게 된다. 이는 일반적으로 잘 알려진 디지털 트윈의 정의와 적용 방법으로 디지털 트윈은 실제 개체와 프로세스가 있는 경우에 대하여 유지보수와 운전 최적화를 위하여 주로 사용되었다.
<그림 1 디지털 트윈의 구현 단계>
디지털 트윈은 그림 1과 같이 구현 단계를 나눌 수 있으며. 이를 가상 제품 개발에 적용을 하면 CAD, 게임 엔진(Unreal, Unity)등의 도구를 활용하여 가상 모델을 가시화하는 단계를 컨셉 설계에서부터 설계가 확정된 제품에 대한 가상 모델을 생성하는 Digital Prototype의 단계로 구분하고, 이렇게 만들어진 가상 모델과 IoT 센서의 측정 데이터를 연결하여 실제 개체와 가상 모델을 연결하는 단계를 설계가 확정된 제품에 대하여 가상으로 검증을 수행하는 Digital Shadow 단계로 구분하고, 마지막으로 시뮬레이션을 통해 실제 개체의 현재 상태를 확인하고 잔여 수명, 고장 예지 등의 단계를 완전한 Digital Twin으로 구분하면 그림 2와 같이 디지털 트윈의 구현 단계를 시스템 엔지니어링에서 정의한 제품 개발의 VEE 모델에 적용할 수 있다.
<그림 2 INCOSE V-Model과 Digital Twin>
국제 시스템 엔지니어링 협회(INCOSE, International Council on Systems Engineering)에서는 제품 개발을 위한 활동을 VEE 모델로 정의하였고, INCOSE의 시스템 엔지니어링 비전 2035에 따르면 2035년까지 시스템 엔지니어링은 도구와 방법에 있어 디지털 변환을 활용할 것이며, 시스템의 통합 기술 및 분석 디지털 표현을 사용하는 모델 기반이 주가 될 것으로 보고 있다. 모델 기반 시스템 엔지니어링은 ‘개념 설계 단계에서 시작하여 개발 및 이후 수명 주기 단계에 걸쳐 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 검증 활동을 지원하기 위한 모델링의 공식화된 응용 프로그램’으로 문서 중심 시스템 엔지니어링과는 대조적으로 정보, 피드백 및 요구 사항의 주요 교환 수단으로 디지털 시스템 및 엔지니어링 도메인 모델을 생성하고 활용하는 데 중점을 둔 방법론으로 여기에는 시스템을 나타내는 데 사용하는 모든 디지털 모델이 시스템의 전체 수명 주기 동안 조정되고 유지되도록 캡처, 통신 및 확인하는 전체 프로세스가 포함된다. 과거의 시스템 엔지니어링은 대개 도면, 다이어그램, 수학 공식, 요구 사항 및 시스템 작동 방식에 대한 기타 사양이 포함된 관련 서류와 문서를 사용하였으나 프로젝트 규모가 커지면서 연결성이 없는 문서는 시스템의 개념이 진화함에 따라 설계 사양 유지, 인간의 해석, 검증 가능성 등의 문제가 드러났다. 이에 정적 문서를 요구 사항, 아키텍처, 시스템 요소 간 인터페이스 등 시스템에 관한 중요한 모든 것이 포함된 “intelligent” 디지털 모델로 대체하기 위해 모델 기반 시스템 엔지니어링이 개발되었다. 이러한 디지털 모델은 기존에 폴더로 정리된 종이 문서 대신 “디지털 스레드”로 연결되며, 이 스레드를 따라서 전체 설계를 이해할 수 있다.
■ 가상 제품 개발과 검증 활용 사례
가상 제품 개발과 검증을 가장 활발하게 사용하는 분야는 자동차와 항공/우주 산업이다. 항공/우주 산업은 제품의 제작 비용이 매우 높기 때문에 매번 시제품을 만들고 검증하여 설계를 수정하는 방식으로는 개발에 투입되는 비용과 시간이 매우 크기 때문에 Lockheed Martin, Northrop Grumman 등의 선진사들은 모델 기반 시스템 엔지니어링과 디지털 트윈을 통한 가상 제품 개발 및 검증을 적극적으로 활용하고 있다.
<그람 3 Northrop Grumman 사의 Antenna 설계 프로세스>
전기차 사례를 통해 가상으로 자동차를 개발하고 검증하는 과정에 대하여 보다 자세히 소개하고자 한다. 내연기관에서 전기로 전환이 되면서 자동차의 가장 중요하고 비싼 부품은 배터리이며, 최근 화재로 인해 배터리 안전성에 대한 관심과 요구가 늘고 있다. 배터리 화재의 원인인 열폭주는 셀 단위나 모듈 단위에서는 일부 실험이 가능하지만 팩 단위의 실험을 매번 수행하기에는 비용의 부담이 크다. 그림 4는 다양한 배터리 모듈/팩에 대한 가상 검증 사례로 현재는 많은 실험을 가상으로 수행하고 최종 완성된 설계안에 대하여 실험을 통해 검증을 하고 있지만 가상 개발과 검증에 대한 기술이 더욱 고도화된다면 실제 실험을 하지 않고 가상 검증만으로도 제품 개발을 완료할 수 있다.
<그림 4 배터리 가상 검증 사례>
전기차 개발 과정을 모델 기반 시스템 엔지니어링 관점에서 보면 그림 5와 같이 V 모델을 적용할 수 있고, 배터리 부분에 대해서 조금 자세히 살펴보면 대부분의 자동차 제조사들은 전략적인 제휴를 통해 배터리 공급 업체를 선정하겠지만, 초기 컨셉 설계 단계에서 차종, 차의 크기, 원가, 용도 등에 따른 요구 사항이 존재할 것이고, 배터리의 경우 원가, 팩의 크기, 용량, 주행 거리, 열적/구조적 안정성 등의 요구사항이 있을 것이다. 이러한 요구사항을 Excel 또는 요구사항 관리를 위한 S/W를 사용하여 작성하고, SysML, UML 등의 시스템 아키텍처를 생성하는 모델링 도구를 이용하여 시스템 아키텍처 모델(SAM, System Architecture Model)을 생성한다.
<그림 5 전기차 개발의 V-model>
SAM은 시스템의 물리적 및 기능적 아키텍처를 설명하기 위해 일련의 연결된 블록 다이어그램으로 표시되며, 여기에는 시스템이 갖추어야 하는 품질 또는 수행해야 하는 기능(요구 사항)의 포괄적인 목록도 포함되어 있다. 다음은 정리된 요구사항과 시스템 아키텍처 모델을 기반으로 모델 기반의 설계를 수행한다. 그림 6과 같이 0D/1D 모델로 이루어진 Plant Model에 대한 해석과 S/W, Safety에 대한 디지털 모델을 모델 기반으로 생성하고, 이를 시스템 아키텍처 모델과 연결하여 물리적 및 기능적 동작과 요구사항에 대한 검증을 수행한다. 모델 검증을 마친 후 상세 설계 단계에서 CAE 등을 통하여 제품에 대한 최적 설계 및 검증을 수행한다.
<그림 5 Model Based Design & Detailed Design>
상세 설계가 완료되면 그림 6과 같이 상세 설계 모델을 소프트웨어 코드와 통합하여 Model-in-Loop를 통한 소프트웨어 모델의 검증과 Hardware-in-Loop에서 검증을 수행하고 마지막으로 서브시스템 모델을 생성하고 차량 레벨에서 통합하여 차량의 주요 성능 파라미터를 도출하고 디지털 트윈까지 확장할 수 있다.
<그림 6 EV 컴포넌트 모델의 검증과 통한을 통한 디지털 트윈>
주행 시뮬레이터와 연동한 가상 주행 시험을 통해 다양한 환경과 운전 습관에 따른 완성된 차량의 실제 운행거리를 가상으로 측정할 수 있다. 이를 통해 실제 시제품을 제작하여 많은 시간 주행 테스트를 수행하지 않더라도 주행거리와 배터리의 수명, ADAS 시스템의 정상적인 동작에 대한 검증을 수행할 수 있게 된다. Ansys는 인도 서부의 4륜차 OEM 중 한 곳과 함께 EV의 가상 검증을 진행하였고, 그림 7은 이 작업의 결과로 18개월에 걸쳐 이 OEM과 함께 제품 개발 및 검증 관행을 파악하고, 주요 파워트레인 하위 시스템과 차량 수준에서 45개에 가까운 필수 물리적 테스트를 가상화하여 OEM이 만족할 만한 수준으로 완료하였다.
<그림 7 EV 가상 개발 및 검증 사례>
맺음말
위 사례와 같이 아직은 더 많은 노력이 필요하지만 제품 개발과 검증에 디지털 트윈 기술을 활용하면 많은 시간과 비용을 절감할 수 있고, 보다 빠르게 제품을 시장에 출시하여 경쟁 우위를 점할 수 있으면 이렇게 생성된 가상 모델은 자연스럽게 제품의 생애 주기 관리를 위한 디지털 트윈 모델로 연결되어 예측적인 유지보수와 운영/운전 최적화를 위한 디지털 트윈 모델을 별도로 다시 생성할 필요 없이 초기 컨셉 설계 단계에서 제품이 폐기되는 단계까지 제품의 생애주기를 디지털 스레드로 관리할 수 있게 된다.
좋아요이 원고가 마음에 든다면 하트를 꾸욱!
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