디지털트윈이란 무엇인가?

디지털트윈의 정의

디지털트윈은 현실 세계를 가상으로 거의 똑같이 구현하는 기술을 말한다. 현실의 공간, 시설물, 시스템 등을 가상세계에 그대로 구현하기 때문에, 현실에서 발생할 수 있는 여러 상황을 가상 세계에서 재현하여 어떤 변화가 생기는지, 무엇을 해야 할지 등의 정보를 얻을 수 있다.인구 고령화, 시설물 노후화, 급격한 기후변화 등 사회가 빠르게 변하면서 불확실한 미래에 대비하기 위한 노력의 일환으로, 전 세계적으로 여러 분야에서 디지털트윈 기술 도입이 활발히 이루어지고 있다.

BIM, 4차산업, 건설 디지털트윈의 관계

우리가 알고 있는 CAD(2D, 3D MAX)는 시설물을 모델링하는 대표적인 도구이지만, 현실 세계와 실시간으로 데이터를 주고받지 못하는 ‘정적인 모델’에 불과하다. BIM 또한 스마트하고 효율적인 건설정보관리 혁신 기술이지만, 간섭 검토, 내역 검토 및 시공성 검토 등 전통적인 건설엔지니어링 업무에 치중되어 설계 및 건설 단계에서만 일시적으로 사용되다 보니 점차 활용성이 낮아지고 있었다.
그러나 4차 산업혁명에 따른 ICT 및 센싱 기술의 급격한 발전으로 BIM은 단순한 건설정보모델을 넘어, 시설물의 상태를 실시간으로 반영할 수 있는 가상 현실 모델로 발전했다.
드론, 로봇, AI 기술 등은 이 가상 현실 모델에 다양한 기능을 더하며, 전 세계적으로 디지털트윈 기술 도입을 가속화하고 있다.

디지털트윈의 핵심 구성요소

디지털트윈은 물리적 인프라의 센서 데이터를 수집해 가상세계에서 분석 및 예측을 수행하며, 이 결과를 다시 물리 세계에 피드백하는 순환 구조를 가진다. 이러한 순환 시스템을 통해 시설물의 안전성을 확보하고 업무를 자동화하며 최적의 의사결정을 지원한다. 따라서 관리 대상 물리적 객체, 연결 및 센싱, 가상 모델, 분석 및 예측, 그리고 플랫폼을 핵심 요소로 들 수 있다.

디지털트윈 개념도

디지털트윈 핵심 구성 요소

구성 요소	정의	설명
물리 객체	현실 세계에 존재하는 실제 자산 및 장치	분야별 철도시설물, 설비, 차량 등
연결 및 센싱 (ICT, IoT)	물리 객체의 상태를 실시간 데이터로 수집	실시간 데이터를 수집하여 디지털트윈에 생명을 불어넣는 신경망 역할
가상모델 (BIM 모델)	물리 객체와 1:1 동기화된 가상모델	가상 현실에 물리 객체 형태 및 속성 정보를 포함하고 있는 3D 모델
분석 및 예측 (AI, 빅데이터)	물리 객체의 빅데이터 분석 및 상태 평가, 예측 등을 위한 알고리즘	방대한 데이터 분석, 시뮬레이션, 예측, 최적화 등 지능 부여
플랫폼	분석 및 예측 결과 표출 및 업무 지원 (원격/자동 제어 포함)	사용자가 디지털트윈 서비스를 사용하기 쉽게 만드는 창구

디지털트윈 기술 도입 필요성

초고령화 사회 진입

우리나라는 올해 65세 이상 고령자 비율이 20%를 넘으며 초고령화 사회에 진입했다. 같은 맥락에서 건설 인력도 20~30대의 유입은 정체된 채 고령화(평균 51세)되고 있다. 이처럼 사람 중심의 숙련도에 의존해 온 건설 구조는 더 이상 지속될 수 없으며, 생산성 저하의 위기에 놓여 있다. 따라서 현장의 경험·판단·감각을 시각화·데이터화·자동화할 수 있는 기술체계의 도입이 절실하다.

철도 유지관리 환경의 변화

국가철도공단은 약 4,600km의 철도노선과 2만여 개의 시설물, 다양한 시스템을 동시에 관리하고 있다. 이 중 48.5%의 철도시설이 30년 이상 노후화되었으며, 지속적인 시설 개량에도 불구하고 구조물·궤도·전철전력 등 노후시설의 절대량은 최근 5년간 각각 2%, 28%, 12%로 증가하고 있다. 따라서 한정된 국가 재정 안에서 재정집행의 건전성과 철도 안전을 동시에 확보하기 위해서는 기존의 전문가 판단 중심 개량사업이 아닌, 디지털 기반 성능지표에 따른 정량적 판단이 필요하다.

철도안전을 위협하는 기후변화

최근 폭우, 폭염 등 급격한 기후변화로 인해 예측하기 어려운 자연재해가 증가하고 있다. 특히 침수피해는 강우 강도와 주변환경(지형, 배수관망, 하천홍수위 등)에 의해 복합적으로 발생하기 때문에, 관리대상 시설의 침수 가능성을 정확히 예측하기 어렵다. 이에 급변하는 기후변화로부터 철도 안전을 확보하기 위해서는 기존의 재래식 관리 방식에서 벗어나 다양한 환경 요인을 복합적으로 고려한 새로운 시설관리 체계가 필요하다.

국가철도공단의 디지털트윈 기술 개발 전략

디지털트윈 기술은 모사·관제·모의·연합·자율 5단계로 구분된다. 모사는 대상 시설을 디지털트윈으로 복제하는 것이고, 관제는 디지털트윈 기반으로 시설을 모니터링 및 제어하는 것을 의미하며, 현재 기술로도 구현이 가능하다. 모의는 설정된 상황에서 시설 상태 변화 등을 시뮬레이션・예측하는 것이며, 연합은 개별 시설을 상호연계하여 분석/최적화하는 것을 의미한다. 모의부터는 각종 분석기술과 AI 등을 활용하여야 하므로 개별 연구 또는 사업을 통해 개발하여야 한다. 마지막 자율 단계는 디지털트윈이 자율적으로 문제점을 판단하여 시설을 자동 제어하는 것으로, AI 뿐만 아니라 로봇 등 피지컬 분야도 종합적으로 발전해야 실현이 가능하다.
이처럼 디지털트윈은 4차 산업 기술을 총망라한 복합 기술로, 많은 시간과 재원, 그리고 노력이 필요하다. 이에 공단은 난이도가 높고 예산이 많이 소요되는 모의·연합 단계는 국가 연구개발사업(R&D)으로, 현재 기술로 구현이 가능한 모사·관제 단계는 자체사업으로 추진하는 투트랙 개발 전략을 채택하고 있다.

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공단의 디지털트윈 기술 개발 현황

국가연구개발사업(R&D)

2027~2031년 추진을 목표로, 2025년 12월까지 디지털트윈 모의·연합 단계 기술 개발을 중점적으로 기획하고 있으며, 국가철도공단을 비롯해 한국철도기술연구원, LX공사 등이 참여 중이다.

➊ AI 기반 철도인프라 3D 자동 구축 및 상시 갱신 기술 개발
➋ OpenBIM 및 생성형 AI 기반 철도 노선기획 자동화 기술 및 투자효과 분석 기술 개발
➌ 디지털트윈·AI 기반 철도시설 성능·위험평가 및 투자효율 의사결정 기술 개발
➍ 디지털트윈·AI 기반 복합재난 예측·평가 및 재난발생시 대응· 통제·복구 최적화 기술 개발

자체사업

디지털트윈의 기본 기능(모사·관제)을 활용한 업무 효율화 방안을 검토 중이며, 2025년 9월 정보화전략계획(ISP) 수립 완료 후 세부 중장기 로드맵을 마련 중이다. 이후 정보시스템마스터플랜(ISMP)을 통해 최적의 디지털트윈 플랫폼 구축을 준비하고 있다.

➊ 저비용 고효율 철도시설물 디지털트윈 모델링 방안 수립: BIM, GIS-DB 성과물 활용
➋ 급경사지 위험성 분석지원, 철도보호지구, 사고현장 관제 및 초동보고서 자동화 등 업무 자동화 지원 서비스 발굴
➌ 디지털트윈 플랫폼 구축방안 마련: 다양한 디지털트윈 서비스 장착이 가능한 분산구조 설계

디지털트윈은 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 최적의 의사결정을 내리게 하는 ‘지능형 나침반’이자, 시대적 불확실성을 헤쳐 나가기 위한 핵심생존 전략이다. 이 기술을 성공적으로 정착시키기 위해서는 시행착오를 줄이는 것이 중요하다. 따라서 방대하고 복잡한 철도산업의 특성을 고려해, 데이터 표준화와 철도 빅데이터 구축이 선행돼야 하며, 전사적이고 지속적인 관심과 노력이 필요하다.