새로운 항로를 개척하다
해양 훈련을 혁신하는 디지털 트윈과 AI 기술
삼우이머션의 해양 시뮬레이션 제품에서 AI 적용: 현재와 미래
인공지능(AI)은 전 세계 산업을 빠르게 변화시키고 있으며, 삼우이머션도 예외가 아닙니다. 삼우이머션의 해양 시뮬레이션 제품군에서 AI는 운영 효율성, 안전성, 예측 통찰력을 강화하는 핵심 역할을 하고 있습니다. 실시간 모니터링부터 예측 유지보수까지, AI 기반 솔루션은 삼우이머션의 현재 제품에 깊이 적용되어 있으며, 향후 혁신에서도 그 역할이 더욱 확대될 것입니다.
VAROS® 제품군: AI 기반 혁신
삼우이머션의 AI 통합 사례 중 하나는 VAROS® 제품군으로, 최첨단 디지털 트윈 기술이 적용된 제품입니다. 이 제품들은 해양 터미널, 건물 관리, 해상 공사 모니터링에서 스마트한 솔루션을 제공합니다.
1. 터미널 모니터링 디지털 트윈 시스템 해양 터미널 환경에서 AI는 원활하고 안전하며 효율적인 운영을 보장하는 핵심 기술입니다. AI 모델은 야드 크레인, 트럭, 암벽 크레인의 스케줄을 분석하고 최적화 합니다. 특히 AI를 활용한 이상 탐지 기술은 이들 장비의 이동 패턴에서 비정상적인 움직임을 식별하여 사고와 운영 장애를 예방합니다. 또한, CCTV 영상을 분석해 안전 위반 사항을 확인하고, 위험 지역에서 사고를 방지하는 데 기여합니다.
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VARLOS® 터미널 모니터링 디지털 트윈 시스템 (부산항 신선대 터미널) |
2. 건물 관제 모니터링 디지털 트윈 시스템 이 솔루션은 수산 시장과 같은 복잡한 건물 운영을 관리하는 데 사용됩니다. 특히, 해수에서 유입되는 이물질을 감지하여 수산물이 안전하게 유지되도록 합니다. AI는 이물질 유입이 증가할 시기를 예측하여 수산물 관리에 도움을 줍니다. 또한, AI는 공기질 데이터를 실시간으로 분석하여 공조 시스템을 제어하고, 화재 발생 시 AI는 발화 지점을 추적해 신속하게 대피 가능한 경로를 계산합니다.
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VARLOS® 건물 관제 모니터링 디지털 트윈 시스템 (부산 자갈치 시장) |
3. 스마트 건설기술 해상공사 안전 모니터링 디지털 트윈 시스템 해상 공사 중 AI는 사고 예방에 중요한 역할을 합니다. AI 모델은 작업선과 비작업선을 분류해 충돌 위험을 사전에 식별하며, AIS 데이터를 기반으로 공사 현장 근처 선박에 대한 정보를 제공합니다. 또한, AIS가 탑재되지 않은 선박이나 무인선도 AI 모델을 통해 식별하고 알람을 제공함으로써 사고를 예방할 수 있습니다.
미래 전망: 해양 시뮬레이션에서 AI의 역할
삼우이머션의 해양 시뮬레이션 제품에서 AI의 사용은 현재 솔루션에 국한되지 않고, 미래 혁신을 위한 토대를 마련하고 있습니다. AI는 실시간 의사 결정, 예측 분석, 스마트 운영 제어 등의 분야에서 계속 발전할 것입니다. 해양 환경이 더욱 복잡해짐에 따라 시뮬레이션 시스템에 AI를 통합함으로써 더욱 자동화되고 효율적이며 안전한 운영이 가능해질 것입니다.
결론적으로, AI는 삼우이머션의 해양 시뮬레이션 제품 설계와 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 디지털 트윈 시스템, 안전 모니터링, 환경 제어 등의 혁신을 통해 AI는 현대 해양 기술의 필수 요소로 자리 잡고 있으며, 미래 해양 산업의 안전하고 효율적인 운영을 보장할 것입니다.
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VARLOS® 스마트 건설기술 해상공사 안전 모니터링 디지털 트윈 시스템 |
해양 시뮬레이터에서 AI 도입의 가치 제안과 ROI
해양 시뮬레이터에 인공지능(AI)을 도입함으로써 교육생과 강사 모두에게 큰 이점을 제공하며, 안전성, 기술 발전, 비용 효율성 측면에서 다양한 투자 수익(ROI)을 기대할 수 있습니다.
안전 분야 이점
AI 기반 해양 시뮬레이터는 지속적인 모니터링과 자동 대응을 통해 사고 예방에 큰 기여를 합니다. 강사는 단순한 모니터링 업무에서 벗어나 더 중요한 교육 업무에 집중할 수 있게 되며, 교육생은 AI가 제공하는 실시간 안전 경고를 통해 잠재적인 위험에 미리 대응할 수 있습니다. 이로 인해 사고 발생 가능성이 줄어들어, 기업은 사고로 인한 운영 중단 및 복구 비용을 절감할 수 있습니다.
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VARLOS® 터미널 모니터링 디지털 트윈 시스템 (부산항 신선대 터미널) |
기술 분야 확장
AI가 적용된 해양 시뮬레이션 사업은 무인선 및 자율운항선의 기술 발전에 따라 빠르게 확장되고 있습니다. 국내 대형 조선소 3곳은 이미 무인선 기술을 확보하고 시험 운행을 진행하고 있으며, 이러한 시장 흐름에 따라 자율운항선의 비상 대응 훈련 및 관제 모니터링 시뮬레이션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 삼우이머션은 이러한 기술 수요에 대응하기 위해 국방 및 항공 분야의 기술을 시뮬레이터에 도입하여 기술력을 증명하고 있으며, 미래 해양 기술의 주도적 역할을 하기 위해 노력하고 있습니다.
투자 수익 (ROI)
AI 도입을 통한 해양 시뮬레이터는 비용 절감과 운영 효율성 측면에서 강력한 ROI를 제공합니다. AI를 활용해 안전 모니터링을 자동화하고, 인적 오류를 줄임으로써 사고 및 복구 비용, 보험료 등을 절감할 수 있습니다. 또한, AI는 더욱 고도화된 교육 시나리오를 제공하여 교육생의 기술력을 향상시키고, 전반적인 인력 역량을 강화할 수 있습니다. AI 기술의 확장 가능성은 향후 자율운항선과 같은 미래 해양 혁신과 함께 성장하며 장기적인 투자 가치를 제공합니다.
결론적으로, 해양 시뮬레이터에 AI를 도입함으로써 강사와 교육생 모두에게 안전성과 운영 효율성을 강화하는 가치를 제공하며, 미래 해양 기술 트렌드에 부합하는 장기적인 투자 수익을 기대할 수 있습니다.
AI 모델 사용에 대한 관점: 삼우이머션의 교육 제품에서 대규모 언어 모델과 생성 AI 모델의 활용
삼우이머션은 해양 모니터링 제품군에서 생성 AI 모델을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 AI 모델은 영상(CCTV) 및 RTK, 레이더, AIS 등 외부 장비의 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 학습할 데이터를 생성합니다. 생성 AI 기반 딥러닝 알고리즘을 통해 수집된 데이터를 분석하고, 이를 통해 보다 정교한 결과를 도출해내는 것이 핵심입니다.
따라서 삼우이머션의 AI 적용은 단순한 모니터링을 넘어, 실시간으로 변화하는 해양 환경에 대한 심층적인 분석과 예측을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 기존의 교육 제품에 새로운 차원의 학습 가능성을 열어줄 뿐 아니라, 훈련 환경에서 더욱 정밀한 대응을 가능하게 합니다
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선박 인식 및 식별 AI 적용 - 선박 데이터 학습 |
향후 24~36개월 동안 해양 훈련에서 AI의 발전
AI는 무인선 및 자율운항 기술의 핵심으로 자리 잡고 있으며, 향후 24~36개월 동안 해양 훈련에 다양한 혁신 기술이 도입될 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 유인선에서는 선원의 안전을 위해 CCTV를 활용해 선원의 쓰러짐을 감지하는 AI가 이미 적용되고 있습니다. 또한, AI는 방대한 데이터를 학습해 최적 항로를 제시하여 더 효율적인 운항을 지원하고 있습니다.
이처럼 AI가 발전함에 따라 기존 선박 운영뿐만 아니라 미래의 해양 시뮬레이션도 AI 기반 제어와 대응 시뮬레이션으로 변화할 것입니다. 이러한 변화는 훈련 시나리오의 현실성을 높이고, 실시간 대응 능력을 강화하여 해양 훈련을 더욱 효과적으로 만들고, 향후 해양 산업의 트렌드에 맞춘 훈련 환경을 제공할 것입니다.
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선원 행동 감지 AI 학습용 동작 재현 3D 시뮬레이션 |
삼우이머션의 해양 훈련 제품에서 디지털 트윈 기술 활용 현황
삼우이머션은 해양 시뮬레이션의 다양한 목적을 지원하기 위해 디지털 트윈 기술 도입을 적극적으로 제안하고 있습니다. 디지털 트윈 시스템은 두 가지 주요 영역으로 구분됩니다. 첫 번째는 데이터 수집을 통해 유지 관리 및 안정성 정보를 제공하는 시스템이고, 두 번째는 시뮬레이션 기반 데이터 분석을 통해 최적의 운영 환경을 검토해주는 시스템입니다.
유지 관리 및 안정성에 중점을 둔 디지털 트윈은 선사들이 선박을 실시간으로 관리하고 관제할 수 있도록 돕습니다. 반면, 시뮬레이션 기반 디지털 트윈은 가상 공장 및 항만 물류 공정에서 데이터를 분석하여 최적의 운영 환경을 제안하는 데 높은 활용성을 보여줍니다.
이러한 혁신적인 기술은 더욱 정밀하고 효율적인 훈련 환경을 제공하며, 실제 선박 관리와 운영 의사결정에도 큰 도움을 줄 것으로 기대됩니다.
해양 훈련을 위한 디지털 트윈 기반 콘텐츠의 사실성 구현
삼우이머션은 디지털 트윈 기반 해양 시뮬레이션 콘텐츠의 사실성을 고객의 요구에 맞춰 조정하여 적용하고 있습니다. 실제와 동일한 정보를 모두 제공할 경우 사용자가 이를 소화하기 어려울 수 있기 때문에, 주요 요소에 대해서는 다양한 시각 효과와 UI/UX 개선을 통해 훈련 효과를 극대화하고 있습니다.
사실적인 디지털 트윈 구현을 위해 Point-Cloud 데이터 수집, BIM(빌딩 정보 모델링) 설계 도면, 현장 촬영 등의 방법을 활용하여 실제 환경을 재현하고 있습니다. 또한, 언리얼 엔진의 PBR(물리 기반 렌더링) 기술을 활용해 시각적으로 더욱 사실적인 표현을 구현하고 있습니다. 디지털 트윈 솔루션의 사실성 범위는 각 고객의 의견을 반영하여 정의되며, 이를 통해 고객 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.
이러한 개발 작업은 대부분 사내에서 이루어지지만, 특정 기술적 요구 사항이나 콘텐츠 필요에 따라 산업 파트너와의 협업도 적극적으로 진행하고 있습니다.
해양 훈련 시스템에서 디지털 트윈을 사용하는 가치 제안
디지털 트윈 시스템의 핵심은 분산된 정보를 통합하여 사업장 자원의 유지 관리 및 안정성을 확보하고, 시뮬레이션 기반 데이터를 수집하여 이를 분석함으로써 최적의 운영 환경을 제안하는 데 있습니다. 이 두 가지 방향성은 모두 디지털 트윈의 중요한 기술 요소입니다.
하지만, 두 기술을 모두 도입하는 데는 상당한 투자 비용이 소요되며, 많은 기업들이 아직 그 효용성을 충분히 확인하지 못해 적극적인 도입을 주저하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 디지털 트윈을 도입한 기업들은 이를 활용하여 더 많은 시설에 적용하고 있으며, 사업장 전체의 IoT 인프라를 개선해 나가고 있습니다.
해양 훈련 분야에서는 무인선 및 자율운항선의 시장 변화와 스마트 항만과 같은 요구사항을 반영하여, 디지털 트윈은 데이터와의 연계, 가상 객체와의 연결, AI 기반 데이터 분석 및 예측, 그리고 시뮬레이션 기술을 바탕으로 고도화된 의사결정 지원 시스템으로 발전할 가능성이 큽니다. 이를 통해 해양 훈련은 더 현실적이고 효과적인 교육 환경을 제공할 수 있을 것입니다.
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VARLOS® 터미널 모니터링 디지털 트윈 시스템 (부산항 신선대 터미널) |
디지털 트윈은 시뮬레이션과 훈련 분야에서 지속될 것인가, 아니면 메타버스처럼 사라질 가능성이 있는가?
디지털 트윈 기술의 방향성은 명확합니다. 실제 장비를 시뮬레이션하여 데이터를 분석하고 예측함으로써 기업의 생산성을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 따라서 디지털 트윈 기술에 대한 수요는 기업과 기관에서 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
디지털 트윈과 메타버스 기술의 연계 가능성은 있지만, 두 기술의 목적은 다릅니다. 디지털 트윈은 즉각적인 데이터 수집과 분석을 통해 운영의 시인성을 높이는 데 초점을 맞추고 있는 반면, 메타버스는 가상 공간에서의 정보 교환에 중점을 두고 있습니다. 이러한 차이점으로 인해 디지털 트윈 기술은 메타버스와는 별개의 경로로 발전해 나갈 것으로 보입니다.
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VARLOS® 건물 관제 모니터링 디지털 트윈 시스템 (부산 자갈치 시장) |
앞으로 24~36개월 동안 해양 훈련을 위한 디지털 트윈이 어떻게 발전하고 성숙해질 것인가?
디지털 트윈의 활용은 조선사 및 선사에서 관리 목적으로 점차 확대되고 있습니다. 앞으로 24~36개월 동안 데이터 연계, 가상 객체와의 연결, AI 기반 데이터 분석 및 예측 기술이 시뮬레이션 기술과 접목되어 크게 발전할 것으로 예상됩니다.
예를 들어, 무인선 및 자율운항선의 경우, 디지털 트윈 기반 선박 모니터링 시스템이 구축되고 있으며, 주요 조선소들은 생산된 선박을 선사들이 관리할 수 있도록 디지털 트윈 서비스를 제공하기 시작했습니다. 이러한 기술 발전은 해양 훈련에서 디지털 트윈이 실시간 모니터링과 예측 기능을 더욱 강화하는 도구로 진화할 것이며, 훈련 환경을 보다 효율적이고 현실적으로 만들 것입니다.
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VARLOS® 선박 모니터링 디지털 트윈 시스템 |
새로운 항로를 개척하다
해양 훈련을 혁신하는 디지털 트윈과 AI 기술
삼우이머션의 해양 시뮬레이션 제품에서 AI 적용: 현재와 미래
인공지능(AI)은 전 세계 산업을 빠르게 변화시키고 있으며, 삼우이머션도 예외가 아닙니다. 삼우이머션의 해양 시뮬레이션 제품군에서 AI는 운영 효율성, 안전성, 예측 통찰력을 강화하는 핵심 역할을 하고 있습니다. 실시간 모니터링부터 예측 유지보수까지, AI 기반 솔루션은 삼우이머션의 현재 제품에 깊이 적용되어 있으며, 향후 혁신에서도 그 역할이 더욱 확대될 것입니다.
VAROS® 제품군: AI 기반 혁신
삼우이머션의 AI 통합 사례 중 하나는 VAROS® 제품군으로, 최첨단 디지털 트윈 기술이 적용된 제품입니다. 이 제품들은 해양 터미널, 건물 관리, 해상 공사 모니터링에서 스마트한 솔루션을 제공합니다.
1. 터미널 모니터링 디지털 트윈 시스템 해양 터미널 환경에서 AI는 원활하고 안전하며 효율적인 운영을 보장하는 핵심 기술입니다. AI 모델은 야드 크레인, 트럭, 암벽 크레인의 스케줄을 분석하고 최적화 합니다. 특히 AI를 활용한 이상 탐지 기술은 이들 장비의 이동 패턴에서 비정상적인 움직임을 식별하여 사고와 운영 장애를 예방합니다. 또한, CCTV 영상을 분석해 안전 위반 사항을 확인하고, 위험 지역에서 사고를 방지하는 데 기여합니다.
2. 건물 관제 모니터링 디지털 트윈 시스템 이 솔루션은 수산 시장과 같은 복잡한 건물 운영을 관리하는 데 사용됩니다. 특히, 해수에서 유입되는 이물질을 감지하여 수산물이 안전하게 유지되도록 합니다. AI는 이물질 유입이 증가할 시기를 예측하여 수산물 관리에 도움을 줍니다. 또한, AI는 공기질 데이터를 실시간으로 분석하여 공조 시스템을 제어하고, 화재 발생 시 AI는 발화 지점을 추적해 신속하게 대피 가능한 경로를 계산합니다.
3. 스마트 건설기술 해상공사 안전 모니터링 디지털 트윈 시스템 해상 공사 중 AI는 사고 예방에 중요한 역할을 합니다. AI 모델은 작업선과 비작업선을 분류해 충돌 위험을 사전에 식별하며, AIS 데이터를 기반으로 공사 현장 근처 선박에 대한 정보를 제공합니다. 또한, AIS가 탑재되지 않은 선박이나 무인선도 AI 모델을 통해 식별하고 알람을 제공함으로써 사고를 예방할 수 있습니다.
미래 전망: 해양 시뮬레이션에서 AI의 역할
삼우이머션의 해양 시뮬레이션 제품에서 AI의 사용은 현재 솔루션에 국한되지 않고, 미래 혁신을 위한 토대를 마련하고 있습니다. AI는 실시간 의사 결정, 예측 분석, 스마트 운영 제어 등의 분야에서 계속 발전할 것입니다. 해양 환경이 더욱 복잡해짐에 따라 시뮬레이션 시스템에 AI를 통합함으로써 더욱 자동화되고 효율적이며 안전한 운영이 가능해질 것입니다.
결론적으로, AI는 삼우이머션의 해양 시뮬레이션 제품 설계와 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 디지털 트윈 시스템, 안전 모니터링, 환경 제어 등의 혁신을 통해 AI는 현대 해양 기술의 필수 요소로 자리 잡고 있으며, 미래 해양 산업의 안전하고 효율적인 운영을 보장할 것입니다.
해양 시뮬레이터에서 AI 도입의 가치 제안과 ROI
해양 시뮬레이터에 인공지능(AI)을 도입함으로써 교육생과 강사 모두에게 큰 이점을 제공하며, 안전성, 기술 발전, 비용 효율성 측면에서 다양한 투자 수익(ROI)을 기대할 수 있습니다.
안전 분야 이점
AI 기반 해양 시뮬레이터는 지속적인 모니터링과 자동 대응을 통해 사고 예방에 큰 기여를 합니다. 강사는 단순한 모니터링 업무에서 벗어나 더 중요한 교육 업무에 집중할 수 있게 되며, 교육생은 AI가 제공하는 실시간 안전 경고를 통해 잠재적인 위험에 미리 대응할 수 있습니다. 이로 인해 사고 발생 가능성이 줄어들어, 기업은 사고로 인한 운영 중단 및 복구 비용을 절감할 수 있습니다.
기술 분야 확장
AI가 적용된 해양 시뮬레이션 사업은 무인선 및 자율운항선의 기술 발전에 따라 빠르게 확장되고 있습니다. 국내 대형 조선소 3곳은 이미 무인선 기술을 확보하고 시험 운행을 진행하고 있으며, 이러한 시장 흐름에 따라 자율운항선의 비상 대응 훈련 및 관제 모니터링 시뮬레이션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 삼우이머션은 이러한 기술 수요에 대응하기 위해 국방 및 항공 분야의 기술을 시뮬레이터에 도입하여 기술력을 증명하고 있으며, 미래 해양 기술의 주도적 역할을 하기 위해 노력하고 있습니다.
투자 수익 (ROI)
AI 도입을 통한 해양 시뮬레이터는 비용 절감과 운영 효율성 측면에서 강력한 ROI를 제공합니다. AI를 활용해 안전 모니터링을 자동화하고, 인적 오류를 줄임으로써 사고 및 복구 비용, 보험료 등을 절감할 수 있습니다. 또한, AI는 더욱 고도화된 교육 시나리오를 제공하여 교육생의 기술력을 향상시키고, 전반적인 인력 역량을 강화할 수 있습니다. AI 기술의 확장 가능성은 향후 자율운항선과 같은 미래 해양 혁신과 함께 성장하며 장기적인 투자 가치를 제공합니다.
결론적으로, 해양 시뮬레이터에 AI를 도입함으로써 강사와 교육생 모두에게 안전성과 운영 효율성을 강화하는 가치를 제공하며, 미래 해양 기술 트렌드에 부합하는 장기적인 투자 수익을 기대할 수 있습니다.
AI 모델 사용에 대한 관점: 삼우이머션의 교육 제품에서 대규모 언어 모델과 생성 AI 모델의 활용
삼우이머션은 해양 모니터링 제품군에서 생성 AI 모델을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 AI 모델은 영상(CCTV) 및 RTK, 레이더, AIS 등 외부 장비의 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 학습할 데이터를 생성합니다. 생성 AI 기반 딥러닝 알고리즘을 통해 수집된 데이터를 분석하고, 이를 통해 보다 정교한 결과를 도출해내는 것이 핵심입니다.
따라서 삼우이머션의 AI 적용은 단순한 모니터링을 넘어, 실시간으로 변화하는 해양 환경에 대한 심층적인 분석과 예측을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 기존의 교육 제품에 새로운 차원의 학습 가능성을 열어줄 뿐 아니라, 훈련 환경에서 더욱 정밀한 대응을 가능하게 합니다
향후 24~36개월 동안 해양 훈련에서 AI의 발전
AI는 무인선 및 자율운항 기술의 핵심으로 자리 잡고 있으며, 향후 24~36개월 동안 해양 훈련에 다양한 혁신 기술이 도입될 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 유인선에서는 선원의 안전을 위해 CCTV를 활용해 선원의 쓰러짐을 감지하는 AI가 이미 적용되고 있습니다. 또한, AI는 방대한 데이터를 학습해 최적 항로를 제시하여 더 효율적인 운항을 지원하고 있습니다.
이처럼 AI가 발전함에 따라 기존 선박 운영뿐만 아니라 미래의 해양 시뮬레이션도 AI 기반 제어와 대응 시뮬레이션으로 변화할 것입니다. 이러한 변화는 훈련 시나리오의 현실성을 높이고, 실시간 대응 능력을 강화하여 해양 훈련을 더욱 효과적으로 만들고, 향후 해양 산업의 트렌드에 맞춘 훈련 환경을 제공할 것입니다.
삼우이머션의 해양 훈련 제품에서 디지털 트윈 기술 활용 현황
삼우이머션은 해양 시뮬레이션의 다양한 목적을 지원하기 위해 디지털 트윈 기술 도입을 적극적으로 제안하고 있습니다. 디지털 트윈 시스템은 두 가지 주요 영역으로 구분됩니다. 첫 번째는 데이터 수집을 통해 유지 관리 및 안정성 정보를 제공하는 시스템이고, 두 번째는 시뮬레이션 기반 데이터 분석을 통해 최적의 운영 환경을 검토해주는 시스템입니다.
유지 관리 및 안정성에 중점을 둔 디지털 트윈은 선사들이 선박을 실시간으로 관리하고 관제할 수 있도록 돕습니다. 반면, 시뮬레이션 기반 디지털 트윈은 가상 공장 및 항만 물류 공정에서 데이터를 분석하여 최적의 운영 환경을 제안하는 데 높은 활용성을 보여줍니다.
이러한 혁신적인 기술은 더욱 정밀하고 효율적인 훈련 환경을 제공하며, 실제 선박 관리와 운영 의사결정에도 큰 도움을 줄 것으로 기대됩니다.
해양 훈련을 위한 디지털 트윈 기반 콘텐츠의 사실성 구현
삼우이머션은 디지털 트윈 기반 해양 시뮬레이션 콘텐츠의 사실성을 고객의 요구에 맞춰 조정하여 적용하고 있습니다. 실제와 동일한 정보를 모두 제공할 경우 사용자가 이를 소화하기 어려울 수 있기 때문에, 주요 요소에 대해서는 다양한 시각 효과와 UI/UX 개선을 통해 훈련 효과를 극대화하고 있습니다.
사실적인 디지털 트윈 구현을 위해 Point-Cloud 데이터 수집, BIM(빌딩 정보 모델링) 설계 도면, 현장 촬영 등의 방법을 활용하여 실제 환경을 재현하고 있습니다. 또한, 언리얼 엔진의 PBR(물리 기반 렌더링) 기술을 활용해 시각적으로 더욱 사실적인 표현을 구현하고 있습니다. 디지털 트윈 솔루션의 사실성 범위는 각 고객의 의견을 반영하여 정의되며, 이를 통해 고객 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.
이러한 개발 작업은 대부분 사내에서 이루어지지만, 특정 기술적 요구 사항이나 콘텐츠 필요에 따라 산업 파트너와의 협업도 적극적으로 진행하고 있습니다.
해양 훈련 시스템에서 디지털 트윈을 사용하는 가치 제안
디지털 트윈 시스템의 핵심은 분산된 정보를 통합하여 사업장 자원의 유지 관리 및 안정성을 확보하고, 시뮬레이션 기반 데이터를 수집하여 이를 분석함으로써 최적의 운영 환경을 제안하는 데 있습니다. 이 두 가지 방향성은 모두 디지털 트윈의 중요한 기술 요소입니다.
하지만, 두 기술을 모두 도입하는 데는 상당한 투자 비용이 소요되며, 많은 기업들이 아직 그 효용성을 충분히 확인하지 못해 적극적인 도입을 주저하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 디지털 트윈을 도입한 기업들은 이를 활용하여 더 많은 시설에 적용하고 있으며, 사업장 전체의 IoT 인프라를 개선해 나가고 있습니다.
해양 훈련 분야에서는 무인선 및 자율운항선의 시장 변화와 스마트 항만과 같은 요구사항을 반영하여, 디지털 트윈은 데이터와의 연계, 가상 객체와의 연결, AI 기반 데이터 분석 및 예측, 그리고 시뮬레이션 기술을 바탕으로 고도화된 의사결정 지원 시스템으로 발전할 가능성이 큽니다. 이를 통해 해양 훈련은 더 현실적이고 효과적인 교육 환경을 제공할 수 있을 것입니다.
디지털 트윈은 시뮬레이션과 훈련 분야에서 지속될 것인가, 아니면 메타버스처럼 사라질 가능성이 있는가?
디지털 트윈 기술의 방향성은 명확합니다. 실제 장비를 시뮬레이션하여 데이터를 분석하고 예측함으로써 기업의 생산성을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 따라서 디지털 트윈 기술에 대한 수요는 기업과 기관에서 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
디지털 트윈과 메타버스 기술의 연계 가능성은 있지만, 두 기술의 목적은 다릅니다. 디지털 트윈은 즉각적인 데이터 수집과 분석을 통해 운영의 시인성을 높이는 데 초점을 맞추고 있는 반면, 메타버스는 가상 공간에서의 정보 교환에 중점을 두고 있습니다. 이러한 차이점으로 인해 디지털 트윈 기술은 메타버스와는 별개의 경로로 발전해 나갈 것으로 보입니다.
앞으로 24~36개월 동안 해양 훈련을 위한 디지털 트윈이 어떻게 발전하고 성숙해질 것인가?
디지털 트윈의 활용은 조선사 및 선사에서 관리 목적으로 점차 확대되고 있습니다. 앞으로 24~36개월 동안 데이터 연계, 가상 객체와의 연결, AI 기반 데이터 분석 및 예측 기술이 시뮬레이션 기술과 접목되어 크게 발전할 것으로 예상됩니다.
예를 들어, 무인선 및 자율운항선의 경우, 디지털 트윈 기반 선박 모니터링 시스템이 구축되고 있으며, 주요 조선소들은 생산된 선박을 선사들이 관리할 수 있도록 디지털 트윈 서비스를 제공하기 시작했습니다. 이러한 기술 발전은 해양 훈련에서 디지털 트윈이 실시간 모니터링과 예측 기능을 더욱 강화하는 도구로 진화할 것이며, 훈련 환경을 보다 효율적이고 현실적으로 만들 것입니다.