[공학저널 전찬민 기자] 재난사고는 사전에 예방하고 대응하지 못하면 걷잡을 수 없는 피해로 확산될 수 있다. 이러한 재난사고가 발생될 수 있는 이상상황을 미리 예측해 방지하고자 각종 센서를 통한 데이터를 수집해 정확한 의사결정을 지원하는 디지털트윈이 구축되고 있어 기대를 모으고 있다.
디지털트윈 기반의 재난안전관리는 아날로그 실물 환경을 디지털 가상 환경으로 구성하고, 위험성이 높은 재난을 직간접적으로 체험할 수 있도록 아날로그 환경에서 수집한 데이터를 이용해 실물 환경과 동일하게 구성하고 시뮬레이션할 수 있는 구조를 의미한다. 그렇기 때문에 실물 환경에서 수집된 데이터를 이용해 변화를 분석하고, 상황에 따른 예측 모델을 구성하는 것이 매우 중요하다.
또한, 센서 데이터는 특정 공간의 상황을 이해할 수 있는 정보를 포함하고 있기 때문에 데이터 간의 연관성을 분석해 어떤 재난이 예상되는지 등 센서 데이터를 통합된 상태에서 군집화해 초기 증상을 예측할 수 있다. 이렇듯 통합된 데이터를 기반으로 인공지능 학습모델의 정확도를 높이게 되면 정확한 의사결정이 가능해지고, 예측의 정확도가 높아지면 의사결정을 명확하게 할 수 있는 정보를 제공함과 동시에 대응 매뉴얼 등의 정보를 제공할 수 있게 된다.
그럼에도 불구하고 지하공동구는 과거에 발생했던 재난의 종류별 데이터 또한 부재 또는 미흡할 뿐만 아니라 신규로 설치한 지하 공동구의 수집하는 데이터는 누적된 데이터가 충분하지 않거나 데이터의 특성을 파악할 수 있는 레이블 정보가 부재해 데이터 학습과 분석 시 특징을 충분히 적용할 수 없는 상태다.
이에 따라 인공지능 학습과 정확도 향상을 위해 다양한 센서로부터 데이터 확보하는 것이 중요하며, 이를 위해 지난 2020년부터 ‘디지털트윈 기반의 지하공동구 화재·재난 지원 통합플랫폼 기술개발’ 연구과제를 통해 실증이 진행되고 있다. 특히, 각각의 고유한 데이터를 통합하기 위한 튜닝 모델, 이상상황을 예측하고 탐지하는 분석 모델, 디지털트윈 환경으로 데이터를 표출할 수 있도록 데이터를 구성하는 디지털트윈 모형 데이터 구성 모델이 개발되고 있다.
이번 연구과제에서 이와 같은 연구를 수행하고 있는 ㈜바이브컴퍼니는 먼저, 데이터 튜닝의 경우 지하공동구에서 사용하는 각종 센서 데이터를 수집하고 분석을 위해 통합하면서 시간 동기화, 수치 변환 등의 정규화 작업을 진행했다.
데이터 정규화시 데이터의 고유한 구조적 특징을 유지하면서 다른 데이터와 연계했을 때 이상상황 예측의 키가 되는 특징을 찾아내는 것이 가장 중요하다. 이런 상태의 데이터는 데이터 연계 분석과 구간별 특징을 레이블로 정리해 학습의 기초자료인 학습 데이터로 적용할 수 있고 분석 모델에 적용했을 때 정확도를 보장할 수 있다.
또한, 디지털트윈 모형 데이터는 데이터 튜닝과 분석 모델에서 생산된 데이터를 3차원 디지털트윈 모형에 표현하기 위한 키 데이터만을 정리한 모형 정보를 의미한다. 이러한 모형 정보는 이상상황에 대한 시간의 흐름에 따라 변화하는 정보를 포함하고 있고, 공간의 변화에 대한 정보를 함께 포함하고 있다.
특히, 재난 상황에서는 시간의 흐름에 대한 공간의 변화 특징을 기록하고 상황을 예측, 설명할 수 있는 데이터를 필요로 한다. 그렇기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화되는 센서 정보와 분석 정보를 함께 구성해 데이터가 변화하는 차이를 시각화할 수 있는 정보로 구성하게 된다.
이와 더불어 데이터의 변화에서 3차원 가상공간에 표현하기 위한 공간 데이터의 변화를 함께 구성해 현장 상황을 빠르게 시각화할 수 있도록 모형 데이터를 구성했다. 이러한 절차로 생산된 디지털트윈 모형 데이터는 시간과 공간에 대한 이상상황 정보와 예측 정보를 모두 포함한다는 것이 가장 주목할 점이다.
바이브컴퍼니 김성언 대표이사(사진)는 “3차원 가시화를 위한 솔루션들은 다양한 구조로 많이 개발되고 있지만 3차원 가시화를 위한 디지털트윈 모형 데이터를 구성하는 솔루션은 없다”며 “대부분의 디지털트윈 모형 연구나 솔루션 개발에서 데이터관련 솔루션은 수집과 통계 분석 등의 방법으로 정보를 시각화하고 시뮬레이션하도록 지원하고 있다”고 말했다.
그는 이어 “바이브컴퍼니는 데이터의 고유 특징을 유지하면서 통합과 분석에서 이상상황을 정확하게 탐지하고 원인이 되는 데이터를 기준으로 상황판단, 예측 기술을 개발하고 있다”며 “이번 연구에서 완성된 기술은 디지털트윈 모형을 이용한 상황 시뮬레이션이나 스마트시티, 빌딩, 공장 등의 다양한 산업 환경에서 사용자의 안전 관리, 위험성 요소 최소화 등을 지원하는 정밀한 이상상황 탐지와 예측 솔루션을 적용해 안전 분야의 솔루션 시장을 개척할 계획”이라고 덧붙였다.
바이브컴퍼니는 지난 2000년 설립부터 자연어 처리와 분석 서비스를 제공하는 인공지능 기업으로 성장했다. 이러한 자연어 처리에서 발생하는 비정형 데이터를 가공하고 정규화 처리 등의 분석 절차를 적용한 디지털트윈 데이터 분석으로 확장하려고 함과 동시에 스마트시티의 디지털트윈 데이터 가공과 활용을 적용해 왔다.
이러한 과정에서 바이브컴퍼니가 개발 중인 데이터 통합과 이상예측 디지털트윈 모형 솔루션 연구를 기반으로 적극적인 이번 연구에 참여를 진행했다. 그 결과로, 자연어 처리 인공지능 기술과 함께 디지털트윈 기반 인공지능 데이터 분석 모델을 개발해 기술력을 확보하고 미래 가치에 대한 기술 시장 선점을 준비하고 있다.
김 대표는 “현재 가상세계로 구성된 스마트시티에서 현실과 동일하게 데이터를 적용해 자연재해와 사회현상을 사전에 시뮬레이션하고 도시의 이상상황 예측과 생태계의 변화를 재현하는 서비스를 구성하고 있다”며 “이를 통해 복잡한 현실세계의 재난발생을 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 디지털트윈 기반의 스마트 시티 서비스와 도시 관리 기능을 콘텐츠로 발전시킬 계획”이라고 덧붙였다.
