1. 서론

1.1 연구의 배경 및 목적

디지털 트윈 기술은 4차 산업혁명과 함께 주목받고 있는 핵심 기술 중 하나이며, 스마트시티, 제조업, 에너지 관리 등 다양한 분야에서 활용 가능하다.

특히, 2017년 가트너(Gartner)가 10대 전략 기술로 디지털 트윈 기술을 언급한 이후(Gartner, 2017), 제조업에서 처음 도입되어 성공적인 성과를 보였으며 현재에는 정보통신 기술의 발전과 함께 도시 문제를 해결할 방안 중 하나로서 고려되고 있다.

도시는 다양한 요소의 상호작용으로 이루어지므로 결과를 예측하기 어려운 교통 혼잡, 에너지 효율성 저하, 재난 등 도시 문제가 산재해 있어 복잡한 도시 문제의 해결 방법에 대한 수요가 증가하고 있다. 디지털 트윈이란, 현실에 존재하는 물리적 실체의 디지털 복제본을 만들어 현실의 데이터를 복제본에 투입하고 이를 통해 분석 및 시뮬레이션하는 기술로 (Grieves, 2014) 실제 도시에 적용하여 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다.

각국에서는 효과적인 문제 해결을 위해 싱가포르를 필두로 디지털 트윈 기술 도입을 꾸준히 추진하고 있으며, 최근 정부 또한 ‘한국판 뉴딜 종합계획’에 따라 디지털 트윈을 핵심 인프라 디지털 관리체계로 두고 사회기반시설의 디지털화를 이루고자 하고 있다(Ministry of Science and ICT, 2021). 그러나 디지털 트윈 기술의 도시 분야 적용은 아직 초기 단계에 있으며, 데이터의 통합과 표준화, 실시간 데이터 처리의 한계 등 해결해야 할 주요 과제 또한 존재하는 상황이다.

이에 본 연구는 이러한 문제점을 인식하고 도시 분야에서 디지털 트윈이 적용된 해외 사례 및 국내 사례를 비교 및 분석하여 국내 디지털 트윈의 적용 상태를 파악하고 향후 발전 방향을 제시하는 데에 목적이 있다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구는 디지털 트윈 기술의 정의와 특징을 고찰하고, 스마트시티에서 디지털 트윈 기술을 적용한 해외 사례 및 ‘한국판 뉴딜 종합계획’에 따른 SOC 디지털화 사업의 성공적인 실현을 위해 추진된 ‘디지털 트윈국토 사업’ 사례를 분석하여 국내 디지털 트윈의 적용 상태를 파악하고, 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.

이를 위해 전문가의 개별인터뷰를 통해 디지털 트윈의 동향에 대한 전문가적 견해에 대해 듣고, 방대한 사례 중 적정한 사례만을 선정하여 연구를 진행하였다.

국외 사례는 전문가 인터뷰에서 언급된 사례들을 중심으로 분석이 이루어졌으며, 이들은 디지털 트윈 기술을 중심으로 한 성공적인 주요 도시 사례로 평가받는다. 국외 사례로는 싱가포르의 버추얼 싱가포르, 중국의 시티브레인, 핀란드 헬싱키의 모빌리티랩, 영국의 국가 디지털 트윈, 일본의 플라토 프로젝트를 중점적으로 다룰 것이다. 이러한 사례들은 디지털 트윈 기술의 다양한 활용 방식과 그 성과를 보여주는 대표적인 예시로, 이를 통해 국제적으로 디지털 트윈이 어떻게 적용되고 발전하고 있는지 고찰한다.

국내 사례로는 '한국판 뉴딜 종합계획'에 따라 진행 중인 '디지털 트윈국토 시범사업'을 조사하고 분석한다. 이 사업은 국토부에서 한국의 디지털 트윈 기술 도입 현황과 그 적용 범위를 확인하는 데 중요한 자료가 된다. 국외 사례와 비교하여 국내 디지털 트윈 기술의 특징과 차별점을 도출하고, 디지털 트윈 기술 도입을 위한 방향을 제시한다. 이를 통해 국내외 디지털 트윈 기술의 공통적 특징과 차별점을 고찰하고, 한국에서의 기술적 발전 및 개선 방향을 모색하는 데 기여하고자 한다.

2. 디지털 트윈에 대한 고찰

2.1 디지털 트윈의 개념

‘디지털 트윈(Digital Twins)’의 용어는 1960년대 미국항공우주국(NASA)에서 사용되었던 개념으로, 용어의 명시적 사용은 제품 공정 관리 연구자인 미시간 대학의 마이클 그리브스(Michael Grieves) 박사가 제품의 전체 수명 주기 관리를 위해 이 개념을 사용한 것으로 알려져 있다(Grieves. 2014).

그러나 디지털 트윈 기술을 뒷받침할 수 있는 하드웨어 또는 정보기술의 부족으로 인해 개념적으로만 존재하였다가 2010년 나사(NASA)의 존 바이커스(John Vickers)가 ‘디지털 트윈’을 용어로 확립하고 우주탐사기술개발 로드맵에 실제로 활용하였다. 이후 미국의 제너럴 일렉트릭 社(GE)이 제품을 개발할 때 디지털 트윈을 활용하고 그 기술을 활용한 솔루션 플랫폼을 개발하며 대중들에게 널리 알려지게 되었다(Techworld, 2019).

Figure 1에서 표현된 바와 같이 그리브스(Grieves)는 디지털 트윈 기술이란 ‘현실과 가상의 미러링(Mirroring) 또는 트윈닝(Twinning)의 사이클(Cycle)’로 볼 수 있고 물리적 실체와 디지털 트윈과의 상호작용을 통해 지능화를 이끌어 낼 수 있다고 하였으며 가트너(Gartner)는 실세계의 객체(Entity)나 시스템(System)을 디지털로 묘사(Representation) 한 것을 디지털 트윈이라고 정의하였다(Grieves & Vickers, 2017).

Figure 1.

Summary of the digital twin concept diagram

이는 물리적 시스템의 디지털 복제본을 만들어 실시간 모니터링, 시뮬레이션, 예측 등을 가능하게 하는 기술로 기술 수준이 높아진 최근에는 데이터 분석, IoT, AI 등의 첨단 기술과 결합하여 학계와 산업계에서 본격적으로 도입되고 있다.

특히 2016년 GE가 개발한 세계 최초로 산업 클라우드 기반 솔루션 플랫폼인 프레딕스(Predix)를 공개하여 디지털 트윈을 제조업 서비스에서 도입되기 시작하였으며 현재는 지멘스 ‘마인드스피어’, 포스코 ‘포스프레임’ 삼성SDS ‘Nexplant MES’, LG CNS ‘Factova MES’ 등 다양한 기업에서 디지털 트윈 기술을 도입하여 생산시설과 기계 또는 제품을 3차원 가상공간과 모델로 구축하여 생산 공정, 사용 현황 모니터링 등 생애주기 제어 및 관리에 효과적으로 활용하고 있다(Korea Government, 2021).

제조업 분야에서의 비용 절감 및 공정 품질 향상 등의 효과를 제공하며 성공적인 도입 이후 디지털 트윈 기술은 다양한 분야로 확대되었다. 그중 스마트시티 분야에서의 도입은 2018년 싱가포르에서 ‘버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)’라 명명한 도시 인프라와 도시 정보 통합 플랫폼을 개발 및 공개하면서 본격적으로 추진되었다(Seo, 2021).

2.2 디지털 트윈 기술 동향

스마트시티 분야에서 디지털 트윈 기술은 3D 모델링과 시각화를 통해 실시간으로 수집한 데이터를 분석하고 도시의 공간 현상을 분석하여 시뮬레이션 정보를 제공하는 데에 의의가 있다. 이는 정부의 효과적인 정책의 추진과 의사결정에 도움을 주고 민간 기업의 환경 분석, 공공 디지털 트윈 기술의 응용 등을 통해 시민 삶의 질을 높이는 것을 목표로 한다(Lim et al., 2018).

본 연구에서는 국가 차원에서 디지털 트윈을 국토 또는 도시에 적용하는 사례를 살펴보기 위해 싱가포르, 중국, 헬싱키, 영국, 일본의 사례를 분석하고 국내 적용 사례로서 국내 디지털 트윈국토 조성사업을 분석하였다.

3. 국내외 디지털 트윈 조성 동향

3.1 전문가 인터뷰

3.1.1 전문가 인터뷰 개요 및 인터뷰 대상자 선정

본격적인 국내외의 디지털 트윈 조성 동향을 알아보기에 앞서, 전문가 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 대상자는 디지털 트윈 및 국토 사업에 관련된 전문인 5인으로 하였으며, 조사 기간은 2023년 11월부터 2024년 4월까지이다.

3.1.2 인터뷰 주요 구성 내용

전문가 인터뷰의 질문은 ‘디지털 트윈 운영 주체’와 ‘디지털 트윈 데이터 수집’으로 분류할 수 있으며, Figure 2에서 간략히 표현한 것과 같이 총 19개의 문항으로 이루어졌다. ‘디지털 트윈 운영 주체’에 대한 질문은 국내외 디지털 트윈 사업이 국가 혹은 각 도시로 이루어지고 있는지, 그리고 각 운영 주체에 대한 차이점과 각각의 특징이 무엇인지를 알기 위한 질문이다. ‘디지털 트윈 데이터 수집’에 대한 질문은 국내외 디지털 트윈 사업의 데이터 수집 특징을 알기 위해 진행되었다.

Figure 2.

Expert questionnaire for this study

3.1.3 인터뷰 주요 결과 및 연구 적용

전문가 인터뷰를 통해 얻은 결과를 바탕으로 디지털 트윈의 흐름과 동향에 대해 국내와 국외로 구분하여 정리한다.

국외의 사례는 그 양과 종류가 방대하여 전문가 인터뷰에서 언급된 사례들을 중심으로 분석이 이루어졌다. 국내의 사례는 전문가 인터뷰에서 언급된 내용을 위주로 진행하되, 국토교통부가 주관으로 진행하는 ‘디지털 트윈국토 시범사업’의 전반을 대상으로 하였다.

3.2 국외 디지털 트윈 기술 동향

3.2.1 버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)

싱가포르는 720km²의 제한된 국토 면적에 약 570만 명의 인구가 거주하고 있다. 인구는 적고 섬나라 특성상 주변 지역과의 연계된 도시계획이 제한적이다. 따라서 국토 자원의 효율적인 관리와 계획이 매우 중요하게 고려되어야 한다(Shamsuzzoha et al., 2021).

이에 싱가포르는 ‘스마트네이션(Smart Nation)’ 계획을 수립하여 도시 시스템의 디지털화를 추진하고 있다. 이 계획의 목표는 교통, 주거 및 환경, 비즈니스 생산성, 보건, 공공 서비스의 5가지 핵심 영역에서 전산화 및 디지털화를 통해 도시 전반의 생산성 향상과 다양한 도시 문제 해결에 있다.

2014년부터 싱가포르 국립연구재단(National Research Foundation, NRF) 주도로 버추얼 싱가포르(Virtual Singapore) 프로젝트가 시작되었으며 전 국토의 가상화를 위해 다쏘시스템(Dassult Systems)과 협업하여 3차원 공간정보를 기반으로 한 디지털 트윈을 구축하고, 관리 및 제어를 위한 플랫폼을 구축하였다(Dassault Systèmes & National Research Foundation, 2015)​.

버추얼 싱가포르는 높은 시뮬레이션 정확도와 도시 운영 비용 절감 효과로 인해 비교적 성공적인 프로젝트로 평가받고 있다. 또한, 도시 내 기후 문제 해결을 위해 디지털 트윈 기반의 ‘쿨링 싱가포르(Cooling Singapore)’ 프로젝트도 추진 중이다. 현재 이 사업은 2.0단계에 접어들었으며, 주요 산출물로는 디지털 도시기후 트윈 플랫폼, 기후 대응 도시계획 가이드라인, 시나리오 분석 안이 포함된다. 이 프로젝트에서는 교통, 산업, 지표면 상태, 빌딩 에너지 등 기후에 영향을 미치는 요소들을 분야별로 분석하고, 이를 다양한 기후 모형과 통합하여 기후 지표를 평가할 수 있도록 구현하였다. 이로 인해 미래 시나리오 평가와 기후 정보에 기반한 의사결정이 가능하다(Singapore-ETH Centre, 2024)​.

디지털 트윈을 실시간으로 적용하기 위해서는 실데이터 처리 속도의 향상이 중요하다. 싱가포르 사례에서는 이 문제를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있으며, MIT 연구진은 클라우드 기반의 웹 시각화 플랫폼인 DATACOLLIDER를 개발하여 대규모 도시 데이터 처리를 원활하게 했다. 이를 기반으로 LIVE Singapore! 프로젝트를 통해 실시간 이동 패턴, 에너지 소비량, 택시 서비스 현황 등을 분석하는 플랫폼이 개발되었고, 데이터 기반 최적화로 도출된 정책과 정보를 시민의 의사결정에 반영할 수 있는 피드백 체계를 제시했다.

이와 더불어 디지털 조직인 GovTech는 정부 부처 간 데이터 통합 및 정보 시스템 구축을 총괄하여 디지털 플랫폼 정부 구현의 핵심 역할을 담당하고 있다. 또한 데이터 간 연계를 위한 전자거래법 및 공공 부문(거버넌스)법을 통해 안정적인 디지털 서비스를 운영하기 위한 데이터 수집, 보호 및 보안, 분류, 액세스 및 배포 등 표준과 지침을 제공하고 있으며 데이터의 정확성과 일관성을 확보하기 위해 부처 간 데이터 표준화 담당을 배치하였다.

이러한 표준화 된 데이터는 APEX(API Exchange)를 통해 데이터 공유 생태계를 구성한다. APEX는 데이터의 실시간 관리, 플랫폼 간 이동 등 정부 인트라넷과 민간 인터넷 영역 사이에서 데이터를 공유한다(National Information Society Agency, 2022).

3.2.2 중국 시티 브레인(City Brain)

중국 항저우는 인구 900만 명이 넘는 대도시로 중국에서 가장 심각한 교통 혼잡을 겪는 도시 중 하나이다. 교통 문제를 해결하기 위해 항저우는 알리바바가 개발한 '시티브레인(City Brain)' 시스템을 도입하여, 도시 전체의 교통 흐름을 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있는 디지털 트윈 모델을 구축하였다.

이 시스템은 5만 대 이상의 폐쇄회로 카메라를 통해 110만 대의 차량을 실시간으로 추적하고, 그 정보를 바탕으로 8만 개 이상의 신호등을 조정하여 전체적인 교통 흐름을 최적화한다. 그 결과, 교차로에서의 차량 통행 시간은 평균 15% 단축되었고, 주요 고가도로의 통행 시간도 평균 5분 정도 줄어드는 등 눈에 띄는 성과를 거두었다(Korea Institute for International Economic Policy, 2021).

이는 단순히 교통 혼잡 해소에 그치지 않고 도시 내의 공공 안전을 강화하는 데에도 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들어, 화재나 교통사고 발생 시 20초 이내에 이를 감지하여, 가장 가까운 경찰관이나 소방관에게 신속히 알림을 보내준다. 이러한 빠른 대응은 사고 현장에서의 신속한 처리와 피해 최소화에 크게 기여하고 있다. 또한, 동영상과 사진 분석 기술을 활용하여 자동으로 주차 위반을 감지하고 단속하여 항저우는 하루 약 3만 건의 교통 관련 민원을 처리할 수 있으며, 인공지능이 이 모든 업무를 담당함으로써 15만 명의 교통 경찰관이 필요했던 작업을 효과적으로 대체하고 있다(Zhang et al., 2019).

항저우의 시티브레인은 그 성과가 입증됨에 따라 중국 내 다른 도시들뿐만 아니라 해외에서도 도입되는 추세이다. 저장성 취저우, 장쑤성 쑤저우, 마카오 등 중국의 여러 도시들이 시티브레인을 도입하여 교통 문제를 해결하고 있으며, 말레이시아의 수도 쿠알라룸푸르에서도 이 시스템을 채택하여 교통 혼잡을 완화하고 있다.

3.2.3 핀란드 모빌리티랩 헬싱키(Mobility Lab Helsinki) 프로젝트

모빌리티랩 헬싱키(Mobility Lab Helsinki) 프로젝트는 2019년 1월부터 2021년 12월까지 진행된 야까사아리 모빌리티랩 (Jätkäsaari Mobility Lab)의 후속 프로젝트로, 2022년 1월부터 헬싱키 서부의 란지사타마(Länsisatama) 및 야까사아리(Jätkäsaari) 지역에서 스마트 모빌리티 기술 실증을 위해 실행 중이다(Rinne et al., 2022).

이 프로젝트는 헬싱키의 스마트시티 사업을 담당하는 Forum Virium Helsinki의 지원을 받아 스마트 모빌리티 정책 수립을 위한 연구사업들을 추진하며, 도시 내 스마트 트래픽을 위한 혁신 플랫폼 설치를 목표로 한다.

모빌리티랩 헬싱키 프로젝트의 주요 목표는 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 도시 내 이해관계자들과 지역 커뮤니티와의 협업을 통해 새로운 스마트 모빌리티 프로젝트를 발굴하는 것이다. 둘째, 모빌리티 디지털 트윈 서비스의 고도화를 위해 API 데이터의 유용성과 효율성을 개선하는 것이다. 마지막으로, 실제 도시 환경에서 새로운 스마트 모빌리티 솔루션을 실험하고 개발할 수 있도록 지원하는 것이다. 이 프로젝트는 헬싱키시와 Forum Virium Helsinki의 주도로, 도시환경 및 교통 관련 부서, 대학 및 연구기관, 그리고 기술 실증을 위한 스타트업 및 기업이 협력하여 운영되고 있다(Kostiainen et al., 2022).

모빌리티랩 헬싱키 프로젝트는 2019년부터 2년 동안 모빌리티 플랫폼에서 수집된 데이터를 바탕으로 23개의 파일럿 프로그램과 16개의 R&D 프로젝트가 수행되었으며, 총 15개의 기업과 1,300명의 지역 주민이 프로젝트 실증에 참여했다. 이러한 성과는 헬싱키시와 Forum Virium Helsinki가 스마트 모빌리티 솔루션 실증 사업을 위해 다양한 구성원을 확보하고, 지역 스타트업 기업의 사업 참여와 EU 프로젝트와의 연계를 적극 지원한 결과이다(Kostiainen et al., 2022).

이에 그치지 않고 헬싱키시와 Forum Virium Helsinki는 정기적으로 모빌리티랩과 리빙랩을 주제로 공공기관, 기업, 시민들이 참여하는 토론회를 개최하여 프로젝트의 자금 지원 방안, 사업 협력 방식, 그리고 발생한 문제 해결에 대한 아이디어를 공유하여 피드백을 통해 사업의 지속가능성을 고려하고 있다.(Rinne et al., 2022).

3.2.4 영국 국가 디지털 트윈(British National Digital Twin)

영국은 디지털 트윈 기술을 정책적으로 도입하기 이전에, 2011년 BIM(Building Information Modeling)을 정부의 건설전략으로 채택하였다. 2016년까지 공공부문 프로젝트에 레벨 2 수준의 BIM 사용을 의무화하도록 한 결과, 2013년부터 2014년까지 BIM 도입을 통해 약 8억 8,400만 파운드의 건설 관련 비용을 절감했다(Seo, 2021). 영국은 이러한 초기 성과를 기반으로 디지털화된 건축 표준을 만들어 건설 분야 전반에 확산하고자 하였으며, 세계 최고 수준의 건설 및 인프라 관련 디지털 기술 개발을 목표로 삼았다(National Digital Twin Programme, 2020).

2015년, 영국은 BIM 전략에서 한 단계 발전한 디지털 빌트 브리튼(Digital Built Britain)을 미래 전략으로 제시하고 디지털화된 건설 기술, 스마트시티, 디지털 경제, 시민들이 생산하는 빅데이터를 활용하여 물리적, 사회적, 경제적 인프라와 그들이 제공하는 서비스의 설계, 구축, 운영 및 통합, 발전시켜 미래 영국 사회를 앞당기고자 하였다(National Digital Twin Programme, 2020).

이를 위해 영국은 다양한 워킹그룹을 운영하고 있으며, 이 중 DFTG (Digital Framework Task Group)는 2018년 건조환경(Built Environment)을 위한 정보 관리 프레임워크(Information Management Framework)의 개발과 적용을 가이드하기 위해 설립되었다. DFTG는 국가 디지털 트윈과 정보 관리 프레임워크를 위한 원칙인 쌍둥이 원칙(Gemini Principles)을 제시하였다. 이 원칙은 디지털 트윈 구축에 있어 목적성(Purpose), 신뢰성(Trust), 기능성(Function)이라는 가치 아래 다양한 정책 및 기술 연구를 수행하고, 이를 기반으로 로드맵을 수립하여 정보 관리 프레임워크의 도출을 이끌었다(Bolton et al., 2018).

Figure 3와 같이 영국의 국가 디지털 트윈은 도시와 같은 건조환경이 하나의 거대한 형태로 구현된 모델이 아니라, 여러 개의 개별 데이터 공유를 통해 상호 연결된 연합체로 정의하고 사회, 경제, 사업, 환경 등 다양한 측면에서 편익을 가져올 수 있도록 설계되었다(NDTP, 2020).

Figure 3.

Connected twins diagram

CDBB (Centre for Digital Built Britain)는 IMF (Information Management Framework)를 제시하여 국가 전체의 건축물과 자연환경 데이터 모델을 공유 및 통합하도록 지원하고 디지털 트윈 생태계에서 공유 및 활용 가능한 데이터 구조를 마련하는 Foundation Data Model (FDM), 공유를 확실히 하기 위한 데이터와 디지털 트윈에 대한 공통 개념 등에 대한 라이브러리인 Reference Data Library (RDL) 조성, 상호연결 된 디지털 트윈의 관리를 위한 Integration Architecture (IA)를 제안하였다(Bolton et al., 2018).

CDBB의 국가 디지털 트윈은 주거, 상업, 산업용 건물 및 기반시설, 교통, 에너지, 수자원, 자연환경 등 사람의 정주공간을 구성하는 모든 물리적 환경을 포함한 건축환경에 효율적이고 빠른 의사결정 지원에 중점을 두었다고 볼 수 있다. 특히 국가 디지털 트윈 협력체계를 구성하여 거버넌스 체제를 확립하였다(Bolton et al., 2018).

최근에 이르러서는 2018년 업데이트를 통해 ‘Smarter London Together Roadmap’을 따르고 있으며 런던 내 33개 자치구와 공공기관이 데이터 및 디지털 기술 활용을 위해 함께 협력할 수 있도록 영국표준협회(British Standards Institution, BSI)에서 스마트시티 표준을 개발함과 함께 London Office for Data Analytics (LODA) 프로그램을 추진하여 데이터 공유 및 협업을 강화하고자 하고 있다(Korea Trade-Investment Promotion Agency, 2024).

다만 중앙정부 차원의 단일 스마트시티 개발 로드맵과 가이드라인은 아직 없으며, 지방정부가 자체적으로 스마트시티를 개발하는 추세이다.

3.2.5 일본 플라토 프로젝트(Project PLATEAU)

일본 정부는 2016년 1월에 제시된 제5기 과학기술기본계획에서 사이버 공간과 물리적 공간을 고도로 융합한 시스템을 구축하여 경제 발전과 사회 문제를 동시에 해결하는 'Society 5.0'을 실현하기 위해 적극적인 정책을 추진해왔다. 일본 정부는 '초스마트사회'를 목표로 도시계획과 마치즈쿠리(도시 만들기) 분야에서도 데이터와 신기술을 적극적으로 도입해왔다(Morishima, 2021).

이러한 디지털 전환(DX)은 단순한 디지털화와는 차별화된다. 디지털화가 기존 사업에서의 경쟁력 유지나 비용 절감을 목표로 한다면, 디지털 전환은 기존에 없던 새로운 사업을 발굴하고 추진하는 것을 목표로 한다. 일본의 '도시 5.0' 개념에서는 디지털 기술을 활용해 데이터를 취득, 시각화, 분석하여 효율성을 도모하는 단계를 넘어, 인간 중심의 재설계를 통해 도시의 근본적인 변혁을 이루고자 한다. 특히 일본 국토교통성은 2022년 4월에 '마치즈쿠리 디지털 트랜스포메이션 실현 회의'를 설치하여 중장기적 추진방향을 논의하며, 모든 도시정책 영역에서 디지털 전환을 적극 추진하고 있다(Sudoh & Tomishima, 2024).

이러한 디지털 전환 정책의 핵심 프로젝트는 '플라토 프로젝트(PLATEAU Project)'로 일본 전역의 3D 도시모델을 구축하고 이를 오픈 데이터화하여 도시계획, 방재, 도시 서비스 창출 등 다양한 분야에 활용하는 것을 목표로 하고 있다. 도시 공간에 존재하는 건물이나 도로 등의 객체에 대한 상세한 정보를 부여하여, 도시 전체를 디지털 공간에서 재현하는 3D 도시모델을 구축하는 데 중점을 두고, 물리적 공간과 사이버 공간의 융합을 통해 도시계획 수립의 고도화, 도시 활동 분석 및 시뮬레이션 등의 다양한 활용을 가능하게 한다(Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism of Japan, 2020).

이 프로젝트는 국가 주도의 대규모 예산 투입을 통해 진행되며 전국 56개 도시의 3D 도시모델을 구축하고 3D 도시모델 데이터를 오픈데이터로 공개하여 민간 부문과의 협력을 촉진한다. 또한 도시 계획의 비전과 계획을 시각화하여 주민들의 참여를 유도하고, 문제 해결의 아이디어를 반영함으로써 지속 가능한 도시 개발을 지향하고 있다.

단순히 데이터 구축에 그치지 않고, 이를 기반으로 한 활용모델 확충과 도시계획 GIS와의 연계를 통해 도시 공간 데이터의 통합 관리 및 디지털화를 추진하며, 3D 도시모델의 지속 가능한 정비와 활용을 위한 생태계를 구축하는 것을 목표로 하고 있다.(Lee, 2022).

3.3 국내 디지털 트윈 조성 사례

‘디지털 트윈’은 한국판 뉴딜의 10대 대표과제와 한국판 뉴딜 2.0 ‘디지털 초혁신 프로젝트’ 과제에 포함되었으며, 이에 따라 디지털 트윈에 대한 체계적인 발전 계획이 필요하기 때문에 2021년에 관계부처 합동으로 “한국판 뉴딜2.0, 초연결 신산업분야의 핵심”「디지털 트윈 활성화 전략」을 발표했다(Ministry of Science and ICT, 2021).

디지털 트윈 활성화 전략은 Figure 4에서 살펴볼 수 있듯 [디지털 뉴딜2.0과 함께, 대한민국 대전환을 선도하는 ‘디지털 트윈 초혁신 프로젝트’]라는 비전을 통해 활용기반 구축, 산업 생태계 조성, 기술 경쟁력 확보 등 3가지 목표로 이루어져 있다. 이에 따라 ‘공통 활용기반 마련을 통한 신시장 창출 및 산업생태계 조성’과 ‘범부처·민간 데이터 연계 및 상호운용성 확보’라는 추진방향을 바탕으로 4가지의 추진전략을 세워 디지털 트윈의 활성화를 도모한다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021).

Figure 4.

Strategies for promoting digital twin in Korea

4가지의 추진 전략 중 특히 ‘디지털 트윈 산업 성장기반 조성’은 3D 객체 데이터 구축·개방, 시뮬레이션 SaaS 개발·실증, 3차원 공간정보 구축 및 활용의 과제를 바탕으로 진행되기 때문에 ‘디지털 트윈’을 활용한 ‘도시모델’에 보다 더 연관이 깊다고 할 수 있다. 그 외의 추진전략에는 대규모 선도시장 창출, 기술 경쟁력 강화, 표준화·제도 개선이 포함되어있다.

이러한 디지털 트윈의 글로벌 시장은 연평균 57.6% 수준으로 성장 중이며, 국내 시장도 2021년 기준 690억 원의 수준으로 향후 연평균 70%의 고성장이 예측되는 등 앞으로의 활용 및 발전 가능성이 큰 분야로 관심을 모으고 있다. 이에 따라 정부를 비롯한 많은 지자체에서도 디지털 트윈에 큰 관심을 보이고 자체적인 디지털 트윈을 구축하고 있으며, 정부에서도 적극적으로 디지털 트윈 구축을 위한 사업을 진행 중에 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021).

여러 지자체들은 각 지자체 별 디지털 트윈을 개발하고 이를 통해 교통정보, 미세먼지, 일조권분석, 재난대응 등 여러 방면에서의 도시 문제를 해결하기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 정부에서 진행하는 디지털 트윈의 대표 사업인 3개년 간의 ‘디지털 트윈국토 시범사업’ 사례를 통해 지자체에 적용된 디지털 트윈 기술에 대해 알아보고자 한다.

3.3.1 2021년 디지털 트윈국토 시범사업

디지털 트윈국토 시범사업은 2021년에 시작된 사업으로, 3차원 지도, 행정정보 등의 데이터를 기반으로 지자체 행정업무를 효율화하고, 지역 현안을 해결하기 위해 시작되었다. 본 사업을 통해 다양한 지역 문제를 디지털 트윈을 바탕으로 해결하고자 하였으며 성공사례를 발굴하기 위한 목적을 가진다. 국토교통부가 주관기관으로서 시범사업을 총괄하고, 한국국토정보공사는 관리기관의 역할을 하며, 디지털 트윈국토 TF는 Figure 5와 같이 시범사업을 지원하는 추진 체계로 이루어진다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021).

Figure 5.

2021 Digital twin national pilot project implementation framework

본 사업은 광역 및 기초 지자체에서 지원할 수 있으며, Table 1과 같이 기반구축사업과 균형발전사업의 분야에서 각 5개의 지자체, 총 10개의 지자체를 선정하여 사업비를 지원한다. 이를 통해 기반구축사업으로는 인천, 제주, 장성, 아산, 울진이 선정되었으며, 균형발전사업으로는 남해, 진천, 곡성, 기장, 완주가 선정되었다.

기반구축사업으로 선정된 각 지자체에서 진행한 사업 주요 내용을 살펴보자면, 인천은 실감형 화재진압 시뮬레이션을, 제주는 소규모 환경영향평가 지원을, 장성은 건축물 색채디자인 분석을, 아산은 홍수 예측 시뮬레이션을, 그리고 울진은 해안도로 침수·침하 시뮬레이션을 개발 및 구축하였다.

균형발전사업으로 선정된 각 지자체의 주요 사업 내용을 살펴보자면, 남해는 관광객 방문 정보 가시화 및 방문패턴 시뮬레이션을, 진천은 농지·산지 전용 인허가 지원시스템을, 곡성은 관광 인프라 운영관리 시뮬레이션을, 기장은 교통량을 반영한 최적 신호체계 시뮬레이션을, 그리고 완주는 활용부지, 비용 등 주차공간 분석 시뮬레이션을 개발 및 구축하였다.

3.3.2 2022년 디지털 트윈국토 시범사업

2021년에 진행한 ‘제1차 디지털 트윈국토 시범사업’에 대한 지자체의 높은 관심과 호응, 그리고 국정과제(디지털 트윈 조기 완성 등)의 실현을 위해 2022년에 제2차 사업을 이어 추진하였다.

‘2022년 디지털 트윈국토 시범사업’은 2021년의 사업과 많은 부분이 유사하나, 일부 부분이 변경된 것을 확인할 수 있다. 제일 크게 변화한 부분은 사업 유형인데, 2021년에 기반구축사업과 균형발전사업으로 나뉘어 총 10개의 지자체를 선정한 것과 다르게 지정된 분야 내에게 선택하여 지자체 실정에 맞게 특성화하는 방식으로 진행하며 총 7개의 지자체를 선정한다. 지정된 분야는 총 5개로, 각각 교통, 도시계획·관리, 행정 인허가 지원, 재난 안전, 환경이다. 분야를 지정하는 것뿐 아니라, 각 지정된 분야에 맞는 서비스 기능 예시를 함께 두어 참고하여 결정할 수 있도록 하였다. Table 2는 ‘2022년 디지털 트윈국토 시범사업 공모지침’에 포함된 서비스 기능(예시)이다.

또한 추진방향에서 ‘데이터 구축보다 시뮬레이션, 최적화 등 행정활용 기능 구축에 중점’을 둔다고 언급함과 동시에, 평가 기준상 ‘활용성’의 평가 부문을 추가하여 해당 부문의 배점을 총 계100중 50으로 둔 것을 보아, 2021년의 시범사업보다 행정에 활용 가능한 서비스 개발에 중점을 두었다.

Table 3은 2022년 디지털 트윈국토 시범사업에서 선정된 지자체로 서울시 서초구, 충청북도 청주시, 충청남도, 울산광역시, 강원도 속초시, 강원도 춘천시, 전라남도 영광군으로 총 7개이다.

서울시 서초구는 도로를 이동하는 시민의 모바일 통신정보를 기반으로 교통 수요를 예측 및 신호 최적화 등의 시뮬레이션을 구축하여 교통행정 업무를 효율화하는 사업을 진행하며, 실제 통신데이터를 활용한 시뮬레이션을 통해 서울시 S-MAP과 연계하여 진행하였다.

충청북도 청주시에서는 인구, 도시계획 등 다양한 행정정보를 활용하여 버스노선 체계를 시뮬레이션함으로써 합리적인 버스노선 결정을 지원하는 사업을 진행하며, 버스노선 전면 개편을 준비 중으로 과학적 교통분석 시뮬레이션을 통한 최적의 노선 개편안 마련을 지원하고자 한다.

충청남도는 토지이용행위 관련 법령과 지정문화재의 주변 지역을 분석하여 문화재 개발 심의에서 적법성을 자동 평가할 수 있도록 지원하고자 하며 이를 통해 문화재 주변 지역 개발·보존 등에 관한 갈등을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

울산광역시에서는 온실가스 흡수 및 배출원에 따른 배출 감소량, 탄소 흡수량 등에 대한 목록을 구축하며 공장, 건물 단위의 도시 변화를 반영한 탄소 현황지도를 제작하였다.

강원도 속초시에서는 산불 시뮬레이션 등 강원도 속초의 지역 특성에 맞춘 도시관리 행정 활용모델을 개발하여 도시 문제 해결 및 예방업무에 활용하고자 한다.

강원도 춘천시에서는 의암호에 대한 정밀 수심 자료를 구축하고, 토사 유입 및 퇴적 분석모델을 적용하여 환경변화에 따른 수심 변화 예측, 수질 관리 업무 등에 활용하고자 하며, 이를 통해 의암호에 대한 과학적 수질 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

전라남도 영광군에서는 도심지와 저수지의 과거 홍수피해 이력, 수문 기상 관측자료, 10T 계측 데이터, 현장 조사 등을 실시하여 홍수위험 예측모델을 개발하고 실시간 재난대응체계를 마련하고자 한다.

3.3.3 2023년 디지털 트윈국토 시범사업

2023년에는 제1차, 2차 시범사업의 성과를 바탕으로 사회 이슈 해결 및 최신 AI 기술을 디지털 트윈에 적용한 행정 활용모델 구축에 중점을 두고자 한다. 이에 따라 Table 4와 같이 사업 유형을 사회 이슈 해결형과 최신 AI 기술 활용형으로 나누고 제2차 시범사업과 동일하게 사업 유형을 선택한 뒤 예시된 서비스를 참고하여 지자체 실정에 맞게 특성화하도록 하였다.

사회 이슈 해결형 안에서는 다시 복지, 도시계획, 안전, 행정, 환경 총 5가지의 분야로 세분화하였다. 2023년에 새로 추가된 ‘최신 AI 기술 활용형’은 AI 기술(ChatGPT 등)을 적용하는 분야이다.

Table 5는 2023년 디지털 트윈국토 시범사업에 선정되어 사업을 진행 중인 지자체는 이천시, 광명시, 대전광역시, 안동시, 용인시, 경주시, 울산광역시로 총 7개이다.

이천시는 ‘미래도시디자인 시뮬레이션 개발’을 주제로 사업을 진행 중이며, 이를 통해 도시 활력도 변화 예측, 정책 의사결정 지원 서비스, 스마트 제설 관리 서비스 등의 행정활용 서비스를 개발하려고 한다. 디지털 트윈 활용 서비스 구현을 위해 이천시 전역을 LOD 1으로, 구도심과 SK하이닉스 등의 부지를 LOD 2.5로 3차원 입체 데이터를 구축하려고 하며, 도시 활력도 변화 예측 및 시각화용, 도시경관 심의 시뮬레이션용, 그리고 주차시설설치 가능지역 분석용의 융합정보 데이터를 마련하고자 한다. 마지막으로 제설노선도, 제설 우선 구역도, 노선도기반 제설시설물 등 서비스 기반데이터를 구축하여 서비스 구현을 위한 기반데이터로 사용한다.

이러한 기반데이터로 개발된 서비스모델은 크게 3가지 종류가 있다. 첫 번째는 미래도시 디자인 적용을 통한 도시 활력도 변화 예측으로, 미래도시 가상 디자인 시뮬레이션을 구현하고 도시재생 현안 사업 적용 전후를 비교하는 등 디자인 성과를 예측하며, 주차 수요 예측 및 주차시설 설치 시뮬레이션이 가능한 모델이다. 두 번째는 디지털 트윈 기반의 정책 의사결정 지원 서비스로 3D 분석과 시각화를 통해 정책 결정 지원 서비스를 개발하고 개발행위허가 등 민원 업무 지원용 분석 서비스를 개발하기 위한 모델이다. 마지막은 실시간 스마트 제설 관리업무 지원을 위한 서비스이다.

광명은 ‘디지털 트윈으로 그리는 광명의 미래’를 주제로 사업을 진행 중이며, 광명·시흥 3기 신도시를 대상 지역으로 디지털 트윈을 구현하고자 한다. 광명시는 용도지역/지구/구역 관리, 지구 단위 계획 관리 등의 도시계획 지원, 영역 기반 건물 자동 생성, BIM 데이터 등록 및 관리 등의 가상 도시 구축 시뮬레이션, UAM 버티포트 입지분석, 항로 생성 및 운항 시뮬레이션을 개발 및 구축하였다.

대전광역시는 ‘디지털 트윈 기반 지하시설물 통합 안전관리체계 구축’을 주제로 ICT 기술을 접목한 공간정보를 수집 및 활용하여 기반 플랫폼 모듈에 연계해 서비스 기능을 구현하고 실무부서에 특화 서비스를 제공 및 행정 활용모델을 구현하고자 한다. 이를 위해 행정망과 XR을 기반으로 하는 지하 공간정보 모니터링 서비스, 데이터를 기반으로 AI 분석모델을 구축하고 점검 및 교체 우선순위를 알려주는 AI 예지 보전 서비스, 그리고 대전시 특화 행정정보를 활용한 지하시설물 안전관리 시뮬레이션을 개발하였다.

안동시는 ‘기후위기를 고려한 안동시 스마트 맑은 물관리 체계 구축’을 주제로 하며, 이를 통해 안동댐 상수원 및 하천 유역 물관리 디지털 전환관리, 기후위기를 고려한 스마트 홍수/가뭄 시뮬레이션, 디지털 트윈 기반의 맑은 물 하이웨이 용수계통 시뮬레이션, AI/드론/BIM 등 디지털 트윈 기반 안동댐 안전관리, 모든 지역이 차별 없이 누리는 안동시 통합 물 관리 지원 등 안동시의 물관리에 관련된 행정 활용모델 5가지를 개발하였다.

용인시는 ‘사람길 용인행정 DT로 르네상스 실현’을 주제로 디지털 트윈 환경을 구축하여 주요 공공업무 문제를 해결하기 위한 행정 의사결정 지원시스템을 구축하고자 한다. 이를 위해 수치표고모델(DEM)을 기준점 밀도 15/m²에서 평균 30점/m²으로 늘려 제작하며, 해상도 10cm의 실사 정사영상을 제작한다. 또한 3D 건물모델 자동제작, 시설물 3D 모델링 제작, 지도서비스의 기반데이터를 생성하며 이를 바탕으로 유동인구 분석모델, 공공자산 관리 활용모델(국·공유지), 공공시설물 노후화 관리 활용 모델(교량/육교)을 개발한다.

경주시는 ‘디지털 트윈브릿지 : 경주의 과거와 현재를 여행하다’라는 주제로 디지털 트윈 기반 시민 체감형 관광 서비스를 개발하고자 한다. 3D 도시 모델 구축, 국가유산 3D 모델 제작 등 기반데이터를 구축하였으며, 이를 바탕으로 2가지의 행정 활용모델을 개발한다. AI 기반의 ChatGTS를 활용한 경주 관광 안내 맞춤형 추천 서비스는 관광객이 한 질문에 대하여 경주시 관광 특화 답변을 제공하도록 한다. 메타버스를 활용한 서라별 시간여행(과거-현재) 서비스는 관광객에게 온라인 실감형 체험콘텐츠와 3D 관광 정보를 제공한다. 또한 이러한 내용을 바탕으로 경주시 문화관광 특화 플랫폼(GDB)를 구축하도록 한다.

울산광역시는 ‘인공지능과 공간정보를 융합한 신개념 공공정보 검색모델 구축’을 주제로 생성형 AI기반 대화형 행정정보 서비스 모델을 구축하고 인공지능 기반 과제 수행 기획 모델을 구축한다. 이를 위해서 생성형 AI 기반데이터와 DT기반 행정업무 공간 모델을 구축하여 기반데이터를 마련하며 이를 바탕으로 울산광역시 행정 업무 특성을 고려한 디지털 트윈 기반 행정활용 모델을 개발한다.

3.4 디지털 트윈국토 시범사업의 변화과정

‘디지털 트윈국토 시범사업’은 2021년부터 시작되었으며 현재 3차 시범사업의 마무리를 앞두고 있다. 디지털 트윈국토 시범사업은 매년 동일하게 진행하는 것이 아닌, 디지털 트윈 사업의 변화에 맞추어 사업 공고를 달리하고 있기 때문에 해당 사업의 공고 변화를 통해서도 현재 대한민국의 디지털 트윈 사업의 변화 흐름, 그리고 정부가 의도하는 발전의 흐름에 대해 알 수 있다(Table 6).

먼저, 사업목적을 살펴보면 2021년에는 ‘다양한 지역의 현안을 디지털 트윈국토 기반으로 해결하고, 사업 효과를 체감할 수 있도록 사례 발굴 및 적용’을 위해 디지털 트윈국토 시범사업을 진행한다고 밝혔으나 2022년에는 지역 현안에 대한 해결방안, 그리고 행정업무 효율화에 중점을 두어 사업이 전반적으로 개편되었으며 가장 최근인 2023년에는 이에 ‘AI 기술’을 도입하는 것으로 변화해온 것을 볼 수 있다.

사업 유형도 기존에는 기반구축사업과 균형발전사업 2개의 유형으로 나눈 것이 2022년에는 교통, 도시계획·관리, 행정 인허가 지원, 재난 안전, 환경 총 5개로 단순히 지자체의 규모에 따라 나누는 것에서 벗어나 구축하는 행정업무에 따라 유형을 세분화한 것을 볼 수 있다. 이에 따라 사업의 추진 방향도 ‘데이터 구축보다 시뮬레이션, 최적화 등 행정 활용 기능 구축에 중점’을 맞추어 변화하였으며, 2023년에는 이에 AI 기술 활용형을 사업 유형으로 추가하고, 추진 방향에서도 AI 기술을 적용한 행정 활용모델의 구축을 언급하는 등 기술의 발전에 따라 디지털 트윈에도 이를 적용하려고 하는 노력을 볼 수 있다.

마지막으로, 평가 기준도 2021년에는 목표 및 방법론, 사업내용, 성과 활용 총 3가지의 항목으로 평가하였으나 해당 항목을 활용성, 혁신성, 적극성으로 변경하고 그 중 ‘활용성’의 비율을 가장 높게 하여 활용모델에 대한 기반데이터 연계 및 구축과 타 행정분야로의 확장가능성을 크게 염두한다는 것을 알 수 있다.

4. 분석결과 도출

앞서 살펴본 국외의 디지털 트윈 사례인 싱가포르, 중국, 핀란드, 영국, 일본 사례와 국내의 사례에 대해서 분석하고 어떤 차이점이 있는지 비교하고자 한다. 국내의 사례는 국가 차원에서 주도한 ‘디지털 트윈국토 사업’ 중 가장 최근 진행 사업인 2023년 디지털 트윈국토 조성사업의 대상지였던 이천시, 광명시, 대전광역시, 안동시, 용인시, 경주시, 울산광역시를 대상으로 하여 최신 트렌드를 반영한 내용을 비교하였다.

비교 대상은 전문가의 응답을 활용하여 크게 3가지로 나누었으며, 각각 ‘연계성’, 데이터 수집 중 ‘실시간 데이터 반영’ 그리고 ‘데이터 수집 주체’이다(Table 7).

국내의 디지털 트윈 사례는 사업 진행 과정에서 타 행정 데이터와의 연계를 고려하고 있으나, 지자체마다 서로 다른 분야의 데이터를 개별적으로 수집하는 상황으로 인해 데이터 연계가 여전히 어려운 실정이다. 반면, 국외 사례인 싱가포르는 국가 주도로 싱가포르 국립연구재단을 설립하고, 3차원 공간정보를 일정한 포맷으로 관리 및 적용할 수 있도록 하였다. 영국의 경우, 정보 관리 프레임워크를 도출하여 데이터 간의 상호 연계를 가능하게 하는 시스템을 구축하였다. 지자체가 도시의 실정을 보다 자세히 파악하고, 지역 맞춤형 디지털 트윈을 구축할 수 있는 장점이 있지만, 국가 차원의 가이드라인을 통해 디지털 트윈의 개념과 범위를 명확히 정의할 필요가 있다.

국내 데이터는 대체로 이미 수집되고 분석된 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 구축하여 데이터의 실시간 반영이 어려운 경우가 많다. 예를 들어, 이천시의 '스마트 제설관리 서비스'는 제설 차량의 위치, 교통 정보, 기상 정보 등을 실시간으로 공유하고 이에 따라 적절한 작업 지시를 내리는 프로세스를 갖추고 있다. 그러나 대부분의 국내 사례는 실시간 데이터가 아닌, 이미 구축된 데이터를 활용하여 3D 환경을 구축하고 시뮬레이션을 진행하는 형태로 발전하고 있다. 이와는 대조적으로, 싱가포르는 LIVE Singapore! 프로젝트를 통해 이동 패턴, 에너지 소비량, 택시 서비스 현황 등의 실시간 데이터를 분석하는 시스템을 구축하였다. 중국은 화재나 교통사고 발생 시 20초 이내에 이를 발견하고 조치할 수 있는 시스템을 도입하여 실시간 데이터를 바탕으로 현 상황에 즉각 대응하고 있다.

국외의 사례를 통해서는 전문기관뿐 아니라 시민도 데이터 수집의 주체가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 일본의 플라톤 프로젝트는 3D 도시 모델을 오픈 데이터화하여 도시계획에 대한 주민 참여를 촉진하고 있으며, 헬싱키는 모빌리티랩과 리빙랩을 통해 데이터 접근성과 활용성을 높이고, 시민 참여 프로세스를 마련하여 디지털 트윈의 활용도를 극대화하고 있다. 국내에서는 시민이 참여하는 경우가 없었으나, 안동시에서는 전문 기기를 통해서 수자원에 대한 데이터 수집 및 분석을 진행하며, 광명시는 입체 데이터 및 기반데이터를 바탕으로 정확도 높은 모델을 구축하여 시뮬레이션하는 등 ‘전문적인 차원의 데이터 수집을 통해 정확한 디지털 트윈 구축이 가능’하게 만든다는 의견도 있었다.

이러한 국내외 사례들의 비교 및 분석은 데이터의 통합 및 상호운용성의 강화 그리고 실시간 데이터의 활용 및 시민 참여 기회 확대, 범용 디지털트윈의 개발이 디지털 트윈 기술의 실용성을 높이는 데에 중요하다는 점을 시사한다.

5. 연구의 결론 및 한계

본 연구는 국내외 디지털 트윈 동향에 대한 주요 사례를 비교·분석하였으며, 전문가의 의견을 바탕으로 한국 디지털 트윈의 특징과 향후 발전 방향을 제시하고자 하였다.

한국에서는 '디지털 트윈'에 대한 중요성을 인지하고, 2021년부터 꾸준히 여러 사업을 통해 디지털 트윈의 활성화를 위해 노력해오고 있다. 그 결과 많은 지자체에서 디지털 트윈을 구축 및 시행하고 있으며, 이를 통해 도시데이터를 통한 도시 분석이 가능해졌다. 또한, 기술의 발전을 통해 과거에 비해 한층 더 세밀화된 데이터와 자료를 수집하여 정확한 디지털 트윈의 구축이 가능해졌다.

다만, 한국의 디지털 트윈은 지자체별로 다양한 데이터를 개별적으로 수집하고 있어 표준화가 되어있지 않고 이로 인해 데이터 통합 및 연계가 어려운 문제점이 확인되었으며, 국외 사례와 비교하여 실시간 데이터 활용과 시민 참여가 부족하다는 점이 해외 사례를 비교하여 분석되었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 디지털 트윈 기술의 발전 방향을 다음과 같이 제안한다.

5.1 데이터 통합 및 상호운용성 강화

국내 디지털 트윈 프로젝트는 다양한 데이터를 수집하고 있으나, 기관 간 데이터 표준화와 상호운용성이 부족하여 데이터 통합이 원활하지 않은 문제점이 있다. 싱가포르와 영국의 사례에서 볼 수 있듯이, 데이터 표준화를 통해 상호운용성을 강화하면 데이터 간 연계를 보다 원활히 할 수 있다. 이는 도시 문제 해결에 개인 및 기업이 참여하여 사용할 수 있는 데이터의 종류와 연결성이 높아져 파일럿 프로그램이나 R&D 프로젝트 등을 수행하는 데에 있어 효율성을 높일 수 있다. 특히 싱가포르의 경우 APEX를 통해 정부 인트라넷과 민간 인터넷 영역 사이에서 API 트래픽을 처리할 수 있는 플랫폼을 만들어 데이터의 실시간 관리, 데이터 거버넌스, 시간 단축 등의 이점을 얻고 있다. 따라서 국내에서도 국가 차원의 데이터 표준화 작업과 데이터 제공 플랫폼을 구성하여 디지털 트윈의 상호운용성을 강화할 필요가 있다.

5.2. 실시간 데이터 처리 및 예측 분석 기술 도입

국외 디지털 트윈 사례는 실시간 데이터 처리를 통해 빠르게 변하는 상황에 대응하고, 예측 분석을 통해 미래 시나리오를 제시하는 데 중점을 두고 있다. 항저우의 시티브레인은 실시간으로 교통 데이터를 분석하여 즉각적인 신호 조정과 교통 흐름 관리를 가능하게 한다. 반면, 국내 디지털 트윈 프로젝트는 아직 실시간 데이터 처리 및 예측 분석 기술 도입이 미흡한 상태이다. 이러한 기술을 적극 도입하여 더 빠르고 정확한 의사결정을 지원할 수 있도록 시스템을 고도화할 필요가 있다.

5.3. 시민 참여 및 공공 접근성 확대

국외 디지털 트윈 사례에서 시민 참여의 중요성은 헬싱키의 모빌리티랩과 일본의 플라톤 프로젝트에서 확인할 수 있다. 이들 도시는 시민이 직접 참여할 수 있는 플랫폼을 제공하여 도시 문제 해결 과정에서 시민의 역할을 확대하고 있다. 국내에서도 디지털 트윈의 공공 접근성을 높여 시민들이 직접 참여할 수 있는 플랫폼을 구축함으로써, 사용자 중심의 효율적인 도시 관리가 가능할 것이다.

국내에서도 도시 정보 플랫폼을 구축하여 도시 데이터를 지속적으로 업데이트하는 등 디지털 트윈의 공공 접근성을 높여 시민들이 직접 참여할 수 있는 플랫폼을 제공하고 리빙랩, 모빌리티랩 등 시민 참여 프로그램을 구성하여 더 효율적이고 사용자 중심의 도시관리를 유도할 필요가 있다.

본 연구에서는 스마트시티에 적용된 디지털 트윈의 현재 상태와 발전 방향을 사례 분석 및 비교를 통해 제시하였다. 한국이 디지털 트윈 기술의 선도국가로 자리매김할 수 있는 전략적 방안을 모색하기 위해 다양한 사례를 분석하였으나 사례 분석에 있어 국내 디지털 트윈 조성 사례 중 ‘디지털 트윈국토 시범사업’에 한정된 데이터를 가지고 분석을 진행하였으므로 지자체 내에서 진행하는 디지털 트윈 관련 사업 전체를 비교하지 못하였다. 또한 국외 사례와의 비교 과정에서 정량적 분석보다는 개별 항목의 개선 사항에 초점을 맞추었으므로. 향후 연구에서는 보다 폭넓은 데이터 수집과 장기적인 연구를 통해 정량적인 지표를 이용한 심도 있는 분석과 비교 과정이 필요할 것이다.

디지털 트윈 기술이 첨단 기술을 통해 발전되어 가고 있는 기술이므로 스마트시티에 적용될 수 있는 기술의 발전과 더불어 법적, 제도적 지원 방안에 대한 충분한 고려 또한 필요하다.