Digital Twins 시연하기 쉽습니다. 그것들이 임무 시스템에 통합하기에 왜 그렇게 어려운가요?

원래 National Defense Magazine 2026년 11월, 24–25페이지에 게재된 기사. 허가받아 재게시됨.

트리슈나 러블리(Trishna Lovley) 저, 부즈 앨런( Booz Allen) 디렉터 겸 디지털 트윈 리드, 유니티 테크놀로지스(Unity Technologies) 시니어 디렉터 파커 라이트(Parker Wright).

오늘 현장에는 수백만 번 이미 내려진 결정을 내리는 군인들과 요원들이 있습니다. 그 개인들이 깨닫지 못할 수도 있지만, 상상할 수 없는 가장 엉뚱한 임무 시나리오를 포함하여 수많은 가능성들이 이미 펼쳐지고, 실패하고, 조정되고, 개선되어 왔습니다.

디지털 트윈 기술의 발전으로 군대는 "준비 태세"의 정의를 근본적으로 변화시키고 있습니다. 실제 세계에서 일련의 선형 테스트를 거친 후 군인, 시스템, 프로세스 또는 자산이 작전 준비가 되었다고 선언하는 대신, 더 많은 방위 프로그램들이 가상화되고, 연속적이며, 무한 루프 속에서 준비 상태를 입증하고 있습니다.

가장 효과적인 Digital Twins 보험 정책과 같아서, 국방부의 디지털 엔지니어링 및 시험평가(T&E) 표준을 발전시키면서 가장 중요한 임무 중 일부의 위험을 줄이도록 설계되었습니다. 하지만 군사 프로그램 전반에 걸쳐 명확한 가치와 모멘텀이 있음에도 불구하고, 완전한 시스템 수준의 Digital Twins 채택은 아직 널리 퍼지지 않고 있습니다. 기반 기술이 존재한다면, 왜 그런가요?

가상화 많은 어려운 문제 중 첫 번째

시각적으로 인상적이고 매우 사실적인 실제 세계의 복제본은 Digital Twins 핵심 요소임이 분명합니다. 하지만 우리는 그것이 군사 모델링, 시뮬레이션 및 훈련의 병목 현상이 아니라는 것을 알고 있습니다. 프로그램들은 이미 군사 기지부터 특정 방위 플랫폼의 부품과 조각까지 모든 것을 가상화하고 있습니다. 오늘날 더 큰 과제는 가치 있는 임무 인프라가 되는 Digital Twins 구축하는 것입니다.

실제 예를 파헤쳐 봅시다. 중서부에는 군인들이 오랫동안 시스템 훈련을 실시해 왔고 방위 산업체들이 새로운 장비를 역사적으로 검증해 온 주요 군사 훈련 시설이 있습니다. 최근 Booz Allen과 Unity 팀에서 이 환경을 가상화하여 물리적 리소스를 할당하기 전에 시스템 테스트를 빠르고 반복적으로 수행할 수 있게 되었습니다.

이 환경 내에서 군인과 산업 파트너들은 다음과 같은 시나리오를 수행합니다:

• 날씨 조건이 시각화에 미치는 영향: 비부터 안개, 눈까지
• 재밍 및 기상 조건이 무선 주파수와 센서에 미치는 운영 영향
• 적대자, 아군 및 중립 당사자를 식별하기 위한 현실적인 지휘 및 통제

무선 주파수 및 라이트 디텍션 앤 레인징(LiDAR) 스캔부터 시각적 재구성까지, 우리는 3D 시뮬레이션을 렌더링하고 관련 임무 모델을 통합하기 위해 여러 기술적 난관을 헤쳐나왔습니다. 그 과정에서 우리는 디지털 트윈 핵심 임무 인프라를 구축하기 위해 모든 프로그램이 해결해야 하는 네 가지 과제를 발견했으며, 각 과제에 대한 우리의 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 합성 데이터로 구축된 방대한 파운데이션 모델.

제한된 시간 안에 현실 세계에서 포착할 수 있는 데이터에는 한계가 있어 풍부하고 강력한 디지털 트윈을 구축하는 데 제약이 있습니다. 실제적으로 임무 운영자가 백만 분의 일 확률의 가능성에 대해 신속하게 훈련하는 가장 좋은 방법은 물리적 세계의 멀티모달 데이터를 수집하여 이를 활용해 고품질의 합성 데이터 생성하는 것입니다. 합성 데이터 개발자가 격차를 채울 수 있도록 합니다. 실제 합성 데이터 훈련함으로써 가상 모델 개발은 대규모로 이루어질 수 있으며, 이를 통해 모델은 현실의 예측 불가능한 특성을 반영하기 위해 변수들을 혼합하고 무작위화할 수 있습니다.

2. 정확한 환경 및 하드웨어 시뮬레이션.

Digital Twins 현실과 일대일로 일치할 수는 없다는 것을 우리는 알고 있습니다. 하지만 가상 세계가 목표 임무에서 너무 많이 벗어나면 디지털 트윈이 체계적으로 결과를 편향시킬 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 지나치게 단순화되었거나, 적대자가 예측 가능하거나, 컨트롤러와 화면이 실제 물리적 하드웨어와 일치하지 않는 경우—시뮬레이션-실제 간극이 잘못된 가정을 도입할 수 있습니다.

따라서 합성 환경을 구축할 때 편향을 고려합니다. 궁극적으로 운영자들은 기존의 믿음이나 내재된 설계자 편견을 강화하기 위해 디지털 트윈이 필요한 것이 아니라, 그것들에 도전하기 위해 필요로 합니다.

3. 실시간 데이터의 지속적인 양방향 흐름.

Digital Twins 현장에서 얻은 학습 내용이 시스템에 지속적으로 피드백되어 기반 모델과 시뮬레이션을 시간이 지남에 따라 개선할 수 있다면 임무에 가치를 유지합니다. 도전 과제는 그 데이터 루프를 계속 실행하는 것이므로, 실시간 데이터가 지연 없이 트윈으로 흐르고 학습 결과가 다시 흘러나오도록 하는 것입니다.

그 루프를 유지하려면 주기적인 업데이트가 아닌 지속적인 동기화를 위해 설계된 데이터 파이프라인이 필요합니다. 우리는 부즈 앨런의 라이브 이벤트용 Digital Twins 이를 실제 사례로 볼 수 있는데, 여기서 분 단위의 역학 관계를 기반으로 의사결정을 내려야 합니다. 그 데이터 파이프라인은 군중 밀도, 비디오 피드, 센서 데이터와 같은 입력을 분석하여 패턴을 파악하고 문제가 발생하는 즉시 플래그를 지정합니다. 물리적 및 디지털 환경을 완전히 동기화하기 위해, 우리는 거의 실시간 정보가 지속적인 가상 루프를 통해 상호 교환될 수 있도록 설계했습니다.

4. 임무 수명 주기 전반에 걸친 깊은 통합.

디지털 트윈은 의사 결정권자들에게 공통 운영 상황을 제시해야 합니다. 고도로 복잡한 임무 수명 주기 전반에 걸쳐 위험이나 예기치 않은 상황을 만들지 않으면서, 임무 속도에 맞춰 올바른 맥락을 제공해야 합니다. 그것은 자산 자체를 모델링하는 것뿐만 아니라 주변의 사람, 프로세스 및 시스템과 연결되어야 하기 때문에 생각보다 어렵습니다.

토목 엔지니어가 유지보수 결정을 내리기 위해 디지털 트윈을 사용하는 것을 고려해 보십시오. 그들은 트윈이 다른 관련 시스템, 인력 프로세스, 워크플로우 및 핸드오프, 그리고 다른 임무 세트로 번질 수 있는 다운스트림 종속성과 조화롭게 작동하는지 확인해야 합니다. 이는 그렇지 않으면 분리된 시스템들, 많은 비정형 데이터, 그리고 진행되는 물리적 임무 사이의 긴밀한 통합을 필요로 하며, 이 모든 것이 거의 실시간으로 디지털 트윈에 공급됩니다.

궁극적으로 Digital Twins 현실 세계의 가상화나 일방적인 거울 그 이상일 때 핵심 임무 인프라가 됩니다. 그것이 우리가 병사와 운용자가 첫 Deployment 이후에도 지속적으로 준비 태세를 입증하는 데 도움을 주는 살아있는 사이버-물리 시스템을 구축하는 데 집중하는 이유입니다.