서론

디지털 트윈은 디지털 가상공간에 실물과 동일한 물리법칙으로 동작하는 쌍둥이(twin) 모형을 만들고, 여기에 실시간 운영 데이터를 입력해 각종 모의실험을 거쳐 실물의 미래를 예측하는 기술이다. 최근 빅데이터, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 기술이 발달하면서 크게 각광을 받고 있다.
디지털 트윈십은 이러한 방식을 선박에 적용해 실제 운항 중인 선박과 동일한 조건의 디지털 가상선박을 만드는 것이다. 여기에 실시간 운항 데이터를 입력하면 실제 운항과 똑같은 상황을 가상공간에 만들어 낼 수 있고, 다양한 모의실험을 통해 현 상황에서 가장 적합한 운항 방식을 찾을 수 있다.

디지털 트윈의 개요

사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능, 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화됨에 따라 이들을 응용하여 다양한 산업현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상시키고자 하는 요구가 확산되고 있는데, 이러한 요구를 충족하기 위한 중요한 기술 트렌드로서 디지털 트윈(digital twin)이 주목받고 있다.
이들을 정리하면, 디지털 트윈(digital twin)이란 물리적 객체(자산, 프로세스 및 시스템 등)들에 대한 디지털 복제(쌍둥이)로서, 수명주기 전체에 걸쳐 대상 객체 요소들의 속성/상태를 유지하며 이들이 어떻게 작동하는지의 동적 성질을 묘사하는 가상의 모델이라 정의할 수 있다.
긍극적으로 디지털 트윈은 사이버-물리 시스템(CPS: Cyber-Physical Systems)과 같은 개념이며 컴퓨팅 장치와 같은 사이버 시스템(Cyber System)을 통해 실 세계의 사람·운영환경·기계장치와 같은 물리 시스템(Physical System)을 네트워크로 통합하여 신뢰성 있게 자율 제어하는 시스템을 뜻한다. 특히 다수의 이종 시스템들이 네트워크를 통해 결합·연동되어 자율적으로 임무를 수행하는 스마트 시티, 국방, 교통, 스마트 그리드, 스마트 생산 시스템 등을 포함하는 대규모 시스템(System of Systems)에 필수적으로 필요한 기술이다.

자율운항선박과 디지털 트윈

최근, 지능형 무인 자율운항선박 및 이와 관련한 기술이 전 세계적으로 큰 이슈가 되고 있다. 자율운항선박은 ICT, 조선, 해운 등 여러 산업 분야의 가치사슬과 연계되어 다양한 서비스를 제공하기 위하여 자가(self) 혹은 원격(remote)으로 상태를 진단(diagnosis) 및 유지관리(maintenance) 하며, 최적의 에너지로 안전한 항해가 가능한 미래형 선박을 의미한다. 이러한 자율운항선박의 실현을 위해서는 첨단 ICT기술과 조선기술의 융합을 기반으로 국내외 법적·제도적 규제·규약, 국제 표준, 육·해상 통신 인프라, 자율운항선박에 필요한 서비스 플랫폼, 조선해양기자재, 소재 등 안정성 신뢰성, 효율성 향상을 위한 다양한 분야의 기술이 요구된다. 한편 이러한 자율운항선박 실현을 위한 요소 기술은 선박의 규모에 대한 특성을 충분히 고려하여 개발되어야 한다. 왜냐하면, 일반적으로 소형 선박과 중대형 선박은 다른 환경에서 각기 다른 목적으로 운용되며, 이에 따라 최대 요구 속도 및 운항 거리, 탑재 장비센서의 종류 및 수량 등이 크게 달라질 수 있기 때문이다.

자율운항선박 실현을 위한 주요 요소 기술 분야는 크게 통신인프라(connected), 자가 진단, 디지털 트윈(digital twin), 친환경(greener), 자율 안전(safer)의 여섯 가지로 나눌 수 있다. 이를 위해서는 선박계 자율운항을 위한 필수 장비가 탑재되어야 하고, 육상에서는 자율운항 지원을 위한 서비스가 제공되어야 한다. 또한, 실시간 데이터 교환 및 관리를 위한 광대역 통신망과 서비스 플랫폼이 기반이 되어야 한다.

중대형 자율운항선박과 관련된 대표적인 연구로는 유럽의 MUNIN(maritirre unmanned navigation through intelligence in networks) 프로젝트가 있는데 여기서는 무인 상선에 관한 개념(concept)을 개발하고, 시뮬레이터를 기반으로 개발한 개념을 검증하였다(MUNIN, 2016). 또한, AAWA(the advanced autonomous waterborne application)가 있는데, 이는 운항 및 선적 등 전주기적인 선박 활동에 대한 자동화(automated) 및 원격 운용 기술을 개발하는 것이 목적이다(Rolls-Rcyce, 2016). 일본의 경우, SSAP(srart ship application platform) 프로젝트를 통해 자율운항선박 기술에 대응하기 위한 해양 데이터 플랫폼을 개발하고, 현재 두 척의 선박에 관련 시스템을 탑재하여 데이터 축적·분석 등 실증화 기반 연구를 수행 중이다(JSMEA, 2017). 국내의 경우, 최근에 들어서야 중대형 자율운항선박 기술 개발의 필요성을 인식하고 관련 기술의 연구·개발에 지원을 강화하고 있는 추세이다. 이와 관련하여 중소조선연구원은 선박 원격 유지보수 및 고장예측 기술 개발 충돌회피기술이 접목된 자동 항해장치(autopilot) 기술 개발 등에 참여하여 연구를 수행 중에 있다.
중대형 자율운항선박에 비해 상대적으로 제약조건이 많지 않아 연구 및 기술 개발에 접근하기 쉬운 등의 이유로 소형 자율운항선박과 관련된 수많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 미국·유럽·러시아 이스라엘 등에서 활발하게 개발되고 있으며, 이들 국가가 전 세계적으로 소형 자율운항선박 관련 기술적 우위를 차지하고 있다. 국내의 경우도 마찬가지로, 위험하거나 접근이 제한적인 특성을 가지는 국방 및 탐사 등의 분야게 소형 자율운항선박을 활용하기 위한 목적으로 관련 기술을 개발 중이다.
앞으로 자율항해의 확산을 위해서는 기술, 규제, 시장 측면 문제해소 필요. 조선분야 전문 지능형 SW 기업이 부족하고 SW 기술 수준도 선진국 대비 취약한 실정이다. 최근 어려움을 겪고 있는 우리 조선산업의 미래 먹거리 확보를 위한 새로운 인공지능 운항기술의 리드를 통한 경쟁력 확보가 시급한 실정이다. 국내 운항시스템 시장은 2015년 1,380억원에서 12.3% 연평균성장률을 보이며, 2021년 2,358.4억원 규모까지 성장할 것으로 전망된다. 또한 세계 운항시스템 시장은 2015년 3,528백만 달러에서 4.4%의연평균 성장률을 보이며, 2021년 4,478.2백만 달러에 이르는 시장으로 성장할 것으로 전망된다.

자율운항선박 핵심기술

자율운항선박은 선박·해양·기상·운항지역·과거 운항이력 정보를 학습하여 선박(Tanker, Container 등)의 운항 상태와 예기치 못한 돌발 상황을 스스로 인지하여 자율운항을 가능하게 하며 실시간 원격 운항관제를 통해 안전운항을 제공하는 미래 지향적인 자율운항 선박을 위한 운항관제 인공지능 시스템을 가지고 있어야 한다. 따라서 아래와 같은 핵심 원천기술들의 보유가 필요하다.

- 선박 내·외의 상태 변화를 지속적으로 수집하고 통합적 분석으로 의미를 파악하여 선박과 주변 상황을 정확히 인지하고 예측하는 학습 기반 시맨틱 운항 지식베이스 기술
- 출발 전에 전역 경로를 설정하고 운항을 하며 수시로 변화하는 운항 상태에 유연하게 대처할 수 있는 동적으로 선박의 운항 경로를 결정하는 동적 선박운항제어·경로 플래너 기술
- 육상 센터에서 선박의 운항 상태를 실시간으로 모니터링하며 필요할 경우 원격에서 선박을 제어하는Secured Shore-to-Ship 관제 미들웨어 기술
- 선박을 운항하기 전에 선박 특성과 운항하는 항로에 대한 정보를 기반으로 다양한 조건을 변경하며 운항 경로의 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하는 자율 운항 선박 평가 모델 기술

자율운항선박과 디지털 트윈 기대효과

첫째로 자율운항선박이 이해당사자들과 연결되어 정보와 서비스를 제공하고, 스스로/원격으로 진단하고 관리함으로써 최적의 에너지 효율로 안전하게 자율·무인 운항하게 됨으로, 선박제작부터 운항·운영 방법에 新 Paradigm을 초래하여 미래 조선산업 패권 구도를 결정할 핵심으로 부상되는 자율·무인 선박 분야에서, 전세계적으로 치열하게 경쟁하고 있는 고위험·고난이도 혁신형 무인 선박 SW 원천 기술을 확보하고 수주 경쟁력 제고를 통해 침체에 빠진 조선산업의 새로운 돌파구의 기반 마련하게 된다. 둘째로, 선박 건조와 기자재 판매 위주의 단순 제조 중심의 시장 구조를 선박, 해양, 기상 등 운항을 통해 수집된 정보를 자산으로 만들어 새로운 부가가치를 지속적으로 창출할 수 있는 부가가치 창출형 시장 구조로 전환할 수 있는 발판을 마련 할 수 있다. 셋째로 선박사고 원인의 85% 이상인 사람의 부주의에 의한 사고 대폭 감소로 국민의 해양사고에 대한 불안감 해소 할 수 있다.
선박(설계, 건조, 운항)뿐만 아니라 항만(선박 입출항), 물류(선적)의 자동화 등 선박 관련 全인프라에 대변혁을 가져올 기폭제로써 4차산업혁명 시대 블루오션으로, 선박 관련 인프라에 변화를 초래해 8천조 新시장을 창출하는 게임 체인저로 부상하는 무인 선박 선도 기반 구축하고 ‘선박’품목에 대한 최종수요가 한 단위(10억원) 발생할 경우 국민 경제 전체에서 직·간접적으로 유발되는 부가가치 단위는 0.581이며, 직·간접적으로 유발되는 취업유발계수는 8.2명이며, 선박 운항 시스템과 연관된 업종으로 분석된 기타 측정, 시험, 항해, 제어 및 정밀기기 제조업에 대한 매출영업 이익률은 6.77%으로예상된다.
또한 육상센터에서 운항하는 선박 관제가 가능하며, 선박 스스로 취합된 정보를 분석하여 알아서 운항하게 하는 자율운항 선박을 위한 운항관제 인공지능 시스템은, 안전하고 신뢰성 있는 스마트 선박 정보 보안 서비스 플랫폼, 지상에서 선박 장치의 정확한 상태를 파악하고 여러 곳에 있는 떨어져 있는 전문가들이 실시간으로 상태를 공유하면서 협력하여 고장을 복구할 수 있는 협업기반 원격 유지보수 서비스 플랫폼으로 활용 가능하게 하여 항해자의 업무량을 줄이고 작업 환경을 개선하기 위한 Watch-free 브릿지 및 무인선에 대해 육상에서 원격 모니터링과 원격 제어를 하는 육상 브릿지 기반 기술로 활용 가능하다. 따라서, 선박 운항 관련 데이터를 지식·경험으로 축적하여 무인선박, 에너지 절감형 선박, 친환경 선박 등 미래형 선박이나 선주사의 니즈에 최적화된 선박 설계를 위한 축적된 지식으로 활용할 수 있다.

자율운항선박에 활용되는 디지털 트윈을 가능하게 하는 핵심 역량은 다음과 같이 정의할 수 있다. 자율운항 분야에 대한 전문적인 데이터 역량, 즉 데이터들의 매끄러운 흐름(활용)을 지원하여 제품의 수명주기 전체에 걸쳐 자산의 통합된 view를 제공하고, 공학적 물리 모델과 (3D)디지털 모델 도출 역량 및 빅데이터 분석 및 지식 추출 역량과 산업분야 응용목적에 맞는 분석, 예측 수행 어플리케이션 SW 개발 역량이라 할 수 있다.

수소선박과 디지털 트윈

지난 1월 정부는 수소경제 활성화 로드맵 발표를 통해 수소경제 선도 국가로 도약하기 위한 계획을 공표한 바 있다. 로드맵에서는 국내외 수소산업 전반을 진단하고 세계 최고 수준의 수소경제 선도국가로 도약하기 위한 방향이 제시돼 있다. 정부의 ‘수소경제 활성화 로드맵’과 연계된 본 로드맵에서는 수소연료전지 선박을 조선분야의 미래 유망 품목으로 육성하기 위한 전략을 연안선박과 대양선박으로 나눠 수립됐다. 연안선박의 경우, 2022년까지 선박용 연료전지시스템의 검증을 완료하고 2025년부터 실증을 통한 사업화를 추진하며, 대양선박은 기술개발과 인프라를 동시에 추진하여 2030년에 선박에 적용하는 것을 목표로 하고 있다. 이 가운데 KR(한국선급협회)은 각 분야 산·학·연 전문가들과 함께 수소 기술 로드맵 수립에 참여하고 있으며, 앞으로 수소 연료전지를 활용한 선박 추진, 수소 저장 및 운송을 위한 탱크 등 다양한 연구개발에 보다 적극적으로 나선다는 방침이다. 지난 2010년부터 수소연료전지 및 하이브리드 시스템이 차세대 선박의 동력원으로 부상할 것으로 분석한 KR(한국선급협회)은 관련 기술을 선박에 적용하기 위해 다수의 연구개발(R&D) 프로젝트를 진행해왔다. KR(한국선급협회)은 ‘액체수소 운송선용 CCS(Cargo Containment System) 설계 및 검증기술 개발’, ‘미세먼지 무배출 선박용 PEMFC(고분자 전해질 연료전지) 하이브리드 시스템 개발 및 실증’와 같은 설계, 안전, 승인 규정 등 기반기술을 확보했다. 또한, KR은 향후 연구개발에 외에도 선급단체로서 수소연료전지 선박의 상용화를 위해 신뢰성 및 안전성 있는 기준을 기술개발 단계별로 마련한다는 방침이다. 더불어 2022년까지 수백kW급 선박용 연료전지시스템에 대한 안전성 검사 및 승인 체계를 구축하여 즉시 적용하고, 2025년까지 수소운송 및 MW급 선박용 연료전지시스템에 대한 기반도 구축할 계획이다.

수소선박의 잇점

수소선박은 연료전지(FC)의 전기로 움직이는 선박이다. 연료전지선박에서는 연료인 수소(혹은 천연가스 같은 탄화수소계열), 전기를 일으키는 연료전지, 전기로 추진력을 만드는 전기모터, 이 세 부분이 동력 시스템을 구성한다. 상용화된 연료전지 선박은 아직 없다. 그러므로 연료전지 선박은 실재(實在)하는 개념이 아니다. 하지만 연료전지는 자동차, 기차, 항공기 등에 다양하게 실험되고 있기에, 연료전지 선박이 머지않아 나타나리라는 것은 예측할 수 있다. ‘연료전지 선박(FCS)’은 동력 시스템만 제외하면 일반적인 선박과 큰 차이가 없다. 그러나 동력시스템은 중요한 부분이기에, 이의 변동이 선박의 구조와 운항에 어느 정도 영향을 끼칠 것이다.
수소선박의 잇점은 아래와 같이 예상된다.

(1) 열효율이 높아, 선박 연료비를 줄인다. 대형 벌크선이나 유조선, 컨테이너선은 하루 연료비만 하더라도 막대하기 때문에, 선박 동력시스템의 높은 열효율은 운송회사나 화물주에게 큰 혜택이다. 이는 나라 경제의 관점에서도 이득이다.

(2) 환경 친화적이다. 대형 선박은 연료 소비량이 많아서 배기가스가 많다. 디젤 선박은 이산화탄소뿐만 아니라 질산물, 황화합물, 매연을 배출한다. 그러나 전지선은 오염물질이 거의 없거나 대폭 줄어든다. 또한 전기선(FCS)은 전기 모터로 움직이기 때문에, 대형 디젤엔진이 가지는 소음과 진동이 없다. 이런 점 때문에 전기선은 페리선이나 호화여객선에도 잘 어울린다.

(3) 온난화 방지에 기여하고, 예상되는 환경규제에 적응할 수 있다. 이산화탄소 배출을 줄이면, 이로 인한 온난화 현상을 줄인다. 현재 이산화탄소와 타 배기가스에 대한 규제는 세계적으로 강화되고 있다. 하지만 전지선의 환경 친화성은 이러한 규제에서 벗어날 것이다. 자동차와 달리 선박은 주택가에서 떨어져 있다. 그래서 선박 배기가스는 별 주목을 받지 않았다. 그러나 선박 물동량이 계속 증가하고, 환경에 대한 관심도 높아지기 때문에 앞으로는 선박에 대한 환경 규제가 강해질 것이다. 전지선은 이런 규제에 대하여 현실적인 대안이 된다.

(4) 대형 선박의 경우 보조 발전기가 필요 없고, 선박 설계도 좀더 유연하다. 기존의 대형 선박은 발전만을 위한 보조 디젤 엔진을 설치한다. 그러나 전기를 자체 생산하는 전기선에는 이런 추가 장치가 필요 없다. 그만큼 비용을 절약한다. 동일한 출력이 필요할 경우, 두 개의 디젤 엔진보다는 하나의 대형 엔진이 낫다. 엔진 제작비나 연료소비량에서 하나의 엔진이 효율적이다. 이와 달리 전지선은 모터를 사용하기에, 꼭 하나의 모터가 여러 개의 모터보다 월등히 나은 것은 아니다. 특수 선박의 경우 배의 앞이나 옆에도 모터를 설치하여 회전 등 항해와 운영에서 유연성을 증대 시킬 수 있다. 디젤 엔진은 설치나 교체가 어렵다. 그러나 전기선은 모터를 제외하면, 동력 부품이 모듈로 구성되어, 교체가 상대적으로 쉬울 것이다.

수소선박 설계를 위한 HIL 시뮬레이션

수소선박의 연료전기 시스템, 전기 저장시스 및 추력시스템을 가상으로 구현하는 디지털 트윈의 구성 요소는 복합적이다. 특히 시스템을 해석하고 최적화하기 위한 소프트웨어 적인 요소가 필수적이다. 즉, 디지털 트윈은 정밀한 모델링을 기반으로 작동되어야 한다. 시스템의 여러 요소를 최적화하는 것이고 이는 실제 시스템을 사이버상의 가상적 공간에 그대로 구현한 후 이를 이용하여 다양한 시뮬레이션을 할 수 있어야 한다. 실효성 있는 결과를 얻기 위해서는 정밀한 시뮬레이션이 가능해야 한다. 현장 상황에 따라서는 물리화학적 현상분석을 동원한 모델이 적용되어야 하고 그 모델을 통해 현장 데이터를 정밀화 할 수 있어야 한다.
또한 디지털 트윈은 물리 세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경 인지 기능을 수행한다. 사이버 세계에서는 센서로부터 수집된 정보와 물리 세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 물리 세계를 인지, 분석, 예측한다. 그 결과로 생성된 제어정보는 물리 시스템의 입력에 적용되어 물리 시스템을 우리가 원하는 방향으로 변화시킨다. 이에 따라 물리 시스템의 상태가 변화하고 인지 정보가 재수집 되는 전체 사이클을 형성한다.
HILS(Hardware in the loop Simulation) 시뮬레이션에 의한 가상 실험을 통해서 수소선박의 핵심장치 개발 프로세스의 대폭적인 개선을 도모할 수 있으며 시뮬레이션과 모델기반 설계(Model Based Design)에서 제공하는 최적화 Tool을 조합할 경우 더 큰 효과를 기대할 수 있다. 이는 MBD 설계 툴을 이용하여 물리 모델의 수식을 취득할 수 있고, 이 수식 모델과 최적화 알고리즘을 조합함으로써 계산 효율이 매우 높은 최적화 계산을 실시하는 것이 가능하다. 또한 임의의 동특성을 얻기 위한 파라미터 값의 산출이나 모델 캘리브레이션 등에도 적용하는 것이 가능하다.
최근 전통적인 임베디드 시스템의 개념을 넘어서는 디지털 트윈(Digital Twin) 혹은 사이버 물리시스템(Cyber-Physical Systems, CPS)이 새로운 패러다임으로 주목을 받기 시작하였다. 디지털 트윈은 개별적으로 동작하는 전통적인 임베디드 시스템과는 달리 컴퓨팅 시스템과 우리가 살아가는 물리 세계와의 밀접한 상호작용을 강조한다. 특히 디지털 트윈은 통신기술을 활용하여 물리적 현상을 관찰, 계산 및 조작하는 각 시스템 개체들 간의 협력적 관계를 구축할 수 있으며. 궁극적으로 통신(Communication), 연산 (Computation), 제어(Control)의 세 요소를 핵심 개념으로 하여 인간과 공존하는 물리 세계 개체들(Physical entities)과, 센서, 엑츄에이터, 임베디드 시스템 등과 같은 시스템 개체들로 구성되는 사이버 세계와의 융합을 추구한다. 이를 통해 시스템의 최적화 및 운전상태 예측을 보다 정확하게 할 수 있게 된다.

조선해양플랜트 산업현장의 사물인터넷과 증강현실(IoT-AR) 융합 기술

조선해양플랜트 산업현장 중에서 크레인 신호수용, 야드 크레인 작업자, 내·외업 작업자, 선원·승객 등의 안전 콘텐츠를 개발하고 있다. 특히 이 사업은 크레인을 관제하는 신호수용 안전정보 서비스를 제공함으로써 작업지시, 충돌방지·거리측정 등에 도움을 받아 안전건조 효과를 제고하고 아울러 내·외업 공정 중 발생가능한 재해유형별 가상안전훈련 콘텐츠를 개발해 현실과 가까운 가상경험으로 생산현장의 위험을 낮출 것으로 기대된다. 안전운항을 위한 가상증강체험 프로그램도 추진해 늘어나는 연안여객선 이용객과 어선원 교육으로도 활용될 전망이며 콘텐츠 개발 후 조선분야 중심의 수요처를 시작으로 제조·건설산업 현장으로 확대키로 했다. 각종 안전사고 중 사망률이 높은 선박건조와 선박운항 분야에 현장상황을 현실과 가깝게 파악할 수 있는 가상증강현실 안전정보 서비스 및 교육 프로그램을 통한 시간적·공간적·경제적인 효과를 제고할 것으로 예상한다.

<용도 및 적용분야>
조선기자재 제조현장은 일반적인 라인생산과 다르게 설비와 장비 가동중심의 생산 공정이 아니고 작업자가 제품의 도면, 작업표준서 및 품질관리서 정보를 일일이 확인 해가며 제작하는 작업 중심 제조 공정이다. 지난 수년간 조선 및 해양플랜트 산업의 불황으로 그 동안 숙련된 작업자들이 많이 이탈한 상태이며 다시 고 기량의 작업자들을 확보하기 위해서는 많은 시간과 비용이 투입 되어야만 하는 상황이다. 최근 증강현실(AR)기술이 제조 공정의 작업지침과 안내 도구로써의 역할을 수행할 수 있고, 사물 인터넷(IoT) 기술을 활용하여 데이터 정보전달 및 분석기능을 융합하는 공정의 디지털화를 글로벌 제조업체들이 선도하고 있다. 다시 LNG운반선을 중심으로 경기가 살아나고 있는 조선산업의 신규 작업자 훈련 및 생산성 향상을 위해 “산업용 AR-IoT기술을 활용한 조선 기자재 공장의 제조정보 제공 시스템 개발”이 필수적이다.
손쉽게 디지털 매뉴얼을 눈앞에 불러 볼 수 있게 됐다. 또 교육용 동영상을 보거나 음성으로 직접 전문가에게 도움을 요청할 수도 있게 됐다. 나아가 내가 눈으로 보는 현장을 실시간으로 다른 공간에 있는 전문가에게 스트리밍할 수도 있다. 전문가는 마치 현장에 있는 것처럼 상황을 파악하고 작업자에게 정확한 지시를 하나하나 알려준다. 한 연구결과에 따르면, 스마트 글래스를 처음 착용하고 작업하는 경우에도 표준 작업 방법에 비해 생산성이 34%가 개선되었다고 한다.

결론

조선해양플랜트 기자재 회사가 보유하고 있는 설계정보 및 작업정보(CAD/PLM 자료, 작업표준서 등) 정보를 증강현실 (AR) 기술로 시각화하여 작업자의 모바일 디바이스(스마트 글래스, 테블릿 등)에 맞춤형으로 디스플레이하여 작업자가 제조공정에 대한 이해와 순서를 잘 파악하게 하고, 작업에 필요한 여러 실시간 데이터(결선 체크 및 성능테스트 정보 등)를 작업장에 설치된 IoT 인프라로 수집, 변환 처리하여 클라우드 데이터베이스 등에 저장하고 분석하여 그 결과를 작업자에게 실시간으로 알려주는 시스템을 소개하였다. 이러한 디지털 트윈과 IoT-AR 융합기술이 핵심적인 조선해양플랜트 산업의 응용분야들과 그 흐름을 같이 하여 현재 JNE SYSTECH CO.(제이엔이시스텍)에서 수행하고 있는 조선해양플랜트 디지털 트윈과 산업용 IoT-AR 기술을 알아보고 그 기능들을 소개하였다.