디지털 트윈 시작하기

디지털 트윈이라는 개념 자체는 새로운 게 아니지만, 이 시스템을 제작하려면 프로그래머와 개발자로 이루어진 팀이 필요했고, 실제로 쉽게 사용할 수 있는 사람은 많지 않았습니다. 그러나 이제는 언리얼 엔진의 리얼타임 기술 덕분에 시각화 전문가로 구성된 소규모 팀이 특수한 지식이나 툴 없이도 이러한 시스템을 만들고 유지 관리할 수 있습니다.
 

목표 설정하기

첫 번째 단계는 디지털 트윈 프로젝트의 목표를 설정하는 것입니다. 디지털 트윈으로 어떤 목표를 달성하고 싶으신가요? 교통 또는 이동 패턴을 분석하거나, 날씨 패턴이 리소스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보거나, 기계나 인간이 수행하는 프로세스의 효율성을 연구하는 것이 목표가 될 수 있습니다. 확실한 최종 목표가 없더라도, 대체적인 방향은 잡고 노력을 시작해야 합니다.

목표는 자연스럽게 프로젝트 범위로 이어집니다. 이제 막 시작한 경우라면, 전체 프로젝트 중 일부를 초기에 집중해야 할 부분으로 선택하세요. 이후에 기술을 습득하고 나면 범위를 확대하면 됩니다.

디지털 트윈은 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 시설 관리
• 도시 계획
• 자율주행차 테스트
• 사용량, 트래픽, 워크플로 분석

3D 모델 제작 또는 확보

모든 디지털 트윈에는 3D 모델이 필요합니다. 디지털 트윈 분야에서는 이를 복제(replica)라고도 합니다. 현재 건축 시각화 작업을 진행 중이라면, 이미 실제 구조물의 3D 모델이 있거나 제작 또는 확보할 수 있는 수단을 가지고 있는 셈이니 다음 단계로 바로 넘어가면 됩니다.

이미 모델을 확보했다면 불필요한 지오메트리를 제거해서 디지털 트윈의 효율성을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 건물의 실외 주차장의 교통 패턴을 평가할 계획이라면 건물 내부는 굳이 확인하지 않아도 됩니다. 시각적인 필요성에 따라 ‘비용이 높은’ 텍스처링을 보다 빠른 솔루션으로 대체할 수도 있습니다. 예를 들면 노멀 맵을 범프 맵으로 교체하거나 둘 다 제거할 수도 있습니다.

프로세스를 처음 진행할 때는 시각적으로 완벽하게 하려고 애쓰지 않아도 됩니다. 시간이 지나면 구축한 파이프라인에서 빠른 솔루션을 찾게 될 것입니다. 예를 들어 언리얼 엔진에는 실시간 재생을 위해 특별히 설계된 강력한 폴리지 시스템이 있습니다.

여러분의 첫 디지털 트윈 모델은 단순히 텍스처를 입힌 상자 몇 개와 로우 폴리 자동차 몇 대, 그리고 간단한 텍스처 카드로 표현한 사람에 불과할 수도 있습니다. 하지만 각 요소를 옮기고 데이터를 디스플레이하는 메커니즘을 배우면, 언제든지 더 디테일한 버전으로 교체할 수 있습니다. 이 방식을 사용하면 새로운 유형으로 교체한 지오메트리를 각각 테스트해서 실시간 재생에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수도 있습니다.

라이브 데이터를 찾는 프로세스는 빨리 시작할수록 좋습니다. 데이터는 다양한 형태로 얻을 수 있으니 어떤 데이터를 이용할 수 있고, 그 데이터를 어떻게 얻는지에 익숙해지는 것부터 시작하세요. RESTful API를 통해 JSON 또는 XML 형식의 데이터를 얻는 방식이 가장 흔히 쓰입니다.

시작 단계에서 활용할 만한 라이브 데이터를 찾을 수 없다면, 범죄 관련 통계 또는 쓰레기 수거 경로 등 도시에서 수집한 데이터나 인터넷에 공개된 데이터를 찾아보세요. 이런 데이터는 보통 CSV 또는 XLS 형식으로 제공되므로 여러분의 테스트 프로젝트에 손쉽게 적용할 수 있습니다.

디지털 트윈 제작을 위한 언리얼 엔진 기능

디지털 트윈을 제작하려면 다음과 같은 언리얼 엔진의 핵심 기능 몇 가지를 사용해야 합니다.

• 3D 모델 임포트: 언리얼 엔진의 데이터스미스 기능 툴세트에는 모든 주요 CAD 패키지에서의 임포트 프로세스를 간소화하는 툴이 포함되어 있습니다. 언리얼 온라인 러닝 포털에서 무료로 제공되는 데이터스미스 시작하기 강좌에서 데이터스미스 사용 방법을 배울 수 있습니다.