💌XREAL 10월 넷째 주 소식 마법의 거울, 디지털 트윈으로 이뤄낸 마법같은 사례들
디지털 트윈의 개념은 2003년 마이클 그리브스 박사가 제품의 생애 주기 관점에서 최초로 제안한 개념입니다. 특히 가트너(Gartner)가 2017년부터 지속적으로 10대 전략기술로 언급해 올만큼 많은 분야에서 디지털 트윈에 대한 기대가 커지고 있습니다. 2022년 가트너가 발표한 하이프 사이클(hype-cycle)에는 디지털 트윈 기술이 ‘발생기(Inovation trigger)’ 에 도달한 것으로 나타났습니다. 그러한 만큼 현재 시점에서는 디지털 트윈의 활용방안에 대한 연구와 사례들이 더욱 중요해질 것으로 보입니다.
*발생기(Inovation trigger)는 신기술이 부상하는 단계로 미디어에서 신기술이 세상을 바꿀 것이라는 기대를 하는 시기 |
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<하이프 사이클(hype-cycle)구성 요소>
이미지 출처: 이글루코퍼레이션 |
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실제 항공사 사례
2010년에는 미 항공우주국(NASA)이 우주 탐사 기술 개발 로드맵에 디지털 트윈을 활용했으며, GE(General Electric Company)가 항공기 엔진 관리 시스템에 디지털 트윈을 적용해 엔진 3D 모델을 만들고 모니터링함으로써 부품 교체 시기, 고장 가능성 등을 예측하여 유지‧보수 비용을 절감하고 항공기 결함에 대한 감소 효과를 얻기도 했습니다.
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실제 사물 및 환경을 디지털 트윈 기술을 통해 국가 범위까지 옮겨 활용한 사례가 있습니다. 바로 싱가포르의 ‘버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)’ 입니다. 도로, 빌딩 등 주요 시설은 물론, 육교, 공원 벤치까지 시각화되어 있으며, 건물과 구조물의 질감, 재료, 건물 구조, 건물 내부 요소와 같은 세부 정보도 모두 포함되어 있습니다. 드론으로 촬영한 이미지, 자동차 도로에 설치된 센서 등을 통해 실시간 소음 정보, 교통 정보, 에너지 수요와 같은 정보도 수집, 수록됩니다. 이 데이터들을 활용하여 가상의 공간에서 시뮬레이션을 통해 일조량을 확인하여 건물을 건설할 수도 있습니다.
실제로 싱가포르의 스마트 시티 펀골타운(Punggol town)을 설계할 때, 버추얼 싱가포르를 사용하였습니다. 싱가포르의 스마트 시티로, 바람이 불 때의 공기 변화를 시뮬레이션 한 후 통풍이 잘 되도록 설계하는 방식으로 디지털 트윈기술을 적용하여 설계되었습니다. [계속 읽기...📄] |
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[이미지 출처] PYMNTS
Google, Meta, Apple은 FCC(연방통신위원회)로부터 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 도구에 전파를 사용하는 것에 대한 승인을 받았습니다. 이 FCC가 승인한 허가를 통해 이 세 기업들은 고글, 차량 내 연결 및 기타 웨어러블 장비에 Wi-Fi 지원 장치에서 사용되는 전파를 활용할 수 있습니다. 6GHz 대역 사용 권한이 부여되면 이제 이 글래스를 스마트폰과 연결하고 다양한 애플리케이션을 탐색할 수 있습니다. FCC 서류에 언급된 사용 사례 중 하나는 스마트폰과 차량 간의 내비게이션 데이터 교환입니다 이번 개발로 가상·증강현실 기술의 발전이 더욱 가속화될 것으로 기대됩니다.
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[이미지 출처] 크래프톤
크래프톤은 메타버스 플랫폼 사업을 네이버제트와 합작하여
'오버데어(OVERDARE)'라는 회사로 출시 예정이며, 이로써 '프로젝트 미글루'도 '오버데어'로 변경될 예정입니다. 합작회사 투자금은 480억원이며 크래프톤이 85%의 지분을 보유할 계획입니다. '오버데어'는 메타버스 공간에서 다양한 게임 및 콘텐츠를 제작하고 거래할 수 있는 플랫폼으로 NFT와 블록체인을 이용한 라이센싱 시스템을 도입할 예정입니다. |
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[이미지 출처] 스탠퍼드 CRFM
오픈AI, 메타, 구글을 비롯한 빅테크 거대언어모델(LLM)의 투명성 지수가 낮은 것으로 조사됐습니다.미국 월간지 IEEE 스펙트럼은 미국 스탠퍼드대 기초모델연구센터(CRFM)가 빅테크 LLM 투명성을 조사한 결과를 22일(현지시간) 보도했습니다. 조사 결과에 따르면 현재 범용적인 10개 모델 중 메타의 라마 2가 100점 만점에서 54점으로 가장 높은 투명성 점수를 받았습니다. 허깅페이스의 블룸즈, 오픈AI GPT-4가 각각 53점, 48점으로 뒤를 이었고, 10개 모델 평균 점수는 32점이었습니다. LLM 학습 데이터 출처 중요성이 커지고 있는 와중에, 오픈AI 등 빅테크는 LLM에 들어 있는 데이터를 보안상의 이유로 공개하지 않습니다. CRFM 연구팀 리시 봄마사니 박사는 "현재 빅테크 언어모델 투명성은 낙제점 수준"이라며 "LLM에 투명성을 특별히 신경 쓰는 빅테크는 없다"고 지적했습니다.
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