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美 연구진, 생성형 AI 접목한 ‘시맨틱 디지털트윈’ 개발허리케인 시뮬레이션에도 규제 준수 설계 검증
최근 글로벌 오픈 엑세스 학술 논문 저장소 arXiv(아카이브)에 최근 게재된 논문 ‘LLM-based Semantic Digital Twins for Infrastructure Planning and Operation’이 디지털트윈 연구에 새로운 방향을 제시했다.
메릴랜드대학교(University of Maryland)와 사우스플로리다대학교(University of South Florida)를 중심으로 구성된 연구진은 생성형 AI인 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 수천 쪽에 달하는 환경 규제와 행정 지침 같은 비정형 문서를 자동 분석했다.
LLM은 문서 속 규칙과 조건을 추출해 ‘시맨틱 온톨로지’라는 구조화된 지식 체계로 변환하고 이를 디지털트윈 환경에 직접 통합한다.
이 과정을 통해 현실의 제약조건까지 반영하는 시뮬레이션이 가능해졌다.
샌디 허리케인 경험 바탕으로 검증 연구팀은 사례로 미국 메릴랜드 연안 풍력발전소 계획을 시뮬레이션에 적용했다.
메릴랜드는 대서양 연안에 위치해 있으며 지난 2012년 허리케인 ‘샌디(Sandy)’로 인한 광범위한 해안 침수와 인프라 파손을 경험한 지역이다.
당시 샌디는 뉴저지와 뉴욕뿐 아니라 메릴랜드 동부 연안을 강타해 해상 인프라 건설의 안전성과 환경 규제 준수 문제를 동시에 부각시켰다.
때문에 연구진은 실제 대형 자연재해 사례로 기록된 샌디를 가상 변수로 설정해 풍력발전소 건설 계획을 시뮬레이션했다.
단순히 발전소 구조물의 내구성만 검증하는 것이 아니라 환경보호구역, 해양 생태계 보전 지침, 연안 관리 규정 등 다양한 규제 조건을 동시에 반영했다.
그 결과 극한 기상 상황에서도 해양 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 발전 효율과 규제 준수 간 균형을 맞출 수 있는 설계 대안을 제시할 수 있었다.
연구진은 이를 통해 “재난 발생 시에도 법적 기준을 어기지 않고 지속 가능한 인프라 운영이 가능함을 보여줬다”고 설명했다.
이는 기존 디지털트윈이 물리적 모델링에는 강점을 보였으나 법적이나 제도적 요인을 충분히 반영하지 못했던 한계를 보완했다는 점에서 의미가 크다.
단순히 안전성만 따지는 수준을 넘어 정책적 제약과 환경 규정을 동시에 충족하는 설계 검증이 가능하다는 사실을 입증한 것이다.
규제 반영 통한 세 단계 구조화 논문에 따르면 LSDTs는 크게 세 단계로 작동한다.
먼저 대규모 언어모델(LLM)이 방대한 규제 문서에서 조건과 조항을 자동으로 추출한다.
추출된 정보를 기계가 이해할 수 있는 ‘시맨틱 온톨로지’로 변환해 체계화하고, 마지막으로 이 온톨로지를 디지털트윈 환경에 반영함으로써 물리적 데이터와 제도적 요건이 동시에 작동하는 시뮬레이션을 구현한다.
이러한 접근법은 기존 디지털트윈이 물리적 모델링과 데이터 기반 분석에는 강점을 보이지만 법적, 제도적 요건을 충분히 반영하지 못했던 한계가 따랐다.
연구진은 “LSDTs는 단순히 구조물의 안정성을 시험하는 수준을 넘어 설계 단계에서부터 정책적 제약까지 함께 고려할 수 있는 능력을 갖췄다”고 설명했다.
아울러 연구진은 이번 기술을 도시계획과 에너지 프로젝트의 정책 시뮬레이션 도구로 활용될 수 있다는 기대를 밝혔다.
다만 아직 초기 단계인 만큼 데이터셋 확충, 규제별 세분화, 실시간 센서 데이터와의 결합 등 보완 과제가 남아 있다고 덧붙였다.
향후에는 환경뿐 아니라 노동ㆍ안전 규정, 지역별 조례 등 다양한 규제 영역으로 확장해 범용 디지털트윈 플랫폼으로 발전시키고 정부 정책 수립과 기업 프로젝트 설계 단계에 직접 적용하는 것을 목표로 하고 있다.
이번 연구는 디지털트윈을 단순한 가상 복제를 넘어 법ㆍ제도와 현실 환경을 아우르는 통합 의사결정 도구로 끌어올린 사례로 평가된다.
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