디지털 트윈을 활용한 UAM 기체 상태 예측 및 유지보수

 

1. 디지털 트윈의 개념과 UAM 기체 관리에의 적용 배경

디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계의 기계, 시스템 또는 인프라를 가상공간에 정밀하게 재현한 시뮬레이션 모델을 의미한다. 이 기술은 단순한 3D 모형 수준을 넘어, 실제 기체의 센서 데이터를 실시간으로 반영하며 운영 상태, 고장 가능성, 부품 수명 등을 예측할 수 있는 데이터 기반 예지정비 플랫폼으로 진화하고 있다.

도심항공교통(UAM: Urban Air Mobility) 산업에서 디지털 트윈은 eVTOL(전기 수직이착륙기) 기체의 고장률 감소, 비행 중 이상 탐지, 유지보수 최적화를 가능하게 하는 핵심 기술로 평가받는다. 전통 항공기는 정기 점검 또는 고장 발생 시 수동 점검을 수행하지만, UAM은 고빈도 운항, 저고도 비행, 정비소 접근 어려움, 소형 기체 구조 등의 특성상 운항 중 상태 진단 및 사전 정비 필요성이 훨씬 더 높다. 

이러한 상황에서 디지털 트윈은 기체의 센서, 구동계, 배터리, 날개 구조, 프로펠러 회전수, 진동 수치, 온도 등 수십 가지 항목의 실시간 데이터를 클라우드로 수집하고, 가상 모델에서 기체의 상태 변화를 시간축 기반으로 시뮬레이션한다. 이 정보는 관제센터와 유지보수 관리자에게 공유되어 기체별 상태 기반 정비(SBM: State-Based Maintenance)나 예지 정비(PHM: Prognostics and Health Management)에 활용된다.

 

2. 디지털 트윈 기반 예측 유지보수 시스템의 기술 구성

UAM의 디지털 트윈 유지보수 체계는 크게 데이터 수집 - 상태 분석 - 예측 - 정비 의사결정 - 피드백의 순환 구조를 가진다. 첫 단계는 기체 내 설치된 센서 네트워크로부터의 다중 실시간 데이터 수집이다. 여기에는 온도 센서, 진동 가속도계, 유량계, 배터리 셀 모니터, 엔코더 등이 포함되며, 이 데이터는 5G-V2X 통신망을 통해 클라우드 또는 엣지 서버로 전송된다. 

다음은 AI 기반 분석 시스템이 수집된 데이터를 기반으로 패턴 이상 탐지(Anomaly Detection)와 상태 추론(State Estimation)을 수행한다. 여기서는 머신러닝 기반의 시계열 예측 모델, LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크, 또는 베이지안 네트워크 기반 결함 인과 분석 모델이 적용된다. 이 분석 결과는 ‘다음 비행에서 발생할 수 있는 고장 가능성’, ‘부품 수명 한계 도달 시점’, ‘현재 이상 상태의 원인 위치’ 등으로 구체화되어 정비 관리자에게 전달된다. 

그 후 정비 담당자는 해당 결과를 기반으로 예방적 부품 교체, 정밀 진단 요구, 이륙 제한 판단 등의 결정을 내릴 수 있으며, 이 모든 과정은 다시 디지털 트윈 모델에 기록되어 기체별로 디지털 이력서(Digital Passport)를 생성한다. 이는 장기적으로 중고 기체 가치 평가, 보험 산정, 책임 소재 규명 등에도 활용될 수 있는 핵심 자산이 된다.

 

3. 산업적 효과와 한국형 디지털 트윈 정비 생태계 구축 방향

디지털 트윈을 도입한 예지 정비 시스템은 단순히 정비 비용을 절감하는 것을 넘어, UAM 산업 전체의 신뢰성과 운항 안정성을 뒷받침하는 인프라로 기능한다. 항공은 사고가 한 번 발생하면 사회적 파장이 크고, 대중 수용성에도 직접적인 영향을 준다. 따라서 비용 절감 이상의 차원에서 디지털 트윈은 안전 리스크를 미리 제거하고, 비행 가능 시간(airworthiness)을 극대화하는 도구로 인식되어야 한다. 

글로벌 기업인 GE Aviation, Rolls-Royce, Airbus는 이미 상용 항공기 및 드론에 디지털 트윈 기반 유지보수 시스템을 도입하고 있으며, UAM 특화 기업인 Joby Aviation과 Lilium도 자체 디지털 정비 플랫폼 구축에 나서고 있다. 특히, 배터리 상태 예측 알고리즘과 모터 내구성 시뮬레이션은 디지털 트윈 기반 관리 시스템의 핵심 영역으로 급부상하고 있다. 

한국의 경우, K-UAM 실증 노선이 구축되고 있는 현 시점에서 기체 인증 절차와 유지보수 기준에 디지털 트윈 기반 데이터 연계 항목을 의무화하고, 산업계에는 정비소-운항사-관제기관 간 통합 정비정보 공유 플랫폼 구축을 유도해야 한다. 정부는 이를 위해 ‘디지털 기반 항공 정비 인증제’, ‘PHM 적용 항공기 보험 할인 제도’, ‘AI 정비사 육성 교육과정’ 등을 마련해 UAM 정비 생태계의 데이터 중심 전환을 촉진해야 한다.

 

<본문 요약>

• 디지털 트윈은 UAM 기체의 상태를 실시간으로 시뮬레이션하여 예지 정비(PHM)를 가능하게 한다.
• 센서 데이터 수집 → AI 분석 → 상태 예측 → 정비 판단 → 디지털 이력 생성의 순환 구조로 운영된다.
• 한국은 디지털 트윈 기반 정비 시스템을 기체 인증, 보험, 정비교육, 유지보수 인프라와 통합해 생태계를 조성해야 한다.