디지털 인간 모델링에서 인간 디지털 트윈까지: 인간 요인의 프레임워크와 관점
Digital Twin Human AI Model
디지털 인간 모델링(DHM)은 인체공학적 분석을 지원하기 위해 인간의 신체적 및 인지적 측면을 모델링하고 시뮬레이션하는 솔루션을 제공합니다.
그러나 실시간 데이터 활용, 개인 맞춤형 서비스, 그리고 시의적절한 상호작용에 한계가 있습니다.
새롭게 부상하는 HDT 개념은 지속적인 모니터링 및 평가를 위해 다중 소스 데이터와 인공지능을 통합함으로써 새로운 가능성을 제시합니다.
따라서 본 논문에서는 DHM에서 HDT로의 진화 과정을 검토하고, 인간 요인 관점에서 통합 HDT 프레임워크를 제안합니다.
이 프레임워크는 물리적 트윈, 가상 트윈, 그리고 이 둘의 연결로 구성됩니다. 가상 트윈은 인간 모델링과 AI 엔진을 통합하여 모델-데이터-하이브리드 기반 시뮬레이션을 가능하게 합니다. HDT는 실시간 분석, 시의적절한 피드백, 그리고 양방향 상호작용을 통해 기존의 인체공학적 방법을 지능형 서비스로 업그레이드할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 마지막으로, 산업 응용 분야에서 HDT의 미래 전망과 기술적, 사회적 과제를 논의합니다. 전반적으로 이 연구는 HDT에 대한 인적 요인의 관점을 처음으로 제시했으며, 이는 산업계에서 HDT 개발을 강화하기 위한 학제간 연구와 인적 요인 혁신에 유용합니다.
HDT는 풍부한 데이터와 모델을 기반으로 다양한 적용 시나리오와 충실도 요구에 맞는 다중 스케일 인체 모델을 구축할 수 있습니다. 인적 요인 관점에서 HDT는 DHM에서 인체 모델링의 미래 트렌드가 될 수 있지만, 이는 여전히 논의할 가치가 있습니다.
본 연구는 다음의 세 가지 연구 질문에 답하고자 한다.
DHM에서 HDT로 전환하는 데에는 어떤 특징과 진화적 변화가 있습니까?
인적 요소의 관점에서 HDT 프레임워크에 관해 어떤 기술적 세부 정보를 알 수 있어야 합니까?
HDT와 관련된 미래 산업 응용 분야와 과제는 무엇입니까?
본 연구에서는 DHM에서 HDT로의 전환에 대한 포괄적인 개요와 특징을 논의했습니다. 이어서, 현대 산업의 요구를 충족하기 위해 인적 요소와 첨단 디지털 기술을 결합한 HDT 프레임워크를 제안했습니다. 또한, 산업 분야에서 HDT의 유망한 미래 또한 조명했습니다. 그러나 HDT는 이론, 기술, 그리고 대중의 관심을 끌기 위한 구현 측면에서 아직 갈 길이 멉니다. HDT의 잠재력을 최대한 실현하기 위해서는 여러 기술적, 사회적 과제를 해결해야 합니다.
다학제 협력. HDT 프레임워크에서 인간 모델링은 여러 측면을 고려하기 때문에 뇌 과학, 심리학, 생체 역학 등 다양한 분야의 지식이 필요합니다. 예를 들어, 요추의 디지털 트윈과 AI, 데이터 분석, 생체 역학을 결합하여 인간 움직임 중 실시간 생체 역학을 예측하는 유한 요소 모델을 구축했습니다[ 53 ]. 요추의 작은 부분에 대한 고충실도 동적 시각화를 만드는 것조차 복잡하기 때문에 이를 위해서는 다학제적 방법론, 이론 또는 모델의 조합 연구가 필요합니다.
개인정보 보호. HDT는 다양한 데이터를 활용하여 사용자의 상태를 식별하고 평가하므로 개인정보 보호 및 보안 문제가 발생합니다[ 99 ]. 이와 관련하여 세 가지 고려 사항이 있습니다. 첫째, 사용자 개인정보 보호는 중요한 문제이며 데이터 수집 방식에 영향을 받습니다. 예를 들어, HDT에서 동작 안내를 제공하는 데 사용되는 동작 데이터는 카메라, 웨어러블 기기 또는 주변 센서를 통해 얻을 수 있습니다. 이러한 데이터 수집 방법에 대한 사용자 수용 수준은 일상적인 사용과 관련된 침입성 및 눈에 띄는 정도에 따라 달라집니다. 둘째, 사용자 개인정보 보호 문제는 데이터 소스 유형에 따라 다릅니다. 개인 정보는 사용자의 동의를 받아 신중하게 사용하고 전송해야 합니다. 특정 작업을 위해 이 데이터에 액세스할 수 있는지에 대한 논의가 필요합니다. 마지막으로, 제3자가 사용자 데이터를 중앙에서 처리하는 것은 사용자가 자신의 데이터가 악의적으로 유출되거나 공격받을 수 있다는 우려 때문에 개인정보 보호 문제를 야기할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅과 연합 학습은 민감한 데이터를 보다 안전하게 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅에서 일반적인 인증 방식과 암호화 메커니즘의 시나리오 적용 가능성을 결정하기 위해서는 추가 탐색이 필요합니다.
다중 모드 데이터 융합. 감지 장치와 센서의 선택은 HDT 애플리케이션의 유용성과 다양성을 결정합니다. HDT에서 다중 소스 이기종 데이터는 각 모드의 귀중한 정보를 통합해야 하며, 중복되는 특징은 무시됩니다. 예를 들어, 신체 움직임, 심박수, 작업 환경 데이터를 처리하여 작업자의 스트레스 수준을 인식하는 방법이 있습니다. 다중 모드 감각 데이터 융합은 개별 센서의 측정값 불일치를 보완할 수 있습니다[ 78 ].
고충실도 문제. ML 및 DL 접근 방식은 인과관계보다는 상관관계에 더 큰 중점을 두어 해석 가능성이 부족할 수 있습니다. 그러나 설명 가능한 모델은 사용자 신뢰를 얻고 응용 프로그램에 기여하는 데 중요합니다. 예를 들어, MSD의 고위험이 예측되는 경우, 이 예측을 신뢰하고 설명 없이 후속 조치를 개발하는 데 사용할 수 있을까요? 따라서 고충실도 HDT에서 모델-데이터-하이브리드-활성화 기술을 평가하는 데는 여전히 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 성장하는 설명 가능 인공 지능(XAI) 분야는 해석 가능성이 있는 모델 개발을 지원할 수 있습니다[ 100 ].
자율성. HDT의 사이버 트윈은 데이터 분석 및 의사 결정을 수행할 수 있습니다. 그러나 이러한 의사 결정은 불완전한 정보를 기반으로 이루어질 수 있으므로 자동화 수준을 신중하게 결정해야 합니다. 따라서 사용자와 시스템 간의 권한 분배에 대한 추가 조사가 필요합니다. HDT의 개발 및 구현을 발전시키기 위해서는 관련 정책, 법률 및 윤리적 고려 사항을 고려해야 합니다.
규정 준수. HDT가 개인 특성의 변화를 정확하고 시기적절하게 포착하고 반영하는 능력은 개인정보 보호 및 데이터 규제 문제를 야기할 수 있습니다. 얼굴 데이터와 같은 개인 관련 데이터는 개인 소유여야 합니다[ 101 ]. 데이터의 합법적 사용을 보장하기 위해서는 소유자의 사전 동의가 필수적입니다. 이는 의료 치료와 같은 분야에서 매우 중요합니다. HDT 소유권 및 데이터 보안에는 엄격한 법률과 지침이 적용되어야 하며, 각 산업의 정보 민감도에 맞춰 규제 메커니즘이 마련되어야 합니다. 기술 혁신, 법적 규제 및 윤리적 지침을 통해 HDT가 개인과 사회에 미치는 긍정적인 영향의 잠재력과 위험 간의 균형을 이룰 수 있습니다.
