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Using Digital Twins to Optimize Imaging Systems
디지털 트윈을 활용한 결상 시스템 최적화
컴퓨팅 초창기에 가장 일반적인 데이터 유형은 텍스트와 숫자였습니다. 지난 20년 동안 이미지와 영상과 같은 멀티미디어 데이터 유형의 사용이 기하급수적으로 증가했습니다. 2017년에는 소비자 가전제품으로 촬영된 사진이 1조 2천억 장이 넘었으며, 멀티미디어 데이터는 전 세계에서 생성되고 소비되는 데이터의 절반을 차지합니다. 이미지 데이터의 증가는 의료 시스템에서 스마트폰, 자동차, 제조, 항공우주, 국방 및 보안에 이르기까지 다양한 영역에 결상 시스템이 보급된 직접적인 결과입니다.
광학계의 소형화와 성능 향상으로 카메라가 널리 보급되면서 카메라 모듈 시장은 향후 연평균 10%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 한편, 스마트폰에 탑재된 카메라와 렌즈의 수는 2007년에서 2020년 사이에 4배로 증가했습니다. 광학 모듈의 복잡성은 60배 증가한 반면 비용은 제자리 걸음을 유지했습니다. 따라서 결상 시스템의 혁신 속도를 유지하면서 성능의 균형을 맞추려면 결상 설계에 혁신을 가져와야 합니다. 넘쳐나는 멀티미디어 데이터와 전력 소비, 이미징 성능, 소형화, 지속 가능성, 비용에 대한 요구 사항이 점점 더 엄격해지면서 디지털 카피을 만들지 않고 결상 시스템을 설계하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.
이 블로그 게시물에서는 디지털 트윈 기술에 대해서 이야기하고 이 기술이 어떻게 결상 설계의 혁신을 촉진하여 맞춤화 된 성능과 최적화된 데이터 결상 시스템을 가능하게 해줄 수 있는지에 대해 설명합니다.
What Is a Digital Twin?
디지털 트윈은 무엇일까요?
디지털 트윈은 성능, 생산 및 비용 관리에 도움이 되는 복잡한 시스템의 가상 복제본입니다. 디지털 트윈은 실제 데이터를 사용하여 제품을 모델링하고 해당 물체의 물리적 동작을 모방한 디지털 결과물을 생성하는 컴퓨터 프로그램으로 구동됩니다.
2017년 Gartner는 디지털 트윈을 10대 전략 기술 트렌드로 선정하고 향후 10년 내에 수십억 개의 시스템에 디지털 트윈이 도입될 것으로 예측했습니다. 그 이후로 디지털 트윈 시장은 연평균 30%가 넘는 기하급수적인 성장률을 보이며 2021년에는 100억 달러에 육박할 것으로 예상됩니다. 디지털 트윈은 건물 및 항공기 생산과 같은 물리적으로 큰 프로젝트부터 적응형 제조 및 엔지니어링에 이르기까지 다양한 영역에서 사용됩니다.
이와 동시에, 디지털 트윈 개념을 더 큰 시스템의 핵심 요소가 될 하위 시스템이나 복잡한 구성 요소로 축소하는 추세도 있습니다. 디지털 트윈은 가능한 한 정확하고 현실에 가까워야 합니다. 예를 들어, 전자 제품에서 전기차 배터리의 디지털 트윈은 배터리의 변수와 동작을 포괄적으로 표현하는 데 사용됩니다. 칩 설계에서 가상 프로토타이핑은 반도체 복잡성 증가에 대응하여 더욱 빠른 소프트웨어 개발과 공급망 전반의 커뮤니케이션 개선을 통해 시장 출시 시간을 단축합니다.
The Impact of Digital Twins on Optics and Photonics
광학 및 포토닉스 전반에 디지털 트윈이 미치는 영향
이러한 글로벌 트렌드에 따라 광학 및 포토닉스에 대한 디지털 트윈의 영향력은 지속적으로 커지고 있으며 시장의 판도를 바꿀 게임 체인저가 되고 있습니다. 광통신 네트워크용 디지털 트윈은 트랜시버와 같은 스마트한 적응형 구성 요소의 설계를 촉진합니다. 일반 조명 시스템은 건물의 디지털 트윈에 포함되어 조명기구 네트워크를 가상으로 설정하고 예측 가능한 유지보수를 수행할 수 있습니다. 광학 계측용 디지털 트윈은 복잡한 기하학적 구조의 조립을 최적화하는 데 도움이 됩니다. LiDAR 또는 카메라 디지털 트윈을 사용하면 주행 경험을 정의, 시뮬레이션 및 검증하여 자율 주행 시스템의 안전성을 개선할 수 있습니다.
이는 광학 및 포토닉스 분야 디지털 트윈의 몇 가지 예에 불과합니다. 이제 디지털 트윈이 생산, 성능 맞춤화, 데이터 최적화를 위한 결상 시스템의 혁신을 어떻게 더욱 촉진할 수 있는지에 대해 집중적으로 살펴보겠습니다.
Digital Twins for Imaging System Production – Tailoring Performance
결상 시스템 생산을 위한 디지털 트윈 - 성능 맞춤화
이미징 분야에서 디지털 트윈을 사용하는 주된 이유 중 하나는 생산 최적화를 위해서입니다. 결상 시스템 디지털 트윈은 잠재적인 리콜 비용을 절감하고, 제조 공정을 예측하여 공급망을 최적화하고, 소프트웨어와 하드웨어를 동시에 설계함으로써 생산 비용 관리에 대한 전환적 접근 방식을 지원합니다.
생산 공정 초기에 완전한 카메라 복제본을 확보하면 테스트를 개선하고 생산 시간을 단축할 수 있습니다. 이를 위해 기업은 렌즈 및 CMOS 설계자의 전문성과 결상 전문가의 전문성을 결합해야 합니다. 설계 결과물을 통해 공정 제어를 개선하고 공정 제어를 통해 학습하여 설계의 탄력성을 높임으로써 설계와 제조 간의 다리를 구축하면 결상 시스템 수율, 비용 및 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 제조가 더욱 복잡해짐에 따라 생산 비용을 관리할 수 있습니다. 또한 결상 시스템에 중요한 일부 원자재의 가용성이 감소하고 있어 비용이 증가하고 있습니다. 디지털 트윈은 수명 주기 분석과 통찰력 있는 필수 자재 재사용을 촉진할 수 있습니다. 세 번째 변화인 왼쪽은 하드웨어 제조와 소프트웨어 개발의 병렬화에 의존합니다. 칩 설계 중 가상 프로토타이핑의 경우 동시 설계, 동시 최적화 및 동시 검증을 가능하게 하여 개발 시간을 절약할 수 있습니다.
Digital Twins for Custom Imaging Systems – Designing for the Future
맞춤형 결상 시스템을 위한 디지털 트윈 - 미래를 위한 설계
결상 시스템의 디지털 트윈을 통해 아키텍처 가능성을 탐색하고 ㄹ시스템 사용 사례를 시뮬레이션하며 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 우리는 구성 요소와 시스템의 가상 복제본으로 채워진 메타버스 및 옴니버스와 같은 가상 세계를 통해 인간 중심적이고 환경적으로 지속 가능한 광학 요소를 설계할 것입니다.
Multi-Physics 카메라 디지털 트윈은 이러한 가상 환경에서 카메라의 동작을 시뮬레이션하여 설계자가 사용 시나리오를 예측함으로써 과소 또는 과잉 설계를 방지할 수 있습니다. 또한 디지털 트윈은 가상 환경의 가상 사진을 촬영하여 합성 광학 데이터를 생성합니다. 오늘날 생성되는 데이터의 상당 부분을 이미지가 차지하기 때문에 특정 사용 사례에 맞게 시각적 데이터에 가중치를 부여하고 최적화하는 것이 넘쳐나는 데이터 를 관리하는 데 가장 중요합니다. 이미징 디지털 트윈은 자율 주행 자동차, AR/VR 플랫폼, 스마트 시티, 자동화된 플랜트와 같은 복잡한 시스템을 설계하는 데 핵심적인 구성 요소가 될 것입니다. 또한 이미징 디지털 트윈은 멀티미디어 시스템을 제작하거나 사용하는 모든 사람에게 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.