유연한 시뮬레이션 데이터 거버넌스가 필요한 이유

혁신을 향한 경쟁에서 엔지니어링 및 과학 전문가들은 실제 및 합성 데이터, 머신러닝, AI를 물리 기반 시뮬레이션과 함께 사용하여 혁신적인 개념을 더 빠른 속도로 생성하고 있습니다. 하지만 제품 개발에는 규정 준수, 최종 제품의 품질, 그리고 무엇보다 사용자의 안전에 대한 주의가 필요합니다.

기업들은 속도, 품질, 안전성 사이의 균형을 위해 시뮬레이션의 신뢰성을 보장하고, 시뮬레이션 프로세스의 재현성을 개선하며, 시뮬레이션 데이터의 추적성을 향상시키기 위해서는 관리형 접근 방식(governed approach)을 적용해야 합니다. 이 과정에서 기업은 또한 개념 혁신뿐 아니라 전반적인 제품 개발 프로세스의 속도도 끌어올릴 수 있습니다.

그러나 엔지니어링 및 과학 컴퓨팅에 장애물을 더하는 것이 아니라 R&D 속도를 가속화해야만 어떠한 시뮬레이션 데이터 거버넌스 접근 방식이라도 성공할 수 있습니다. 조직에는 엔지니어링 및 과학 사용자들의 경험과 같은 결을 가진 원활하고 유연한 거버넌스가 필요합니다.

중대한 제품 결정을 이끄는 시뮬레이션 데이터

일례로 혁신적인 전기자동차(EV)의 개발을 생각해볼 수 있습니다. 완성차 회사는 여러 가지 디자인과 소재를 평가하는 동시에 중요한 절충점을 찾아야 하는 복잡한 과제와 직면합니다. 차량 구조는 탑승자와 배터리 팩을 안전하게 보호해야 할 뿐만 아니라, 경제적으로도 충분히 생산할 수 있어야 합니다.

오늘날의 최신 제품 설계 프로세스에서는 엔지니어가 아이디어를 시뮬레이션하고, 시뮬레이션한 제품 성능 데이터를 바탕으로 모든 '트레이드오프' 결정을 내립니다. 전기차 엔지니어는 탑승자 및 보행자 안전과 같은 특성을 반드시 시뮬레이션하고 평가해야 합니다. 시뮬레이션 기반의 혁신을 위해서는 모델링 모범 사례를 준수, 신뢰할 수 있는 시뮬레이션 결과를 기반으로 설계 결정이 이루어지도록 해야 합니다. 기업은 반드시 관련 표준을 준수하고 정교하게 문서화해야만 합니다. 예컨대 유럽 시장을 겨냥한 차량의 경우라면 Euro NCAP 프로그램의 준수가 필수적이며, 이를 명확히 문서화해야 합니다. 또한 의사 결정권자가 주요 시뮬레이션 결과에 적시에 접근할 수 있는 것도 매우 중요합니다. 이로써 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 되고, 안전 및 규제 요건에 부합하는 정확한 기록이 이루어질 수 있습니다.

시뮬레이션 데이터가 갖는 고유의 복잡성

데이터의 다양성과 양

계산 모델과 알고리즘을 통해 생성된 시뮬레이션 데이터는 단순한 스칼라 값부터 공학, 과학 연구 및 산업 분야의 물리적 현상을 나타내는 복잡한 다차원 배열에 이르기까지 다양한 형식과 규모를 포괄합니다. 디지털 쌍둥이. 더욱 강력한 컴퓨팅 리소스의 출현과 시뮬레이션 소프트웨어의 정교함 증가로 인해 이 데이터의 양이 폭발적으로 증가하여 실제 시스템의 보다 상세하고 정확한 모델이 가능해졌습니다. 

이처럼 데이터의 종류와 양이 급증함에 따라 정보를 효율적으로 저장, 처리, 해석할 수 있는 고급 데이터 관리 전략이 필요해졌습니다. 다양하고 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는지의 여부는 제품 개발, 프로세스 최적화, 산업 전반의 혁신으로 이어질 수 있는 유의미한 인사이트 추출에 매우 중요합니다. 따라서 기하급수적으로 증가하는 시뮬레이션 데이터를 수용하는 데 필요한 확장성과 유연성을 제공하는 클라우드 기술과 전문 데이터 플랫폼의 활용은 점점 더 중요해지고 있습니다.

파편화되고 단절된 데이터

시뮬레이션 기반의 설계와 해석에서는 초기 설계 구상부터 최종 검증에 이르는 다양한 단계에서 여러 소프트웨어 도구, 시뮬레이션 환경, 데이터 형식 등을 담은 데이터가 생성됩니다. 여기서 발생한 다양성은 본질적으로 파편화된 데이터 사일로로 이어지고, 중요한 정보가 특정 부서나 도구, 또는 제품 수명 주기 단계 내에 고립되면서 프로젝트에 대한 일원화된 시야를 방해하고 원활한 팀 협업을 방해합니다. 

이러한 데이터 사일로 간의 단절은 관련 정보에 대한 접근을 지연시켜 의사 결정 프로세스를 방해할 뿐만 아니라, 동일한 데이터라도 팀이 다르면 독립적으로 수정하거나 다르게 해석할 수 있기 때문에 불일치와 오류의 위험도 높아집니다. 또한 이종(異種) 시뮬레이션 도구와 데이터 관리 시스템 간의 호환성 부족은 이러한 문제를 더욱 악화시켜 데이터 전송 비효율성, 변환 오류, 그리고 궁극적으로는 혁신 주기를 늦추는 결과를 초래합니다. 데이터 파편화와 단절 문제를 해결하려면 통합적 데이터 관리 접근 방식이 필요합니다.

데이터 보안 및 민감도

시뮬레이션 데이터에는 제품 설계에 대한 지적 재산(IP), 엔지니어링 인사이트, 복잡한 계산 모델과 해석에서 도출한 경쟁 우위 등 독점적이고 민감한 정보가 광범위하게 포함됩니다. 이러한 데이터의 보안은 무단 액세스 및 잠재적 도난으로부터 IP를 보호할 뿐만 아니라, 다양한 산업 분야의 데이터 개인정보 보호 및 보안을 규율·관리하는 규제 표준의 준수에도 매우 중요합니다.

그러므로 강력한 암호화 기술, 안전한 데이터 스토리지 솔루션, 통합적인 액세스 제어 정책은 전체 수명 주기에 걸쳐 시뮬레이션 데이터를 보호하는 데 필수적입니다. 또한 시뮬레이션에서 향상된 연산 능력과 저장 기능을 위해 클라우드 컴퓨팅을 활용하는 경우가 늘어남에 따라, 클라우드 환경에서 이동 중이거나 유휴 상태인 데이터의 보안 확보도 중요해지고 있습니다. 이를 위해서는 업계 최고의 보안 표준과 관행을 준수하는 클라우드 서비스를 채택하고, 그와 더불어 엔드투엔드 암호화 및 안전한 데이터 전송 프로토콜도 구현해야 합니다.

미규제 시뮬레이션 데이터의 비즈니스 위험성

시뮬레이션 결과의 일관성 결여

시뮬레이션 결과의 일관성 부족은 표준화되지 않은 시뮬레이션 프로세스 방법론과 시뮬레이션 도구의 사용, 전체 팀에 대한 투명성이 부족한 팀 간의 이종(異種) 스토리지 서비스 활용, 중앙 집중식 데이터 관리 시스템의 부재 등 다양한 요인에서 비롯될 수 있습니다. 

이러한 불일치는 협업 중인 엔지니어와 과학자, 그리고 규제기관의 신뢰를 떨어뜨려 시장 출시 기간을 늦추고, 잠재적인 설계 선택 오류와 제품 개발의 비용 증가까지 초래할 수 있습니다.

규정 준수의 부족

규정 준수가 제품의 안전, 성능 및 신뢰성에 대한 엄정한 기준을 요구하는 산업 분야에서는 시뮬레이션 데이터의 거버넌스가 매우 중요합니다. 미규제 시뮬레이션 데이터의 사용은 관할 기관이 정한 규제 표준을 제품이 충족하지 못하는 규정 미준수 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 실패는 법적 처벌, 강제적 제품 리콜, 더 나아가 생산 전면 중단 등의 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인한 상당한 재무 손실과 기업 평판의 손상도 입을 수 있습니다. 

또한 제약, 항공우주, 자동차 등 규제가 존재하는 분야에서의 규정 준수는 단순히 외부 표준을 충족하는 것을 넘어, 시뮬레이션 프로세스와 결과를 정밀하게 문서화해 실사를 입증하는 것까지 포함합니다. 시뮬레이션 데이터를 관리하고 통제하는 체계적인 접근 방식이 없다면 불완전·부정확하거나 검증할 수 없는 기록을 생산함으로써 감사 시점에 규정 준수를 입증하지 못할 위험이 있습니다.

제품 품질 문제

제품 개발과 엔지니어링의 맥락에서 시뮬레이션은 성능 예측과 잠재적 설계 결함 식별, 그리고 제품 기능의 최적화에 필수적입니다. 특히 프로토타입 제작을 가급적 줄이는 방안을 찾고 있는 기업들의 관점에서 더욱 필연적입니다. 그러나 시뮬레이션 데이터를 엄격히 관리하지 않으면 부정확하거나, 오랜 시간이 경과했거나, 일관성 없는 시뮬레이션 결과에 기반해 의사 결정을 내릴 위험이 높습니다. 그러면 개발 프로세스 초기에 설계와 제조 오류를 간과해 원하는 품질 표준을 충족하지 못하는 제품이 나올 수 있습니다.

엔지니어링 생산성 

시뮬레이션 데이터에 대한 표준화된 거버넌스가 없다면 기존 데이터의 검색, 검증, 또는 재생성에 막대한 시간이 소요되어 개발 프로세스의 비효율성과 지연으로 이어지는 무질서를 초래하곤 합니다. 또한 중앙 집중식 데이터 저장소가 없기 때문에, 여러 팀이 서로 알지 못한 채 같은 시뮬레이션 연구와 작업을 중복 수행할 확률도 높아집니다. 또한 관리되지 않은 데이터로 인한 시뮬레이션 결과의 불일치가 야기한 오류 수정 목적의 추가적인 시뮬레이션과 해석이 필요할 수 있으며, 이는 또다시 생산성에 큰 영향을 미칩니다. 

또한 관리되지 않은 데이터의 사일로화 특성은 혁신 및 신속한 시장 대응에 필수적인 부서 간 협업을 저해합니다.

시뮬레이션 데이터 거버넌스의 구현

시뮬레이션 거버넌스에는 수치 시뮬레이션을 통한 예측의 신뢰성을 강화, 시뮬레이션 결과에 대한 확신과 신뢰도를 높이기 위한 정책과 절차의 수립이 포함됩니다. 거버넌스 접근 방식은 시뮬레이션 프로세스의 방법 , 도구, 표준 및 데이터를 통합적으로 다루어야 합니다. 그리고 이 모두는 강력한 데이터 플랫폼과 스토리지 패브릭 등의 컴퓨팅 인프라를 통한 지원이 필요합니다.

시뮬레이션 데이터 거버넌스는 시뮬레이션 데이터의 품질, 그리고 의사 결정에 쓰이는 시뮬레이션 결과 데이터의 접근성·정확성·신뢰성에 직접 영향을 주는 메타데이터의 품질 유지에 매우 중요합니다. 조직은 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현함으로써 시뮬레이션 데이터가 일관성 있고, 추적 가능하며, 규정 준수 표준을 충족하도록 보장해야만 규정 준수, 품질 및 엔지니어링 생산성 부족과 관련된 위험을 최소화할 수 있습니다.