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한국 AI 기반 디지털트윈 시장 현황 및 성장 전략

일반 리포트 2025년 08월 05일
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목차

  1. 요약
  2. 서론
  3. 시장 규모 및 성장 동인
  4. 주요 기술 및 솔루션 동향
  5. 경쟁 구도 및 주요 기업 분석
  6. 정책 및 지원 동향
  7. 시장 기회 및 성장 전략
  8. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 한국의 AI 기반 디지털트윈 시장 현황과 성장 전략을 종합적으로 분석합니다. 2025년 한국의 AI 기반 디지털트윈 시장 규모는 약 7조 원으로 예상되며, 이는 2020년에 비해 10배 이상 성장한 수치입니다. 이러한 성장은 데이터 인프라의 구축, 스마트공장의 확산, 그리고 AI 기술의 진화에 기인하고 있으며, 2030년에는 약 20조 원에 이를 것으로 보입니다.

  • 디지털트윈 기술은 제조, 헬스케어, 스마트시티 등 다양한 분야에서의 혁신을 가능하게 하며, 정부의 정책 지원 또한 중요한 역할을 하고 있습니다. 향후 신 시장 기회를 겨냥하여 구독형 SaaS 및 서비스형 플랫폼 모델이 유망하며, 데이터 보안 및 표준화 문제를 해결하는 것이 중요한 과제로 남아있습니다.

2. 서론

  • 디지털 트윈 기술은 물리적 객체의 디지털 복제판을 통해 실시간 데이터를 수집하고 분석함으로써 산업 전반에 혁신을 가져오는 중대한 요소입니다. AI와 IoT의 발전과 함께 이 기술은 다양한 분야에서 필수적인 도구로 자리잡고 있으며, 특히 한국의 경우 이 변화가 가속화되고 있습니다. 디지털트윈은 생산성 향상뿐만 아니라 비용 절감 및 최적화된 운영 방식으로 기업의 경쟁력을 크게 향상시키고 있습니다.

  • 본 리포트는 한국 AI 기반 디지털트윈 시장의 규모와 성장 동인, 기술 및 솔루션 동향, 경쟁 구도, 정책 지원 현황 및 향후 성장 전략을 심도 있게 분석합니다. 이를 통해 독자들은 디지털트윈 시장에 대한 포괄적인 이해와 함께 실질적인 비즈니스 기회를 발굴할 수 있을 것입니다.

  • 리포트는 크게 다섯 개의 섹션으로 구성되어 있으며, 각 섹션에서는 시장 규모와 성장 요인, 주요 기술 동향, 경쟁 분석, 정책적 지원 방향, 그리고 성공적인 성장 전략을 다룰 것입니다. 이러한 구조는 독자에게 명료한 인사이트를 제공하며, 디지털트윈 기술의 진정한 잠재력을 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.

3. 시장 규모 및 성장 동인

  • AI의 발전과 함께 디지털트윈 기술은 제조업뿐만 아니라 다양한 산업에서 전략적 경쟁력을 높이는 수단으로 떠오르고 있습니다. 특히 국내 AI 기반 디지털트윈 시장은 비약적인 성장을 거듭하고 있으며, 이는 단순한 기술 발전을 넘어 산업 전반에 걸친 혁신의 원동력이 되고 있습니다.

  • 3-1. 국내 AI 기반 디지털트윈 시장 규모 현황(과거 성장률, 2025~2030년 전망)

  • 2025년 한국의 AI 기반 디지털트윈 시장 규모는 약 7조 원으로 추정되며, 이는 연평균 성장률 53%로 급성장할 것으로 전망됩니다. 2020년 디지털트윈 시장 규모가 5천억 원을 기록한 것에 비해 10배 이상 증가하는 셈입니다. 디지털트윈의 활용 분야도 제조업을 넘어 스마트 시티, 헬스케어, 에너지, 그리고 운송 등 여러 산업에 걸쳐 확장되고 있습니다.

  • 또한, 2025년부터 2030년까지의 전망에 따르면, 시장 규모는 더욱 확대되어 2030년에는 약 20조 원에 이를 것이라는 예측이 있습니다. 이는 기술 발전과 더불어 정부의 정책적 지원이 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

  • 3-2. 산업별 수요 특성(제조·플랜트·스마트시티 등)

  • 제조업에서 디지털트윈의 수요는 설비의 신뢰성 및 가동률을 높이고, 생산 효율성을 최적화하기 위한 솔루션으로 주목받고 있습니다. 플랜트 산업 역시 운영의 복잡성을 관리하고 실시간 데이터 분석을 통한 의사 결정을 지원하기 위해 디지털트윈을 채택하고 있습니다.

  • 스마트시티 분야에서는 교통 체증 해소, 에너지 소비 최적화, 그리고 환경 모니터링 등이 포함되며, 디지털 트윈 기술을 통한 도시 운영의 효율성이 점차 증대되고 있습니다. 예를 들어, 서울시는 디지털트윈 기반으로 도시 문제 해결을 위해 다양한 솔루션을 도입할 계획을 세우고 있습니다.

  • 3-3. 성장 촉진 요인(데이터 인프라, 스마트공장 확산, AI 기술 진화)

  • 첫째, 데이터 인프라의 구축이 디지털트윈 기술의 성장에 크게 기여하고 있습니다. 고속 인터넷과 클라우드 서비스의 발전 덕분에 실시간 데이터 수집과 분석이 용이해져 기업들은 신속한 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

  • 둘째, 스마트공장의 확산은 디지털트윈 활용을 촉진하고 있습니다. 스마트공장에서 발생하는 데이터는 디지털트윈 모델을 더욱 정교하게 만들고, 효율적인 생산 관리와 예측 유지보수를 가능하게 합니다.

  • 셋째, AI 기술의 진화 역시 중요한 성장 동인입니다. AI의 발전은 데이터 분석의 신뢰성을 높이며, 更加 정교한 예측 및 의사결정을 가능하게 합니다. 따라서 디지털트윈 기술과 AI의 융합은 미래 산업의 패러다임을 변화시키는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

4. 주요 기술 및 솔루션 동향

  • 기술의 발전은 시간의 흐름과 함께 진화하며, 특히 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 그리고 디지털 트윈 기술은 산업의 혁신을 주도하고 있습니다. 이 세 가지 기술은 상호 연계되어 있으며, 현대 산업의 생산성 및 효율성을 대폭 개선하는 데 기여하고 있습니다. 기업들은 이러한 기술들을 통합하여 최적의 운영 방식을 찾고 있으며, 이는 전통적인 제조업체 뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서도 활발히 적용되고 있습니다.

  • 4-1. AI·IoT·시뮬레이션을 결합한 디지털트윈 핵심 기술 요소

  • 디지털 트윈 기술은 실제 물리적 시스템의 가상 복제물인 모델을 활용하여 실시간 데이터를 수집하고 분석함으로써, 시스템의 상태를 모니터링하고 예측할 수 있게 합니다. 이 기술은 IoT 디바이스가 수집한 데이터를 기반으로 하여 AI 알고리즘을 적용함으로써, 더욱 정교한 의사결정을 지원합니다. 예를 들어, 제조 공정 중 발생할 수 있는 여러 변수를 고려하여 최적의 운영 조건을 도출하고, 이를 통해 효율성을 극대화하는 것입니다.

  • 디지털 트윈 기술은 특히 시뮬레이션을 활용하여 다양한 운영 시나리오를 검토할 수 있도록 해주며, 이를 통한 초기 설계 단계부터 운영 과정에서의 [] 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. 실제로 GE의 디지털 트윈 플랫폼은 항공, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 각 분야의 특성에 맞는 운영 최적화 접근법을 제공하고 있습니다.

  • 4-2. 데이터 표준화·실시간 최적화(RTO) 사례 분석

  • 실시간 최적화(Real-Time Optimization, RTO)는 데이터 표준화와 결합되어 플랜트 운영의 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 예를 들어, (주)테크다스의 PTOP-Opt™은 기존 RTO 솔루션을 한 단계 진화시켜, 설비의 가동 여부를 최적화할 수 있는 기능을 추가했습니다. 이는 단순히 연속적인 파라미터 조정에 그치지 않고, 생산 목표에 가장 적합한 조건을 실시간으로 찾아내어 최종적인 생산성과 수익성을 결정합니다.

  • 이러한 사례에서 보듯, 데이터 표준화는 다양한 센서와 기계에서 수집되는 데이터를 통합하여, 불규칙성을 줄이고 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. 또한, 이를 기반으로 AI가 예측 분석을 실시하므로써, 사용자는 잠재적인 문제를 사전에 식별하고 필요 시 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 특히, 디지털 트윈 기술과의 월등한 synergy(시너지) 효과로, 운영 효율성이 극대화되고 있습니다.

  • 4-3. 국내 솔루션별 기술 차별점 비교

  • 국내에서 디지털 트윈을 기반으로 한 다양한 솔루션들이 시장에 출시되고 있으며, 각 솔루션들은 기술적 차별점을 보이고 있습니다. 예를 들어, 한국의 유비씨는 제조업에 특화된 디지털 트윈 솔루션을 제공하며, AI 기술을 통해 생산 품질을 실시간으로 모니터링하고 불량률을 감소시키는 데 성공했습니다.

  • 또한, 팀솔루션은 IoT와 결합된 스마트 물류 솔루션을 통해 재고 관리와 물류 최적화를 도모하고 있으며, 이를 통해 고객의 운영 비용을 절감하는 효과를 보고합니다. 반면, 엠젠솔루션은 고성능 시뮬레이션을 통해 각종 산업 분야의 안전성을 확보하고 있으며, 이는 중대재해를 예방하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 차별화된 기술들은 해당 업체들이 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 도와주고 있습니다.

5. 경쟁 구도 및 주요 기업 분석

  • 세계적으로 AI 기반 디지털 트윈 시장이 급속히 성장하고 있는 가운데, 국내 기업들이 이 시장에서 주요한 위치를 차지하고 있습니다. 디지털 트윈 기술은 제조업, 건설, 자동차, 항공 등 다양한 산업 분야에서 활용되어 혁신을 가져오고 있습니다. 이와 같은 시장 환경 속에서 각 기업들은 차별화된 기술력과 비즈니스 모델을 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다.

  • 5-1. 국내 주요 사업자(유비씨, 팀솔루션, 엠젠솔루션, 코난테크)의 사업 영역·실적·고객 사례

  • 유비씨는 디지털 트윈 및 스마트 팩토리 기술에서 선도적인 위치를 차지하고 있으며, 특히 자율 제조 플랫폼 및 AI 기반 공정 시뮬레이션 기술에 집중하고 있습니다. 최근 한국전력공사와 협력하여 3D 변전소 구축 프로젝트를 수행하였으며, 글로벌 자동차 제조사와의 프로젝트 역시 진행 중입니다. 2024년 코넥스 상장 후, R&D 확대와 글로벌 시장 진출을 위해 적극적으로 투자하고 있습니다.

  • 팀솔루션은 3D 데이터와 실시간 데이터 통합을 통해 동적 디지털 트윈 솔루션을 제공하고 있습니다. TIM FLOW 플랫폼을 통해 고객들은 복잡한 의사 결정을 신속히 할 수 있도록 지원하며, 조선업, 자동차, 에너지 등 다양한 분야에서 약 40개의 디지털 트윈 프로젝트를 수행해 왔습니다. 특히 현대자동차 및 한국조선해양과의 프로젝트가 주목받고 있습니다.

  • 엠젠솔루션은 전자제품 및 ICT 분야에서 두각을 나타내며, 최근에는 디지털 트윈 기술을 활용하여 산업 자동화 및 IoT 솔루션을 촉진하고 있습니다. 2024년에는 AI 기반 드론 및 로봇 기술을 접목하여 새로운 사업 기회를 창출할 예정입니다.

  • 코난테크는 AI 솔루션을 기반으로 디지털 트윈 시장에서 우위를 점하고 있으며, 공공기관과 대기업을 대상으로 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 최근에는 대량의 데이터 처리 및 분석에 최적화된 서비스를 제공하면서 고객사의 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있습니다.

  • 5-2. 스타트업·대기업의 기술 포지셔닝 비교

  • 대기업들은 일반적으로 안정적인 자본과 인프라를 바탕으로 대규모 프로젝트를 수주할 수 있는 구조를 가지고 있으며, 연구 개발에 대한 투자도 계속적으로 이루어지고 있습니다. 유비씨, 엠젠솔루션과 같은 중소기업들은 유연성과 빠른 의사 결정으로 특정 니즈를 충족하는 솔루션을 개발하는 데 강점을 보이고 있으며, 주로 중소기업 및 공공기관과의 파트너십을 통해 시장 점유율을 확대하고 있습니다.

  • 스타트업들은 최신 기술을 바탕으로 독창적인 솔루션을 제시하며, 틈새시장을 타깃으로 하는 경우가 많습니다. 팀솔루션과 같은 스타트업은 3D CAD 경량화 솔루션을 통한의 실시간 데이터 통합과 함께 고객 맞춤형 서비스를 제공하여 차별화를 꾀하고 있습니다. 이와 같은 스타트업은 혁신적인 기술을 통해 시장에서의 경쟁력을 더욱 높이고 있습니다.

  • 5-3. 시장 진입 장벽 및 차별화 요소

  • AI 기반 디지털 트윈 시장 진입에는 몇 가지 주요 장벽이 존재합니다. 첫 번째는 높은 기술 개발 비용입니다. 기업들이 효과적인 디지털 트윈 솔루션을 구현하기 위해서는 상당한 연구 개발 비용과 기술 인프라가 필요합니다. 이에 따라 대기업과 중소기업의 진입 장벽이 상이할 수 있습니다.

  • 두 번째는 표준화 부족 문제입니다. 국내 디지털 트윈 솔루션은 다양한 기술 및 플랫폼에 대한 통합이 필요한데, 이 과정에서 비효율이 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터 표준화 및 인터페이스 통합이 시장 진입의 핵심 요소로 작용합니다.

  • 세 번째는 고객사의 신뢰를 구축하는 것입니다. 디지털 트윈은 기업의 핵심 데이터를 다루기 때문에 고객사와의 신뢰 구축이 매우 중요합니다. 이를 위해 기업들은 완료된 프로젝트 사례 및 고객 피드백을 통해 지속적으로 신뢰를 강화하는 전략이 필요합니다.

6. 정책 및 지원 동향

  • 정부의 정책은 디지털트윈 기술의 도입과 확산을 가속화하는 중요한 요인으로 작용하고 있습니다. 특히, 우리의 제조업 혁신과 스마트공장 개발을 촉진하기 위해 다양한 지원사업과 프레임워크가 마련되고 있습니다. 이러한 정책들은 경제 성장과 산업 경쟁력을 제고하는 데 필수적인 역할을 합니다.

  • 디지털트윈 기술은 산업 전반에 걸쳐 효율성을 높이고, 궁극적으로는 경제적인 이점을 가져올 것으로 기대됩니다. 따라서 이러한 기술을 적극적으로 도입하는 기업들에 대한 지원이 필수적으로 뒷받침되어야 합니다.

  • 6-1. 정책이 시장 성장에 미치는 시사점

  • 정부의 정책 지원은 단순히 재정적인 지원에 그치지 않고, 종합적인 산업 생태계를 조성하는 데 중요한 자산이 됩니다. 이는 기업들이 새로운 기술을 채택하고 혁신적인 모델을 구축할 수 있는 환경을 조성하는 데 기여합니다.

  • 정책의 방향이 시장 성장에 미치는 긍정적인 효과를 통해, 기업들은 새로운 기회를 발견하고 경쟁력을 강화할 수 있는 계약을 맺을 수 있게 됩니다. 따라서 정책이 시장 성장에 미치는 영향은 향후 기업의 경영 전략 수립에 있어 매우 중요한 요소가 될 것입니다.

7. 시장 기회 및 성장 전략

  • 디지털 전환의 포문을 열고 있는 지금, 특히 AI 기반 디지털트윈 기술은 다양한 산업 분야에서 새로운 시장 기회를 창출하고 있습니다. 디지털 트윈은 물리적 객체의 디지털 복제본을 통해 실시간으로 상태를 모니터링하고 분석할 수 있는 혁신적인 기술로, 제조업에서 헬스케어, 스마트시티에 이르기까지 광범위한 응용 가능성을 펼치고 있습니다. 이러한 시장 기회는 단순한 기술 도입이 아닌, 기업의 비즈니스 모델 혁신을 통한 지속 가능한 성장 전략으로 이어질 수 있습니다.

  • 산업계에서 디지털 트윈의 적용은 더 이상 실험적 단계에 머물지 않고, 실질적인 비즈니스 성과를 이끌어내고 있습니다. 예를 들어, 포스코의 경우 디지털 트윈을 적용하여 스마트 팩토리의 생산성을 향상시키고 비용 절감을 이루었으며, 이를 통해 새로운 경쟁력을 확보하고 있습니다. 이러한 성공 사례는 디지털 트윈 기술이 실제 산업 현장에서 효과적으로 적용될 수 있음을 보여줍니다.

  • 7-1. 향후 유망 분야(에너지·헬스케어·스마트시티 확장)

  • 디지털 트윈의 미래는 에너지, 헬스케어, 스마트시티 등 다양한 분야에서 크게 확장될 가능성이 있습니다. 특히 에너지 부문에서는 재생 가능 에너지원의 가변성과 연결된 분산형 자원(DER) 관리에서 디지털 트윈의 필요성이 증가하고 있습니다. 전력용 디지털 트윈 시장은 2029년 18억 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 12.2%의 성장률을 기록할 것으로 보입니다. 이는 전력 산업에서 디지털 트윈 기술이 제공하는 효율성과 최적화의 가능성을 반영한 수치입니다.

  • 헬스케어 분야 역시 디지털 트윈의 수혜를 받고 있습니다. 개인화된 디지털 트윈을 통해 환자 개별의 건강 데이터를 실시간으로 분석하고 최적의 치료 방안을 제시하는 것이 가능해지고 있습니다. 서울아산병원의 연구 사례에서 보듯이, 디지털 트윈은 진료 효율성을 높이고 질병 예측 및 예방에 기여할 수 있는 중요한 도구가 되고 있습니다.

  • 스마트시티 분야에서도 디지털 트윈이 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 도시 인프라와 시스템에 대한 실시간 데이터 분석을 통해 효율적인 관리 및 최적화를 이룰 수 있게 됩니다. 예를 들어, 교통 흐름, 에너지 사용 및 환경 관리를 디지털 트윈으로 모델링하여 도시의 지속 가능성을 높이는 전략이 다각도로 논의되고 있습니다.

  • 7-2. 수익 모델(구독형 SaaS·서비스형 플랫폼) 및 해외 진출 방안

  • 디지털 트윈을 활용한 사업 모델 중 하나는 SaaS(Software as a Service) 기반의 구독형 모델입니다. 이 모델은 고객이 필요한 기능에 따라 유연하게 서비스를 이용할 수 있도록 하여 접근성과 효율성을 극대화합니다. 특히 중소기업들은 초기 투자 부담을 줄이고, 필요한 순간에 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있는 구독모델로 디지털 트윈 기술을 도입할 수 있습니다.

  • 또한, 서비스형 플랫폼(model)은 기업들이 고객의 요구에 맞춰 다양한 솔루션을 통합하여 제공하는 방식입니다. 이를 통해 고객 기업은 E2E(End-to-End) 서비스 제공을 통해 통합적인 운영 관리를 할 수 있습니다. 해외 시장 진출 방안으로는, 해당 국가의 문화, 언어, 산업 특성을 고려한 맞춤형 서비스 출시가 중요합니다. 예를 들어, 미국이나 유럽의 시장에서는 이미 디지털 트윈 솔루션이 포화 상태에 근접해 있을 수 있기 때문에, 차별화된 서비스나 현지 파트너십을 통해 경쟁력을 확보하는 것이 효과적입니다.

  • 7-3. 리스크 관리(데이터 보안·표준화 이슈)

  • 디지털 트윈의 성장은 많은 기회를 제공하지만, 그에 따른 리스크 또한 무시할 수 없습니다. 데이터 보안 문제는 특히 산업 전반에서 큰 문제로 작용하고 있으며, 기업들은 고객 정보를 안전하게 보호하고 해킹이나 데이터 유출을 방지하기 위해 고도의 보안 실시가 필요합니다. 클라우드 기반의 서비스는 데이터 보호를 위한 충분한 보안 체계를 제공해야 하며, 관련 법률과 규정을 완벽히 준수해야 합니다.

  • 또한, 표준화 이슈 역시 중요한 도전 과제로 부각되고 있습니다. 산업별, 지역별로 다양한 데이터 형식 및 프로토콜이 존재하는 가운데, 통일된 데이터 구조와 표준은 디지털 트윈의 효과적인 활용을 제한할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 산업 간 협력이 필요하며, 표준화 작업이 적극 추진되어야 합니다.

8. 결론

  • 한국의 AI 기반 디지털트윈 시장은 급속한 성장세를 보이고 있으며, 이를 가능하게 한 주요 요인들은 데이터 인프라의 발전, 스마트공장의 확산, 그리고 AI 기술의 지속적인 진화입니다. 이로 인해 다양한 산업에서 디지털트윈 기술이 적용되고 있으며, 해당 기술이 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 앞으로 디지털트윈 기술은 에너지, 헬스케어, 스마트시티 등 여러 분야에서 더욱 확장될 것으로 기대되며, 이를 통해 새로운 시장 기회가 창출될 것입니다. 그러나 데이터 보안 및 표준화에 대한 과제를 해결하기 위한 적극적인 노력이 필요합니다. 이러한 점들을 고려할 때, 기업들은 디지털트윈 기술을 통해 지속 가능한 성장 및 혁신을 이룰 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

  • 결국, 디지털트윈 기술의 성공적인 도입은 단순히 기술적 혁신에 그치지 않고, 전체 산업 생태계에 긍정적인 변화를 가져오는 중요한 원동력이 될 것입니다. 지금이야말로 기업들이 디지털트윈 기술을 통해 미래를 주도할 준비를 해야 할 시점입니다.

용어집

  • 디지털트윈: 물리적 객체의 디지털 복제판을 통해 실시간 데이터를 수집하고 분석하여 산업 전반에 혁신을 가져오는 기술.
  • AI: 인공지능(Artificial Intelligence)의 약어로, 기계가 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결을 하는 기술.
  • IoT: 사물인터넷(Internet of Things)의 약어로, 다양한 물리적 기기가 인터넷에 연결되어 데이터를 주고받는 기술.
  • 알고리즘: 문제를 해결하기 위해 규정된 단계적인 절차나 연산을 정의한 수학적 또는 컴퓨터 프로그램.
  • 클라우드 서비스: 인터넷을 통해 제공되는 컴퓨터 자원이나 서비스를 의미하며, 사용자가 원격으로 데이터 저장 및 처리할 수 있게 함.
  • RTO (실시간 최적화): Runtime Optimization의 약어로, 실시간 데이터를 기반으로 시스템 성능을 최적화하는 방법.
  • 구독형 SaaS: Software as a Service의 약어로, 소프트웨어를 인터넷을 통해 서비스하는 모델로, 사용자가 구독료를 지불하고 접근하는 형태.
  • 정책 지원: 정부나 관련 기관이 특정 산업이나 기술 발전을 촉진하기 위해 제공하는 재정적이거나 제도적인 지원.
  • 스마트공장: AI, IoT, 빅데이터 등 첨단 기술을 활용하여 생산 공정을 최적화한 자동화된 제조 시설.
  • 데이터 표준화: 다양한 데이터 형식을 통합하고 통일된 형식으로 정리하는 작업으로, 데이터 일관성과 신뢰성을 높이는 역할.

출처 문서