<표 2-1> 디지털트윈 주요 기술(박종현 외, 2021) 30
<표 2-2> 디지털트윈 기술발전 5단계(정득영 외, 2021) 31
<표 2-3> 각 분야별 디지털트윈 정의(박종현 외, 2021) 31
<표 3-1> Frey & Osborne(2013)의 O*NET 변수들 64
<표 5-1> 고용 관련 공공기관 관리 데이터 현황(최기성, 2021) (표는 연구자 통합) 128
[그림 1-1] 직업군별 자동화 위험도(Frey & Osborne, 2017) 8
[그림 1-2] 노동시장 실시간 빅데이터 분석을 통해 만들어진 데이터 사이언스 직종 매트릭스(Markow et al., 2017) 11
[그림 1-3] 일본 후지쯔(Fujitsu)사의 암스테르담(Amsterdam) 디지털트윈 13
[그림 2-1] 아폴로 13호 시뮬레이터(서기환, 2021) 22
[그림 2-2] 마이클 그리브스의 PLM의 개념(Grieves & Vickers, 2017) 22
[그림 2-3] 4단계로 이루어진 제품의 공정 과정(Grieves & Vickers, 2017) 24
[그림 2-4] GE사의 프레딕스(Predix) 플랫폼 아키텍처 설명(풍력발전의 사례) 28
[그림 2-5] GE사의 프레딕스(Predix) 플랫폼 아키텍처 29
[그림 2-6] 볼보사의 자동차 엔진 가상 프로토타입(Wasserman, 2016) 32
[그림 2-7] 자동차 엔진의 디지털트윈 빌딩 블록(Pai, 2022) 33
[그림 2-8] 자동차 엔진 인사이트에 관한 기술자용 AR 서비스(Pai, 2022) 33
[그림 2-9] GE사의 항공 엔진 가상화 데모(이건한, 2019) 34
[그림 2-10] GE Digital사의 항공 관련 서비스 35
[그림 2-11] ITER에서 제작한 토카막의 컷어웨이 37
[그림 2-12] 진공 용기 섹터 N6의 조립 모습 38
[그림 2-13] CJ대한통운 ‘APOLO 프로젝트’의 다양한 측면 38
[그림 2-14] CJ대한통운 APOLO - 실제 물류센터와 동일하게 만든 가상 물류센터 39
[그림 2-15] CJ대한통운 APOLO – 가상 물류센터의 운영 39
[그림 2-16] CJ대한통운 TES물류기술연구소에서 가상 물류센터를 관제하는 장면 40
[그림 2-17] 녹원정보기술의 스마트 항만 41
[그림 2-18] 녹원정보기술의 스마트 항만 뷰(view) 41
[그림 2-19] 기존의 개별 CCTV 뷰와 녹원정보기술 스마트항만 뷰의 비교 42
[그림 2-20] 녹원정보기술의 스마트 항만 뷰(view) - 트럭추적기술 43
[그림 2-21] 녹원정보기술의 스마트 항만 뷰(view) - 컨테이너 정보 43
[그림 2-22] 녹원정보기술 스마트항만의 개체 및 운행상태 표시 44
[그림 2-23] 녹원정보기술의 선박관리시스템 대시보드 45
[그림 2-24] 녹원정보기술 스마트항만의 승무원 정보 표시 방법 45
[그림 2-25] 녹원정보기술 스마트항만의 실시간 CCTV 화면 46
[그림 2-26] 한국수자원공사(K-water) 본사에 위치한 물관리종합상황실 (최행좌, 2022) 47
[그림 2-27] Digital GARAM+ 개념도(최행좌, 2022) 48
[그림 2-28] 한국수자원공사의 댐안전 디지털트윈(임성엽, 2022) 49
[그림 2-29] 영국 국가디지털전략의 제미니 원칙(Digital Framework Task Group, 2018) 51
[그림 2-30] 영국 국가디지털전략의 정보관리 프레임워크 제공 로드맵 52
[그림 2-31] 영국 국가디지털전략의 정보관리 프레임워크 53
[그림 2-32] 버추얼 서울에 탑재 가능한 서비스 예시 55
[그림 2-33] 버추얼 서울에 탑재 가능한 소방시설 모니터링 시스템 55
[그림 2-34] 버추얼 서울 – 레이어 표시 56
[그림 2-35] 버추얼 서울 – 생활정보 표시(교통 CCTV, 교통정보, 사고․공사, 비상벨, 보안등) 56
[그림 2-36] 버추얼 서울 – 교통 CCTV 실시간 열람 화면 57
[그림 3-1] 직업별 자동화 위험 추정 절차(이시균 외, 2017) 69
[그림 3-2] 노동자와 빈일자리의 동학 흐름도(del Rio-Chanona et al., 2021) 73
[그림 3-3] 축소도시 전주의 인구통계적 특성(*바이브컴퍼니 제공) 79
[그림 3-4] 축소도시 전주의 정점인구(2020년) 기준 인구 변동 비율 (*바이브컴퍼니 제공) 80
[그림 3-5] 축소도시 전주의 결혼, 노령화지수, 인구이동 비율 (*바이브컴퍼니 제공) 81
[그림 3-6] 축소도시 전주의 경제 지수 (*바이브컴퍼니 제공) 82
[그림 3-7] 축소도시 전주의 사회 상황 (*바이브컴퍼니 제공) 82
[그림 3-8] 축소도시 전주의 교육 및 의료 관련 상황 (*바이브컴퍼니 제공) 84
[그림 4-1] NetLogo에서 <생사 모형> 초기 상태(왼쪽)와 10번 반복한 상태 (*NetLogo 화면 캡처) 92
[그림 4-2] NetLogo에서 <엘파롤(El Farol)> 모형의 초기 상태(왼쪽)와 10번 반복한 상태(*NetLogo 화면 캡처) 93
[그림 4-3] NetLogo 상에 표시되는 에이전트 변수(*NetLogo 화면 캡처) 93
[그림 4-4] NetLogo에서 실행한 <엘파롤(El Farol)> 모형에서 6번째 반복 절차 시 처음으로 바가 만원이 되는 그림(왼쪽)과 10번째 터틀 변수 예시 (*NetLogo 화면 캡처) 94
[그림 4-5] 노동시장 선택모형(Kant et al., 2020)(저자 번역) 98
[그림 4-6] 광주 지역과 전남 지역의 청년 고용률과 비정규직 비중 (박지섭･문세미, 2017) 99
[그림 4-7] British Design Council의 시스테믹 디자인 프레임워크 103
[그림 4-8] 소셜미디어에서의 일상 공유 캠페인을 통한 사용자 댓글 수집 (남기영 외, 2019) 104
[그림 4-9] 청년들이 공유한 댓글을 수집하여 일상적인 하루 일과로 재구성한 자극물 105
[그림 4-10] 직업 관련 청년들의 직업관 관련 데이터를 수집하기 위해 제공된 템플릿 106
[그림 4-11] 직업관 워크숍에 사용된 툴킷 (남기영 외, 2019) 106
[그림 4-12] 청년들이 역경에 관한 워크숍에서 자신을 닮은 가상의 주인공을 설정하고 주인공의 꿈과 고민을 기입하는 장면 (남기영 외, 2019) 107
[그림 4-13] 유성구 청년 니즈 유형 (*카이스트 디자인전략 연구실 제공) 108
[그림 4-14] 청년들의 문제 의식을 표현한 SNS 댓글로 재구성한 3명의 가상 인물 (남기영 외, 2019) 115
[그림 5-1] 네덜란드 아인트호벤 기술대학교의 <군중충돌> 실험 (정봉준, 2022) 123
[그림 5-2] 도시행정 디지털트윈 시스템의 사례(정영준 외, 2021) 124
[그림 5-3] 세종시 도시행정 디지털트윈 구축에서 행위자 기반 이동행태 디지털트윈 구축 개념도(정영준 외, 2021) 125