본 연구는 임무 중요 산업 응용 분야를 위한 실시간 성능 달성에 있어 디지털 트윈(DT) 기술과 통합된 현재 사이버-물리 시스템(CPS)의 주요 한계를 해결하는 것을 목표로 한다. 자율 산업 제어 및 예측 유지 보수와 같이 서브 밀리초 응답 시간이 필요한 응용 분야에 부적합한 10ms 이상의 지연 시간을 보이는 기존 5G 지원 시스템의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서는 6G 지원 디지털 트윈 프레임워크를 개발하고 검증하여 물리적 산업 자산과 디지털 자산 간의 초저지연 통신 및 실시간 동기화를 달성하고자 하며, 특히 베어링 결함 감지를 주요 산업 사용 사례로 삼았다. 제안된 프레임워크는 테라헤르츠 통신(0.1-1 THz), 지능형 반사 표면 및 엣지 인공 지능을 5계층 아키텍처 내에 통합한다. Case Western Reserve University (CWRU) 베어링 데이터 세트를 사용하여 실험적 검증을 수행했으며, 포괄적인 특징 추출(15개 시간 및 주파수 도메인 특징)과 Random Forest 분류 알고리즘을 구현했다. 이 시스템은 97.7%의 결함 분류 정확도와 0.8ms의 종단 간 지연 시간을 달성하여 WiFi-6 (12.5ms)보다 15.6배, 5G (4.2ms) 네트워크보다 5.25배 향상된 성능을 보였다. 또한, 하위 선형 처리 시간 증가와 97% 이상의 매크로 평균 F1 점수로 4가지 베어링 결함 범주(정상, 내부 궤도, 외부 궤도 및 볼 결함) 전반에 걸쳐 일관된 성능을 유지하며 우수한 확장성을 입증했다.
