컴포랩스가 견인하는 휴먼빅데이터: 산업과 사회를 바꾸는 데이터 브리지

휴먼 빅데이터란 무엇인가?

사람들은 흔히 ‘데이터’라고 하면 금융 거래 기록이나 온라인 쇼핑 로그, 혹은 SNS 활동 흔적을 먼저 떠올립니다. 하지만 우리가 사는 세상에서 가장 중요한 데이터는 사실 사람 자체를 담고 있는 데이터입니다. 인간의 몸과 마음, 움직임과 습관, 건강과 감정까지 모두 디지털로 측정해 쌓아놓을 수 있다면 어떨까요? 바로 이것이 휴먼 빅데이터(Human Big Data)입니다. 단순히 숫자와 표가 아니라, 인간 그 자체를 이해하기 위한 거대한 데이터의 집합인 셈이죠.

예를 들어, 정밀 건강검진 데이터, 스마트워치 심박수·수면 패턴, 피트니스 앱 운동 기록, 자동차 시트 내장 센서 체형 데이터, 3D 피팅룸 체형 스캔까지 모두 휴먼 빅데이터에 포함됩니다. 이 데이터들은 단순히 개인 기록에 머물지 않고, 수천만 명의 데이터를 합쳐 분석할 때 사회적 건강 트렌드·산업 맞춤 설계·안전한 생활환경 구축으로 이어질 수 있습니다.

결국 휴먼 빅데이터는 단순히 “사람을 관찰한 기록”이 아니라, 인간을 더 잘 이해하기 위한 거대한 디지털 자화상입니다. 이제 데이터의 무게 중심은 사람에게로 옮겨가고 있으며, 이 흐름은 앞으로 전 산업과 사회 구조에 큰 변화를 가져올 것입니다.

왜 지금이 중요한가: 전환기의 과제와 기회

그렇다면 왜 하필 지금 휴먼 빅데이터가 중요한 이슈로 떠오르고 있을까요? 사실 데이터라는 개념은 이미 20년 전부터 산업계와 학계에서 화두였습니다. 그러나 그동안의 데이터는 대부분 외부 환경과 소비 기록 중심이었습니다. 즉, ‘무엇을 샀는가, 어디에 돈을 썼는가, 어떤 영상을 보았는가’에 집중되어 있었죠. 물론 이 데이터들도 가치가 크지만, 정작 우리 삶을 지탱하는 가장 본질적인 요소인 ‘인간의 몸과 마음’에 관한 데이터는 소외되어 왔습니다.

지금 우리는 초고령 사회, 맞춤형 의료, 인공지능 사회라는 전환기에 서 있습니다. 더 이상 평균값 중심 정책·제품으로는 대응이 불가능합니다. 이제는 개개인의 몸·생활·건강 상태에 맞춘 솔루션이 필요하고, 이를 가능하게 하는 것이 바로 휴먼 빅데이터입니다.

시급성이 높은 세 가지 축

• 고령화 사회: 연령대별 신체적 변화와 건강 위험 요인 파악 → 맞춤형 복지·의료 정책
• 초개인화 시대: 소비자 체형·습관 기반 맞춤형 서비스 → 의료치료, 패션, 헬스, 푸드테크까지 확장
• 노동 안전성: 작업자의 피로도·동작 데이터 분석 → 인체공학적 설계 및 안전 확보

예를 들어, 같은 65세 고령자라도 활동성이 높은 사람과 낮은 사람의 차이는 큽니다. 평균으로 묶어 지원책을 만든다면 과잉 지원과 사각지대가 동시에 생깁니다. 어떤 사람은 하루 만 보 이상 걷고, 어떤 사람은 계단 두 층만 올라가도 숨이 찹니다. 이 차이를 무시한 채 ‘65세 이상 노인 지원책’을 만든다면, 절반은 과잉 지원이고 절반은 사각지대에 놓이게 됩니다. 또, 자동차나 항공기 좌석을 설계할 때 평균 신체 치수만 참고하면 실제로는 상당수 소비자가 불편을 겪게 됩니다. 따라서 휴먼 빅데이터는 정책·제품·서비스가 더 이상 ‘평균’에 머물지 않고 ‘개인화’로 나아가게 하는 핵심 자원입니다.따라서 휴먼 빅데이터는 정책·제품·서비스가 더 이상 ‘평균’에 머물지 않고 ‘개인화’로 나아가게 하는 핵심 자원입니다.

결국 지금이 왜 중요할까요? 산업과 사회는 이미 ‘개인화’를 요구하는데, 기존 데이터로는 이를 충족할 수 없기 때문입니다. 휴먼 빅데이터는 이 공백을 채우는 열쇠이자, 인류가 다음 단계로 나아가기 위한 디지털 기반이 되는 것입니다.

왜 ‘빅데이터’ 중에서도 ‘휴먼’인가

많은 분들이 이런 질문을 합니다. “데이터는 이미 넘쳐나는데, 왜 굳이 사람에 대한 데이터를 빅데이터로 모아야 하나?” 사실, 인간은 단순히 ‘평균값’으로 설명될 수 없는 존재입니다. 기계처럼 균일하지 않다는거죠. 같은 나이라도 키·몸무게·생활 습관은 천차만별이고, 문화적 배경이나 생활환경에 따라서도 차이가 큽니다. 그렇기 때문에 개인 데이터 몇 건으로는 큰 그림을 그릴 수 없고, 반드시 대규모 집단 데이터를 축적해야 비로소 ‘휴먼 빅데이터’가 가치를 발휘하게 됩니다.

예를 들어, 의류 업계에서 “한국인 평균 체형”에 맞춘 옷을 만든다고 가정해 봅시다. 실제로는 평균에서 벗어나는 사람들이 더 많기 때문에, 평균만 믿으면 반 이상이 불편을 겪게 됩니다. 반대로 수십만 명의 치수 데이터를 기반으로 알고리즘을 돌리면, 사이즈 범위를 줄이는 대신 개개인에게 더 잘 맞는 설계를 할 수 있죠. 이는 곧 소비자 만족도와 기업 경쟁력으로 이어집니다.

핵심 포인트

• 개인 차이 존재: 표준화 불가 → 대규모 데이터 필요
• 맞춤화 요구 증가: 1인 맞춤형 서비스로의 전환 가속화
• 산업 확장성 확보: 헬스케어, 패션, 자동차, 로봇 등 전 분야 적용

즉, 사람은 기계와 달리 불균일하기 때문에 방대한 데이터가 필요합니다.

집단 다양성 반영 → 개인화 가능 → 산업 혁신

결국 빅데이터 중에서도 ‘휴먼’이 필요한 이유는 명확합니다. 사람은 기계처럼 균일하지 않기 때문에, 오히려 방대한 규모의 데이터로 집단적 다양성을 반영해야만 ‘개인화’가 가능해지는 것입니다. 이 점에서 휴먼 빅데이터는 앞으로 빅데이터 산업의 중심축으로 자리 잡을 수밖에 없습니다.

현실과 인지의 간극

사실 대중에게 ‘휴먼 빅데이터’라는 용어는 아직 낯섭니다. 대부분은 빅데이터를 마케팅이나 유튜브 추천 알고리즘 같은 디지털 흔적 데이터 혹은 온라인 흔적 데이터로 이해합니다. 그러나 일상 속에서 이미 휴먼 빅데이터를 경험하고 있다는 점을 생각하면, 인식과 현실에는 큰 간극이 있음을 알 수 있습니다.

우리가 스마트워치를 차고 매일 아침 걸음 수를 확인할 때, 그 데이터는 단순히 나의 기록일 뿐 아니라 전 세계 수천만 명의 데이터와 함께 분석되어 보건 트렌드, 질병 예방, 운동 습관 권장에 활용됩니다. 또, 안경점에서 얼굴을 3D 스캔해 맞춤형 렌즈를 제작하는 과정 역시 휴먼 빅데이터의 일환입니다. 자동차 역시 탑승자의 체형 데이터를 반영해 안전벨트 반응이나 에어백 전개 속도를 다르게 설정합니다.

• 스마트워치 걸음 수 기록 → 전 세계 수천만 명 데이터와 함께 분석 → 보건 트렌드·질병 예방·운동 권장
• 안경점 3D 얼굴 스캔 → 맞춤형 렌즈 제작 → 휴먼 빅데이터 적용 사례
• 자동차 안전벨트·에어백 → 체형 데이터 반영 → 개인 맞춤 안전성 확보

즉, 문제는 데이터가 없는 게 아니라 사람들이 제대로 인식하지 못한다는 점입니다. 인식을 바꾸면 참여·사회적 합의 확대 → 활용 범위 확대로 이어질 것입니다.

현재 과제

• 현실: 이미 일상 속에서 광범위하게 활용 중
• 인식: 빅데이터=온라인 활동 데이터라는 협소한 이해
• 과제: 국민 인식 제고 및 교육 필요

따라서 문제는 데이터가 없는 것이 아니라, 사람들이 이를 제대로 인식하지 못한다는 점입니다. 인식을 바꾸는 순간, 더 적극적인 참여와 사회적 합의가 가능해지고, 휴먼 빅데이터의 활용 범위는 한층 넓어질 것입니다.

휴먼 빅데이터의 미래 역할: 산업 혁신의 에너지

휴먼 빅데이터가 미래 산업과 사회에서 어떤 역할을 할까요? 이는 단순히 ‘데이터의 활용’ 문제를 넘어, 산업 구조 전반을 바꾸는 촉매제가 될 가능성이 큽니다.

우선 헬스케어 분야에서는 개인 맞춤형 치료와 예방의학이 본격화될 것입니다. 예를 들어 유전자 검사와 생활 습관 데이터를 결합하면, 특정 질병 발병 확률을 사전에 예측할 수 있고, 그에 따라 맞춤형 식단이나 운동 프로그램을 제공할 수 있습니다. 제조·패션 업계는 대량 생산 중심에서 벗어나, 소비자의 실제 체형·취향·습관을 반영한 맞춤형 제품 설계로 진화합니다.

노동과 안전의 영역에서는 더욱 직접적인 변화가 일어납니다. 작업자의 근골격계 데이터를 축적하면, 산업 현장에서 부상을 예방할 수 있는 인체공학적 장비와 착용형 보조기를 개발할 수 있습니다. 스마트 시티 설계에서도 사람들의 보행 패턴이나 대중교통 이용 데이터를 반영해, 더 안전하고 효율적인 도시 구조를 만들 수 있습니다.

적용 분야 요약

• 헬스케어: 유전자+생활 습관 → 맞춤형 치료·예방의학
• 제조·패션: 대량 생산 → 개인 체형 기반 맞춤 설계
• 노동·안전: 근골격계 데이터 → 부상 예방·보조기 설계
• 스마트 시티: 보행 패턴·교통 이용 데이터 → 도시 효율화
• AI 발전: 인간 중심 학습 데이터 → 윤리적 AI 설계

결국 휴먼 빅데이터는 “산업 혁신의 에너지”라 할 수 있습니다. 산업 발전이 기계나 자본에서 시작되던 시대는 지나갔습니다. 이제는 인간 자체를 데이터로 이해하는 것이 산업 혁신의 출발점이 되는 시대가 열리고 있습니다.

세계 각국의 대응과 접근

세계는 이미 휴먼 빅데이터의 중요성을 인식하고 발 빠르게 움직이고 있습니다. 미국은 군인들의 체형과 동작 데이터를 방대한 규모로 수집해 군수 장비와 보호복 설계에 활용하고 있습니다. 유럽은 WEAR 프로젝트를 통해 국가별로 분산된 인체 데이터를 통합해 산업 전반에서 표준화된 방식으로 활용할 수 있도록 하고 있습니다. 일본은 초고령 사회에 대비해 고령자의 신체적 변화 데이터를 대규모로 축적 중이고, 중국은 국가 주도의 스마트 헬스케어 및 AI 로봇 개발을 위해 인체 데이터를 집중적으로 모으고 있습니다.

미국 – 군사 중심 세계 최대 DB

• ANSUR / ANSUR II: 미군 수천 명 대상, 93개 이상 치수·체형·3D 스캔 수집. 군복·보호장비·차량 설계 활용. 세계적 표준 DB
• Visible Human Project: 남녀 사체 CT·MRI 디지털화 → 3D 해부학 자료. 의료 교육, 수술 시뮬레이션에 활용
• 군사와 의료를 아우르는 초대형 데이터 인프라

중국 – 국가 주도 산업 적용 확대

• SizeWorld CHINA: 9,000명 3D 스캔, 연령 6~75세 이상, 6개 권역 대상
• 활용 분야: 의류·보호복·산업 장비·AI 로봇 설계 등
• 국가 차원의 전략적 자원으로 휴먼 빅데이터를 활용

일본 – 초고령 사회 맞춤형 데이터 모델

• Tohoku Medical Megabank (ToMMo): 유전체+건강검진+검체+오믹스 데이터. 맞춤의료·질병 예측에 활용
• BodyParts3D: MRI 기반 3D 해부학 DB. 교육·의료·재활 분야에서 활용
• 인체 조성 데이터: 근육량·체지방률 표준치 → 노인 건강·영양 연구에 활용
• 유전체와 신체 데이터를 융합해 초고령 사회에 대응

북유럽 – 장기 코호트·노동 안전 중심

• HUNT Study (노르웨이): 1980년대부터 수십만 명 추적 → 건강·신체 변화 추이 기록
• 스웨덴: 노동자 인체치수 연구, 작업복·안전장비 설계. 세대별 신체 크기 변화 연구 진행
• 노르웨이 연구: 허리둘레 등 단순 치수가 제2형 당뇨병 예측 지표로 활용됨
• 장기적 데이터 기반으로 건강·산업 안전 분야 강자로 자리매김

이러한 흐름을 보면, 세계는 휴먼 빅데이터를 단순히 연구 과제가 아니라 국가 경쟁력을 좌우하는 전략 자산으로 보고 있다는 사실을 알 수 있습니다. 한국이 뒤처질 경우, 향후 산업 표준과 글로벌 시장에서 경쟁력을 상실할 위험이 커집니다.

한국의 현황

한국은 2018년 산업통상자원부 국가기술표준원이 주관한 휴먼 빅데이터 생태계 구축 전시·포럼’을 통해 산업 차원의 본격 논의 포문을 열었습니다. 당시 행사는 사이즈코리아 사업을 확장하여 인체 치수, 근력, 3D 스캔 데이터를 포함한 각종 인체 정보들을 빅데이터 자원으로 삼겠다는 선언적 의미가 있었고, 전시회에서는 자신의 인체 데이터를 디지털로 변환해 건강 진단·맞춤 패션 제품 주문까지 체험할 수 있는 부스가 마련돼 주목을 받았습니다.

2019년에는 안경·가발·장갑·군복·건강검진 등 5개 분야를 대상으로 한 시범사업 성과 발표가 있었고, 맞춤형 제품 설계나 군복 사이즈 개선, 건강검진 기반 신체 균형 분석 등 구체적 결과가 공개되었습니다. 이후 인체정보 활용 논의는 계속 이어졌고, 최근에는 국가통합 바이오빅데이터 구축 사업(2028년까지 77만 명 규모)처럼 헬스·의료 중심 데이터 프로젝트가 확대되고 있습니다.

휴먼빅데이터 사업이 성공적으로 발전하기 위해서는 다음과 같은 4가지 요인을 생각해볼수 있습니다.

1. 개인정보·프라이버시 규제 부담: 인체정보는 민감정보라 법적·윤리적 제약이 큰 상황
2. 표준화 및 데이터 품질·상호운용성 미비: 기관마다 계측 방식·포맷이 달라 병합 분석이 어려운 현실
3. 예산·인프라·조직 지속성 부족: 대규모 장비 운영·관리 비용과 정책 우선순위 변화로 인해 연례화 어려움
4. 산업 연계·비즈니스 모델 미성숙: 시범적 PoC는 가능했으나 대규모 시장 창출로의 확장 한계

왜 지금 우리는 대비해야 하는가

한국은 세계에서 가장 빠른 속도로 고령화가 진행 중인 국가 중 하나입니다. 동시에 제조업 강국이자, IT·의료·패션 등 인체와 밀접한 산업 비중이 높습니다. 즉, 휴먼 빅데이터는 단순한 선택이 아니라 국가 생존 전략입니다.

만약 대비하지 않는다면 어떤 일이 벌어질까요? 해외 표준을 그대로 따를 수밖에 없는 해외 표준에 종속이라는 상황은 국내 기업의 독창성이 줄어들게하며, 고령 인력을 위한 사회적 비용이 급증하게하여, 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지게 합니다.. 이는 곧 국가 경쟁력 하락으로 이어질 수 있습니다. 따라서 한국은 지금이라도 휴먼 빅데이터를 국가 차원의 전략 자산으로 재인식하고, 정부·산업계·학계가 협력하는 체계를 만들어야 합니다.

컴포랩스가 견인하는 휴먼 빅데이터

이런 중차대한 시점에 놓인 우리의 현실을 컴포랩스가 한국의 휴먼데이터를 견인하려 박차를 가하고 있습니다. 컴포랩스는 이미 5만 건 이상의 3D 인체 데이터를 기반으로 한 SizeLab 플랫폼을 운영하며, 국내 기업들이 글로벌 수준의 인체 데이터를 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.

• 사이즈랩 플랫폼: 3D 인체 데이터 기반 글로벌 맞춤 설계 지원
• 기업 맞춤형 지원: 의료·패션·제조 등 다양한 산업 솔루션 제공
• 데이터-산업 브릿지: 실제 현장 적용 가능한 데이터화
• 글로벌 협력: 국제적 표준과 비교 가능한 데이터 구축

컴포랩스의 진짜 강점은 단순히 데이터를 모으는 것이 아니라, 데이터를 실제 산업의 언어로 번역해주는 역할을 한다는 점입니다. 기업이 데이터 활용법을 몰라 방황할 때, 컴포랩스는 그것을 산업 솔루션으로 연결해주는 ‘다리’ 역할을 하고 있습니다. 이는 한국이 휴먼 빅데이터 주도권을 확보하는 데 핵심적입니다.

휴먼 빅데이터는 더 이상 먼 미래의 개념이 아닙니다. 휴먼 빅데이터는 단순한 기술 이슈가 아니라, 인간 중심의 미래를 어떻게 준비할 것인가라는 물음에 대한 해답이자, 우리 모두의 삶과 직결된 문제입니다. 이미 세계는 이를 국가 전략으로 삼고 움직이고 있으며, 한국이 뒤처지면 돌이킬 수 없는 격차가 생길 수 있습니다.

따라서 컴포랩스가 앞으로 해야 할 일은 분명합니다. 대규모 데이터 수집과 산업 연계를 강화하고, 개인정보 이슈를 해결할 사회적 합의를 만들어야 하며, 동시에 글로벌 협력 속에서 국내 표준을 정립해야 합니다. 이 길 위에서 컴포랩스는 한국이 휴먼 빅데이터 경쟁에서 뒤처지지 않도록 견인하는 핵심 플레이어가 될 것입니다.