내 몸에 ‘딱 맞는’ 제품이 왜 이렇게 드문가?
우리는 하루에도 수십 번 ‘사이즈’를 선택합니다. 옷을 사거나, 의자를 고르거나, 스마트워치를 착용할 때마다 무의식적으로 ‘나에게 맞는 크기’를 찾지만, 정작 “완벽하게 맞는다”는 만족을 느끼는 경우는 드뭅니다. 그 이유는 단순히 디자인의 문제가 아니라, 산업이 여전히 ‘평균값(average)’이라는 허상을 기준으로 움직이고 있기 때문입니다.
실제로 ‘평균적인 사람’은 존재하지 않습니다. 한국인의 평균 키가 170 cm라 하더라도, 150 cm 이하부터 190 cm 이상까지 무수한 차이가 존재합니다. 키, 몸무게, 다리길이, 팔길이, 허리둘레 등 세부적인 치수의 조합으로 따지면 이 세상에 똑같은 사람을 찾기는 불가능할 것입니다. 그러나 대부분의 제품은 ‘평균값’ 또는 ‘대표값’을 표준으로 설계되므로, 결국 누구에게도 완벽히 맞지 않는 제품이 탄생합니다. 따라서 오늘날 설계문제는 사람이 아니라 데이터, 즉 정확하고 다양한 인체 데이터의 부재라고 할 수 있습니다.
사람들은 익숙하게 불편함을 감수합니다. “조금 크지만 괜찮아”, “이 정도면 맞는 편이지”라는 타협이 일상이 되었죠. 하지만 오늘날 인공지능(AI)과 3D 데이터 기술이 인간을 이해하기 시작하면서, 이 문제는 더 이상 당연하지 않습니다. ‘사이즈 불편’은 기술로 해결할 수 있는 산업적 과제이며, 그 열쇠는 바로 데이터 정밀도에 있습니다.
산업은 왜 여전히 ‘평균’을 기준으로 삼을까?
기업 입장에서 모든 사람에게 맞는 제품을 만드는 일은 매우 비효율적입니다. 대량생산 체계는 효율성과 단가 절감을 위해 표준화된 모델을 전제로 하고, 사이즈 다양화는 곧 생산라인 복잡화와 재고 비용 증가로 이어집니다. 예를 들어 의류 브랜드가 체형별 패턴을 세분화하려면, 생산 공정·유통·패턴 관리가 모두 달라져 막대한 비용이 발생합니다. 이 때문에 기업들은 여전히 ‘표준 사이즈 중심의 경제 논리’에서 벗어나지 못하고 있습니다.
하지만 최근, 스마트 제조, 맞춤형 생산이라는 새로운 패러다임이 빠르게 확산되고 있습니다. 3D 스캔, AI 설계, 클라우드 데이터 처리 기술이 결합되면서, 기업은 더 이상 ‘평균’을 기준으로 제품을 만들 필요가 없습니다. 이제는 개개인의 신체, 행동, 자세 데이터를 기반으로 ‘개인화된 제품’을 저비용으로 손쉽게 생산하는 시대가 열리고 있습니다.
그럼에도 여전히 장벽은 존재합니다.
• 데이터 수집의 어려움: 대규모 인체 데이터를 확보하려면 전문 장비와 측정 인력이 필요합니다.
• 표준화의 한계: 국가, 연령, 인종별 기준이 달라 데이터 간의 호환성이 낮습니다.
• 활용 생태계 부족: 설계 시스템이나 AI 알고리즘과의 연동 구조가 부족해 데이터 활용이 제한적입니다.
결국, 산업의 중심은 ‘생산 효율’에서 ‘데이터 정확성’으로 이동해야 합니다. 인체 데이터가 설계의 출발점이자 핵심 자원이 되는 구조로 전환되는 것이 바로 다음 세대 산업 혁신의 방향입니다.
데이터 기반 사이즈 혁명: ‘핏 데이터(Fit Data)’의 시대
요즘 산업계의 핵심 키워드 중 하나가 바로 핏 데이터입니다. 핏 데이터란 키·몸무게처럼 단순한 치수가 아니라, 3D 인체 형상, 체적, 움직임, 압력 분포, 근육 긴장도 등 인간의 물리적 맥락을 통합적으로 담는 데이터입니다.
이 핏 데이터 혁명은 산업 전반에서 다음과 같은 변화를 만들어내고 있습니다.
• 패션 산업: AI 기반 3D 피팅 기술을 도입해, 고객의 체형을 디지털로 스캔하고 최적 사이즈를 자동 추천합니다.
• 헬스케어: 웨어러블 기기는 손목의 굴곡·피부 두께·움직임 패턴에 따라 센서의 민감도를 자동 보정하며, 데이터 정확도를 높입니다.
• 스포츠 장비: 헬멧, 신발, 보호대 등을 개인 체형에 맞춰 설계해 충격 분산 효율을 개선합니다.
• 의료기기: 인체 스캔 데이터를 기반으로 보조기, 의수·의족 등을 환자 맞춤형으로 설계합니다.
결국 핏 데이터는 ‘사이즈를 이해하는 데이터’가 아니라, ‘인간을 이해하는 데이터’로 발전하고 있습니다. 머지않아 우리는 ‘사이즈 선택’을 하지 않아도 될지도 모릅니다. 소비자는 자신의 디지털 트윈(Digital Twin) 데이터를 공유하고, 제품은 자동으로 그 사람의 체형에 맞춰 제조됩니다. 즉, “디자인이 데이터를 따르는 시대”, 바로 그 변화의 중심에 핏 데이터가 있습니다.
MyData 시대: ‘나의 사이즈 데이터’가 자산이 되는 순간
이제 데이터의 주체는 기업이 아니라 개인이어야 합니다. MyData란, 개인이 자신의 데이터를 직접 보유·관리하고, 원할 때 기업이나 서비스에 선택적으로 제공함으로써 맞춤형 혜택이나 서비스를 얻는 데이터 주권 제도입니다.
과거에는 소비자의 구매이력, 건강정보, 피트니스 기록, 웨어러블 데이터 등이 모두 기업 서버에 갇혀 있었습니다. 그러나 이제는 개인이 자신의 데이터를 ‘디지털 자산(Digital Asset)’으로 관리하고, 원하는 기업에 제공하여 정밀한 맞춤형 경험을 설계할 수 있습니다.
예를 들어 사용자가 자신의 3D 신체 데이터를 디지털 트윈 형태로 보관하고, 이를 패션 브랜드나 가구 제조사에 제공하면 내 몸 데이터 기반 제품”이 제작됩니다. 이는 단순한 개인정보 제공이 아니라, 데이터를 자산화하는 행위입니다.
MyData의 확산은 산업 구조 자체를 뒤흔듭니다.
• 소비자는 ‘데이터 제공자이자 가치 창출자’로 변신합니다.
• 기업은 ‘데이터 수집자’에서 ‘데이터 파트너’로 역할이 바뀝니다.
• 사회는 ‘데이터 독점’에서 ‘데이터 순환 생태계’로 진화합니다.
결국, 사이즈 데이터는 MyData의 핵심 구성요소입니다. 나의 신체 데이터를 내가 직접 소유하고, 내가 허용한 기업만이 그것을 활용하는 구조가 현실이 되고 있습니다. 이제 데이터는 보호의 대상이 아니라, 거래 가능한 개인 자산이 되고 있는 것입니다.
컴포랩스: 산업과 개인을 잇는 ‘사이즈 데이터 허브’
이 거대한 변화의 중심에 컴포랩스가 있습니다. 컴포랩스는 인체공학과 데이터 사이언스를 결합하여 국내 최대 3D 인체 형상 데이터 플랫폼 ‘사이즈랩’을 구축했습니다. 사이즈랩은 수십만 명의 인체 스캔 데이터를 표준화된 형식으로 분석·가공하여, 산업 전반에 활용 가능한 정밀 인체 데이터 세트를 제공합니다.
이와 함께 운영 중인 컴포랩스 데이터스토어(Data Store)는 산업, 연구, 디자인, 교육 현장에서 바로 사용할 수 있는 KS·ISO 표준 기반 3D 휴먼 빅데이터 허브입니다.
컴포랩스 데이터스토어의 4대 강점
• 글로벌 표준 기반 품질: KS A 5555, ISO 17097 등 국제 규격에 맞춰 수집된 고품질 인체 데이터 제공
• 산업별 맞춤 필터: 의료, 패션, 모빌리티, 스포츠, 가구 등 산업별 카테고리별 데이터 접근 가능
• AI 연동성: API·SDK 형태로 제공되어 AI 엔진, CAD, UX 연구 등과 즉시 통합 가능
• MyData 생태계 조성: 개인의 디지털 트윈 데이터를 연동해 ‘개인 중심 산업 설계’를 실현
컴포랩스는 기업에게는 데이터 활용의 기반, 개인에게는 데이터 권리의 실현을 제공합니다. 즉, 산업과 사람을 연결하는 휴먼 데이터 허브(Human Data Hub)로 기능하며, 데이터 기반 맞춤형 혁신을 현실로 만들고 있습니다.
미래 전망: ‘내 몸 데이터’가 새로운 산업 언어가 된다
다가올 10년, 산업의 패러다임은 완전히 바뀝니다. ‘효율 중심’에서 ‘정확성 중심’으로, ‘표준화’에서 ‘개인화’로, ‘대량 생산’에서 ‘데이터 기반 설계’로 이동할 것입니다.
디자인은 더 이상 미적 감각의 문제가 아닙니다. 이제 디자인은 데이터를 읽는 과학이며, 제품의 성공은 얼마나 인간의 신체 데이터를 정확히 반영했는가로 결정됩니다. 소비자는 “이 제품 내 사이즈에 맞을까?”가 아니라, “이건 내 데이터로 만들어진 제품이야”라고 말하는 시대가 올 것입니다.
컴포랩스는 이러한 미래를 이미 현실로 바꾸고 있습니다. 사이즈랩은 인체 데이터의 새로운 표준을 정립하고, 데이터스토어는 산업별 활용 생태계를 확장하며, MyData 기반 시스템은 개인의 데이터 주권을 보장하면서 산업 혁신을 연결합니다.
결국 ‘사이즈’란 단순한 숫자가 아니라, 인간을 이해하는 언어이자, 기업의 경쟁력이며, 개인의 권리입니다. 컴포랩스는 이 세 가지를 연결하며, “From Human Data to Human Design” — 데이터로 사람을 이해하고, 사람으로 세상을 설계합니다.
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