3D 발 데이터 기반 개인 맞춤형 운동화 추천 알고리즘

3D 발 데이터가 운동화 처방을 바꾸는 이유

운동화를 선택할 때 많은 사람들은 발볼, 사이즈, 쿠션감 정도만 고려해 왔습니다. 하지만 실제로 발의 3D 구조, 아치의 높이, 하중 전달 방식, 보행·러닝 시 발의 회내/회외 패턴은 개인마다 크게 다르며, 잘못 선택된 신발은 무릎·고관절 통증, 피로 누적, 부상 위험을 크게 높입니다. 최근 스포츠·헬스케어 산업은 이러한 문제를 해결하기 위해 전통적인 2D 치수 기반 접근에서 벗어나, 정밀 3D 발 데이터 기반의 알고리즘 설계로 빠르게 이동하고 있습니다.

특히 발등 높이·아치 곡률·뒤꿈치 폭·발바닥 체압·보행 주기별 변형률은 운동화의 착지 안정성, 반발력, 굽 높이 결정 등 핵심 설계 요소로 직결됩니다. 이러한 데이터 기반 접근은 단순한 “사이즈 추천”을 넘어, 개인에게 최적화된 운동 수행 능력 향상과 부상 예방까지 지원한다는 점에서 주목받고 있습니다.

발 모양·체압·동작 데이터를 결합한 개인 특성 분석

발의 3D 형상만으로는 운동화 처방을 완성할 수 없습니다. 실제 운동 상황에서의 발 움직임, 체중 전달 방식, 지면 반발력 대응 등 동적 데이터가 함께 고려되어야 합니다. 최근 연구들은 4D(시간 기반) 발 변형 데이터, 러닝 속도별 보폭 변화량, 발목 회전각, 착지 시 충격흡수 패턴까지 측정하여 개인 고유의 운동 특성을 정밀하게 프로파일링합니다.

예를 들어 발바닥의 체압 분포가 앞쪽에 몰린 사람은 전족부 쿠션 강화형, 뒤꿈치 착지가 강한 사람은 압력 분산 중심형 운동화가 적합합니다. 또한 아치가 낮아 보행 시 회내(pronation)가 심한 경우에는 안정성 구조가 강화된 미드솔이 필요하며, 아치가 높은 경우에는 충격 완화를 위한 부드러운 폼이 효과적입니다. 이러한 방식은 기존의 단순 피팅 방식보다 훨씬 정확하며 개인에게 필요한 기능 요소만 선별해주는 장점이 있습니다.

맞춤형 운동화 처방 알고리즘의 핵심 구조

개인 맞춤형 처방 알고리즘은 크게 발 구조 분석 → 동작 기반 기능 요구 분석 → 알고리즘 자동 처방 → 제품 매칭의 네 단계로 구성됩니다. 첫 단계에서는 발등 높이, 발볼, 아치 형태, 뒤꿈치 각도 등 3D 발 치수 50~120개가 자동 추출됩니다. 이러한 데이터는 사이즈코리아 조사에서 스포츠·레저 분야가 특히 많은 수요를 보였던 발 모양·발볼·발등·아치 구조 데이터와도 정확히 부합합니다.

두 번째 단계에서는 보행·러닝 동작을 기반으로 회내/회외 정도, 충격흡수 패턴, 발목 관절가동범위, 속도별 보폭을 분석해 부상 위험과 운동 효율성을 동시에 평가합니다. 이후 알고리즘은 개인의 데이터 변수를 종합해 쿠션, 안정성, 아웃솔 패턴, 힐컵 구조 등 기능 요소의 우선순위를 산출합니다. 마지막으로 이러한 설계 요구에 가장 부합하는 운동화 모델을 자동 추천하거나, 인솔·커스텀 미드솔까지 개인형으로 제작할 수 있습니다.

데이터 기반 맞춤형 운동화가 제공하는 성능 향상 효과

3D 발 데이터 기반 운동화 처방은 단순히 ‘편안함’을 넘어 운동 능력 자체를 크게 변화시킵니다.

• 첫째, 개인의 착지 방식과 에너지 사용 패턴에 맞춰 설계되기 때문에 불필요한 에너지 손실을 줄이고 러닝 효율을 향상시킵니다.
• 둘째, 체압 분산 성능이 최적화되어 무릎·발목·허리의 피로 누적 감소 효과가 나타납니다. 특히 장거리 러너, 고강도 트레이닝 사용자, 고령층에게 이점이 큽니다.
• 셋째, 발목의 회전 패턴과 아치 변형률에 따른 구조적 보정 기능은 회내 과다(pronation) 또는 회외 과다(supination)로 인한 부상 위험을 크게 줄입니다. 실제 스포츠 의학 연구에서도 맞춤 인솔·맞춤 미드솔 사용이 피로도 감소와 착지 안정성 개선에 효과적이라는 결과가 반복적으로 확인되고 있습니다.

더불어 개인의 보행 습관과 하중 이동 패턴을 분석하여 설계된 신발은 장시간 운동 시 발생하는 근육 피로의 누적을 방지하고, 스트라이드의 균형을 유지하는 데에도 도움을 줍니다. 또한 지속적인 데이터 기반 피드백을 통해 사용자의 운동 형태 변화까지 추적할 수 있어, 장기적으로는 신체 기능 개선과 부상 예방 전략 수립에도 활용될 수 있습니다.

컴포랩스가 만드는 3D 발 데이터 기반 운동화 설계 생태계

컴포랩스는 3D 인체 빅데이터 기반 스포츠·헬스케어 디자인 기술을 보유한 국내 유일의 전문 기업으로, 발·보행·체압·동적 데이터를 결합한 개인 맞춤형 풋웨어 설계 알고리즘을 산업과 연구기관에 제공합니다. 사이즈코리아 수요조사에서도 스포츠·레저, 제품·서비스 분야에서 발 모양·발등·발볼·아치 구조·동작 시 체표 변화량 등이 핵심 요구항목으로 제시된 만큼, 컴포랩스는 이를 실제 산업 적용이 가능한 형태로 정교하게 가공해 제공하고 있습니다.

컴포랩스의 플랫폼 ‘사이즈랩(SizeLab)’에서는 1만 명 이상의 고정밀 3D 발 스캔 데이터, 보행 분석, 체압 정보, 운동 동작 기반 데이터를 통합적으로 처리하여 브랜드와 제조사가 곧바로 활용 가능한 커스텀 미드솔·인솔 개발, 운동화 설계 시뮬레이션, AI 기반 추천 알고리즘 학습 데이터를 제공합니다.

앞으로도 컴포랩스는 운동화뿐 아니라 스포츠 보호구, 의료 보조기기, 레저 장비 등 발과 움직임이 중심이 되는 모든 제품군에서 데이터 기반 맞춤 설계의 표준을 만들어갈 것입니다.