의류 패턴 설계의 혁명: 3D 곡률·단면·체적 데이터를 활용한 핏 최적화

새로운 시대의 패턴 설계: 2D 치수에서 3D 곡률·체적 기반으로

의류 산업은 오랫동안 가슴·허리·엉덩이의 2D 치수를 중심으로 패턴을 만들어 왔습니다. 하지만 이러한 방식만으로는 실제 신체의 곡률, 표면 기울기, 단면 형상, 체적 변화 등을 반영하기 어려웠습니다. 특히 현대 소비자는 활동성·착용감·실루엣을 종합적으로 고려한 정밀한 핏을 기대하기 때문에 기존 방식의 한계는 더욱 명확하게 드러나고 있습니다.

최근 3D 인체 스캔 데이터는 단순한 치수 측정을 넘어 신체 각 부위의 곡률 프로파일, 체적 분포, 단면 형상(ellipse, rotation, asymmetry)까지 파악할 수 있는 수준으로 발전했습니다. 어깨 경사와 굴곡, 복부와 엉덩이의 체적, 허벅지 단면의 타원 비율 등은 모두 패턴 설계에서 여유량(ease)과 곡선 패턴 조정에 직접적으로 영향을 주는 핵심 요소입니다. 이를 활용한 패턴 설계는 신체의 변형 패턴까지 고려하여, 정적 핏뿐 아니라 동작 기반 핏까지 정밀하게 구현할 수 있습니다.

곡률·단면 데이터가 만드는 실제 핏 개선의 구조

고품질 3D 스캔에서 추출된 어깨 곡률, 가슴 체적, 복부 돌출 각도, 힙 라운딩, 허벅지 단면 회전각 등은 패턴 구조를 다시 정의하게 합니다. 예를 들어, 기존 패턴에서는 단순한 길이와 둘레 차이로 어깨 기울기를 보정했지만, 3D 곡률 데이터를 활용하면 좌우 어깨의 비대칭이나 전굴·후굴 기반의 기울기 차이까지 계산할 수 있습니다.

또한 단면 형상 분석은 착용 시 발생하는 당김(pulling), 벌어짐(gaping), 주름 형태, 패턴 트위스트의 원인을 정확히 파악하게 해줍니다.
힙과 허벅지의 단면 회전이 큰 체형은 바지 패턴에서 앞판과 뒷판의 비율 조정, crotch 곡선의 깊이와 위치 조정이 필수적이며, 이는 2D 치수 기반 설계로는 결코 예측하기 어려웠던 영역입니다.

3D 체적 데이터는 압박웨어, 아우터, 정장 등에서 더욱 핵심적입니다. 복부나 가슴 체적의 변화량은 실제 활동 중 압박 패턴의 변화를 설명해주기 때문에, 착용 압력 균형 설계나 패턴의 장력 분배를 과학적으로 설계하는 데 큰 도움을 줍니다. 상·하체 볼륨 비율, 연령별 체적 변화, 체지방 분포 차이는 소비자군별 맞춤 패턴 설계 기반이 되며, 이는 시장에서 요구되는 세분화된 체형군별 패턴 전략을 가능하게 합니다.

이러한 접근은 기존 연구에서도 제시된 바 있으며, 3D 인체 스캔을 기반으로 한 곡률·단면·체적 분석이 의류 핏 문제의 구조적 원인을 설명할 수 있다는 점이 학술적으로도 검증되고 있습니다.

동작 기반 4D 핏 분석: 움직임을 패턴에 반영하는 시대

정적인 스캔만으로는 핏을 완전히 설명할 수 없습니다. 걷기, 앉기, 팔 들기와 같은 일상 동작에서 인체는 둘레 변화, 단면 확장률, 곡률 변화를 보이며, 이러한 변형은 패턴에 매우 큰 영향을 줍니다. 따라서 최신 패턴 설계에서는 4D 기반의 동작 적합성 핏(Motion Fit) 분석이 필수 요소가 되었습니다.

예를 들어, 팔을 들었을 때 발생하는 겨드랑이 당김은 어깨의 전굴 패턴과 등길이 변화량을 정확히 반영해야 해결할 수 있고, 앉은 자세에서 복부 체적이 증가하는 양은 바지 패턴의 waist ease, rise depth, 힙 라인을 조정하는 핵심 지표가 됩니다.

사이즈코리아 수요조사에서도 의류 산업은 동적 데이터, 체형군 분류, 곡률 기반 패턴 최적화를 가장 많이 요구한 산업군 중 하나로 나타났습니다. 이는 산업 전반이 ‘정적인 치수 → 동적 체형 반응’으로 패턴 설계 패러다임을 전환하고 있음을 의미합니다.

AI 기반 패턴 자동화: 3D 파라미터로 패턴을 ‘계산’하는 시대

3D 곡률·단면·체적 데이터를 패턴 설계에 직접 활용하기 위해, 최근에는 AI 기반 자동화 기술이 빠르게 확산되고 있습니다. AI는 수천 명의 3D 인체 데이터를 학습하여, 두 가지 혁신적 기능을 가능하게 합니다.

첫째, 체형군 자동 분류 및 대표 페르소나 모델 생성입니다. 이는 특별한 체형—예를 들어 힙 체적이 큰 체형, 어깨 전굴이 큰 체형, 복부 돌출이 있는 체형—을 자동적으로 분류하여 브랜드의 패턴 전략을 재정립하게 해줍니다.

둘째, 자동 패턴 추정(Auto Pattern Drafting)입니다. 신체의 곡률·체적·단면 데이터를 입력하면, AI는 해당 체형에 최적화된 패턴 여유량과 곡선 구조를 자동으로 제안하거나 생성할 수 있습니다. 이는 패턴 기술자의 설계 역량을 보조하여, 시행착오를 크게 줄이고 신속한 제품 개발을 가능하게 합니다.

특히 압박웨어, 레깅스, 스포츠 브라, 테일러드 재킷, 데님 패턴처럼 고난도 핏을 요구하는 제품군에서 AI 기반 설계는 이미 정량적 효과를 입증하고 있습니다.

컴포랩스: 3D 인체 데이터 기반 제품 설계 혁신의 파트너

컴포랩스는 국내에서 보기 드물게 전신 3D·부위별 3D·동작 기반 4D 인체 데이터를 모두 다루는 전문 조직으로, 의류 산업을 위한 고정밀 3D 파라미터 기반 패턴 혁신을 지원하고 있습니다. 기존의 감각적·경험적 방식에서 벗어나, 어깨·가슴·복부·엉덩이 등 주요 신체 부위의 곡률·단면·체적 파라미터를 정밀하게 산출함으로써 패턴의 여유량, 곡선 흐름, 실루엣 구조를 데이터 기반으로 체계화하고 있습니다.

또한 컴포랩스는 체형군 분류와 대표 3D 페르소나 모델링, AI 기반 자동 치수추출 및 패턴 보조 알고리즘을 통해 브랜드가 타깃하는 고객군의 실제 체형 특성을 패턴 전략에 직접 반영할 수 있도록 지원합니다. 특히 고령자·비만군·비대칭 체형과 같은 특수체형 분석을 통해 기존 패턴 시스템이 해결하기 어려웠던 착용 불편과 구조적 핏 문제를 과학적으로 진단하고 개선 방향을 제시합니다.

아울러 컴포랩스는 산업 수요 기반 인체데이터 연구와 국가 R&D 프로젝트에 지속적으로 참여하며, 데이터 품질과 표준화 측면에서 높은 신뢰성을 확보해 왔습니다. 이러한 전문성과 실무 중심의 연구 경험을 바탕으로, 의류 패턴 설계를 과학적으로 혁신하고자 하는 기업에게 컴포랩스는 가장 정확하고 실질적인 파트너가 될 것입니다.