자율주행차: 인간을 이해하는 휴먼데이터로 설계

움직이는 공간에서 인간을 이해하는 휴먼데이터

자율주행차의 본질은 기술이 아니라, 움직이는 공간에서 인간을 이해하는 휴먼데이터입니다.
자율주행 기술이 고도화될수록 자동차는 더 이상 운전을 위한 기계로만 존재하지 않습니다. 사람이 직접 핸들을 잡지 않는 순간, 차량은 이동하는 동안 머무르는 공간이 됩니다. 이때부터 자동차 설계의 중심 질문은 “어떻게 더 잘 달릴 것인가”가 아니라, “이 공간 안에서 사람은 어떤 자세로, 어떤 행동을 하며, 어떤 경험을 하게 되는가”로 바뀝니다.

기존 차량 설계는 운전자 시야, 페달 거리, 핸들 조작성을 중심으로 발전해 왔습니다. 그러나 자율주행 환경에서는 사람들이 기대고, 눕고, 회전하고, 대화하고, 일하고, 쉬는 행동이 자연스럽게 발생합니다. 이 모든 행동은 기존의 정적인 인체치수나 운전자 중심 데이터로는 설명할 수 없습니다. 그래서 자율주행차의 핵심 경쟁력은 센서나 알고리즘이 아니라, 인간의 존재 방식과 행동을 얼마나 정밀하게 데이터로 이해했는가에 달려 있습니다.

운전이 사라진 순간, 차량은 ‘기계’가 아니라 ‘공간’이 됩니다

자율주행 환경에서는 운전 자세가 사라지고, 생활 중심의 탑승 자세가 등장합니다. 사람들은 더 이상 정면을 바라보며 긴장된 자세로 앉아 있지 않습니다. 대신 몸을 비틀어 옆 사람과 대화하고, 좌석을 젖혀 휴식을 취하며, 노트북을 열어 일을 하거나 식사를 합니다. 이 변화는 차량 내부에서 발생하는 자세의 다양성과 체형 변화를 급격히 증가시킵니다.

이때 필요한 것이 바로 비정형 착좌 자세 데이터, 시트 회전·슬라이딩 상태의 골반·척추 정렬, 장시간 탑승 시 피로 누적 패턴, 활동 중 상지 도달범위입니다. 특히 기대거나 눕는 자세에서는 체중 분포와 압력 지점이 크게 달라지기 때문에, 기존의 H-point 기반 운전자 모델로는 정확한 설계가 불가능합니다. 자율주행차 내부 설계는 이제 가구, 의료, 웨어러블 설계에 가까운 문제로 확장되고 있습니다.

완전한 자동화 이전, 인간은 여전히 시스템의 일부입니다

완전 자율주행에 도달하기 전까지, 사람은 여전히 시스템 안에 포함된 존재입니다. 차량이 주행을 담당하더라도, 돌발 상황에서는 사람이 개입해야 하며, 그 순간의 인지와 반응 속도는 안전과 직결됩니다. 문제는 자율주행 환경에서 사람이 항상 운전에 집중하고 있지 않다는 점입니다.

휴식 상태나 다른 활동을 하던 사람이 다시 주행 상황을 인지하기까지 걸리는 시간, 경고를 인식한 뒤 손·발이 반응하기까지의 지연, 그리고 이러한 과정이 연령·숙련도·상태에 따라 어떻게 달라지는지는 매우 중요한 휴먼데이터입니다. 이 데이터 없이는 HMI 설계, 경고 방식, 인터페이스 위치를 합리적으로 결정할 수 없습니다. 자율주행 UX는 결국 기계와 인간 사이의 대화 방식을 설계하는 문제입니다.

모두를 위한 이동을 설계하려면, 승·하차 데이터가 필요합니다

자율주행차는 특정 운전자만을 위한 이동 수단이 아니라, 고령자·어린이·장애인·이동약자까지 포함하는 공공적 이동 공간이 됩니다. 이때 경쟁력을 좌우하는 요소는 속도가 아니라, 누구나 안전하고 편안하게 타고 내릴 수 있는가입니다. 이를 위해서는 승·하차 과정에서 발생하는 실제 동작 데이터가 필수적입니다.

예를 들어 승·하차 시 고관절·무릎·발목 각도, 회전 좌석에서의 체중 이동 경로, 휠체어·보행보조기 사용자의 동작 시퀀스, 그리고 차량 내부 통로에서 사람이 차지하는 공간 점유 데이터(4D)는 기존 차량 설계 데이터에 거의 포함되어 있지 않습니다. 자율주행 시대에는 ‘성인 남성 기준’이라는 전제 자체가 무너지고, 다양한 체형과 능력을 포괄하는 휴먼데이터가 설계의 출발점이 됩니다.

앉아 있지 않은 사람을 보호하는 새로운 안전 기준

자율주행 환경에서는 사람이 정면을 보고 앉아 있다는 가정 자체가 성립하지 않습니다. 좌석을 젖힌 상태, 옆을 보고 앉은 자세, 누운 자세에서도 사고는 발생할 수 있습니다. 이때 기존의 충돌 안전 기준은 더 이상 충분하지 않습니다.

안전을 위해서는 비정형 자세에서의 체형·체적 분포, 안전벨트·에어백의 실제 접촉 위치 변화, 연령·체형별 충돌 시 체표 변형, 고령자의 복부·흉부 체적 특성과 같은 데이터가 필요합니다. 이는 단순한 안전 기술의 문제가 아니라, 사람의 몸이 다양한 자세에서 어떻게 반응하는지에 대한 이해의 문제입니다. 자율주행차의 안전은 이제 ‘운전 중 안전’이 아니라 ‘존재 중 안전’으로 정의되어야 합니다.

자율주행 휴먼데이터의 기준을 만드는 컴포랩스

컴포랩스는 자율주행을 기술의 문제가 아닌 인간의 문제로 접근합니다. 사람의 몸을 단순한 치수 집합이 아니라, 3D 형상·자세·움직임·행동 맥락이 결합된 데이터로 이해하고 이를 설계 기준으로 전환합니다. 탑승 자세, 이동 동작, 인지 반응, 안전 시나리오까지 이어지는 연결된 휴먼데이터는 자율주행차를 진정한 사람 중심 이동 공간으로 만드는 핵심 인프라입니다.

자율주행차가 어디로 가느냐보다 중요한 것은, 그 안에서 사람이 어떻게 존재하느냐입니다. 컴포랩스는 그 질문에 답하는 휴먼데이터로 자율주행 시대의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다.