드론택시(eVTOL) 설계에서 가장 부족한 것은 휴먼데이터다
도심항공모빌리티(UAM), 이른바 드론택시(eVTOL)는 더 이상 먼 미래의 개념이 아닙니다. 전기 추진 기반 수직이착륙 항공기는 이미 실증 단계를 넘어 상용화를 향해 빠르게 움직이고 있습니다. 기체 안정성, 배터리 효율, 항공 인증과 같은 기술적 과제들은 점점 구체적인 해답을 찾아가고 있습니다. 그러나 이 흐름 속에서 상대적으로 조용히 방치되어 온 질문이 하나 있습니다. 이 새로운 이동수단은 과연 사람을 기준으로 설계되고 있는가라는 질문입니다.
드론택시는 항공기이지만, 탑승자는 자동차처럼 앉아 이동합니다. 이 어색한 경계 지점에서 기존 교통수단의 설계 논리는 더 이상 충분하지 않습니다. 운전 행위가 사라지고, 조종의 주체가 시스템이 되는 순간 이동수단은 기계가 아니라 사람이 머무는 공간으로 바뀝니다. 이 글에서는 드론택시 설계에서 가장 큰 휴먼데이터 이슈를 짚고, 왜 지금 이 문제가 산업 전반에서 중요해지고 있는지를 살펴봅니다.
Passenger drones are ready for take-off
공중 환경을 고려한 드론택시 안전 설계의 필요성
드론택시는 구조적으로 수직 이착륙과 공중 정지를 전제로 설계됩니다. 이는 자동차나 기존 고정익 항공기와는 전혀 다른 위험 환경을 의미합니다. 급격한 수직 감속, 불안정한 자세에서의 충격, 돌풍이나 난기류에 의한 순간적인 기체 움직임은 탑승자에게 새로운 형태의 하중을 전달합니다.
현재의 안전 설계 기준은 여전히 자동차 충돌 시험이나 기존 항공 규격에 크게 의존하고 있습니다. 그러나 이러한 기준은 대부분 정면·측면 충돌이나 조종석 중심 상황을 가정합니다. 특히 골반·척추·목·머리에 전달되는 하중은 사고 유형에 따라 전혀 다른 양상으로 나타나며, 이는 아직 충분한 인체 기반 데이터로 검증되지 않았습니다. 이제 드론택시는 사람의 자세와 반응을 전제로 한 안전 시나리오로 재정의되어야 할 시점에 와 있습니다.
NASA researchers recently completed a full-scale crash test of an electric vertical takeoff and landing (eVTOL) concept vehicle at the Landing and Impact Research (LandIR) facility at NASA’s Langley Research Center in Hampton, Virginia.
Image Source: NASA Crash Tests eVTOL Concept
A NASA researcher assists in the preparation of a crash test dummy seated inside the Lift+Cruise model. Researchers use crash test dummies to learn how the crash impact would affect humans.
Credits: Dave Bowman
승하차 동작까지 포함하는 드론택시 인체 설계 기준
드론택시의 승하차 과정은 단순한 편의성의 문제가 아닙니다. 착륙 지점, 기체 높이, 주변 환경은 상황에 따라 달라지며, 여기에 회전익과 구조물 같은 물리적 위험 요소가 더해지면 승하차 과정 자체가 하나의 안전 시나리오가 됩니다.
많은 초기 설계는 여전히 건강한 성인 남성 기준에 머물러 있습니다. 그러나 실제 이용자는 고령자, 어린이, 이동 약자를 포함합니다. 이들에게 승하차는 단순한 동작이 아니라 균형 유지와 낙상 위험이 동반되는 과정입니다. 발이 바닥에 안정적으로 닿는지, 손잡이에 손이 자연스럽게 닿는지, 몸을 회전하는 동안 중심을 잃지 않는지는 모두 동작 기반 인체데이터로만 설명할 수 있으며, 이는 안전 설계의 핵심 요소입니다.
탑승자의 심리·생리 반응을 반영한 드론택시 설계 접근
드론택시는 기존 교통수단과 전혀 다른 감각 경험을 제공합니다. 높은 시야, 공중 부유 상태, 저주파 진동, 방향 전환이 복합적으로 작용하면서 많은 탑승자는 멀미나 불안을 경험할 가능성이 큽니다.
지금까지 이러한 문제는 주로 기체 안정성이나 제어 기술의 문제로 다뤄져 왔습니다. 그러나 실제로 탑승자의 경험을 좌우하는 것은 심리·생리적 반응 데이터입니다. 심박수 변화, 상체와 목의 긴장, 시선의 고정 방식은 모두 탑승자가 느끼는 안전감과 직결됩니다. 결국 이 영역은 기술의 문제가 아니라 사람을 얼마나 정밀하게 이해하느냐의 문제로 귀결됩니다.
기체 중심 디지털트윈에서 휴먼 디지털트윈으로의 확장
드론택시 산업은 디지털트윈 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 기체 구조, 공력 특성, 배터리 성능은 정밀하게 시뮬레이션됩니다. 그러나 정작 그 안에 앉는 사람은 여전히 평균값 기반 모델로 표현되는 경우가 많습니다.
사람은 평균이 아니라 다양성과 변화의 집합입니다. 자세에 따라 체적이 달라지고, 움직임에 따라 접촉 압력이 변하며, 상황에 따라 반응 속도도 달라집니다. 이러한 요소가 반영되지 않는다면 진정한 의미의 안전 설계는 완성될 수 없습니다. 드론택시가 필요로 하는 것은 기체 중심 디지털트윈이 아니라 휴먼 디지털트윈입니다.
드론택시 설계를 위한 휴먼데이터 연구와 컴포랩스의 접근
드론택시의 상용화 경쟁력은 더 빠른 기체나 더 긴 비행거리가 아니라 사람이 안심하고 앉을 수 있는 설계에서 결정됩니다. 그 출발점은 언제나 사람 중심 설계입니다.
컴포랩스는 3D 체형 데이터, 자세와 동작, 행동 맥락이 결합된 휴먼데이터를 기반으로 자율주행과 모빌리티 환경에서의 탑승 경험을 연구해 왔습니다. 이는 단순한 형상 데이터가 아니라 실제 상황에서의 인간 반응을 반영한 데이터이며, 드론택시라는 새로운 이동 환경으로 확장되고 있습니다. 하늘을 나는 택시에서 가장 중요한 기준은 여전히 사람입니다.
Comfo Labs 