운전자 체형 다양성이 차량 설계를 바꾼다: H-point 기반 저신장·고신장 최적 포지션

체형 다양성이 드러내는 기존 차량 설계의 한계

지금까지 대부분의 차량 설계는 평균 체형을 기준으로 한 표준화 설계를 중심으로 발전해 왔습니다. 이는 대량 생산과 비용 효율성 측면에서는 매우 효과적인 접근이었지만, 실제 운전 환경에서는 다양한 문제를 발생시키고 있습니다. 특히 저신장 운전자는 전방 시야 확보가 어려워 시트 높이를 과도하게 조정하거나 상체를 앞으로 당기는 자세를 취하게 되며, 이로 인해 핸들 조작 안정성과 피로도가 동시에 악화되는 경우가 많습니다. 반대로 고신장 운전자는 무릎 공간 부족, 페달 조작 시 관절 각도 제한, 장시간 운전 시 하체 피로 증가와 같은 구조적 한계를 경험하게 됩니다.

이러한 문제는 단순한 불편을 넘어 안전성과 직결되는 설계 이슈입니다. 운전 자세는 시야 확보, 조작성, 반응 속도에 영향을 미치며, 이는 곧 사고 위험과 연결됩니다. 그럼에도 불구하고 기존 설계는 평균값 중심 접근에 머물러 있었기 때문에 다양한 체형을 충분히 반영하지 못했습니다. 최근 모빌리티 산업에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 평균이 아닌 체형 분포 전체를 고려하는 설계 전략으로 빠르게 전환하고 있습니다.

H-point를 중심으로 재정의되는 운전자 포지션

운전자 포지션 설계에서 핵심 기준 중 하나는 바로 H-point(hip point)입니다. 이는 운전자가 앉았을 때 골반 중심 위치를 기준으로 정의되는 좌석 기준점으로, 차량 설계에서 시야, 도달범위, 조작성의 기준이 되는 매우 중요한 지표입니다. H-point는 단순한 좌석 위치 개념이 아니라, 인체와 차량 인터페이스를 연결하는 핵심 좌표라고 할 수 있습니다.

저신장 운전자의 경우 H-point를 기준으로 했을 때 시야 확보를 위해 시트를 앞으로 이동시키는 경향이 있으며, 이 과정에서 팔과 어깨의 도달범위가 과도하게 제한될 수 있습니다. 반대로 고신장 운전자는 H-point를 뒤로 이동시키면서 다리 공간은 확보되지만, 핸들과의 거리 증가로 인해 조작 안정성이 저하되는 문제가 발생합니다. 즉, 동일한 H-point 기준에서도 체형에 따라 최적 포지션은 달라질 수밖에 없는 구조입니다. 따라서 최근 설계에서는 H-point를 단일 기준으로 사용하는 것이 아니라, 체형군별로 H-point 위치와 관련 변수들을 함께 최적화하는 접근이 중요해지고 있습니다.

체형군 기반 데이터가 만드는 새로운 모빌리티 UX

모빌리티 UX 설계는 이제 평균 사용자 한 명을 기준으로 하는 시대를 넘어, 다양한 체형군을 동시에 고려하는 설계 방식으로 진화하고 있습니다. 이를 위해 활용되는 핵심 기술이 바로 3D 인체 데이터 기반 체형군 분석입니다. 이는 단순한 키나 길이 정보가 아니라, 신체의 곡률, 단면, 체적, 그리고 동작 시 변화까지 포함한 데이터입니다.

이러한 데이터는 디지털 시뮬레이션 환경에서 큰 가치를 발휘합니다. 다양한 체형의 디지털 휴먼을 차량 내부에 적용하여 시야, 도달범위, 관절 각도, 체압 분포 등을 동시에 분석함으로써 설계 초기 단계에서 문제를 발견하고 개선할 수 있습니다. 특히 저신장과 고신장 사용자 모두를 만족시키기 위해서는 단일 설계 기준이 아닌 다중 시나리오 기반 검증 구조가 필수적입니다. 또한 자율주행, 전기차, UAM과 같은 미래 모빌리티 환경에서는 운전자 역할과 자세 자체가 변화하고 있기 때문에, 기존보다 더 다양한 체형과 행동 패턴을 고려한 UX 설계가 요구됩니다. 이러한 흐름 속에서 체형군 기반 설계는 선택이 아닌 필수 전략으로 자리 잡고 있습니다.

컴포랩스: H-point 기반 체형군 설계를 현실로 만드는 기술

컴포랩스는 3D 인체 형상·자세·움직임 데이터를 기반으로 한 설계 혁신을 통해 이러한 변화를 현실로 만들어가고 있습니다. 단순한 신체 치수 데이터를 넘어, 곡률·단면·체적 데이터와 동작 기반 인체 모델링을 결합하여 실제 제품 설계에 바로 활용 가능한 데이터 환경을 구축하고 있습니다. 특히 모빌리티 분야에서는 H-point를 중심으로 한 착좌 자세 분석, 도달범위 분석, 시야 분석을 통합하여 보다 정밀한 설계 의사결정을 지원합니다.

컴포랩스의 SIZE LAB 플랫폼은 다양한 체형군 데이터를 기반으로 디지털 시뮬레이션 환경을 제공하며, 설계 초기 단계에서 사용자 적합성을 검증할 수 있도록 합니다. 또한 AI 기반 분석을 통해 저신장부터 고신장까지 다양한 사용자군의 최적 포지션을 도출하고, 이를 실제 제품 설계에 직접 연결하는 구조를 갖추고 있습니다. 이러한 접근은 자동차뿐 아니라 다양한 산업에서 데이터 기반 설계 패러다임을 확장시키는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 앞으로의 차량 설계는 더 이상 평균 사용자를 위한 것이 아니라, 모든 사용자를 위한 정밀 설계로 진화하게 될 것입니다.