정책 기획을 더 정밀하게 만드는 방법, 3D 페르소나 모델 설계의 실제

정책은 이제 ‘평균’이 아니라 ‘대표’를 설계해야 합니다

기존의 정책 설계는 주로 평균값 중심의 인체 데이터를 기반으로 이루어져 왔습니다. 평균 키, 평균 체중, 평균 행동 패턴과 같은 데이터는 대규모 정책 수립에는 유용했지만, 실제 사용자 경험과의 간극을 완전히 해소하기에는 한계가 있었습니다. 특히 공공시설, 교통, 헬스케어, 안전 설계와 같은 영역에서는 다양한 체형과 행동 특성을 가진 사람들을 충분히 반영하지 못하는 문제가 지속적으로 제기되어 왔습니다.

최근 정책 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. 고령화, 1인 가구 증가, 다양한 라이프스타일의 등장 등으로 인해 정책의 대상은 더 이상 단일한 평균 집단이 아니라, 다양한 사용자 그룹의 집합으로 확장되고 있습니다. 이러한 변화 속에서 정책 기획자는 ‘평균적인 사람’을 상정하는 것이 아니라, 대표성을 가진 다수의 사용자 모델을 기반으로 정책을 설계해야 하는 새로운 과제를 마주하고 있습니다. 이때 등장하는 개념이 바로 3D 페르소나 모델입니다. 이는 단순한 인구통계 기반의 페르소나를 넘어, 실제 인체 형상과 자세, 움직임 데이터를 반영한 정량적이고 시각화된 사용자 모델로, 정책 설계의 기준 자체를 변화시키고 있습니다.

3D 페르소나 모델은 어떻게 정책 설계에 활용되는가

3D 페르소나 모델은 단순한 시각 자료가 아니라, 정책 설계 과정 전반에 활용될 수 있는 정밀한 설계 도구입니다. 예를 들어 공공시설 설계에서는 사용자의 키, 팔 길이, 도달 범위, 시야각 등을 기반으로 키오스크 높이, 손잡이 위치, 안내 표지의 배치가 결정됩니다. 이때 평균값이 아닌 다양한 체형군을 반영한 3D 모델을 활용하면, 더 많은 사용자에게 편리하고 안전한 환경을 제공할 수 있습니다.

또한 모빌리티나 교통 정책에서는 착좌 자세, 시야 확보, 조작 범위 등의 요소가 중요한데, 이러한 요소들은 단순 치수 데이터가 아니라 자세 기반 3D 모델과 동작 데이터를 통해 보다 정확하게 분석됩니다. 헬스케어 정책에서도 마찬가지로, 고령자나 특정 질환군의 신체 변화와 움직임을 반영한 모델을 활용하면 보다 현실적인 서비스 설계가 가능해집니다. 결국 3D 페르소나 모델은 정책을 ‘추상적인 계획’에서 ‘실제 사용 가능한 설계’로 전환시키는 핵심 도구이며, 이는 정책의 실효성과 사용자 만족도를 동시에 높이는 방향으로 작용합니다.

대표 3D 페르소나 모델은 어떻게 구축되어야 하는가

대표 3D 페르소나 모델 구축의 핵심은 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라, 설계에 활용 가능한 형태로 구조화하는 것에 있습니다. 우선 다양한 연령, 성별, 체형군을 반영한 인체 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 대표성을 가지는 군집을 도출하는 과정이 필요합니다. 이 과정에서는 단순 통계가 아니라 형상 기반 분석과 클러스터링 기술이 함께 활용됩니다.

이후 각 체형군을 대표하는 3D 모델을 생성하고, 여기에 관절 정보, 자세 데이터, 동작 범위 등의 요소를 결합하여 정적 데이터와 동적 데이터를 통합한 모델로 확장해야 합니다. 특히 정책 설계에서는 단순한 외형보다도 실제 사용 환경에서의 움직임과 상호작용이 중요하기 때문에, 동작 기반 데이터의 반영 여부가 모델의 완성도를 결정짓는 핵심 요소가 됩니다. 또한 이러한 모델은 단순한 시각화 파일이 아니라, 다양한 산업과 정책 영역에서 활용될 수 있도록 표준화된 데이터 구조와 포맷으로 제공되어야 합니다. 그래야만 설계, 시뮬레이션, 검증 단계까지 자연스럽게 연결될 수 있으며, 정책의 실행 가능성을 높일 수 있습니다.

컴포랩스, 정책 설계를 ‘데이터 기반 설계’로 전환합니다

컴포랩스는 3D 인체 형상, 자세, 움직임 데이터를 기반으로 정책과 산업 설계를 연결하는 휴먼데이터 전문 기업입니다. 단순한 치수 데이터 제공을 넘어, 곡률, 단면, 체적과 같은 고차원 형상 데이터와 동작 데이터를 결합하여 실제 설계에 바로 활용 가능한 데이터 환경을 구축하고 있습니다.

특히 컴포랩스의 SIZE LAB 플랫폼은 다양한 체형군을 기반으로 한 대표 3D 페르소나 모델을 생성하고, 이를 디지털 시뮬레이션 환경에서 검증할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 정책 기획자는 물리적 프로토타입 없이도 사용자 경험을 사전에 검토하고, 보다 정밀한 의사결정을 수행할 수 있습니다. 또한 AI 기반 데이터 분석과 디지털 트윈 기술을 결합하여, 정책 설계 단계에서부터 실제 사용 환경까지 연결되는 데이터 기반 설계 프로세스를 제공합니다. 이는 공공정책뿐만 아니라 모빌리티, 헬스케어, 공공시설, 제품 설계 등 다양한 산업 영역으로 확장 가능하며, 앞으로의 정책 설계 방식에 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 결국 정책의 경쟁력은 얼마나 현실을 정밀하게 반영하느냐에 달려 있습니다. 컴포랩스는 그 출발점을 사람 데이터에서 찾고 있으며, 이를 통해 더 안전하고, 더 편리하며, 더 정확한 정책 설계를 가능하게 만듭니다.