움직임 중심으로 변화하는 모빌리티 UX 패러다임
오늘날의 모빌리티 산업은 단순한 이동 수단 개발을 넘어, 사용자의 실제 행동과 움직임을 중심으로 한 Human-Centered Mobility UX 시대로 빠르게 이동하고 있습니다. 과거 자동차 산업이 엔진 성능과 공간 효율 중심으로 발전했다면, 최근에는 사용자가 차량을 어떻게 접근하고, 탑승하며, 이동 중 어떤 경험을 하는지가 제품 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 떠오르고 있습니다. 특히 전기차와 자율주행 플랫폼의 확산은 기존 차량 구조 자체를 변화시키고 있으며, 이에 따라 승하차 경험 역시 완전히 새로운 UX 영역으로 확장되고 있습니다.
이러한 변화 속에서 최근 산업계가 주목하는 기술이 바로 4D 스캔 기반 동작 데이터입니다. 기존의 정적인 인체치수 데이터가 단순히 “사람의 크기”를 측정했다면, 4D 데이터는 시간 흐름에 따른 움직임과 자세 변화를 함께 분석합니다. 사용자가 차량에 접근하는 과정에서의 보폭 변화, 몸의 회전, 손잡이 도달 범위, 무릎 굴곡, 발 디딤 위치 등 실제 움직임을 데이터화함으로써 보다 정교한 접근성 UX 설계가 가능해지고 있습니다. 최근 산업에서는 모빌리티 UX, 탑승동작 분석, 디지털휴먼 기반 시뮬레이션, 인간공학 기반 접근성 설계와 같은 키워드가 빠르게 확대되고 있으며, 실제 산업 수요 역시 증가하고 있습니다.
승하차 동작 데이터와 접근성 설계의 진화
승하차 동작은 단순히 “차에 타고 내리는 행동”처럼 보이지만, 실제로는 매우 복합적인 신체 움직임의 조합으로 이루어집니다. 사용자는 차량 높이에 맞춰 다리를 들어 올리고, 몸의 균형을 유지하며, 손잡이를 잡거나 몸을 회전시키게 됩니다. 이 과정에서 허리, 무릎, 발목, 골반, 어깨 등 다양한 관절이 동시에 움직이며, 차량 구조에 따라 사용성 차이가 크게 발생합니다. 특히 고령자나 어린이, 이동약자에게는 이러한 차이가 곧 불편함과 안전 문제로 이어질 수 있습니다.
최근 글로벌 모빌리티 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위해 실제 승하차 데이터를 기반으로 접근성 UX를 개선하고 있습니다. 예를 들어 탑승 과정에서 사용자의 고관절 굴곡각, 무릎 높이, 허리 회전 범위, 체중 이동 패턴 등을 분석하여 좌석 높이와 문 개폐 구조를 최적화하는 방식입니다. 또한 H-point 기반 착좌 분석, 시야각 분석, 도달 범위 시뮬레이션 등이 함께 활용되면서, 단순 감각적 설계가 아닌 실제 데이터 기반 설계로 전환되고 있습니다. 이는 앞으로 자율주행 셔틀, 스마트 PBV, 공유 모빌리티 환경에서 더욱 중요한 기준으로 작용할 가능성이 높습니다.
Ramirez, H.; Seriani, S.; Aprigliano, V.; Peña, A.; Arredondo, B.; Bastias, I.; Farias, G. “Posture Detection of Passengers’ Movement When Boarding and Alighting an Urban Bus: A Pilot Study in Valparaíso, Chile.” Applied Sciences, 2025, 15(10), 5367. MDPI. https://doi.org/10.3390/app15105367. Licensed under CC BY 4.0.
디지털휴먼 기반 시뮬레이션과 미래형 이동 경험
4D 스캔 데이터의 가장 큰 장점은 단순한 평균 인체 기준이 아니라, 실제 사람들의 다양한 움직임 차이를 정량적으로 분석할 수 있다는 점입니다. 키가 작은 사용자와 큰 사용자의 탑승 동선은 전혀 다르게 나타날 수 있으며, 고령자의 경우 관절 가동 범위 제한으로 인해 특정 차량 구조에서 불편함이 증가할 수 있습니다. 최근에는 이러한 차이를 해결하기 위해 디지털휴먼 기반 시뮬레이션과 AI 행동 분석 기술이 빠르게 결합되고 있습니다.
특히 디지털 트윈 기술과 연계된 인체 데이터는 실제 프로토타입 제작 이전 단계에서 다양한 체형과 연령군의 승하차 시나리오를 가상 환경 안에서 검증할 수 있도록 돕고 있습니다. 사용자가 어느 구간에서 피로를 느끼는지, 어떤 자세에서 충돌 위험이 발생하는지, 어떤 손잡이 위치가 가장 안정적인지를 사전에 분석할 수 있기 때문입니다. 최근에는 이러한 기술이 자동차뿐 아니라 공공교통, 스마트시티, 건축, 공공시설, 유니버설디자인 분야까지 확장되고 있으며, 인간 중심 공간 설계의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.
휴먼데이터 기반 접근성 UX를 확장하는 컴포랩스
휴먼데이터 전문기업 컴포랩스는 이러한 변화 속에서 3D·4D 인체 데이터 기반 UX 분석과 디지털휴먼 시뮬레이션 기술을 활용해 실제 산업 설계에 연결 가능한 데이터 구조를 연구하고 있습니다. 단순한 정적 인체치수 분석을 넘어, 사용자의 움직임과 자세, 공간 점유 패턴, 관절 변화량까지 함께 분석함으로써 모빌리티·웨어러블·헬스케어·공공 UX 설계에 활용 가능한 휴먼데이터 플랫폼을 구축하고 있습니다. 특히 승하차와 같은 동적 행동 데이터는 앞으로의 스마트 모빌리티 UX와 접근성 설계에서 매우 중요한 기준으로 확대될 가능성이 높습니다.
또한 컴포랩스는 Doodll 방향성과 함께 Product-Human Fit 분석, Virtual Usability Simulation, AI 기반 워크플로우 지원, 디지털휴먼 생성 기술 등을 연결하며 미래형 설계 환경을 준비하고 있습니다. 최근에는 실제 사용자의 움직임 데이터를 기반으로 제품 설계와 UX를 가상 환경에서 검증하려는 흐름이 빠르게 증가하고 있으며, 이는 제품 개발 시간을 줄이고 사용자 경험의 정확도를 높이는 방향으로 이어지고 있습니다. 앞으로의 접근성 UX는 단순한 인터페이스 설계를 넘어, 인간의 움직임 자체를 이해하고 데이터화하는 방향으로 진화하게 될 것입니다. 컴포랩스는 이러한 흐름 속에서 휴먼데이터와 산업 설계를 연결하는 새로운 접근성 UX 전략을 지속적으로 확장해 나가고 있습니다.
Comfo Labs 