현실을 가상공간에 옮기는 기술의 중심에 사람이 놓인 이유
디지털트윈은 현실의 사물, 공간, 공정을 가상공간에 재현하고 변화를 미리 분석하는 기술입니다. 초기에는 공장 설비, 발전소, 건축물처럼 관리 비용이 높은 대상을 중심으로 활용되었지만, AI와 센서, 3D 스캔, 모션 캡처 기술이 발전하면서 그 관심은 기계와 공간을 넘어 인간으로 이동하고 있습니다. 아무리 정교하게 제품과 설비를 복제하더라도 실제 사용자의 몸과 행동을 반영하지 못하면 현실적인 시뮬레이션이 완성되지 않기 때문입니다. 자동차 내부 공간은 운전자의 시야와 도달범위를 제외하고 설명하기 어렵고, 의료기기와 웨어러블, 가구, 로봇, 작업환경도 사용자의 체형과 움직임을 함께 고려해야 합니다. 결국 디지털트윈이 확인하려는 것은 기계가 정상적으로 작동하는가를 넘어, 사람이 그 안에서 안전하고 편안하게 행동할 수 있는가라는 질문입니다.
이러한 변화는 제품 개발 방식에도 영향을 주고 있습니다. 과거에는 시제품을 만든 뒤 사용성을 평가하고 문제를 수정하는 방식이 일반적이었지만, 제품 구조가 복잡해지고 출시 주기가 짧아지면서 사후 수정의 비용과 부담이 커지고 있습니다. 이에 따라 설계 초기부터 다양한 체형과 자세, 움직임을 가상환경에 배치하고 제품과 사람의 상호작용을 예측하는 인간 중심 디지털트윈이 중요해지고 있습니다. 인간의 형상과 행동을 먼저 구현하면 실제 제작 전에 도달범위, 불편한 자세, 공간 통과 가능성 등을 검토할 수 있습니다. 디지털트윈이 인간부터 복제하기 시작한 이유는 사람의 외형을 보여주기 위해서가 아니라, 사람을 기준으로 제품과 공간의 성능을 판단하기 위해서입니다.
평균적인 사람으로는 설명할 수 없는 실제 사용자의 몸
사람과 직접 맞닿는 제품은 신체의 특정 부위와 접촉하거나 사용자의 움직임에 영향을 줍니다. 스마트워치는 손목의 단면과 움직임에, 이어버드는 귀의 세부 형상에 따라 착용감이 달라집니다. 자동차 시트는 골반과 허리, 허벅지 형상뿐 아니라 페달과 핸들을 조작할 때의 관절각과 체압 변화까지 고려해야 하며, 의료기기와 재활기기는 체형, 노화, 좌우 비대칭, 관절 가동범위와 연결됩니다. 그러나 기존 설계에서는 이러한 차이를 모두 반영하기 어려워 평균 신장과 평균 팔 길이 같은 대표 치수에 의존해 왔습니다. 평균값은 전체 경향을 파악하는 데 유용하지만 실제 사용자의 몸을 그대로 나타내지는 않습니다. 키가 같더라도 신체 비율과 골반 너비, 어깨 경사, 관절 움직임은 다를 수 있어 평균 치수에 맞는 제품이 많은 사용자에게 불편할 수 있습니다.
사람의 몸은 멈춰 있는 형상도 아닙니다. 앉으면 골반 위치와 허리 곡률이 바뀌고, 팔을 올리면 어깨 주변의 체표가 변형되며, 걷거나 달릴 때에는 관절각과 보폭, 무게중심이 계속 달라집니다. 따라서 정적인 인체치수만으로는 착용 압박, 동작 중 충돌, 장시간 사용에 따른 피로, 조작 과정의 불편을 충분히 설명하기 어렵습니다. 자동차 승하차나 웨어러블 착용처럼 움직임이 포함된 상황에서는 접촉 위치와 압력도 달라집니다. 이것이 디지털트윈이 단순한 3D 아바타가 아니라 형상과 자세, 움직임, 접촉 반응이 함께 구현된 디지털 인간으로 발전해야 하는 이유입니다. 사람을 복제한다는 것은 외형을 닮게 만드는 것이 아니라, 제품을 사용할 때 나타나는 신체 변화와 행동을 데이터로 설명하는 것을 의미합니다.
AI가 학습하는 디지털 인간과 가상 시뮬레이션의 진화
앞으로의 인간 디지털트윈은 한 사람의 외형을 복제하는 수준을 넘어 다양한 사용자를 대표하고 제품과의 상호작용을 예측하는 방향으로 발전할 것입니다. 이를 위해서는 전신 3D 스캔 데이터뿐 아니라 세부 인체치수, 체표 곡률, 단면 형상, 관절 중심, 가동범위, 자세 변화, 동작 궤적이 연결되어야 합니다. 연령과 성별, 체형, 직업, 생활 방식 같은 메타데이터도 함께 구축되어야 산업 목적에 맞는 디지털 페르소나를 만들 수 있습니다. AI는 이러한 휴먼데이터를 분석해 체형을 분류하고 누락된 신체 파라미터를 추정하며, 특정 제품을 위한 대표 사용자를 생성할 수 있습니다. 하나의 평균 모델 대신 체구가 작은 사용자, 고령자, 어린이, 신체 비대칭이 있는 사용자 등을 설계 환경에 배치하면 제품의 크기와 접촉면, 조작부 위치가 각 사용자에게 어떤 결과를 만드는지 비교할 수 있습니다.
이러한 기술은 맞춤형 제품에만 적용되는 것이 아닙니다. 자동차에서는 시야와 페달 도달성, 승하차 동작을 검증하고, 작업환경에서는 도달범위와 자세 부담, 신체 점유공간을 분석할 수 있습니다. 의료·헬스케어 분야에서는 환자 체형과 관절 움직임에 따른 기기 적합성을 평가하고, 웨어러블과 스포츠 산업에서는 동작 중 체표 변화와 압박 위치를 예측할 수 있습니다. 궁극적으로 디지털트윈은 현실을 보여주는 복제본이 아니라 아직 만들어지지 않은 제품과 환경을 미리 시험하는 가상 검증 인프라로 발전할 것입니다. AI가 설계안을 생성하고 디지털 인간이 이를 사용하는 과정을 시뮬레이션하면 사용성 문제와 잠재적 위험을 더 이른 단계에서 발견할 수 있습니다. 미래의 경쟁력은 실제 사람의 다양성과 움직임을 얼마나 정확하게 데이터화하고 설계 의사결정에 연결하는가에 달려 있습니다.
인간을 이해하는 데이터에서 시작하는 컴포랩스의 디지털트윈
컴포랩스는 3D 휴먼 빅데이터와 인체공학 데이터를 기반으로 사람과 제품의 관계를 분석하고, 산업별 설계에 활용할 수 있는 디지털 인간 모델을 구축하고 있습니다. 신장과 둘레뿐 아니라 전신과 신체 부위의 3D 형상, 세부 인체치수, 랜드마크, 관절 정보, 자세와 동작데이터를 목적에 맞게 가공하여 제품 개발에 활용할 수 있도록 지원합니다. SIZE LAB은 기업이 필요한 3D 인체데이터를 탐색하고 활용할 수 있도록 돕는 휴먼데이터 플랫폼입니다. 제품 접촉 부위와 목표 사용자군, 필요한 형식에 따라 인체 형상과 치수, 관절데이터, 대표 페르소나, AI 학습용 데이터를 검토할 수 있어 평균 체형 중심의 설계에서 벗어나 사용자 다양성을 초기 단계부터 반영할 수 있습니다.
Doodll은 제품을 만든 뒤 사용성을 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 과정에서 제품과 사람의 적합성을 검토하고 여러 설계 대안을 비교할 수 있는 방향으로 발전하고 있습니다. Product–Human Fit 분석과 가상 사용성 시뮬레이션, AI 기반 워크플로우가 연결되면 제품 개발팀은 형태와 크기, 구조를 디지털 환경에서 비교하고 더 근거 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다. [내부링크 추천 위치] 자동차·모빌리티, 의료기기, 가구, 패션, 웨어러블, 스포츠, 로봇, 방위산업, 건축과 작업환경처럼 사람의 몸이 설계 기준이 되는 산업에서는 디지털트윈의 출발점도 인간이어야 합니다. 컴포랩스는 사람을 보여주는 디지털 아바타를 넘어 실제 설계와 검증에 활용할 수 있는 설계 가능한 인간 데이터를 제공함으로써 기업이 시행착오를 줄이고 더 안전하고 편안한 제품과 서비스를 개발하도록 지원하고 있습니다.
