생성 중심 제품개발에서 검증 중심 제품개발로의 전환
생성형 AI는 제품개발의 출발점을 빠르게 바꾸고 있습니다. 자연어로 제품의 용도와 형태를 설명하면 여러 디자인 콘셉트를 만들 수 있고, 스케치에서 제품 이미지를 생성하거나 초기 3D 형상을 구현하는 과정도 점차 자동화되고 있습니다. 과거에는 하나의 아이디어를 시각화하고 설계 대안으로 발전시키는 데 상당한 시간과 전문 인력이 필요했지만, 이제 제품개발팀은 짧은 시간 안에 훨씬 많은 아이디어와 형상 대안을 탐색할 수 있습니다. 이러한 변화는 단순한 작업 속도의 향상을 넘어 제품 기획과 디자인의 진입 장벽을 낮추고, 더 많은 실험을 가능하게 하는 산업적 전환입니다. 아이디어와 3D 모델링, 테스트를 하나의 흐름으로 연결하려는 변화는 아이디어·3D 모델링·테스트를 하나로 연결하는 AI 제품개발 플랫폼, Doodll에서 다룬 제품개발 방식과도 연결됩니다.
그러나 생성할 수 있는 설계안이 많아질수록 기업이 내려야 하는 판단은 오히려 복잡해집니다. 화면에서 매력적으로 보이는 제품이 실제 사람에게도 편안한지, 목표 사용자가 조작할 수 있는지, 신체와 접촉할 때 통증이나 압박을 만들지 않는지, 움직임 중에도 안정적으로 유지되는지는 이미지나 외관만으로 판단하기 어렵기 때문입니다. 앞으로의 경쟁력은 더 많은 결과물을 만드는 능력보다 생성된 결과 가운데 실제 제품으로 발전시킬 수 있는 설계안을 정확하게 선별하고 검증하는 능력에서 결정될 가능성이 큽니다. 제품개발 AI의 다음 단계가 단순한 생성 자동화가 아니라 Product-Human Fit 분석, 즉 제품과 실제 사용자 사이의 적합성을 판단하는 기술로 확장되어야 하는 이유입니다.
제품과 인간이 만나는 물리적 접점
실제 제품은 화면 속 형상으로만 존재하지 않습니다. 이어버드는 귀의 복잡한 굴곡과 맞닿고, 스마트워치는 손목 단면을 감싸며, 스마트글래스는 코와 귀에 하중을 분산합니다. 의자는 골반과 허리, 허벅지를 지지하고, 의료기기와 보호장비는 특정 신체 부위를 고정하거나 압박합니다. 공구와 생활용품은 손가락 길이와 손바닥 크기, 손목 각도에 따라 조작성과 피로도가 달라집니다. 이처럼 제품과 인체가 만나는 접점에서는 몇 밀리미터의 크기 차이, 곡률의 불일치, 잘못된 접촉 위치가 미끄러짐, 국부 압박, 통증, 조작 오류, 센서 위치 이탈이나 장시간 사용에 따른 피로로 이어질 수 있습니다. 시각적으로 완성된 제품과 실제로 사용 가능한 제품 사이에는 인간의 몸이라는 검증 기준이 존재합니다.
평균 신장과 평균 둘레, 몇 개의 대표 치수만으로는 이러한 관계를 충분히 설명하기 어렵습니다. 같은 키와 체중을 가진 사람이라도 어깨 경사, 몸통 깊이, 손목 단면, 귀의 형상, 골반 너비, 척추 곡률과 사지 비율은 서로 다를 수 있습니다. 몸은 제품을 사용하는 동안 계속 변화하기도 합니다. 팔을 들어 올리면 어깨와 겨드랑이의 체표가 변형되고, 앉으면 복부와 골반의 형상 및 압력 분포가 달라지며, 손목과 무릎을 굽힐 때에는 제품의 접촉 위치와 여유 공간도 바뀝니다. 따라서 Product-Human Fit은 단순히 제품의 크기가 몸에 맞는지를 확인하는 개념이 아니라, 신체 형상, 제품 형상, 자세, 동작, 접촉, 압박과 사용 환경의 관계를 종합적으로 분석하는 과정으로 이해해야 합니다. 생성형 AI의 결과가 실제 인체와 만날 때 발생하는 간극은 생성형 AI가 만든 제품, 실제 사람에게도 사용할 수 있을까: 생성에서 인체 적합성 검증으로에서 설명한 문제의식과 맞닿아 있습니다.
인체데이터와 디지털휴먼 기반의 가상검증
제품개발 AI가 인간과 제품의 적합성을 판단하려면 제품의 3D 모델만으로는 충분하지 않습니다. 다양한 사용자의 몸을 구조화한 3D 인체데이터가 함께 필요합니다. 전신과 신체 부위별 형상, 인체치수, 체표 곡률과 단면, 랜드마크, 관절 위치와 가동범위가 연결되면 제품의 크기와 신체 표면이 어떻게 대응하는지, 어느 부위에서 간섭이나 여유가 발생하는지, 조작부가 도달 가능한 위치에 있는지를 설계 단계에서 분석할 수 있습니다. 하나의 평균 아바타 대신 연령, 성별, 체형과 신체 비율이 다른 대표 사용자를 디지털휴먼으로 구성하면 특정 설계안이 어느 사용자군을 수용하고, 누구에게 불편이나 위험을 만들 수 있는지도 비교할 수 있습니다. 이는 단순히 외형을 보여주는 아바타가 아니라 설계 의사결정에 활용할 수 있는 공학적 디지털휴먼을 구축하는 과정입니다.
움직임과 장시간 접촉이 중요한 제품은 정적인 3D 데이터에서 한 단계 더 나아가야 합니다. 4D 동작데이터와 자세 변화, 관절 궤적을 활용하면 사용자가 팔을 뻗거나 몸통을 회전하고, 앉고 일어서거나 반복 동작을 수행하는 동안 제품과 신체의 간격과 접촉 위치가 어떻게 변화하는지 확인할 수 있습니다. 의자, 매트리스, 보호장비, 웨어러블과 의료기기에서는 체압 또는 압박데이터를 결합해 특정 부위에 하중이 집중되는지도 분석할 수 있습니다. 이러한 정보를 제품의 3D 형상과 함께 가상환경에 배치하면 여러 설계안을 동일한 조건에서 반복적으로 비교하고, 실물 시제품을 제작하기 전에 적합성·사용성·잠재적 위험을 선별할 수 있습니다. 제품과 인간을 같은 가상환경에서 검증하는 방식은 디지털트윈은 왜 인간부터 복제하기 시작했는가에서 제시한 인간 중심 디지털트윈의 발전 방향과도 이어집니다.
컴포랩스가 제안하는 연결형 Product-Human Fit 워크플로우
컴포랩스(Comfo Labs)는 3D 휴먼 빅데이터와 인체공학 분석 기술을 바탕으로 제품의 목표 사용자와 실제 사용조건을 설계 기준으로 전환합니다. 제품과 접촉하는 신체 부위의 3D 형상, 세부 치수, 곡률과 단면, 랜드마크와 관절 정보를 활용하면 제품개발팀은 단순히 평균값에 맞춰 크기를 결정하는 데서 벗어나 사용자군의 분포와 체형 차이를 반영할 수 있습니다. 또한 대표 디지털휴먼과 제품 모델을 결합해 도달범위, 여유 공간, 접촉 위치, 자세 부담과 동작 중 간섭을 분석하면 AI가 생성한 설계안을 실제 사용자의 관점에서 검토할 수 있습니다. 이러한 접근은 실제 사용자를 완전히 대체하려는 것이 아니라, 물리적 시제품과 사용자 테스트가 필요한 설계안을 더 정확하게 선별하고 시험 조건을 구체화하기 위한 가상 사전검증 단계를 만드는 것입니다.
SIZE LAB은 다양한 사용자군의 인체치수와 3D 형상, 체형 분포와 대표 페르소나를 탐색하고 제품 설계에 적용하는 기반을 제공합니다. 개발자는 목표 시장과 사용자를 대표하는 인체데이터를 선정하고, 특정 제품 부위에 필요한 형상과 치수를 설계 기준으로 활용할 수 있습니다. Doodll은 아이디어 생성과 디자인 탐색, 3D 모델링, 검토와 의사결정을 하나의 AI 기반 제품개발 흐름으로 연결하면서 Product-Human Fit 분석과 가상 사용성 평가를 설계 과정에 포함하는 방향으로 발전하고 있습니다. 생성된 제품 형상에 SIZE LAB의 인간 데이터를 연결하고, Doodll의 워크플로우에서 설계 대안을 반복적으로 검토한다면 제품개발은 아이디어 생성 → 3D 구현 → 인간 적합성 분석 → 설계 수정 → 실물 검증이 연결된 구조로 전환될 수 있습니다. 이는 디지털휴먼 기반 제품 테스트: 실물 제작 전 가상검증이 제품개발을 바꾸는 방법에서 다룬 가상검증의 방향을 Product-Human Fit 중심의 제품개발 AI로 확장한 것입니다.
