생성 중심에서 판단 중심으로 이동하는 제품개발 AI
생성형 AI의 확산은 제품개발의 초기 단계를 빠르게 바꾸고 있습니다. 자연어와 스케치만으로 다양한 디자인 콘셉트를 생성하고, 짧은 시간 안에 여러 형태와 구성을 탐색하며, 일부 과정에서는 3D 형상까지 만들어낼 수 있게 되면서 제품개발에서 ‘얼마나 빨리 대안을 만드는가’의 기준 자체가 달라지고 있습니다. 그러나 생성 가능한 설계안이 많아질수록 기업이 마주하는 새로운 문제도 분명해집니다. 수십 개의 디자인을 빠르게 만드는 것과 그중 어떤 설계가 실제 사용자에게 더 적합한지를 판단하는 것은 전혀 다른 문제이기 때문입니다. 결국 제품개발 AI의 경쟁력은 생성 속도에서 멈추지 않고 설계 대안을 비교하고, 제약조건을 이해하며, 검증 결과를 바탕으로 다음 의사결정을 제안하는 능력으로 이동하고 있습니다. 이러한 변화는 제품개발 AI의 다음 단계인 디지털휴먼 기반 Product-Human Fit에서 다룬 생성 이후의 검증 문제를 AI 에이전트 수준으로 확장하는 흐름과 맞닿아 있습니다.
이 과정에서 주목받는 것이 AI 에이전트와 디지털휴먼의 결합입니다. 기존의 생성형 도구가 사용자의 명령에 따라 결과물을 만들어내는 데 집중했다면, 제품개발 AI 에이전트는 개발 목적과 타깃 사용자, 제품 구조, 사용환경과 같은 조건을 해석하고 여러 설계안을 비교한 뒤 다음 단계에 필요한 데이터를 선택하는 방향으로 발전하고 있습니다. 여기에 디지털휴먼이 연결되면 AI는 제품 형상만 비교하는 것이 아니라 서로 다른 신체조건을 가진 사용자가 실제로 제품을 착용하고, 잡고, 앉고, 바라보고, 조작하는 상황을 가상으로 시험할 수 있습니다. 이는 제품개발의 중심을 ‘AI가 무엇을 만들어낼 수 있는가’에서 ‘AI가 무엇이 더 나은 설계인지 판단할 수 있는가’로 이동시키는 변화이며, 향후 AI 기반 제품개발 플랫폼의 중요한 발전 방향이 될 수 있습니다.
평균 인체치수를 넘어서는 Product-Human Interaction
사람과 직접 상호작용하는 제품은 기하학적 형상만으로 성능을 판단하기 어렵습니다. 스마트글래스는 코와 귀의 위치, 얼굴 폭과 곡률, 시야와 머리 움직임의 영향을 받고, 웨어러블 디바이스는 손목이나 팔의 단면형상뿐 아니라 동작 중 피부와 연부조직의 변화에 영향을 받습니다. 의자와 모빌리티 좌석에서는 골반과 등의 형상, 착좌 자세, 허벅지 접촉, 다리 공간이 함께 작용하며, 손으로 조작하는 제품에서는 손 크기뿐 아니라 손가락 자세와 손목 회전, 팔의 도달범위까지 고려해야 합니다. 따라서 제품과 사람의 관계는 단순한 치수의 일치 여부가 아니라 형상·자세·동작·접촉·공간이 동시에 작용하는 Product-Human Interaction으로 이해할 필요가 있습니다. 실물 제작 이전에 이러한 관계를 검토하는 접근은 디지털휴먼 기반 제품 테스트와 가상검증에서 설명한 제품–인체 상호작용 분석의 연장선에 있습니다.
평균값이나 한두 개의 대표 치수만으로 제품을 설계할 경우 이러한 관계를 충분히 설명하기 어렵습니다. 같은 키를 가진 사람도 어깨 폭, 팔 길이, 골반 형상, 복부 돌출, 손 크기와 관절 움직임이 다를 수 있으며, 동일한 사람이라도 서 있을 때와 앉아 있을 때, 팔을 뻗을 때와 몸을 회전할 때 제품과의 간격과 접촉 위치가 달라집니다. 아동, 고령자, 임산부, 저신장 사용자 또는 다양한 체형군을 포함하면 설계공간은 더욱 복잡해집니다. 제품의 타깃 사용자를 하나의 평균적인 마네킹으로 표현하는 대신 서로 다른 체형과 기능적 특성을 가진 복수의 3D 페르소나로 구성해야 하는 이유가 여기에 있습니다. 특히 얼굴과 직접 접촉하는 제품의 경우 이러한 차이는 더욱 민감하게 나타나며, 스마트글래스 설계에서 얼굴 데이터와 디지털휴먼이 중요해지는 이유에서도 같은 변화의 흐름을 확인할 수 있습니다.
디지털휴먼을 활용한 폐루프 설계·검증 워크플로우
앞으로의 제품개발 AI는 하나의 설계안을 만들어 전달하는 방식보다 생성–검증–비교–수정이 반복되는 폐루프(Closed-loop) 워크플로우에 가까워질 가능성이 큽니다. 예를 들어 AI 에이전트가 제품의 용도와 타깃 사용자를 해석해 여러 설계안을 생성하면, 다음 단계에서는 해당 사용자군을 대표하는 3D 페르소나를 선택하고 각 설계안에 배치할 수 있습니다. 이후 착용제품이라면 신체와 제품 사이의 간섭과 접촉 위치를, 조작제품이라면 손과 팔의 도달 가능 영역을, 좌석이나 공간제품이라면 자세와 점유공간을 분석할 수 있습니다. 검증 결과를 단순히 화면에 표시하는 데 그치지 않고 AI가 설계안별 차이를 해석해 어떤 형상이 특정 사용자군에서 문제를 발생시키는지 설명하고 수정 방향까지 제시한다면, 디지털휴먼은 시각화를 위한 가상인간에서 AI가 제품 의사결정을 수행하기 위한 검증 인터페이스로 역할이 확장됩니다.
이러한 워크플로우의 정확도를 높이기 위해서는 디지털휴먼의 외형만 사실적으로 표현하는 것으로는 충분하지 않습니다. 3D 인체형상과 인체치수, 해부학적 랜드마크와 관절 중심, 관절가동범위, 자세와 동작 정보가 목적에 맞게 연결되어야 하며, 제품에 따라서는 접촉면이나 체압과 같은 상호작용 데이터도 필요합니다. 여러 시점의 움직임을 다루는 4D 동작데이터가 더해지면 정적인 한 자세가 아니라 착용, 도달, 승하차, 앉기와 일어서기처럼 시간에 따라 변화하는 사용 과정까지 분석할 수 있습니다. 결국 AI가 인간을 이해한다는 것은 사람의 모습을 생성하는 문제가 아니라 신체의 다양성과 움직임을 계산 가능한 설계조건으로 변환하는 것이며, AI가 인간의 몸을 이해하기 위한 3D Human Body Data와 Digital Human에서 제시한 데이터 활용 방식과 함께 이해할 수 있습니다.
Comfo Labs의 3D 페르소나 기반 AI 제품검증
Comfo Labs는 이러한 제품개발 환경에서 인체데이터를 단순한 치수표가 아니라 AI와 시뮬레이션이 활용할 수 있는 제품검증 데이터로 연결하는 방향을 구축하고 있습니다. 제품마다 필요한 인체정보가 다르기 때문에 타깃 사용자와 사용행동을 먼저 정의하고, 그에 맞는 신체치수, 3D 형상, 체형 특성, 자세와 관절 정보를 연결하는 것이 중요합니다. SIZE LAB은 이러한 과정에서 대규모 3D 인체데이터를 기반으로 사용자 집단의 신체 다양성을 분석하고 제품개발 목적에 맞는 대표체형과 3D 페르소나를 구성하는 역할을 합니다. 이를 통해 한 명의 평균 사용자가 아니라 여러 체형과 조건을 가진 사용자군을 설계 초기부터 비교할 수 있으며, 제품이 어느 사용자에게 적합하고 어느 조건에서 문제가 발생할 가능성이 있는지를 보다 체계적으로 검토할 수 있습니다.
Doodll은 이 인체데이터와 검증 역량을 AI 기반 제품개발 워크플로우로 확장하는 역할을 합니다. 아이디어 탐색과 디자인 생성, 3D 자산 생성이 각각 분리된 작업으로 끝나는 것이 아니라 앞으로는 여러 제품 대안을 디지털휴먼과 함께 비교하고 Product-Human Fit과 가상 사용성을 설계 의사결정 안에 연결하는 구조가 중요해집니다. Comfo Labs가 지향하는 방향은 AI가 더 많은 디자인을 생성하는 데만 있지 않습니다. 제품의 목적에 맞는 사람을 데이터로 정의하고, 설계안과 사람의 관계를 가상환경에서 검증하며, 그 결과를 다시 다음 설계 결정에 활용하는 것입니다. AI 에이전트와 디지털휴먼의 결합은 결국 ‘만든 뒤 사람에게 시험하는 제품개발’에서 ‘사람을 먼저 디지털로 이해하고 검증한 뒤 만드는 제품개발’로의 전환을 가능하게 하는 핵심 기반이 될 것입니다.
