고령자 사용자군을 구분하는 설계 기준
고령자용 제품을 개발할 때 ‘65세 이상’이라는 연령 구분만으로 설계 기준을 정하기는 어렵습니다. 같은 연령대에서도 신체 크기와 비율, 관절을 움직일 수 있는 범위, 일상에서 사용하는 자세와 지지 방식이 다르기 때문입니다. 독립적으로 생활하는 사용자와 특정 동작에서 도움이 필요한 사용자는 같은 제품에서도 서로 다른 조건을 요구할 수 있습니다. 따라서 고령자용 제품설계에서는 대상 연령과 함께 사용자가 수행할 동작, 사용 환경, 제품에 기대하는 지원 수준을 구체적으로 정의해야 합니다.
이러한 사용자 정의는 필요한 인체데이터를 선택하는 기준이 됩니다. 제품의 크기를 결정하려면 신체치수와 형상 분포가 필요하고, 조작부의 위치를 정하려면 실제 사용 자세에서의 도달범위를 확인해야 합니다. 몸을 지지하거나 움직임을 보조하는 제품이라면 접촉 부위와 관절 움직임도 검토 대상입니다. 모든 고령자에게 동일한 신체 변화나 기능 제한이 있다고 가정하기보다, 제품 사용에 영향을 주는 조건을 구분하는 접근이 필요합니다. 이는 타겟 고객 체형 분석부터 설계까지, 사이즈랩 한 번이면 끝에서 다룬 목표 사용자 기반 데이터 선택을 고령자 제품설계에 적용하는 방식입니다.
체형·관절 가동범위·사용 자세에 따른 데이터 요구
고령자용 제품에 필요한 데이터는 체형, 관절 가동범위, 사용 자세의 관계를 중심으로 구성할 수 있습니다. 체형 데이터는 제품의 크기와 몸에 닿는 형상을 결정하는 데 활용됩니다. 관절 가동범위는 팔을 뻗거나 몸을 굽히고 손목을 돌리는 동작이 제품의 요구 조건과 맞는지 검토하는 데 필요합니다. 사용 자세는 같은 사용자라도 서 있거나 앉아 있을 때 달라지는 눈높이, 손의 위치, 신체와 제품 사이의 공간을 설명합니다. 따라서 제품의 기본 치수뿐 아니라 사용 과정에서 어떤 자세와 움직임을 요구하는지 함께 살펴봐야 합니다.
예를 들어 의자는 좌판 높이와 깊이가 신체치수에 맞는지 확인하는 것과 함께, 앉고 일어설 때의 관절 움직임과 손의 지지 위치를 검토해야 합니다. 수납 제품은 팔 길이만으로 접근성을 판단하기보다 몸통을 과도하게 기울이지 않고 자주 사용하는 물건에 도달할 수 있는지 살펴봐야 합니다. 손잡이와 조작부 역시 손의 크기뿐 아니라 잡는 자세, 회전 범위와 필요한 조작 힘을 고려해야 합니다. 이때 3D 형상 데이터와 기능·동작 데이터는 서로 보완하는 역할을 합니다. 3D 스캔으로 확인할 수 있는 형상과 별도로 측정해야 하는 힘, 균형, 실제 움직임 능력을 구분해야 설계에 필요한 근거를 정확하게 구성할 수 있습니다.
사용자 다양성을 반영하는 비교와 검증 기준
대표 사용자를 구성할 때는 체격이 작은 사람, 평균적인 사람, 큰 사람만으로 검토 범위를 정하지 않는 것이 중요합니다. 비슷한 키에서도 몸통과 팔다리의 비율이 다를 수 있고, 같은 신체치수에서도 움직임 범위와 지지 방식이 다를 수 있습니다. 제품에 따라 작은 체격과 제한된 도달범위, 큰 체격과 좁은 여유공간처럼 문제를 일으킬 수 있는 조건의 조합을 포함해야 합니다. 모든 차이를 한꺼번에 모델링하기보다 제품의 주요 사용 동작과 관련된 변수를 먼저 선정하고, 그 조합을 대표 사용자와 평가 시나리오에 반영하는 방식이 현실적입니다.
설계 대안은 동일한 사용자 조건과 사용 시나리오에서 비교해야 합니다. 제품의 높이나 조작부 위치를 바꾸었을 때 접근성이 개선되는지, 다른 사용자에게는 새로운 간섭이나 자세 부담이 발생하는지 함께 확인해야 합니다. 특히 한 번 도달할 수 있다는 사실과 반복해서 편안하게 사용할 수 있다는 것은 구분할 필요가 있습니다. 작업환경 설계를 위한 4D 동작 기반 점유공간 데이터 활용에서 설명한 동작 중 공간 검토는 이러한 비교에도 연결됩니다. 가상환경에서는 도달·여유공간·간섭을 우선 검토하고, 실제 사용자 평가에서는 조작 힘, 안정성, 반복 사용의 부담을 확인해 설계 수정과 재평가의 근거로 축적해야 합니다.
고령자 제품설계의 판단 근거를 연결하는 컴포랩스
컴포랩스(Comfo Labs)는 대규모 3D 인체데이터와 인체공학 분석을 제품설계의 판단 근거로 연결하는 기술을 개발하고 있습니다. 사이즈랩(SIZE LAB)은 인체치수와 대표 3D 페르소나를 활용해 목표 사용자의 신체 특성을 검토하는 기반을 제공합니다. 고령자용 제품에 이러한 접근을 적용하려면 확보한 데이터의 연령·체형 분포, 측정 자세와 관련 신체 부위를 먼저 확인해야 합니다. 관절과 동작 정보가 추가로 필요한 경우에는 해당 데이터의 확보 여부와 적용 범위를 구분하고, 부족한 조건은 별도의 관찰이나 측정으로 보완하는 과정이 필요합니다.
두들(Doodll) 베타가 지향하는 아이디어 탐색, 디자인 대안 생성, 3D 시각화와 가상검토의 연결은 이러한 사용자 조건을 제품개발 과정에 반영하는 방향입니다. 중요한 것은 생성된 대안을 어떤 고령자 사용자군과 어떤 사용 상황에서 검토할 것인지 명확하게 정하는 일입니다. 아이디어에서 의사결정까지: AI가 제품개발의 전 과정을 연결하는 방법에서 다룬 연결된 개발 흐름도 이러한 평가 기준이 있을 때 구체화됩니다. 컴포랩스의 역할은 사용자 정의, 데이터 선택, 설계 비교와 검증을 연결하여 고령자용 제품의 판단 근거를 강화하는 것입니다. 이를 통해 개발팀은 누구에게 어떤 조건에서 적합한 제품인지 검토하고, 실제 사용 평가가 필요한 설계와 사용자 조건을 더 명확하게 선정할 수 있습니다.
