같은 사이즈에서도 달라지는 착화감의 구조
신발의 길이는 맞는데 앞발이 조이거나, 발등의 압박을 줄이려고 끈을 풀면 뒤꿈치가 들뜨는 경우가 있습니다. 사이즈를 한 단계 키워도 문제가 남는 이유는 발의 각 부위가 일정한 비율로 커지거나 작아지지 않기 때문입니다. 같은 발길이에서도 발볼의 너비와 둘레, 발등 높이, 뒤꿈치의 폭과 곡률은 서로 다른 조합을 이룹니다. 앞발이 넓으면서 뒤꿈치는 좁을 수 있고, 발볼이 좁아도 발등에는 충분한 공간이 필요할 수 있습니다. 러닝화 개발에서 이 차이는 앞부분의 여유, 중족부를 감싸는 정도, 뒤꿈치의 고정이라는 구체적인 설계 과제로 이어집니다. 전체 크기를 늘리는 것만으로는 부위별 공간 요구를 충족하기 어렵습니다.
따라서 사이즈 설계에서는 개별 치수와 함께 그 치수들이 한 사람의 발 안에서 어떻게 연결되는지 살펴봐야 합니다. ‘사이즈’가 중요한 이유: 왜 나에게 맞는 제품이 드물까?에서 다룬 신체 다양성의 문제도 이러한 조합의 차이와 맞닿아 있습니다. 발볼이 가장 넓어지는 위치, 발등이 솟아오르는 위치, 중족부에서 뒤꿈치로 이어지는 윤곽은 길이와 최대 너비만으로 충분히 설명되지 않습니다. 3D 발 데이터는 치수로 요약하는 과정에서 사라지기 쉬운 입체적 관계를 보존합니다. 개발팀은 이를 바탕으로 같은 길이 구간 안의 형상 차이를 비교하고, 기존 라스트로 대응할 범위와 별도의 너비·형상 옵션이 필요한 범위를 판단할 수 있습니다.
발 형상을 내부 공간으로 구체화하는 라스트 설계
라스트(last)는 신발의 입체적인 형태를 만드는 데 사용하는 골로, 내부 공간 설계의 중요한 기준입니다. 발 스캔을 라스트 설계에 활용하려면 각 부위의 형상을 신발의 공간과 구조에 맞게 해석해야 합니다. 발길이는 발가락 앞쪽의 여유와 연결하고, 발볼은 너비와 둘레뿐 아니라 발가락 관절 부근의 위치까지 함께 살펴야 합니다. 발등 높이와 둘레는 갑피와 설포 아래의 공간, 끈으로 조절할 수 있는 범위를 판단하는 기준이 됩니다. 뒤꿈치 폭과 후면 곡률은 뒤꿈치를 감싸는 공간과 고정 구조를 검토하는 데 활용합니다. 아치의 높이와 위치, 중족부 안쪽 윤곽도 발의 중앙 부분을 감싸는 형태에 관계됩니다. 라스트 설계는 발의 표면 형상을 바탕으로 움직임에 필요한 여유와 지지할 부위를 정하고, 이를 신발의 형태로 구체화하는 과정입니다.
이때 유용한 분석 단위가 부위별 단면 형상입니다. 발볼 너비가 같아도 단면이 낮고 넓은 발과 높고 두툼한 발은 필요한 내부 공간이 다릅니다. 너비 옵션을 개발할 때도 앞발을 넓히면서 발등과 뒤꿈치를 어느 정도까지 함께 변경할지 검토해야 합니다. 예를 들어 넓은 앞발과 좁은 뒤꿈치가 함께 나타나는 고객군이라면, 앞부분의 공간을 확보하면서 뒤꿈치의 밀착을 유지하는 설계안을 비교할 수 있습니다. 이러한 비교는 3D 페르소나 기반 Human Fit 분석에서 설명한 대표 형상별 간격과 접촉 검토를 신발의 설계 질문에 적용하는 방식입니다. 완성된 신발의 내부 공간과 착화감에는 갑피의 신축성, 안감과 패딩, 인솔의 두께, 봉제와 조립 방식도 영향을 줍니다. 따라서 라스트의 형상 비교는 시제품에서 확인할 항목을 구체화하는 단계로 활용해야 합니다.
하중 조건과 사용 환경을 반영한 착화 검증
발 데이터의 활용성을 판단할 때는 형상의 정밀도와 함께 측정조건을 확인해야 합니다. 발에 체중을 거의 싣지 않은 상태와 양발로 서서 체중을 나누어 지지하는 상태에서는 길이·너비·둘레와 높이가 달라질 수 있습니다. 성인 317명을 대상으로 한 3D 발 측정 연구에서도 무하중 상태보다 양발로 체중을 지지한 상태에서 평균 발길이·너비·둘레가 커지고 높이 관련 치수는 낮아지는 경향이 관찰되었습니다. 특정 집단의 변화량을 모든 사용자에게 일률적으로 적용할 수는 없지만, 하중 조건을 데이터 해석의 전제로 삼아야 한다는 점을 보여줍니다. 좌우 발 역시 각각의 형상을 보존해야 한쪽의 공간 부족이나 다른 쪽의 과도한 여유를 놓치지 않을 수 있습니다. 컴포랩스의 데이터 스토어에서 안내하는 목적별 데이터 상담에서도 목표 고객군과 하중 조건, 좌우 구분, 측정 기준점, 필요한 단면의 추출 가능성을 함께 검토하는 것이 중요합니다.
착화 검증은 제품의 사용 환경에 맞게 설계해야 합니다. 러닝화라면 달리는 동안의 발 움직임과 뒤꿈치 고정 등을 확인해야 하고, 의료진을 위한 간호화라면 오래 서 있는 상황과 반복적인 보행, 방향 전환, 착용 시간에 따른 불편 부위를 함께 살펴볼 필요가 있습니다. 정적 3D 스캔으로 공간 부족이나 과도한 여유가 예상되는 부위를 선별한 뒤, 시제품 착화 평가와 필요에 따른 압력 측정으로 실제 반응을 확인하는 방식입니다. 앞발 공간을 늘렸을 때 뒤꿈치의 밀착이 유지되는지, 발등 공간을 조정한 뒤 여밈 장치의 조절 범위가 적절한지를 같은 조건에서 비교하면 수정의 효과를 구체적으로 판단할 수 있습니다. 이는 디자인 후보를 검증으로 선택하는 제품개발 방식과도 연결됩니다. 형상 분석과 사용자의 착화 경험이 함께 축적되어야 다음 설계의 근거가 명확해집니다.
널핏 협업으로 구체화된 컴포랩스의 발 데이터 역량
컴포랩스(Comfo Labs)의 널핏 협업은 장시간 서서 일하는 전문인력의 발 특성을 제품개발에 반영하는발 데이터 구축과 현장 측정을 실제 제품개발 과제에 연결한 사례입니다. 사진 기반 3D 발 형상 예측을 위한 협업 사례에 따르면, 컴포랩스는 약 1만 명의 3D 발 데이터셋을 구축하고 발 형상을 84개 방향에서 촬영한 이미지 데이터를 마련했습니다. 여기에 장시간 서서 일하는 직업군 200명을 직접 모집해 3D 발 스캔, 다각도 사진 촬영, 신발 착화 수요조사를 수행했습니다. 대규모 형상 데이터의 가공에 실제 사용자의 측정과 착화 요구를 더했다는 점이 이 프로젝트의 특징입니다. 2026년 2월 27일 국민일보 보도는 널핏의 TIPS 선정과 양사의 업무협약을 소개하며, 컴포랩스가 족부 형상·하중 데이터를 제공해 AI 설계 기술의 고도화를 지원한다고 설명했습니다. .컴포랩스가 족부 형상·하중 데이터를 제공해 AI 기반 맞춤형 인솔 설계 기술의 고도화를 지원한다고 설명했습니다. 직접 수행한 데이터 구축과 현장 측정, 후속 기술 협력이 연결되는 사례입니다.
이 협업에서 중요한 것은 확보한 데이터를 어떤 제품개발 판단에 사용할 것인지입니다. 목표 사용자의 발 형상을 분류하고, 부위별 공간 요구를 정리하며, 시제품에서 확인할 조건을 설정해야 데이터가 설계의 근거로 기능합니다.러닝화 개발에서도 이러한 역량은 목표 사용자에게 필요한 데이터를 선별하고, 라스트와 내부 공간을 검토할 기준으로 구성하는 데 활용될 수 있습니다. 사이즈랩(SIZE LAB)의 인체치수·대표 형상 분석과 두들(Doodll) 베타의 디자인 탐색·3D 시각화·가상 페르소나 검토는 컴포랩스가 이러한 접근을 제품개발 전반으로 연결하는 기술적 기반입니다. 신발 개발에 적용할 때도 제품별 데이터와 분석 범위를 정하고, 설계자의 판단과 실제 착화 결과를 함께 반영해야 합니다. 앞발의 여유를 확보하면서 뒤꿈치의 고정을 유지하는 설계, 발등 공간과 조절 구조를 함께 고려하는 설계처럼 구체적인 선택이 가능해야 합니다. 컴포랩스는 사람의 형상과 사용조건을 개발팀이 활용할 수 있는 데이터로 구성하고, 이를 신발의 형태와 적합성에 관한 판단으로 연결합니다.
