[태그:] 디지털트윈
-
사람을 이해하는 데이터가 제조 AI를 바꾼다: 컴포랩스의 데이터 기술과 M.AX
제조 AX의 완성에는 ‘사람에 대한 데이터’가 필요합니다 제조업의 AX(AI Transformation)는 단순한 업무 자동화를 넘어 제품의 기획, 설계, 검증, 생산 전반을 데이터와 AI 중심으로 전환하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이 과정에서 제품 데이터, 설비 데이터, 공정 데이터가…
-
아이디어·3D 모델링·테스트를 하나로 연결하는 AI 제품개발 플랫폼, Doodll
하나의 제품이 시장에 출시되기까지는 아이디어 기획, 콘셉트 스케치, 디자인 시안 제작, 색상과 소재 검토, 3D 모델링, 시제품 제작, 사용성 테스트와 설계 수정이 반복됩니다.
-
-
-
작업환경 설계를 위한 4D 동작 기반 점유공간 데이터 활용
산업 현장의 작업환경 설계는 오랫동안 신체 치수표, 평균 키, 평균 팔 길이, 표준 작업대 높이와 같은 정적 기준을 중심으로 이루어져 왔습니다. 그러나 실제 작업자는 고정된 자세로만 일하지 않습니다.
-
-
맞춤형 제품의 시대는 끝났다: 이제는 실시간 적응형 제품의 시대
과거의 제품 설계는 평균값을 기반으로 이루어졌습니다. 사용자의 신체 데이터를 분석해 가장 많은 사람에게 적절한 하나의 기준을 만드는 것이 핵심이었습니다. 그래서 ‘맞춤형(Customized)’이라는 개념은 오랫동안 가장 진보된 사용자 경험으로 여겨졌습니다.
-
디지털휴먼 기반 헬스케어: 3D 형상 데이터의 진화
과거의 헬스케어 산업은 키·몸무게·BMI·혈압처럼 비교적 단순한 수치 중심으로 사람을 이해해왔습니다. 그러나 실제 인간의 몸은 단순 숫자로 설명되지 않습니다.
-
AI는 이제 사람을 보기 시작했다: 휴먼데이터 기반 Physical AI의 시대
AI 산업의 중심이 빠르게 변화하고 있습니다. 한때 AI의 핵심 경쟁력은 텍스트 생성, 이미지 생성, 언어 이해 능력에 집중되어 있었습니다. 그러나 이제 글로벌 기술 기업들은 그 다음 단계로 이동하고 있습니다.
-
-
연령·시즌별 핏 트렌드 분석: 체형 시계열 데이터가 바꾸는 제품 설계
패션과 제품 설계에서 오랫동안 기준이 되어온 것은 ‘평균 체형’이었습니다. 특정 연령대의 평균 치수, 대표 사이즈, 표준 인체 모델을 기반으로 제품을 설계하고 생산하는 방식은 대량생산 시대에는 매우 효율적인 접근이었습니다.
-
UX를 넘어서 HX
우리가 오랫동안 익숙하게 사용해 온 UX(User Experience)는 제품과 서비스를 사용하는 과정에서의 편리함과 만족도를 중심으로 발전해왔습니다. 버튼의 위치, 화면의 흐름, 사용자의 행동 패턴을 분석하며 더 나은 경험을 만드는 것이 핵심이었습니다.