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Tag: SIZE LAB

  • AI는 왜 ‘3D 인체데이터 포맷’에서 성능이 갈리는가

    AI는 왜 ‘3D 인체데이터 포맷’에서 성능이 갈리는가

    데이터가 아니라 ‘포맷’이 AI 성능을 결정하는 이유 AI 성능의 차이를 결정하는 요소는 단순히 데이터의 양이나 해상도가 아닙니다. 실제로는 데이터가 어떤 구조와 포맷으로 정리되어 있는가가 훨씬 더 중요한 영향을 미칩니다. 특히 3D 인체데이터의 경우, 동일한 사람을…

  • 수면 데이터에서 설계 데이터로: 체압 맵을 넘어선 3D 접촉면 기반 설계의 시대

    수면 데이터에서 설계 데이터로: 체압 맵을 넘어선 3D 접촉면 기반 설계의 시대

    기존 체압 중심 설계의 한계와 새로운 질문 오늘날까지 침대와 매트리스 설계는 주로 체압 분포 데이터를 중심으로 이루어져 왔습니다. 특정 부위에 압력이 집중되는지를 측정하고, 이를 기반으로 편안함과 지지력을 평가하는 방식이 대표적입니다. 이러한 접근은 오랜 시간 동안…

  • 압박은 느낌이 아니라 데이터다: 동적 인체데이터 기반 스포츠웨어 설계 전략

    압박은 느낌이 아니라 데이터다: 동적 인체데이터 기반 스포츠웨어 설계 전략

    움직이는 인간을 이해하는 설계의 출발점 지금까지의 스포츠웨어 설계는 정적인 치수 데이터를 기반으로 이루어지는 경우가 많았습니다. 그러나 실제 인간은 정지된 상태로 존재하지 않으며, 걷고, 달리고, 앉고, 몸을 비트는 과정에서 지속적으로 형태가 변화합니다. 특히 스쿼트나 런지와 같은…

  • 스마트 오피스는 공간이 아니다: ‘움직이는 인간’을 설계하는 새로운 패러다임

    스마트 오피스는 공간이 아니다: ‘움직이는 인간’을 설계하는 새로운 패러다임

    스마트 오피스의 본질은 ‘공간’이 아니라 ‘행동’ 스마트 오피스는 오랫동안 ‘좋은 공간을 만드는 것’으로 이해되어 왔습니다. 넓은 책상, 높낮이 조절이 가능한 스탠딩 데스크, 편안한 의자와 같은 요소들이 대표적인 예입니다. 그러나 이러한 접근은 여전히 공간 중심의 사고에…

  • 정책 기획을 더 정밀하게 만드는 방법, 3D 페르소나 모델 설계의 실제

    정책 기획을 더 정밀하게 만드는 방법, 3D 페르소나 모델 설계의 실제

    정책은 이제 ‘평균’이 아니라 ‘대표’를 설계해야 합니다 기존의 정책 설계는 주로 평균값 중심의 인체 데이터를 기반으로 이루어져 왔습니다. 평균 키, 평균 체중, 평균 행동 패턴과 같은 데이터는 대규모 정책 수립에는 유용했지만, 실제 사용자 경험과의 간극을…

  • 왜 스탠딩 데스크는 생각보다 불편할까

    왜 스탠딩 데스크는 생각보다 불편할까

    팔 도달범위와 시선 높이에 숨겨진 UX의 이유 스탠딩 데스크, 왜 ‘좋은데 불편한’ 경험이 반복될까 스탠딩 데스크는 건강을 위한 대표적인 오피스 트렌드로 자리 잡았습니다. 장시간 앉아 있는 생활에서 벗어나기 위한 대안으로 도입되었지만, 실제 사용자 경험을 살펴보면…

  • 운동 데이터의 패러다임 전환: 관절 각도가 아닌 ‘체적 변화’로 분석하는 근력

    운동 데이터의 패러다임 전환: 관절 각도가 아닌 ‘체적 변화’로 분석하는 근력

    근력 분석은 왜 다시 정의되어야 하는가 지금까지 운동 데이터 분석은 주로 관절 각도, 반복 횟수, 중량과 같은 정량 지표를 중심으로 이루어져 왔습니다. 이러한 방식은 운동 수행 결과를 비교하거나 기록하는 데에는 유용하지만, 실제 인체 내부에서 일어나는…

  • 메타버스 패션을 바꾸는 3D 인체데이터의 진화: 단면·체적 기반 설계의 새로운 기준

    메타버스 패션을 바꾸는 3D 인체데이터의 진화: 단면·체적 기반 설계의 새로운 기준

    메타버스 패션, 왜 ‘정확한 인체데이터’가 핵심이 되었는가 메타버스 환경에서의 패션은 더 이상 단순한 ‘그래픽 의상’의 문제가 아닙니다. 사용자는 자신의 아바타를 통해 실제와 유사한 외형과 움직임을 표현하고자 하며, 이는 곧 정확한 신체 데이터 기반 설계로 이어지고…

  • 운전자 체형 다양성이 차량 설계를 바꾼다: H-point 기반 저신장·고신장 최적 포지션

    운전자 체형 다양성이 차량 설계를 바꾼다: H-point 기반 저신장·고신장 최적 포지션

    체형 다양성이 드러내는 기존 차량 설계의 한계 지금까지 대부분의 차량 설계는 평균 체형을 기준으로 한 표준화 설계를 중심으로 발전해 왔습니다. 이는 대량 생산과 비용 효율성 측면에서는 매우 효과적인 접근이었지만, 실제 운전 환경에서는 다양한 문제를 발생시키고…

  • 왜 ‘동적 인체데이터’가 모든 산업의 핵심 경쟁력이 되고 있는가

    왜 ‘동적 인체데이터’가 모든 산업의 핵심 경쟁력이 되고 있는가

    정적인 인체 데이터에서 시작된 설계의 한계 지금까지 대부분의 산업 설계는 정적인 인체 치수 데이터를 기반으로 이루어져 왔습니다. 키, 둘레, 길이와 같은 평균값 중심의 데이터는 의류, 가구, 자동차, 의료기기 등 다양한 산업에서 오랫동안 표준처럼 활용되어 왔습니다.…

  • 왜 가상피팅은 아직도 부정확할까? 답은 ‘움직일 때 변하는 둘레’에 있다

    왜 가상피팅은 아직도 부정확할까? 답은 ‘움직일 때 변하는 둘레’에 있다

    정적인 치수 기반 가상피팅의 한계 현재 대부분의 가상피팅 시스템은 정적인 인체 치수 데이터를 기반으로 작동합니다. 즉, 사용자가 서 있는 상태에서 측정된 가슴둘레, 허리둘레, 엉덩이둘레 등의 값을 기준으로 옷의 핏을 예측하는 방식입니다. 이러한 접근은 계산이 간단하고…

  • 공공의료 AX 시대, 데이터는 넘치는데 설계는 왜 바뀌지 않는가

    공공의료 AX 시대, 데이터는 넘치는데 설계는 왜 바뀌지 않는가

    공공의료 분야는 지금 분명한 전환점에 서 있습니다. 의료데이터의 표준화, 기관 간 정보 연결, 그리고 AI 기반 분석 환경까지 빠르게 구축되며 “데이터 중심 의료”라는 기반은 이미 마련되었습니다. 환자의 진료기록은 더욱 정교하게 연결되고 있으며, AI는 이를 요약하고…