인체 치수와 체성분 데이터를 활용한 아바타 제작 서비스 방안 연구 = Study on Avatar Creation Service Using Human Dimensions and Body Composition Data

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 최근 디지털 기술의 발전과 함께 증대되는 맞춤형 아바타의 필요성에 주목하여, 인체 치수와 체성분 데이터를 통합 활용한 개인화된 아바타 제작 방법을 제시한다. 기존 아바타 제작 시스템이 표준화된 모델을 기반으로 사용자의 개별적인 체형 및 체성분을 충분히 반영하지 못하는 한계를 극복하고자 한다. 연구는 3D 스캐닝, 웨어러블 기기, 생체 전기 임피던스 분석기(BIA) 등 고도화된 센서 및 스캔 기술을 활용한 데이터 수집 방법을 제안하며, 수집된 데이터는 아바타 모델링에 적합하도록 정제 및 변환된다. 특히, 사이즈코리아의 인체 치수 데이터와 한국산림복지진흥원의 체성분 데이터를 분석하여 한국인의 신체적 특성을 반영한 데이터 기반의 체형 분류 기준을 수립했다. 이를 통해 모든 인원을 주요 체형으로 분류하고, 체성분 지표 간의 상관관계를 히트맵으로 시각화함으로써 맞춤형 아바타 제작의 기반을 마련하였다. 제안하는 아바타 제작 방법은 체형 분류를 통해 정적(Static) 아바타 템플릿을 제공하고, 체성분 데이터를 활용하여 아바타의 동적(Dynamic) 변화를 구현하는 네 가지 핵심 단계를 포함한다. 이러한 연계 구조를 통해 사용자의 신체적 특징, 건강 상태, 운동 목표 등을 반영하여 아바타의 형태를 현실적으로 변화시키고, 사용자 피드백을 통한 아바타 수정 및 업데이트가 가능한 시스템을 구현한다. 본 연구에서 제시하는 사용자 맞춤형 아바타 서비스 데이터구성도와 아바타 제작 플랫폼 구성도는 웹, 모바일 앱, VR/AR 환경 등 다양한 플랫폼에서 개인화된 아바타를 효율적으로 생성하고 활용할 수 있는 기술적 기반을 제공한다. 이러한 아바타는 헬스케어 및 피트니스, 가상 피팅 및 쇼핑, 엔터테인먼트 및 메타버스, 교육 및 훈련 등 광범위한 산업 분야에 적용 가능하며, 서비스의 지속적인 확장 및 상용화 가능성을 시사한다. 향후 연구에서는 한국인 체형에 최적화된 분류 기준의 고도화, 사용자 개인화 수준의 한계, 다양한 산업분야에서의 응용 최적화, 그리고 데이터 프라이버시 및 보안 문제 해결에 대한 심도 있는 논의와 기술적 진보가 요구된다. 본 연구는 맞춤형 아바타 제작을 위한 새로운 접근법을 제시하고, 관련 산업의 기술 발전에 기여할 수 있는 기초자료를 제공하는 데 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study addresses the growing need for personalized avatars by presenting a method for creating them using integrated human body measurement and body composition data. It aims to overcome the limitations of conventional avatar systems that rely on standardized models and fail to adequately reflect individual body shapes and compositions. The research proposes a data collection method utilizing advanced technology such as 3D scanning, wearable devices, and Bioelectrical Impedance Analysis (BIA). The collected data from Size Korea and the Korea Forest Welfare Institute are refined for avatar modeling. A data-driven, exhaustive body type classification system based on percentile analysis was developed to categorize all individuals into six primary body types. Furthermore, a heatmap analysis of body composition indicators revealed strong correlations (e.g., between body fat mass and visceral fat), which serves as the foundation for dynamic avatar implementation. The proposed avatar creation method involves two key components: providing a static (pre-defined) avatar template based on body type classification and enabling dynamic and realistic changes to the avatar's form using body composition data correlations. This integrated approach allows the avatar's shape to evolve in response to a user's physical characteristics, health status, and fitness goals. This framework offers a technical foundation for efficiently creating and utilizing personalized avatars across diverse platforms, including web, mobile apps, and VR/AR environments. The technology holds broad applicability in various industries, such as healthcare and fitness, virtual fitting and shopping, and the metaverse. Future work will focus on addressing data accuracy and standardization, optimizing the classification system for Korean body types, refining personalization capabilities, and establishing robust data privacy and security measures. This research provides a novel approach to personalized avatar creation and offers foundational insights for the technological advancement of related industries.