인체모델 기반 고공낙하 및 낙하산 시뮬레이션 알고리즘 개발 심층 연구

1. 서론: 차세대 공수 훈련 및 시뮬레이션의 필요성

현대 전장과 항공우주 산업에서 고공낙하(HALO: High Altitude Low Opening) 및 고공침투(HAHO: High Altitude High Opening) 작전은 특수부대의 은밀한 침투와 생존을 보장하는 핵심적인 전술적 수단으로 자리 잡았다. 그러나 이러한 작전은 극한의 고도와 희박한 공기 밀도, 그리고 음속에 가까운 낙하 속도로 인해 인간에게 극도의 생리학적, 물리적 위험을 부과한다. 30,000피트 이상의 고도에서 수행되는 작전은 저산소증, 감압병, 그리고 급격한 기온 저하와 같은 환경적 위험뿐만 아니라, 천음속(Transonic) 영역에서의 공기역학적 불안정성으로 인한 치명적인 사고 위험을 내포하고 있다.

 

 

이러한 위험을 최소화하고 훈련의 효율성을 극대화하기 위해 고정밀 시뮬레이터의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 그러나 기존의 훈련 체계는 2차원적인 절차 숙달 훈련이나, 실제 물리 현상을 단순화한 강체 역학(Rigid Body Dynamics) 기반의 시뮬레이션에 의존하고 있어, 실제 낙하 환경에서 발생하는 복잡한 유체-구조 상호작용(Fluid-Structure Interaction, FSI)이나 개인별 신체 특성에 따른 공기역학적 차이를 정밀하게 반영하지 못하는 한계가 있었다. 특히, 낙하산의 전개 과정에서 발생하는 난류(Turbulence)와 3차원적인 캔어피(Canopy)의 변형, 그리고 인체의 자세 변화에 따른 항력 계수(Drag Coefficient)의 실시간 변화는 기존 시뮬레이터가 해결하지 못한 난제로 남아 있다.

 

본 보고서는 이러한 기술적 공백을 메우기 위해 인체모델을 활용한 차세대 고공낙하 및 낙하산 시뮬레이션 알고리즘 개발의 타당성과 방향성을 심층적으로 분석한다. 이를 위해 인체 공기역학에 관한 문헌 연구부터 최신 전산 유체 역학(CFD) 기술, 디지털 휴먼 모델(Digital Human Model, DHM)의 진화, 그리고 상용화 가능성에 이르기까지 전방위적인 조사를 수행하였다. 특히, 개인화된 시뮬레이션 구현을 위한 3D 스캐닝 기술과 자동화된 메쉬 생성 파이프라인, 그리고 실시간 물리 연산을 가능하게 하는 격자 볼츠만 법(Lattice Boltzmann Method, LBM) 및 물리 기반 신경망(PINNs) 기술의 적용 가능성을 중점적으로 다루었다.

 

2. 인체 자유낙하의 공기역학적 특성 및 문헌 연구

2.1 블러프 바디(Bluff Body)로서의 인체 공기역학

인체는 공기역학적으로 유선형(Streamlined)이 아닌, 블러프 바디(Bluff Body)로 분류된다. 이는 인체 주위의 공기 흐름이 표면을 따라 부드럽게 흐르지 않고, 신체의 특정 지점(어깨, 엉덩이, 팔다리 등)에서 박리(Separation)되어 후류(Wake) 영역에 거대한 소용돌이(Vortex)와 난류를 형성함을 의미한다. 이러한 유동 박리는 인체가 겪는 전체 항력의 대부분을 차지하는 압력 항력(Pressure Drag, 또는 Form Drag)을 유발하며, 이는 피부 마찰 항력(Skin Friction Drag)보다 훨씬 지배적인 힘으로 작용한다.1

 

기존 문헌 연구에 따르면, 자유낙하 중인 인체의 항력은 자세에 따라 극적으로 변화한다. 가장 안정적인 자세인 '박스 포지션(Belly-to-Earth)'에서는 신체의 전면 투영 면적을 최대화하여 항력 계수($C_d$)를 높이고 종단 속도를 약 50-60m/s(약 120mph)로 제한한다. 반면, 팔다리를 몸에 붙이거나 머리를 아래로 향하는 '헤드 다운(Head-Down)' 자세나 '트래킹(Tracking)' 자세에서는 투영 면적과 후류 영역이 급격히 감소하여 종단 속도가 80m/s(약 180mph) 이상으로 증가할 수 있다.3 이러한 속도 변화는 단순히 하강 속도의 차이를 넘어, 신체 주변의 공기 흐름 패턴을 완전히 변화시키며 조종 안정성에 심각한 영향을 미친다.

 

2.2 고고도 환경에서의 압축성 유동 및 충격파

HALO/HAHO 작전이 수행되는 고고도 환경은 지상과 전혀 다른 물리적 특성을 가진다. 고도가 높아질수록 공기 밀도($\rho$)는 기하급수적으로 감소하며, 동일한 양력과 항력을 생성하기 위해 낙하 속도는 훨씬 더 빨라져야 한다. 예를 들어, 성층권에 가까운 고도에서 낙하할 경우, 초기 낙하 속도는 음속에 근접하거나 이를 초과할 수 있다. 2012년 펠릭스 바움가르트너(Felix Baumgartner)의 성층권 점프 사례에서 볼 수 있듯이, 고고도 낙하는 천음속(Transonic) 및 초음속(Supersonic) 영역의 공기역학을 다루어야 한다.5

 

이 영역에서는 공기의 압축성(Compressibility) 효과를 무시할 수 없다. 낙하 속도가 마하 0.8을 넘어서면 신체의 국소 부위(예: 어깨나 헬멧 곡면)에서 유속이 국부적으로 음속을 초과하여 충격파(Shockwave)가 발생할 수 있다. 이러한 충격파는 조파 항력(Wave Drag)이라 불리는 급격한 항력 증가를 유발하며, '트랜소닉 버페팅(Transonic Buffeting)'이라 불리는 심각한 진동을 일으켜 낙하자의 자세 제어를 불가능하게 만들 수 있다.5

 

따라서 고공낙하 시뮬레이션 알고리즘은 기존의 비압축성(Incompressible) 유동 해석이 아닌, 압축성 유동을 고려한 고차원의 해석 기법을 필요로 한다. 이는 NASA가 화성 착륙선 낙하산 개발을 위해 수행한 LAVA(Launch, Ascent, and Vehicle Aerodynamics) 프로젝트 등의 연구 결과와 일치하며, 고속 낙하 시뮬레이션에서의 유체-구조 상호작용(FSI) 해석이 필수적임을 시사한다.6

 

2.3 의류 및 장비의 공기역학적 영향

인체 모델링에서 간과하기 쉬운 또 하나의 중요한 요소는 의류와 장비이다. 헐렁한 군복이나 점프슈트는 고속의 기류 속에서 펄럭임(Fluttering) 현상을 일으킨다. 이러한 직물의 펄럭임은 단순히 시각적인 효과에 그치지 않고, 유효 단면적을 불규칙하게 변화시키고 미세한 진동을 유발하여 전체적인 공기역학적 계수를 변화시킨다.

 

Schmitt(1954)와 Cotner의 초기 연구들은 의류의 종류에 따라 항력 계수가 유의미하게 달라짐을 실험적으로 증명한 바 있으며 3, 최근의 연구들은 이를 수치적으로 모델링하기 위해 직물 시뮬레이션과 공기역학을 결합하려는 시도를 하고 있다. 특히 느슨한 의류는 후류 영역의 난류 강도를 증가시켜 낙하산 전개 시 파일럿 슈트(Pilot Chute)의 거동에 영향을 줄 수 있는 '버블(Burble)' 영역을 확장시키는 역할을 한다.

 

3. 디지털 휴먼 모델(DHM)과 개인화 기술 분석

3.1 산업 표준 인체 모델의 진화와 한계

시뮬레이션의 정확도는 근간이 되는 인체 모델의 정밀도에 좌우된다. 현재 산업계와 학계에서 널리 사용되는 디지털 휴먼 모델들은 각기 다른 목적을 위해 개발되었으며, 공기역학적 시뮬레이션에 적용하기 위해서는 각각의 장단점을 명확히 파악해야 한다.

 

• RAMSIS (Rechnergestütztes Anthropometrisch-Mathematisches System für Insassen-Simulation): 자동차 산업의 인체공학적 설계를 위해 개발된 RAMSIS는 전 세계적으로 가장 방대한 인체 측정 데이터베이스를 보유하고 있다. 다양한 인종, 연령, 성별에 따른 신체 치수 데이터를 기반으로 운전 자세나 탑승 자세를 매우 정밀하게 예측할 수 있는 강점이 있다.8 그러나 RAMSIS는 주로 기하학적 치수와 자세(Posture) 예측에 특화되어 있어, 유체 역학적 해석을 위한 볼륨 메쉬(Volume Mesh) 생성이나 동적인 근육 움직임에 따른 표면 변형을 실시간으로 시뮬레이션하는 데에는 한계가 있다. 주로 정적 자세에서의 공기저항 분석을 위한 초기 형상 생성에 유용하게 활용될 수 있다.9
• THUMS (Total Human Model for Safety): 도요타가 개발한 THUMS는 차량 충돌 시의 상해 해석을 위해 개발된 유한요소(FE) 모델이다. 뼈, 인대, 근육, 내부 장기까지 상세하게 모델링되어 있어 충격 해석에는 탁월하지만, 공기역학 시뮬레이션에 적용하기에는 불필요하게 복잡하고 연산 비용이 높다. 다만, 최신 버전의 THUMS는 근육의 활성도(Muscle Activation)를 모델링할 수 있어, 낙하자가 공기 저항에 맞서 자세를 유지하기 위해 근육에 힘을 줄 때(Bracing) 신체 강성이 어떻게 변화하는지 분석하는 데 참고할 수 있다.10
• SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model): 컴퓨터 비전과 애니메이션 분야에서 표준으로 자리 잡은 SMPL 모델은 공기역학적 시뮬레이션을 위한 개인화(Personalization) 관점에서 가장 유망한 모델이다. SMPL은 수천 명의 3D 스캔 데이터를 통계적으로 분석하여, 소수의 파라미터(Shape parameter $\beta$, Pose parameter $\theta$)만으로 다양한 체형과 자세를 표현할 수 있는 파라메트릭 모델이다.11 SMPL의 가장 큰 장점은 '위상학적 일관성(Topological Consistency)'이다. 즉, 뚱뚱한 사람이든 마른 사람이든, 어떤 자세를 취하든 메쉬의 정점(Vertex) 개수와 연결 구조가 동일하게 유지된다. 이는 시뮬레이션 파이프라인을 자동화하는 데 있어 결정적인 이점을 제공한다. 사용자의 신체 스캔 데이터를 SMPL 모델에 피팅(Fitting)시키면, 즉시 시뮬레이션 가능한 표준화된 데이터 구조를 얻을 수 있기 때문이다.12

 

3.2 개인화된 공기역학 시뮬레이션을 위한 파이프라인

개인화 가능성은 상용화 및 훈련 효과 극대화를 위한 핵심 요구사항이다. "표준 인체모델"을 사용하되, 이를 개별 사용자의 신체 특성에 맞게 변형(Morphing)하는 기술이 필수적이다. 이를 위한 '스캔-투-시뮬레이션(Scan-to-Simulation)' 파이프라인은 다음과 같은 단계로 구성된다.

 

1. 3D 데이터 획득: 과거에는 고가의 전신 스캐너가 필요했으나, 현재는 스마트폰 기반의 Photogrammetry(사진 측량) 기술(예: Epic Games의 RealityScan, KIRI Engine 등)이나 iPhone의 LiDAR 센서를 활용하여 손쉽게 개인의 3D 형상을 획득할 수 있다.13
2. 파라메트릭 모델 피팅: 획득한 원본 스캔 데이터(Point Cloud 또는 Raw Mesh)는 노이즈가 많고 구멍이 뚫려 있어 CFD 해석에 바로 사용할 수 없다. 따라서 원본 스캔 데이터에 SMPL과 같은 표준 파라메트릭 모델을 정합(Registration)시켜, 원본의 형상을 따르면서도 위상학적으로 깨끗한 'Water-tight' 메쉬를 생성한다.
3. 자동화된 메쉬 생성: 피팅된 인체 모델 주위에 유동장(Fluid Domain)을 정의하고, OpenFOAM의 snappyHexMesh나 Ansys Fluent Meshing과 같은 도구를 사용하여 자동으로 격자(Mesh)를 생성한다. 이 과정에서 피부 표면의 경계층(Boundary Layer)을 해석하기 위한 프리즘 레이어(Prism Layer) 생성과, 복잡한 관절 부위의 격자 세분화가 자동으로 수행되어야 한다.15

 

이러한 자동화 파이프라인은 사용자가 자신의 신체 데이터를 입력하면, 서버에서 자동으로 CFD 해석 모델을 생성하고 시뮬레이션을 수행할 수 있는 기반을 마련해 준다. 이는 특히 개인별 신체 면적 대 질량비(Wing Loading)가 중요한 낙하산 조종 훈련에서, 훈련생이 자신의 실제 체형에 따른 낙하 속도와 반응성을 미리 체험할 수 있게 함으로써 훈련의 몰입도와 실효성을 획기적으로 높일 수 있다.

 

4. 시뮬레이션 알고리즘 및 기술적 접근법

4.1 전통적 방식: 질량-스프링-댐퍼(MSD) 모델

초기의 낙하산 및 인체 낙하 시뮬레이션은 주로 질량-스프링-댐퍼(Mass-Spring-Damper, MSD) 모델에 의존했다. 이 방식은 낙하산 캔어피와 인체를 질점(Mass point)과 이를 연결하는 스프링으로 단순화하고, 각 질점에 작용하는 공기역학적 힘을 경험식이나 룩업 테이블(Look-up Table)을 통해 계산한다.17 MSD 모델은 계산 비용이 매우 낮아 실시간 시뮬레이션이 가능하다는 장점이 있으나, 유체의 흐름 자체를 해석하는 것이 아니기 때문에 복잡한 후류 효과나 캔어피의 비선형적인 팽창 거동, 난류에 의한 진동 등을 정밀하게 모사하는 데에는 근본적인 한계가 있다. 특히 고속 낙하 시 발생하는 충격파나 캔어피 내부의 압력 분포 변화를 예측할 수 없어 고정밀 군사 훈련용으로는 부적합하다.

 

4.2 고정밀 해석: 유체-구조 상호작용(FSI) 및 Navier-Stokes

보다 정밀한 해석을 위해서는 유체의 거동을 기술하는 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식과 구조물의 변형을 다루는 유한요소법(FEM)을 결합한 유체-구조 상호작용(FSI) 해석이 필요하다. NASA의 화성 탐사선 낙하산 개발 사례에서 보듯이, 초음속 환경에서의 낙하산 팽창은 캔어피의 구조적 파괴를 야기할 수 있는 극심한 동적 하중을 발생시키며, 이를 예측하기 위해서는 FSI 해석이 필수적이다.19

 

FSI 해석에는 크게 두 가지 접근법이 사용된다:

 

• ALE (Arbitrary Lagrangian-Eulerian): 유체 격자가 구조물의 변형에 따라 함께 움직이는 방식이다. 경계면에서의 정확도가 높지만, 낙하산이 접혀 있다가 펼쳐지는 것과 같은 대변형(Large Deformation)이나 위상 변화가 일어날 때 격자가 꼬이는(Mesh Entanglement) 문제가 발생하기 쉽다.
• IBM (Immersed Boundary Method): 고정된 직교 격자(Cartesian Grid) 위에서 구조물을 '담그는' 방식으로 해석한다. 구조물의 경계면이 유체 격자와 일치하지 않아도 되므로, 복잡한 형상이나 대변형을 다루기에 매우 유리하다. NASA의 LAVA 솔버가 이 방식을 채택하여 복잡한 낙하산 펴짐 현상을 성공적으로 모사한 바 있다.7

 

4.3 차세대 실시간 기술: 격자 볼츠만 법(LBM)과 GPU 가속

전통적인 나비에-스토크스 기반의 CFD는 연산량이 막대하여 실시간 시뮬레이션이 불가능하다. 이를 극복하기 위한 혁신적인 대안으로 격자 볼츠만 법(Lattice Boltzmann Method, LBM)이 부상하고 있다. LBM은 유체를 연속체가 아닌 입자들의 분포 함수(Distribution Function)로 모델링하며, 각 격자점에서의 충돌(Collision)과 스트리밍(Streaming) 과정을 통해 유동을 해석한다.21

 

LBM은 알고리즘의 특성상 병렬화가 매우 용이하여 GPU(Graphics Processing Unit) 가속을 통한 성능 향상 효과가 극대화된다. FluidX3D와 같은 최신 LBM 코드는 단일 소비자용 GPU(예: NVIDIA RTX 4090)에서도 수억 개의 격자 셀을 실시간에 가깝게 처리할 수 있음을 입증했다.22 이는 복잡한 인체 형상 주위의 난류 후류와 캔어피의 펄럭임을 실시간으로 시각화하고 물리적으로 계산할 수 있는 가능성을 열어준다. 특히 LBM은 움직이는 경계면 처리가 간편하여 펄럭이는 옷깃이나 진동하는 낙하줄과 같은 동적 객체를 처리하는 데 있어 기존 CFD 대비 10~50배 이상의 속도 향상을 기대할 수 있다.20

 

4.4 AI 기반 가속: 물리학 기반 신경망(PINNs)

또 다른 유망 기술은 인공지능을 활용한 물리학 기반 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)이다. 이는 고정밀 CFD 시뮬레이션 데이터를 학습하여, 새로운 입력 조건(자세, 속도, 각도 등)에 대한 공기역학적 힘과 모멘트를 즉각적으로 추론해내는 대리 모델(Surrogate Model)을 구축하는 방식이다.24

 

예를 들어, 수천 가지의 다양한 인체 자세와 속도 조건에 대해 오프라인으로 고정밀 CFD 해석을 수행하여 데이터베이스를 구축하고, 이를 PINN에 학습시킨다. 훈련된 신경망은 시뮬레이터 내에서 사용자의 실시간 자세 데이터를 입력받아, 나비에-스토크스 방정식을 직접 풀지 않고도 그에 상응하는 정밀한 항력과 양력 벡터를 밀리초(ms) 단위로 반환할 수 있다. 이는 "실시간성"과 "물리적 정확성"이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 현실적인 해결책으로, 현재 학계에서 활발히 연구되고 있는 분야이다.25

 

5. 기존 제품 현황 및 시장 분석

5.1 군사용 시뮬레이터 시장: ParaSim의 독주와 한계

현재 군사용 낙하산 시뮬레이터 시장은 미국의 Systems Technology Inc.가 개발한 ParaSim 시스템이 사실상의 표준으로 자리 잡고 있다.26 ParaSim은 미 육군, 해군, 공군 및 전 세계 특수부대에서 널리 사용되며, 가상 현실(VR) HMD와 매달린 하네스 시스템을 결합하여 훈련 환경을 제공한다.

 

• 기술적 특징: ParaSim은 강체 역학 물리 엔진과 사전에 계산된 공기역학 데이터를 기반으로 작동한다. 자체적인 "Digital Manikin"을 보유하고 있으나, 이는 실시간 유체 해석보다는 질량 특성 계산과 룩업 테이블 참조용으로 주로 사용된다.28
• 한계점: ParaSim은 절차 숙달(Malfunction 처치, 조종술 등)에는 효과적이지만, 유체 역학적 충실도는 제한적이다. 예를 들어, 동료 낙하자의 후류(Burble)에 들어갔을 때의 급격한 양력 상실이나, 고속 낙하 시의 미세한 신체 제어에 따른 공기역학적 피드백을 정밀하게 구현하지는 못한다. 또한, 시스템이 고가이며, 개인화된 신체 모델을 반영하는 기능은 부족하다.29

 

5.2 상업용 및 엔터테인먼트 시장: 실내 스카이다이빙과 VR의 결합

상업용 시장은 iFLY와 같은 실내 스카이다이빙(Vertical Wind Tunnel) 시설이 주도하고 있다. 실내 스카이다이빙 시장은 2024년 기준 약 23억 달러 규모로 평가되며, 2030년까지 연평균 12.3%의 고성장이 예상된다.30

최근에는 윈드 터널 내에서 VR 헤드셋을 착용하고 비행하는 Tunnel Vision VR과 같은 하이브리드 솔루션이 등장했다.32 이는 윈드 터널이 제공하는 실제 물리적 부양감과 VR의 시각적 몰입감을 결합한 것으로, 'Real2Sim'의 대표적인 사례이다. 이 경우 시뮬레이터는 복잡한 물리력을 계산할 필요 없이 시각적 동기화에 집중하면 되므로 기술적 난이도는 낮아지나, 막대한 시설 투자비(200만~1,000만 달러)가 진입 장벽으로 작용한다.33

 

반면, 가정용이나 소규모 아케이드용 VR 스카이다이빙 게임들은 물리적 정확도가 현저히 떨어지는 '아케이드성'에 머물러 있어, 실제 훈련용으로 활용하기에는 부족함이 많다. 여기에 "고정밀 물리를 탑재한 개인화된 VR 시뮬레이터"라는 새로운 시장 기회가 존재한다.

 

5.3 시장 가능성 및 진입 전략

고정밀 개인화 시뮬레이터의 상용화 가능성은 매우 높다. 시장은 크게 두 가지로 세분화될 수 있다.

 

1. 국방 및 전문 훈련 시장 (High Value, Low Volume): 특수부대 및 파일럿의 비상 탈출 훈련용. 고고도 낙하 훈련은 회당 비용이 매우 높고 기상 조건의 제약을 받으며, 저산소증 등 안전사고 위험이 크다. 따라서 실제 강하 횟수를 줄이면서도 훈련 효과를 유지할 수 있는 고정밀 시뮬레이터에 대한 니즈는 확실하다. 특히 개인별 장비 착용 상태(무장, 산소통 등)에 따른 공기역학적 변화를 시뮬레이션할 수 있다면 큰 경쟁력이 될 것이다.
2. 일반 소비자 및 익스트림 스포츠 시장 (Low Value, High Volume): 스카이다이빙 동호인 및 VR 게이머 대상. 자신의 신체를 스캔하여 가상 공간에서 실제와 유사한 물리 엔진으로 비행 연습을 할 수 있는 '디지털 트윈 스카이다이빙' 서비스는 구독형 모델이나 DLC 형태로 수익화가 가능하다.

 

6. 향후 연구 개발 과제 (R&D Roadmap)

본 조사를 바탕으로 도출된 핵심 연구 개발 과제는 다음과 같다.

 

6.1 자동화된 스캔-투-메쉬(Scan-to-Mesh) 파이프라인 고도화

스마트폰으로 촬영한 사진이나 깊이 지도(Depth Map)를 입력받아, CFD 해석에 적합한 위상(Topology)을 가진 고품질 3D 메쉬로 변환하는 과정을 완전 자동화해야 한다. 현재의 기술은 시각적 품질 위주의 메쉬를 생성하므로, 이를 물리 해석용으로 변환하기 위해서는 SMPL 모델 피팅 알고리즘의 정밀도를 높이고, 관절 부위의 격자 품질을 보장하는 리메싱(Remeshing) 기술 개발이 필요하다.34

 

6.2 실시간 GPU 기반 LBM 솔버 최적화

나비에-스토크스 방정식의 계산 비용 문제를 해결하기 위해, GPU 상에서 구동되는 고효율 LBM 커널을 개발해야 한다. 특히 낙하산의 펄럭임과 같은 이동 경계(Moving Boundary) 문제를 효율적으로 처리할 수 있는 'Immersed Boundary - LBM' 결합 알고리즘의 최적화가 필요하다. 이는 시각적으로도 연기나 구름 속을 통과하는 효과를 물리적으로 정확하게 구현할 수 있게 해준다.20

 

6.3 딥러닝 기반 공기역학 추론기(Aerodynamic Inferencer) 개발

실시간성을 극대화하기 위해, 다양한 체형과 자세, 의복 조건에 대한 방대한 CFD 데이터를 사전에 구축하고, 이를 학습한 PINN 모델을 개발해야 한다. 이 AI 모델은 시뮬레이터 내에서 '실시간 물리 엔진' 역할을 수행하며, 사용자의 미세한 움직임에 따른 항력과 양력의 변화를 즉각적으로 계산해 낼 것이다.24

 

6.4 햅틱 피드백 및 다감각 통합

시각적 훈련을 넘어, 공기 저항을 신체로 느낄 수 있는 햅틱 슈트(Haptic Suit)나 외골격(Exoskeleton) 연동 기술이 필요하다. 공기역학적 계산 결과를 바탕으로 신체 부위별로 가해지는 풍압(Wind Pressure)을 진동이나 압력으로 변환하여 전달한다면 훈련의 실재감을 획기적으로 높일 수 있을 것이다.

 

7. 결론

인체모델과 최신 시뮬레이션 알고리즘을 결합한 고공낙하 시뮬레이터 개발은 기술적으로 충분히 실현 가능하며, 국방 및 상업 시장 모두에서 명확한 수요가 존재한다. 기존의 단순 강체 역학 기반 시뮬레이터의 한계를 넘어, 1) 3D 스캐닝을 통한 개인화, 2) LBM 및 PINN 기술을 활용한 실시간 고정밀 유체 해석, 3) FSI 기반의 정교한 낙하산 거동 모사를 통합하는 것이 성공의 열쇠이다.

 

이러한 기술적 진보는 단순히 훈련의 효율성을 높이는 것을 넘어, 실제 낙하 시 발생할 수 있는 사고를 예방하고, 고비용의 항공 자산 운용을 최적화하는 데 기여할 것이다. 따라서 본 연구 개발은 차세대 국방 시뮬레이션 기술 확보 및 글로벌 익스트림 스포츠 시장 선점을 위한 중요한 교두보가 될 것으로 판단된다.

 

 

 

데이터 요약 표

 

표 1: 인체 모델링 표준 비교

모델명	주요 용도	공기역학적 유용성	개인화 용이성	내부 물리 모델
RAMSIS	자동차 인체공학	높음 (정밀한 자세 구현)	높음 (방대한 데이터베이스)	없음 (표면 중심)
THUMS	충돌 안전 해석	중간 (메쉬 추출 가능)	낮음 (고정 사이즈)	높음 (근육/뼈/장기)
SMPL	애니메이션/CV	높음 (위상 일관성 우수)	매우 높음 (스캔 데이터 피팅)	낮음 (표면 중심)
ParaSim Manikin	군사 훈련	낮음 (강체 근사)	낮음 (일반화된 백분위)	없음

 

표 2: 시뮬레이션 알고리즘 장단점 비교

 

알고리즘	정확도	연산 속도	이동 경계 처리	추천 용도
RANS (Navier-Stokes)	매우 높음	매우 느림 (시간/일 단위)	어려움 (리메싱 필요)	검증 데이터 생성 / AI 학습용
Lattice Boltzmann (LBM)	높음	빠름 (GPU 가속 시)	우수 (복잡 형상 처리 유리)	고정밀 시각화 / 후류 해석
Mass-Spring-Damper (MSD)	낮음	실시간	좋음	기존 저사양 시뮬레이터
PINNs (AI 대리 모델)	중간~높음	실시간 (추론)	해당 없음 (학습 데이터 의존)	실시간 훈련 시뮬레이터 물리 엔진

 

표 3: 관련 시장 규모 및 성장성

 

시장 세분	현재 규모 (추정)	연평균 성장률(CAGR)	주요 성장 요인
군사 시뮬레이션 및 훈련	134억 달러 (2024)	7.85%	5세대 항공기, 합성 훈련 환경(STE), 비용 절감
실내 스카이다이빙	23억 달러 (2024)	12.3%	체험 경제 확산, VR 통합, 청소년 스포츠화
군용 낙하산	14억 달러 (2025)	7.3%	공수부대 현대화, 고고도 작전 증가, 정밀 화물 투하

 

 

참고 자료

1. Benchmarking Bluff Body Aerodynamics - AIAA ARC, 12월 7, 2025에 액세스, https://arc.aiaa.org/doi/pdf/10.2514/6.2011-2607
2. Benchmarking Bluff Body Aerodynamics - AIAA ARC, 12월 7, 2025에 액세스, https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/6.2011-2607
3. Human survivability of extreme impacts in free fall - Federal Aviation Administration, 12월 7, 2025에 액세스, https://www.faa.gov/sites/faa.gov/files/data_research/research/med_humanfacs/oamtechreports/AM63-15.pdf
4. 5.3 Drag Forces on the Human Body - British Columbia/Yukon Open Authoring Platform, 12월 7, 2025에 액세스, https://pressbooks.bccampus.ca/physicsforlifesciences1phys1108/chapter/5-3-drag-forces-on-the-human-body/
5. Podcast #157 + Halo Jump Breaks Aerodynamics - YouTube, 12월 7, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=hILiVpf_9T4
6. Fluid-Structure Interaction Simulations Of Supersonic Parachute Inflation: Model Sensitivities, 12월 7, 2025에 액세스, https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20240008469/downloads/LAVA_Supersonic_Parachute_Aviation2024_final.pdf
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8. RAMSIS - Humanetics, 12월 7, 2025에 액세스, https://www.humaneticsgroup.com/products/ergonomic-software/ramsis
9. RAMSIS: The Digital Human Model for Ergonomics in Vehicle Design - EDS Technologies, 12월 7, 2025에 액세스, https://edstechnologies.com/blog/ramsis-the-digital-human-model-for-ergonomics-in-vehicle-design/
10. Development of Human-Body Model THUMS Version 6 containing Muscle Controllers and Application to Injury Analysis in Frontal Coll - ircobi, 12월 7, 2025에 액세스, https://www.ircobi.org/wordpress/downloads/irc18/pdf-files/32.pdf
11. From 2D to 3D: Building a Scalable Human Mesh Recovery Pipeline with Amazon SageMaker AI | AWS Spatial Computing Blog, 12월 7, 2025에 액세스, https://aws.amazon.com/blogs/spatial/from-2d-to-3d-building-a-scalable-human-mesh-recovery-pipeline-with-amazon-sagemaker-ai/
12. Developing and Implementing Parametric Human Body Shape Models in Ergonomics Software - Matthew P. Reed, 12월 7, 2025에 액세스, https://mreed.umtri.umich.edu/mreed/pubs/Reed_2014_DHM_Jack.pdf
13. RealityScan | 3D models from images and laser scans - RealityScan, 12월 7, 2025에 액세스, https://www.realityscan.com/
14. KIRI Engine: 3D Scanner App for iPhone, Android, and Web, 12월 7, 2025에 액세스, https://www.kiriengine.app/
15. [snappyHexMesh] Workflow including Solidworks and SnappyHesMesh - CFD Online, 12월 7, 2025에 액세스, https://www.cfd-online.com/Forums/openfoam-meshing/184904-workflow-including-solidworks-snappyhesmesh.html
16. How to Mesh Watertight CFD Geometry in the New Fluent Task-based Workflow - Ansys, 12월 7, 2025에 액세스, https://www.ansys.com/blog/watertight-cfd-geometry-ansys-fluent
17. The DCLDYN Parachute Inflation and Trajectory Analysis Tool – An Overview - Airborne Systems, 12월 7, 2025에 액세스, https://airborne-sys.com/wp-content/uploads/2016/10/aiaa-2005-1624.pdf
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