VORO는 사용자의 보행 데이터를 지속적으로 학습해 부위별 물성이 점진적으로 개인화되는 초개인화 러닝화 시스템이다. 갑피에 직조된 스트레인 센서가 보행 압력 분포와 러닝 사이클을 지속적으로 기록하고, 이 데이터는 파라메트릭 모델링을 거쳐 보로노이 구조의 밀도와 방향성 물성으로 번역된다. 발뒤꿈치처럼 충격이 집중되는 부위는 밀도를 낮춰 완충 물성을, 추진력이 필요한 부위는 밀도를 높이고 방향성 벽 두께를 부여해 반발 물성을 구현한다. 사용자가 신발을 착용하며 축적된 데이터는 다음 세대의 3D 프린팅된 미드솔로 자동 반영된다. DXI 연구실은 해당 프로젝트에서 초개인화 컨셉 정의, 센서 시스템 설계, 보로노이 격자 구조 설계, 모델링 및 렌더링 등 전체 디자인 과정을 진행하였으며, 생성형 AI를 이용한 디자인 시뮬레이션과 시각화를 통해 전체 디자인 프로세스를 효율화했다.

VORO is a hyper-personalized running shoe system that continuously learns from a user's gait data, progressively personalizing the shoe's physical properties across different regions. A strain-sensing textile woven into the upper continuously records plantar pressure distribution and running cycle, and this data is translated through parametric modeling into the density and directional properties of a Voronoi structure. Areas of concentrated impact, such as the heel, receive lower density for cushioning, while areas requiring propulsion receive higher density and directional wall thickness for energy return. As data accumulates through the user's wear, it is automatically reflected in the next generation of the 3D-printed midsole. The DXI Lab led the entire design process for this project, including hyper-personalization concept development, sensor system design, Voronoi lattice structure design, modeling, and rendering. By utilizing AI-based design simulation and visualization tools, the team optimized the entire design workflow.

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