DDPC 프레임워크를 통해 사용자 개인차를 고려하는 방식은 다양한 측면에서 이루어집니다. 먼저, DDPC는 Hankel 행렬과 상태 전이 행렬을 활용하여 데이터 기반 모델을 구축하고 사용자의 다양한 동작을 학습하고 적응할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 사용자와 부하에 대응하는 강건한 보행 자세를 학습하고 적용할 수 있습니다. 또한, DDPC는 상위 계층에서 계획자로 작용하여 데이터 기반 모델을 생성하고 하위 계층에서 역운동학과 통과성 기반 제어를 통합하여 계획된 경로를 외골격의 전체 상태로 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 동작 특성을 고려하면서 안정적이고 적응 가능한 보행 자세를 실현할 수 있습니다.