운동할 때 중요한 것은 무엇일까요?

운동을 할때 가장 중요한 것은 올바른 자세로 하는 것입니다.

초보자들은 올바른 자세를 숙지하여 운동해야 하고, 기존 운동 선수들은 올바른 자세를 통하여 다음 레벨로 실력을 향상시킬 수 있습니다.

올바르지 않은 자세로 운동을 지속할 경우에는 우리 관절에 많은 무리를 불러오거나 건강해지기 위해서 시작한 운동이 오히려 건강이 악화되는 사태가 발생할 수 있습니다.

하지만 일반 취미 생활로 운동을 하면서 이러한 자세 코칭을 받기 위해 전문가를 찾는 것은 분명 쉬운일은 아닙니다.

저희를 찾아주신 고객사에서는 이러한 어려움을 해소하는 AI 코칭 시스템을 개발하고자 하는 목표를 가지고 있었습니다.

 

“사용자 입장에서는 코치를 찾는 것이 우선 쉽지 않고, 만나더라도 단시간만에 가르침을 이해하기 어려운 경우가 발생합니다. 또, 강습 이후 수강생 스스로 본인의 문제점을 인지하기 어려운 경우도 발생합니다. AI코치가 있다면 코치의 지적사항을 즉시 파악 가능하고, 본인 문제점을 지속적으로 파악하여 개인 연습에 도움이 될 것입니다..”

데이터 수집부터 정제까지

학습용 데이터셋을 구축하기 위해서 데이터 수집부터 필요했습니다. 공개된 영상 데이터는 움직임이 동작에 한정되어 있습니다. 따라서 학습용 데이터셋을 구축하기 위해 움직임이 빠른 동작의 움직임을 여러 각도에서 직접 촬영을하였습니다.

가공 전 관절의 움직임에 대한 정보를 파악해야 합니다. 분석을 위해 필요한 정보는 관절과 운동 종목에 필요한 도구까지 총 20여 종입니다.

자세마다 각 관절에 대한 정보를 식별해야 코칭에 도움을 줄 수 있기 때문입니다.

총 18종의 정보를 식별하기 위하여, 키포인트 작업을 진행하기로 하였습니다. 그러나 이에 드는 시간은 단순 계산 하였을 때에만 이미지 한 장당 약 13초(실 작업시간 기준)가 소요되며, 15만장이므로 자그마치 542시간이 걸리는 대장정이 될 일이였습니다.

저희는 고민하였습니다.

“시간을 단축시킬 수 있는 방법은 없을까?”

 

데이터 전처리

아무리 능숙한 작업자를 고용한다고 하더라도 인건비로만 많은 비용을 차지할 것입니다. 올바른 Solution을 찾기 위하여 데이터메이커의 전처리 모델을 통하여 신체 키포인트를 추출해 보기로 하였습니다. 기존에 학습해왔던 신체 데이터가 있었기 때문입니다.

전처리 Engine

이미지에서 사람의 옷 색과 배경색이 유사하여 식별이 다소 어려운 점이 있었으나, 결과값을 추출하니 사람의 키포인트는 문제없이 생성할 수 있었습니다.

전처리 엔진을 이용하니 15만장의 이미지를 처리하는 데 드는 시간과 비용을 70% 정도 단축 시킬 수 있었습니다.

 

프로젝트를 마치며

이번 프로젝트를 통하여 한 분 한 분 체계적인 커리큘럼과 피드백을 통하여 올바른 운동 자세를 통한 실력 향상에 도움이 될 수 있을 것이라 기대됩니다.

또, 데이터메이커에서도 본 프로젝트로 더 향상된 신체 키포인트 데이터를 통하여 복잡한 자세나 동작을 쉽게 가공할 수 있게 되었습니다.

다른 운동들도 데이터메이커의 툴과 전처리 기술, 작업자 풀을 통하여 빠르게 그리고 정확하게 AI 학습 및 알고리즘 학습이 가능합니다.

우리는 살아가는 매 순간 데이터를 생산해내고 있습니다. 이 데이터를 수집하여 가공에 이르기까지 데이터메이터와 함께하세요!