1) 문제점
- 트레이너 개인 역량에 의존한 주관적 자세 평가로 일관된 진단과 기록이 어려움
- 오버헤드 스쿼트 등 기능적 움직임 오류를 정량화할 기준·지표 부재 → 부상 위험·운동 효율 저하
- 체성분·자세·활동·영양 데이터가 여러 기기·앱에 분산되어 통합 관리와 코칭이 어려움
- 회원 맞춤형 운동·영양 처방과 피드백이 수작업 위주로 확장성 낮고 지속 참여 유도 한계
- 코칭 근거와 리포트의 표준화 부족으로 신뢰와 서비스 품질 편차 발생

2) 프로젝트 목적
- 딥러닝 기반 자세 측정으로 오버헤드 스쿼트 촬영만으로 신체 밸런스·체형 정밀 분석
- 인바디 임상연구팀의 다년간 테스트 결과를 토대로 검증된 코칭 리포트 제공
- 정확한 신체·체성분 데이터에 기반한 맞춤 운동·영양 솔루션과 AI 피드백 제공
- 목표 알림·챌린지·커뮤니티로 동기 부여 및 지속적 참여 유도
- 누적 데이터를 활용한 건강 트렌드 분석 및 연구 지원으로 서비스 혁신 기반 마련

3) 중점적으로 해결할 부분
- AI/컴퓨터 비전 정밀도 고도화 및 신뢰성 검증(표준 평가 프로토콜, 실제 환경 성능 검증)
- 실시간 오류 탐지·피드백과 캡처 UX 최적화로 현장 적용성 강화
- 체성분·자세·활동·영양 데이터 통합 대시보드와 장기 추세 시각화
- 게이미피케이션(목표·배지·챌린지)과 리마인더로 재방문·유지율 향상
- 연동성/확장성: 웨어러블·헬스 플랫폼·클리닉 연계와 표준 리포트 포맷 지원

1) 포트폴리오 소개
- 딥러닝 기반 자세 측정과 체성분(인바디) 데이터를 결합해 회원의 신체 밸런스·정렬·가동범위를 정밀 분석하고, 개인 맞춤 운동·영양 솔루션과 변화 추적 리포트를 제공하는 체형 관리 플랫폼입니다.

2) 작업 범위
- 참여 범위: UX 리서치, 프로토타이핑, 컴퓨터비전 모델 적용 가이드, 데이터/지표 정의
- 지원 환경: 모바일 앱(Android / iOS) + 태블릿 현장용
- 연동 영역: 카메라 촬영/포즈 추정, 인바디 연동, 웨어러블/헬스 플랫폼 연동, 코치/지점 대시보드, 리포트 출력, 알림/리마인더

3) 주요 업무
- AI 자세 분석 엔진: 오버헤드 스쿼트 영상에서 관절 포인트 추출, 정렬·밸런스·ROM 자동 산출
- 오류 동작 탐지·점수화: 무릎 내반, 발목 회내, 골반 틀어짐 등 보상 패턴 자동 판별 및 위험도 점수 제공
- 체성분/활동 통합 리포트: 인바디·활동 데이터를 결합해 개인 기준선과 변화 추세 시각화
- 개인 맞춤 처방 생성: 근력/가동성 중심 루틴과 권장 빈도·강도 자동 추천, 세션 전·후 비교 리포트 제공
- 목표/리마인더·챌린지: 주·월간 목표 설정, 수행 알림과 배지로 루틴화
- 데이터 파이프라인: 수집–정제–익명화–저장–내보내기(API·CSV)까지 표준화