대학생 프로젝트 - HealthyHomebody : AI 필라테스 홈트레이너

 

 

 

 

 

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안녕하세요! 😊

오늘은 제가 학기 중에 진행했던 프로젝트,

Healthy-Homebody를 소개하려 합니다.

 

코로나19 이후 재택근무가 늘어나면서 신체 활동이 줄어들고,

허리디스크나 자세 불균형 같은 건강 문제를 겪는 사람들이 많아졌는데요.

하지만 필라테스 같은 운동이 중요하다는 걸 알면서도

시간이 없거나 비용 부담이 커서 실천하기 어려운 경우가 많습니다.

 

그래서 저희 팀은 언제 어디서나 쉽고 효과적으로 홈트레이닝을 할 수 있는

AI 기반 필라테스 트레이너를 개발하게 되었습니다.

 

그럼 지금부터 저희의 프로젝트를 소개해드리도록 하겠습니다!

 

 

 

 

 

 

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1. 프로젝트 개요

Healthy-Homebody는 코로나19 시대 이후 증가하는 홈트레이닝 수요에 맞춰,

AI 기술을 활용하여 사용자 맞춤형 운동 가이드를 제공하는 서비스입니다.

 

2017년에 비해 2021년에 소아청소년 비만 환자수가 263.2% 증가로 정말 많이 증가한 것을 확인할 수 있으며

연도별 허리디스크 환자수가 증가하는 것을 통계로 확인할 수 있습니다.

이러한 건강 문제는 일상의 불편함뿐 아니라 삶의 질에도 직접적인 영향을 미치며,

이를 예방하고 완화하기 위해 필라테스와 같은 운동의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.

 

운동을 하지 않는 이유에 관한 설문조사 결과를 보면 운동을 하지 않는 주요 이유로

귀찮아서(73.8%)가 가장 높은 비율을 차지

시간이 없어서(37.1%)가 두 번째로 높은 비율

어렵고 지루해서(34.3%)

효과가 잘 나타나지 않아서(19.6%)

돈이 없어서(18.5%) 순으로 나타났습니다.

 

Healthy-Homebody는 이러한 문제점을 해결하기 위해,

시간과 공간의 제약 없이 언제 어디서나 실천할 수 있는 홈 트레이닝 서비스를 제공합니다.

 

 

 

 

문제 인식 및 해결 방안 제시

 

코로나19로 인한 재택근무 전환으로 신체 활동 시간이 크게 감소했고,

이는 체형 문제와 자세 불균형을 초래하여 근육 약화로 이어질 수 있는 상황입니다.

 

또한 많은 사람들이 운동의 필요성을 인식하면서도 대면 수업의 어려움과 비용,

시간적 제약으로 인해 실천에 옮기지 못하고 있습니다.

특히 허리디스크 환자와, 출산 후 여성의 경우

골반 교정과 복부 근육 강화가 시급한 상황입니다.

 

이에 대한 해결책으로 저희의 Healthy-Homebody 서비스는

사용자의 일상과 신체 조건에 최적화된 맞춤형 운동 프로그램을 제공하며,

자세 교정 솔루션을 통해 장기적인 건강 관리 시스템을 구축합니다.

 

또한 사용자의 시간과 비용 부담을 최소화하면서도 안전하고 효과적인 홈트레이닝을 지원하며,

재활 필라테스를 통해 여러 통증을 감소시키고 유연성을 회복을 도와줍니다.

 

 

 

 

서비스 주요 타겟 분석

 

Healthy-Homebody는 다양한 연령층의 사용자들이 겪는 운동 관련 어려움을 해결하고자 기획되었습니다.

직장인들은 대면 수업을 받기 위한 시간 조율이 어렵고,

재택근무가 늘어난 환경에서 허리디스크와 같은 체형 문제를 겪는 사용자들은

집에서 안전하게 체형 교정을 할 수 있는 전문적인 운동 서비스를 필요로 합니다.

 

또한 학생들의 경우 비용적인 부담으로 인해 전문적인 운동 지도를 받기 어려운 상황에서,

집에서도 할 수 있는 효과적인 홈트레이닝 솔루션을 찾고 있습니다.

 

이러한 사용자들의 니즈를 반영하여, Healthy-Homebody는 '집에서 만나는 나만의 AI 트레이너'라는 컨셉으로,

시간과 공간의 제약 없이 개인의 상황과 필요에 맞춘 전문적인 AI 필라테스 서비스를 제공하여

건강한 라이프스타일을 지원하고자 합니다.

 

 

 

 

 

2. 서비스 소개

Healthy-Homebody의 핵심 기능으로는

 

사용자가 업로드한 필라테스 영상을 통해

YOLOv8 모델을 활용하여 스트레스 자세를 확인하고,

DTW 알고리즘을 바탕으로 동작 유사도를 분석 후

Open AI를 통해 동작 유사도 결과에 따른 피드백을 제공합니다.

 

 

 

서비스 로직은

① 사용자가 본인의 카테고리에 따른 필라테스 동작을 선택하고,

② 제공된 시연 영상을 보고 사용자가 직접 운동 영상을 촬영합니다.

 

③ 사용자가 업로드한 필라테스 동작 영상을 YOLOv8 모델을 통해 분석하고,

④ DTW 알고리즘을 통해 시연 영상과 사용자가 업로드한 두 동작 간의 유사도를 계산하게 됩니다.

 

⑤ 이러한 유사도 결과를 통해 Open AI가 동작에 대한 피드백을 제공하고,

해당 동작이 유사할 경우 칭찬을 하고, 유사도가 낮을 경우 잘못된 동작에 대한 개선 방법을 제시해줍니다.

 

⑥ 이후 사용자가 입력한 프로필 정보(나이, 성별, 목표)를 기반으로

맞춤형 필라테스 운동 계획을 세워주게 됩니다.

 

 

 

 

 

3. 사용한 기술 스택 안내

기술스택

프론트엔드 : HTML 마크다운 (st.markdown)과 CSS 스타일링으로 UI 요소 디자인

백엔드 : 파이썬 venv를 사용한 의존성 및 환경 독립성 관리 / Streamlit을 통한 서비스 배포

 

AI

YOLOv8을 통한 객체 탐지 및 자세 추정

OpenCV를 활용한 실시간 비디오 처리

DTW 알고리즘으로 동작 유사도 분석

Open API를 통한 동작 유사도에 따른 피드백 생성

 

 

 

 

개발 인원 및 개발 기간

개발 인원 : 2명

개발 기간 : 2024.10.02 ~ 2024.12.11 (학기 내 수강하였던 인공지능서비스개발 수업을 통해 개발 진행)

 

해당 프로젝트에서의 역할 :

(팀장 / 기획 / 프론트 및 서비스 배포 / AI ) 

 

 

 

 

이번 프로젝트에서 저는 팀장으로서 프로젝트의 전반적인 기획을 주도하였으며,

일정 관리와 작업 분담을 통해 개발이 효율적으로 진행될 수 있도록 조율하였습니다.

특히, 제가 평소 관심이 많았던 YOLO 모델을 활용한 운동 자세 분석 아이디어를 팀에 제안하여,

이를 프로젝트의 핵심 기술로 채택하게되었습니다.

 

 

 

 

 

이번 프로젝트는 애자일(Agile) 방식을 통해 진행되었습니다.
학기 내 제한된 기간 동안 진행되는 프로젝트로, 

변경사항이 발생했을 때 빠르게 대응할 수 있는 개발 방식이 필요했고,
2명이라는 소규모 팀에서 원활한 커뮤니케이션과 역할 분담을 위해

짧은 주기의 반복적인 작업 방식이 적합하다는 생각이 들었습니다.

따라서 애자일 방법론을 도입하게 되었습니다.

스프린트마다 구체적인 목표를 설정하였으며.
이를 통해 프로젝트의 진행 상황을 명확히 파악하고

필요한 경우 즉각적인 조치를 취할 수 있었으며,
제한된 기간 안에서 최대의 결과를 도출할 수 있었던 거 같습니다.

 

 

 

 

 

 

저는 이번 프로젝트에서 사용자 경험을 극대화하기 위해 직관적이고 친화적인 UI 요소를 설계하고 구현하였으며,

Python의 venv를 사용해 의존성과 환경 독립성을 유지하며

안정적인 개발 환경을 구축했습니다.

또한, Streamlit을 활용하여 프로젝트를 클라우드 환경에서 실행 가능하도록 배포하였고,

이를 통해 사용자와 서비스 간의 상호작용이 원활히 이루어지도록 구현하였습니다.

 

 

 

필라테스 동작 유사도에 대한 피드백을 제공하는 AI 응답을 open API를 통해 제공하였으며,

맞춤형 필라테스 계획도 세울 수 있도록 사용자의 프로필에 따라 계획을 추천해주는

AI 필라테스 계획 도우미 개발도 진행하였습니다.

이외에도 팀원이 개발한 개별 모듈을 전체 코드로 통합하여 프로젝트가 원활히 작동할 수 있도록 연결 작업을 수행했으며,

디버깅을 통해 서비스의 안정성과 성능을 개선하였습니다.

 

AI 분야에서는 평소 흥미가 있었던 YOLOv8 모델에 대한 학습을 진행하며 모델의 동작 원리를 깊이 이해하였고,

이를 프로젝트에 연결하는 과정에서 발생한 문제를 해결하고자 노력했습니다.

YOLOv8모델과 DTW알고리즘을 통해 계산된 동작 유사도 결과를 통해 AI 피드백 생성을 진행하여

사용자가 자신의 운동 자세에 대해 어떤 부분이 잘못되었는지를 명확히 피드백 받을 수 있도록 시스템을 설계하였습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

4. 서비스 상세 소개

Healthy-Homebody의 메인 페이지에서는 사용자가 원하는 스트레칭 종류를 선택할 수 있습니다.

필라테스를 선택하면, 따라하고 싶은 동작을 고른 후 해당 동작에 대한 설명을 자세히 확인할 수 있습니다.

설명에는 동작의 효과, 주의사항, 따라 하는 방법 등이 포함되어 있어,

필라테스를 잘 모르는 사용자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였습니다.

 

 

 

이후, 동작 비교 페이지에서는 사용자가 선택한 동작을 따라 한 후 직접 촬영한 영상을 업로드할 수 있습니다.

그러면 원본 동작 영상과 비교하여 유사도를 측정하게 됩니다.

유사도 값이 1에 가까울수록 원본 영상과의 일치도가 높은 것을 의미합니다.

 

또한, 유사도 분석 결과를 바탕으로 피드백을 제공합니다.

만약 유사도가 높다면 사용자에게 칭찬 메시지를 전달하고,

유사도가 낮다면 개선이 필요한 부분을 안내하며 응원의 메시지도 함께 제공합니다.

 

 

 

 

더불어, 필라테스에 익숙하지 않은 사용자도

쉽게 운동을 시작할 수 있도록 AI 필라테스 계획 도우미 기능을 제공합니다.

사용자의 프로필 정보를 기반으로 맞춤형 필라테스 계획을 제안하여,

보다 체계적으로 필라테스를 실천할 수 있도록 돕고 있습니다.

 

 

 

 

 

5. 프로젝트를 진행하며 어려웠던 점

배포 후 실행해본 결과, 스트림릿에서 포즈를 분석하는 데 시간이 너무 오래 걸리는 문제가 발생하였습니다.

이를 해결하기 위해 매 프레임마다 포즈를 분석하는 방식에서

1초에 한 번만 분석하도록 변경하여 처리 시간을 단축하였습니다.

 

또한, cv2를 이용하여 별도의 창을 띄우는 과정을 생략함으로써 배포 시 발생하는 오류를 해결하였습니다.

이를 통해 지연 문제를 식별하고, 분석 빈도를 줄이며, 창 처리를 최적화하는 방향으로 개선을 진행하였습니다.

 

 

 

해당 프로젝트를 진행하며 새롭게 학습한 부분 

 

이번 프로젝트는 저에게 AI 기술과 개발 전반에 대해 많은 것을 배우고 깨닫게 해준 소중한 경험이었습니다.

처음에는 AI에 대해 거의 알지 못했기 때문에 프로젝트를 시작하면서부터 하나씩 기초를 다져나가야 했습니다.

Python 가상환경 설정과 같은 개발 환경 구축부터, Streamlit을 활용한 서비스 배포,

그리고 평소에 궁금했던 YOLO 모델을 직접 활용하여 서비스를 개발하는 과정을 통해

AI를 실제 프로젝트에 접목시키는 방법을 배울 수 있었습니다.

 

 

 

 

 

6. 향후 계획

지금까지 Healthy-Homebody: AI 필라테스 홈트레이너 프로젝트를 소개해드렸습니다.

 

저희 서비스는 단순한 홈트레이닝을 넘어,

환자들의 재활도 도울 수 있는 트레이닝 서비스도 제공하려 합니다.

 

앞으로도 더 많은 사람들이 편하게 운동할 수 있도록

지속적으로 기능을 개선하고 발전시켜 나갈 예정이니 많은 관심과 피드백 부탁드립니다!

 

 

 

 

 

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깃허브 링크

https://github.com/Healthy-homebody

Healthy homebody

 

 

배포 링크

https://healthy-homebody.streamlit.app/

healthy homebody