PROTOTYPE · v0.1

연습 영상을 올리면,
왜 안 되는지를 관절 데이터로 짚어줍니다

윈드밀이 안 되는 이유는 사람마다 다릅니다. UNDERDOG AI는 영상에서 33개 관절을 추적해 회전 유지·바닥 미는 힘·머리 고정·다리 투입 순서를 수치화하고, 국제대회 TOP4 코치의 진단 루브릭에 매핑해 교정 포인트를 제시합니다.

33 KEYPOINTS 6 METRICS ON-DEVICE · 서버 전송 없음 WINDMILL v0.1

01데모

샘플 영상으로 바로 확인하거나, 본인 연습 영상을 올려보세요. 옆모습·전신이 프레임에 들어온 3~10초 클립이 가장 정확합니다.

UNDERDOG AI — POSE ENGINE IDLE
NO SIGNAL

오른쪽에서 샘플 실행 또는 영상 업로드

분석 완료

회전 진행 곡선

시간에 따른 상체 누적 회전량(바퀴). 계단처럼 평평해지는 구간이 회전이 끊긴 지점입니다.

※ 이 진단은 2D 단일 카메라 기반 프로토타입 결과입니다. 실제 교정은 코치의 확인을 함께 받으세요.

02어떻게 작동하나

영상 → 관절 좌표 → 물리 지표 → 코치 루브릭 매핑의 4단계 파이프라인입니다.

01
프레임 추출브라우저에서 영상을 재생하며 매 프레임 캡처
02
포즈 추정MediaPipe Pose Landmarker로 33개 관절 좌표 추출
03
지표 계산상체 회전각·팔 신전각·엉덩이 높이·다리 각도의 시계열 분석
04
루브릭 매핑코치가 정의한 실패 유형과 대조해 1순위 교정점 결정
05
처방 생성유형별 연습 드릴과 선행 동작을 제시

코치 루브릭 ↔ 계산 지표 매핑

루브릭은 UNDERDOG STUDIO 대표 강사 김민기(bboy HIEL)가 수강생 실패 영상을 분석하며 정리한 진단 체계입니다. 이 체계가 곧 이 시스템의 판정 기준이자 향후 학습 데이터의 라벨 정의입니다.

코치 진단 (원문)계산 지표판정 방식
"땅 미는 힘이 부족하고, 올라올 때 다리를 끝까지 안고 못 올라와 부자연스러움"지지팔 신전각 · 엉덩이 상승량 · 다리 벌림각회전 구간의 팔꿈치 최대 각도와 골반 높이(체격 정규화)를 상위 25% 구간 평균으로 산출
"땅을 밀 때 머리가 고정되어 있어 몸이 회전을 못함"머리 이동 반경 · 회전 유지율코 좌표의 궤적 반경을 몸통 길이로 정규화. 반경이 작은데 회전이 끊기면 머리 고정으로 판정
"땅을 밀고 몸이 회전하면서 다리가 따라와야 하는데 다리를 먼저 넣음"다리–상체 위상차다리 각속도와 상체 각속도의 교차상관 지연(ms). 양수면 다리가 선행

현재 한계 (솔직하게)

· 2D 단일 카메라이므로 깊이 정보가 없습니다. 카메라 각도에 따라 각도 지표에 오차가 생깁니다.
· 바닥에 몸이 붙는 구간에서는 가려짐(occlusion)으로 일부 관절 추정이 흔들릴 수 있습니다.
· 임계값은 참조 영상 기준으로 설정한 휴리스틱 v0.1이며, 아직 학습된 판별 모델이 아닙니다.
· 현재 윈드밀 한 종목만 지원합니다.

로드맵

단계내용산출물
v0.1 (현재)규칙 기반 지표 + 코치 루브릭 매핑, 온디바이스 실행이 페이지 — 작동하는 프로토타입
v0.2수강생 동의 기반 성공/실패 영상 데이터셋 구축, 코치 라벨링독점 라벨 데이터셋 + 진단 일치율 측정
v0.3라벨 데이터로 판별 모델 학습, 종목 확장(헤드스핀·플레어)모델 기반 진단, 수강생 성장 트래킹 연동
v1.0수강생 앱 — 연습 영상 아카이브·진도 대시보드·다국어온·오프라인 결합 교육 서비스
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