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MoveNet 모델과 React 를 활용한 팀 프로젝트

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🧘 YogA!

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'YogA!' 팀은 인공지능 모델이 탑재된 웹 서비스를 개발하기 위해 모인 팀으로
팀 명은 'Yoga' 와 'Ai' 가 합쳐진 합성어 입니다.

⏯ 프로젝트 실행

Contributors

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PipeLine

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기획 의도

아래 자료는 지금은 조금 완화되었지만,
코로나 19 의 영향으로 인한 사람들의 관심사에 대해 시장조사한 내용입니다.
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시각화된 그래프를 보시면 알 수 있듯,
상위 쪽 랭크에 분포된 관심사들이 건강쪽의 분야임을 확인할 수 있습니다.
이를 참고하여,
건강을 주제로 운동에 대한 서비스를 개발하는것을 필두로 하여 주제 선정을 하였습니다.
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상위 키워드인 요가복, 홈짐, 매트을 정리해보면,
집에서 요가복을 입고 매트위에서 할 수 있는 운동 이라고 추측할 수 있었습니다.

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WireFrame 🖥️

서비스를 구현하기 전 초기 디자인으로 구현한 와이어프레임입니다.
https://app.tryeraser.com/workspace/wC3ZK7d1WNp2dEnwM3S9 image

ERD

각각의 기능은 3개의 테이블로 구성되어 있으며,
멤버 테이블에서 short Id 를 post 테이블에서 참조하여 사용하고 있습니다. image

서비스 소개

저희가 개발한 서비스는,
AI 모델을 기반으로 사용자가 취하는 자세가 올바른지 판별해주는 기능을 담고있는 서비스 입니다.
더불어 여러 자세에 대한 정보와
사용자간의 커뮤니티를 위한 게시판 기능을 추가하여 개발하였습니다.
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사용된 AI 모델

텐서플로우의 MoveNet 모델을 활용하였고,
무브넷 모델은 텐서플로우의 경량화된 모델로 운동, 춤 등의 데이터셋을 기반으로 학습된 모델입니다.
17개의 keypoint 를 기반으로 초당 30개의 프레임에 대해 이미지를 분석하고.
웹 캠에 비춰지는 사용자의 관절을 스켈레톤 형태로 인식하여
올바른 자세를 하고있는지 판별해주는 기능을 담고있습니다.






















기대효과

이 서비스를 이용함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 기대효과로는 경제성 입니다.
접근성이 다소 낮은 요가를 배우기 전 단계로
탑재된 AI 모델을 통해
무료로 시간과 공간의 제약 없이 집에서 손쉽게 자세를 익힘으로써
얻을 수 있는 비용 절감의 효과를 강조할 수 있습니다.
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🎥 시연 영상

https://github.com/swon95/YogAI/blob/main/%EC%8B%9C%EC%97%B0%20%EC%98%81%EC%83%81.mp4
(👆 시연 영상 참고 - 다운로드 권장)




회고

개선사항

추가되었으면 하는 기능으로는,
커뮤니티성이 돋보이는 역할을 위한 기능으로
게시물에 댓글을 남길 수 있는 기능과
사용자간의 교류를 위해 웹 소켓을 활용한 실시간 채팅 기능,
기존 AI 모델에 학습된 자세보다 더 많은 자세를 학습시켜
다양한 자세를 경험할 수 있는 기능을 추가하려했지만,
시간관계상 개발하지 못하였고 추후 개선사항으로 추가 할 계획을 갖고있습니다.
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아쉬운점

이번 프로젝트를 진행하며 아쉬운점으로
수업과 병행해 진행하는 프로젝트였기 때문에
몰입하여 진행하는 기간 이전에는 온라인으로 소통하려 했으나
소통의 부재로 인해 다소 어려움을 느꼇고,
이를 통해 소통 및 협업에 대한 중요성을 다시금 느끼게 되었습니다.

또한,
생소한 라이브러리와 협업하기 위해 사용한
깃허브에 대한 사용법이 익숙하지 않아 다소 어려움을 겪었습니다.

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MoveNet 모델과 React 를 활용한 팀 프로젝트

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