플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - 측면 또는 비스듬한 각도에서 촬영된 이미지에서 가려진 관절의 랜드마크를 낮은 신뢰도로 추출할 때 오버레이 노이즈 없이 안정적으로 처리하는 필터링 로직 설계 - 연속 이미지 시퀀스 수가 많을 때 피크 감지 연산을 BackgroundTasks로 비동기 처리하면서 프론트엔드가 완료 시점을 폴링으로 감지하는 비동기 파이프라인 구현 - Canvas에서 이미지 표시 영역이 조정될
프로젝트 성과
관절 각도 판정 기준 설정 파일 기반 확장 가능한 분석 파이프라인 설계
7개 관절의 정상 각도 범위를 JSON 설정 파일로 관리하여, 운동 종목 추가 시 코드 변경 없이 설정만 수정하면 반영되는 분석 파이프라인을 설계합니다.
Canvas 기반 인터랙티브 관절 오버레이 및 툴팁 구현
isPointInPath 기반 관절 근접 감지 로직으로 마우스가 관절 위에 올라올 때 측정 각도와 정상 범위를 툴팁으로 표시하는 인터랙티브 오버레이 구조를 설계합니다.
연속 이미지 시퀀스 피크 감지 기반 운동 반복 횟수 자동 집계 구현
관절 각도 시계열에서 valley→peak→valley 패턴을 감지하는 피크 감지 함수를 Python으로 구현하고, 반복별 최저·최고·평균 각도를 집계하는 품질 지표 구조를 설계합니다.
분석 세션·피드백 1:1 연결 스키마 및 Before/After 비교 뷰 구현
analysis_sessions와 session_feedbacks를 1:1로 연결하는 데이터 모델을 설계하고 비교합니다.
핵심 기능
자세 사진 업로드 및 관절 키포인트 추출
회원이 운동 자세 사진을 업로드하면 컴퓨터 비전 모델이 관절 키포인트를 추출하고 자세 이상 여부를 판정합니다.
진행 단계
DB 스키마 설계 및 FastAPI 기반 구성
2026.03.
analysis_sessions, session_feedbacks 테이블 스키마 설계, FastAPI 프로젝트 구조 설정, S3 연동, 관절 판정 기준 JSON 설정 파일 구성
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 회원이 운동 사진을 업로드하면 컴퓨터 비전 모델로 관절 키포인트를 추출하여 자세 이상을 감지하고, 이미지 위에 교정 포인트를 오버레이하여 시각적 피드백을 제공하는 피트니스 자세 교정 서비스입니다. 코치가 회원별 교정 피드백을 기록하고 운동 반복 횟수를 자동 집계하는 기능을 React + FastAPI로 구현할 예정입니다. 2) 작업 범위 - 자세 사진 업로드 및 관절 키포인트 추
