플러스프로젝트 배경
위시켓 공고 전체 요구사항(라벨링 툴 + Pose 분석 + 위험도 추론 + REST API)을 미팅 전에 실제로 만들어 검증할 목적의 파일럿입니다. MediaPipe 등 오픈소스와 Whisper/GPT-4o-mini 등 상용 API를 적절히 조합해 한정된 예산(1,500-1,800만원, 2개월) 내에서 시연 가능한 MVP가 가능함을 사전에 확인했습니다. 공고 명시 5개 기능 영역(F01-F05)을 Git
프로젝트 성과
공고 5개 기능 + 5개 GAP — 10개 issue 모두 closed
F01 라벨링 툴 / F02 Pose 분석 / F03 위험도 추론 / F04 FastAPI / F05 샘플 + GAP1-5 보완. 6커밋 push, 미팅 즉시 시연 가능
MediaPipe 33 keypoints + 6종 지표 — 100% 검출
Mixkit 달리기 샘플로 검증, 144/144 frames 검출. 6초 영상 1.2초 분석 후 위험도 0-100 점수 + 부위별 처방까지 산출
OpenAI 키 없이도 시연 — mock fallback 이중화
Whisper는 더미 텍스트 4종 hash 선택, GPT-4o-mini는 한국어 의학 키워드 룰 fallback. 키 주입만으로 실 API 모드 즉시 전환
pytest 8건 + Playwright UI 7개 모두 PASS
test_pose_analyzer/test_risk_inferer/test_stt_llm/test_api 8건 통과 + Streamlit 라벨링→목록→분석 end-to-end PASS
아키텍처 명세서 + API 연동 명세서 사전 작성
공고 산출물 항목인 명세서 2종을 docs/ 별도 작성. Mermaid 다이어그램·알고리즘 산식·6개 엔드포인트 풀 spec 포함
핵심 기능
음성 소견 라벨링 (STT + LLM 정형화)
마이크 라이브 녹음 또는 오디오 업로드 → Whisper STT → GPT-4o-mini 정형화 → 교정 전/후 difflib diff UI → SQLite 저장
진행 단계
공고 분석 + GitHub Issues 분해
2026.05.
공고 전문 페치 + 기능 단위 5개(F01-F05) Issues 등록, 'GitHub Issues = SSOT' 원칙. 공고는 ANNOUNCEMENT.md 보존
프로젝트 상세
정형외과 원장님이 달리기 영상을 보면서 음성으로 입력한 소견을 STT(Whisper) + LLM(GPT-4o-mini) 으로 자동 정형화하고, MediaPipe Pose 기반 자세 분석 + 룰 기반 부상 위험도 추론 + REST API 서빙까지 단일 저장소로 연결된 파일럿을 구현했습니다. 공고 전체 요구사항을 GitHub Issues 단위로 분해해 10개 issue 모두 closed 상태로 시연 가능한 MVP
