인공지능이 어떻게 사람의 동작을 인식하고 ‘Good!’이라는 칭찬을 건넬 수 있을까요? 그 비밀은 바로 구글(Google)의 최첨단 포즈 추정 기술인 MoveNet Lightning 모델에 있습니다. 오늘은 AURUM FIT AI의 심장이라고 할 수 있는 이 기술의 원리와 강점을 분석해 보겠습니다.

1. MoveNet: 브라우저 환경에 최적화된 포즈 감지

기존의 인공지능 포즈 감지 기술은 고사양 그래픽 카드가 탑재된 PC에서만 원활하게 작동했습니다. 하지만 AURUM FIT AI는 저사양 스마트폰이나 보급형 노트북에서도 매끄럽게 돌아가야 했습니다. MoveNet은 TensorFlow.js 라이브러리를 통해 웹브라우저 가속을 극대화하여 최소한의 자원으로 초당 30프레임 이상의 고속 연산을 가능하게 합니다.

2. 17개의 랜드마크 분석 원리

AI 코치는 우리 몸에서 17개의 핵심 포인트를 찾아냅니다. 코, 눈, 귀부터 어깨, 팔꿈치, 손목, 골반, 무릎, 발바닥까지 연결되는 이 점들은 실시간으로 ‘스켈레톤(Skeleton, 뼈대)’ 구조를 형성합니다.

• 상체 각도 측정: 어깨와 골반의 선을 비교하여 상체가 얼마나 숙여졌는지 판별합니다.
• 가동 범위 분석: 무릎과 발목의 각도를 삼각함수 공식으로 계산하여 스쿼트나 런지의 깊이를 측정합니다.
• 대칭성 확인: 왼쪽과 오른쪽 관절의 위치를 비교하여 자세의 불균형을 감지합니다.

3. EMA 필터로 완성하는 정밀한 데이터

카메라 화면에는 빛 번짐이나 미세한 떨림 등 ‘노이즈’가 항상 존재합니다. AURUM FIT AI는 **EMA(Exponential Moving Average, 지수 이동 평균)** 필터를 적용하여 불필요한 떨림은 걸러내고, 실제 신체의 움직임만을 부드럽게 추적합니다. 이 데이터 기반의 알고리즘 덕분에 실제 소모되는 칼로리를 소수점 단위까지 정확하게 계산할 수 있습니다.