오늘부터 되도록이면 여름방학 내에 지금까지 진행해왔던 나름 대형 프로젝트급이었던
💪포켓트레이너 프로젝트
에 대하여 최대한 그 때의 기억과 개발을 통해서 배웠던 세세한 시행착오나 지식들을 조금은 기록으로 남겨놓아 볼려고한다.사실 이 글이 정말 언제가 도움이 될지 안될지는 모르겠지만 정말 많이 힘들었지만 정말 많이 프론트엔드 개발자로서의 길에 대한 확신을 더 주었던 프로젝트로 애증의 관계였지만 정말 큰 경험이었던 시간이기에 최대한 느낌이 살아있을 때 힘들더라도 기억나는 한 적어보겠다.
👨💻프로젝트의 시작,,
때는 바야흐로 2021년 7월이었다
그 때부터 나는 포켓트레이너의 프로젝트의 시초를 만들기 시작하였었다
당시 해당 프로젝트의 시작은 TmaxAI와 함께하는 산학연계 프로젝트로서 전체적인 주제의 틀은
"인공지능 기반 맞춤형 교육 서비스" 이었다.
과연 인공지능 기반으로 우리가 사용자에게 제공해줄 수 있는 서비스가 무엇이 있을지 팀원들과의 수 없이 여러 제안보고서를 작성해보고 매 주 회의하고 어떤 아이디어가 좋을지 계속 일상 속 주위를 쳐다보았었다.
당시 물론 좋은 아이디어들이 이것말고도 많이 나왔었다.
<당시 회의록일부>
물론 각각의 주제들에 대해서 우리가 필요한 기능들에 대한 기술적 해결을 어떻게 해결하지가 사실 주제들을 순위를 먹이는데 나름 큰 비중이기는 하였던 것 같다.어떤 주제이던 간에 사실 기술적으로 해결하는데 있어서 명확한 답이 보이는 것은 없었던 것이 기억이 난다..애초에 인공지능이라는 것을 이제 막 다음학기(3학년 2학기)에 수업을 듣기 시작할려던 전이기도 하였고 정확히 어떤 식으로 인공지능이라는 분야를 접근해야 하는지 개념도 사실 없던 때 였다.
그럼 각각 다 어려운데 무엇을 선택할까라는 끝없는 회의 끝에 첫 째 반려동물 관련 주제에 대해서는 우선적으로 동물들에 대한 데이터는 너무 구하기 어려운 데이터였어서 실현이 너무나 어려워보였던게 사실이라 거의 배제를 하였던 것 같다.
그럼 요리와 운동 중 무엇을 선택할까?
사실 우리팀이 산학연계sw 회사 선정을 하는데 있어서 1순위로 지원했던 기업의 주제는 운동과 관련된 것 이었기에 우리는 결국 돌고돌아 운동이라는 주제로 정착을 하게 되었다.
그 때부터 시작 되었다.인공지능을 기반으로 한 개인피티쌤이라는 타이틀이
🙋♂️포켓트레이너의 탄생
우리의 프로토타입명은 당시
이건 못 참 Gym~ 이었던 기억이 난다.하지만 정확히 어느 순간부터였는지 기억은 안나지만 너무 장난같았던 이름이라 여러가지 이름을 작명하다가 지금의 프로젝트 명인 포켓트레이너가 태어난 것 이다.
포켓트레이너는 사실 내가 당시 포켓몬스터빵이 급 뜨던 시절이라 보다가 포켓에라는 단어에 트레이너를 붙여보면 어떨까라는 엉뚱한 생각에 말했던게 어느새,,이게 우리의 타이틀이 되었는지,,,지금 생각해보면 웃긴 것 같다
Pocket+Trainer
앞 두 글자를 따면 PT, 즉 우리가 지향하는 Personal Train의 앞 글자인 피티의 의미를 담은 중의적 단어인 뜻을 담은 타이틀이 나온 것..!
의도치 않은 오옹..?..괜찮은데??..
그러다가 내 성격상 개발도 시작하기 전에 당시 그냥 만들어버린 로고가,,우리의 결국 지금의 마지막 최종로고가 될줄은 몰랐다,,,그렇게 근육빵빵 우리의 로고의 탄생..!
[주제선정 후]본격적인 실현가능성 분석시작,,
<당시회의록 일부>
당시 보면 첫 번째로 해당 프로젝트를 진행나가는 데 있어서 핵심인 과연 인공지능을 학습시키기 위한 데이터 수집을
정적인 데이터로?크롤링을 통해 모으기? vs 동적인 데이터로?직접 데이터만들기
이게 제일 먼저 문제였다.
당시 우리가 원했던 기능은 이와 같았다.
<당시회의록 일부>
개인피티의 목적은 기본적으로 각 유저들마다의 문석을 통한 다른 맞춤서비스를 제공해야 한다는 것 이었다...
당시에는 2번과 같이 처음에는 사용자의 몸을 찍어서 단순 유저가 원하는 몸의 쉐입과 비교하여 그 프레임에 넘어서는 부분을 분석하여 해당파트의 부위운동을 추천해줄려고 하던 생각을 해보았었다.하지만,,,우선적으로 모든 사람들의 몸이 같지도 않고 그것의 평균데이터 모양을 만들어낸다는 것 부터 현실성이 너무나 떨어져 보였다.또한 정적데이터를 모아서 할려고 해도 실제로 운동하는 유명인들의 몸사진이 없는 경우도 무척 많았고 스펙도 다 달랐기에 따져야 할 조건들이 너무 많다는 점을 알게되었다.
따라서 결정을 했다.
단순 카메라로 유저의 몸 단면을 찍어서 파악을 한다?🤣이건 불가능,,
👀그럼 어떻게 유저의 경우의 수를 줄일 것인가,,?
그 이후에 수 없이 알아보고 고민해본 끝에
먼저 생각해볼 수 있는 건 최대한 발생할 수 있는 사람마다의 다양한 경우의 수를 줄이는 것 이었다.
🤷♂️사람들의 공통적인 면모를 찾아 경우의 수를 줄이자!
사람을 카테고리화 시키자!
라는 개선된 아이디어를 도출해내게 된다.
3가지의 체형으로의 분류-외배엽,내배엽,중배엽
출처:https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=31489377&memberNo=22114011
😜✔우선 이런 개선된 방안을 찾으므로써 조금은 실현가능성에 한 층 더 다가갈 수 있었다!
👀그럼 이제는 어떻게 체형을 분석할 것 인가?
그래서 만들어진
전체적인 WorkFlow와 가능방안들
이와 같이
- 체력측정평가를 통한 부위별 분석
- 3D스캐닝 기술
- 게이미피케이션
이런 방안들을 생각해낼 수 있었다.우선적으로 개발에 필요한 기술과 소요되는 시간을 예상해 보았을 때 우선적으로 체력측정으로 가는게 현실적인 것이라는 결정을 내리고 조금씩 더 구체화를 진행해 나갔다.
사실 스캐닝기술에도 눈이 많이 갔던 건 팩트이지만 그만큼 해당 분야는 심도깊은 공부가 많이 요구되었으며 지금도 개발되고 있던 분야로서 하나의 앱의 형태로 여러가지 기능을 생각하던 우리로서는 현실적으로는 순위에서 밀려날 수 밖에 없었다.
결론적으로 유저의 체형을 분석하는데 있어서 정확도롤 높이기 위해서는
카메라만으로의 스캔만으로는 불가능한 것을 깨닫고
체력측정+유저의 신체정보 기입을 통한 것으로 분석을 한다는 결론에 다다르게 된다
🕒그렇게 어느정도의 틀을 잡고 해당 기능을 위한 기술은 무엇이 필요하고 어떤 개념이 필요한지 공부시작
이와 같이 포켓트레이너의 개발 배경에 있던 때 얘기는 마무리해보고 다음 개발기에서는 실제 개발에 들어가기 전에 공부했던 기술 내용을 담아보고자 한다.
▶<2편에 계속>
