데드리프트 자세 분석을 위한 실시간 컴퓨터 비전 대시보드 개발

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핵심 요약

YOLO11 포즈 모델을 활용하여 데드리프트의 바벨 경로, 속도, 신체 역학을 실시간으로 추적하고 부상 방지를 위한 피드백을 제공하는 시스템을 구축했다.

배경

데드리프트 수행 시 일관된 자세 피드백을 얻기 어려운 문제를 해결하기 위해, YOLO11 기반의 포즈 추정 기술을 사용하여 바벨 경로와 관절 각도를 분석하는 실시간 대시보드를 제작했다.

의미 / 영향

컴퓨터 비전 기술이 스포츠 과학과 결합하여 주관적인 코칭을 대체할 수 있는 객관적인 데이터를 제공할 수 있음을 보여준다. 특히 YOLO11과 같은 최신 모델의 효율성을 통해 실시간 대시보드 구현이 가능해짐에 따라 원격 코칭 및 자동화된 피드백 시스템 분야의 확장이 기대된다.

커뮤니티 반응

작성자가 직접 개발한 대시보드의 실용성에 대해 긍정적인 반응이 예상되며, 특히 실시간으로 저크(Jerk) 현상을 감지하고 시각화하는 기능이 기술적으로 흥미롭다는 평가를 받았다.

실용적 조언

운동 자세 분석 시 일반적인 포즈 모델 대신 특정 관절과 도구(바벨)를 포함한 커스텀 데이터셋으로 미세 조정하면 정확도가 향상된다.
OpenCV 오버레이를 활용하여 분석 결과와 원본 영상을 결합하면 사용자에게 직관적인 피드백을 제공할 수 있다.

섹션별 상세

데이터 준비 및 모델 학습 과정에서 정밀한 추적을 위해 Labellerr를 사용했다. 어깨, 엉덩이, 무릎 등 주요 관절과 바벨 및 원판의 위치를 직접 어노테이션했으며, COCO 형식을 YOLO 형식으로 변환하여 YOLO11 포즈 모델을 미세 조정(Fine-tuning)했다. 이를 통해 일반적인 포즈 모델보다 운동 동작에 특화된 커스텀 키포인트 추출이 가능해졌다.

실시간 분석 로직은 프레임별 키포인트를 기반으로 바벨의 변위 그래프와 속도를 계산한다. 특히 리프터가 하강 시 제어력을 잃고 바벨이 급격히 떨어지는 '저크(Jerk)' 현상을 감지하면 그래프에 빨간색 마커를 표시하여 불안정성을 경고한다. 반복 횟수 측정과 더불어 각 회차별 소요 시간 및 평균 시간을 산출하여 훈련의 질을 객관적으로 평가한다.

부상 방지를 위한 생체 역학적 지표로 셋업 시의 힙 힌지(Hip Hinge) 각도를 확인한다. 시스템은 설정된 목표 각도인 45도에서 90도 사이를 유지하는지 실시간으로 검증하여 리프터에게 알린다. 이러한 데이터는 OpenCV 오버레이를 통해 영상 위에 직접 시각화되며, 운동 선수와 코치에게 주관적인 느낌이 아닌 수치화된 피드백을 제공하는 데 목적이 있다.

실무 Takeaway

YOLO11 포즈 모델을 커스텀 키포인트로 미세 조정하여 정밀한 운동 자세 분석 시스템을 구현했다.
바벨의 속도와 변위를 실시간 그래프로 시각화하여 리프팅의 안정성을 객관적으로 평가할 수 있다.
힙 힌지 각도 등 부상과 직결되는 생체 역학적 지표를 자동 검증하여 안전한 훈련 환경을 조성한다.

언급된 도구

YOLO11추천

커스텀 키포인트 추출 및 포즈 추정 모델

Labellerr추천

데이터 어노테이션 및 레이블링 도구

OpenCV추천

실시간 영상 처리 및 시각화 오버레이 구현

언급된 리소스

문서Deadlift Vision: Real-Time Form Tracking Cookbook

튜토리얼Real-Time Bar Path & Biometric Tracking Video Tutorial