이 자세추정 프로젝트를 하게된 아재의 사연..
1) 세상이 바뀌어가는데 불안함(4-5년전). -> 여러가지 책을 보다가 AI를 공부해야할 것 같다고 맘먹음(3년전쯤). -> 코로나 닥침 -> 대학에서 강의하는데 운동, 재활 등 실기수업 못하게 함. 이론만 하고 웹캠으로 실기를 보여줌(영화보는 거랑 다름 없음) -> 비대면 운동재활은 불가능한가? -> 가능하지 않을까 자료 검토-> 논문, 유튜브 등으로 전문가를 수소문 함 -> 어느 누구도 안만나 줌. ㅜㅜ -> 그래도 포기하지 않지 -> 부산 정보산업진흥원에 부산에, 이래 나 하나 도와줄 사람이 없냐고 투정을 막 부림 ->게임, 아바타 연구자 미팅-> 계속 거절당함. ㅋㅋ -> 결국 국가수리과학연구소 (부산)의료수학센터 방문 -> 부산 동서대학교 컴퓨터공학과 '이병국 교수님' 소개받음 -> 자세추정(pose estimation) 을 하는 것을 알게됨. -> 자세추정에 대해 기초를 공부함. -> 그러나 결국 코딩을 모르고서는 대화하기 힘들었음. -> AWS SageMaker, Google Cloud Platform, MS Azure, TeachableMachine 등 노코드로 딥러닝 공부하여 모델을 만들고 SCIE도 투고함. -> 하지만 코드를 어느정도 모르고서는 교수님과의 대화가 쉽지 않음. 학업이 부진해짐. -> 딥러닝 방식으로 여러번 시도 (AI-hub, 피트니스 데이터) -> 모델을 얻기 위한 학습 비용이 크고 자세가 추가될 때 마다 딥러닝 학습을 재시도 해야함. -> 엑셀 600만줄(참고로 엑셀은 100만줄 정도만 보여줌) 학습을 [AWS SageMaker, Google Cloud Platform, MS Azure]에서 동시에 하면 몇 시간만에 100만원 훌쩍 넘어감. AWS는 40개의 모델을 동시에 돌림. ㅠㅠ 그러니 돈이 왕창... -> 딥러닝+ 코딩섞에서 html 을 시도하지만 mediapipe 라이브러리와 html 충돌 -> 거의 포기상태 -> 올 초에 streamlit 책을 사서 조금 따라해봄. -> 1.5개월 개월 전 쯤에 streamlit으로 이 프로젝트를 시도함. -> 어떤 기준으로 코치할 것인가가 가장 큰 고민 > 최근에, CES 2024 가 뽑은 [생성형AI]로 코치하기로 함. -> [사실, GPTers의 도움이 가장 큼]. SORA, 멀티 AI 에이전트 등이 업그레이드 되면 운동코치 분석도 매우 단순해질 것으로 생각되어요. 비개발자의 어설픈 아는척... ps> GPT 가 세상에 나오면서 각종 코드오류, 설치 오류를 수정하다보니 여기까지 오게되었네요. ^^
스쿼트를 하면 카메라가 나의 자세를 인식해요.
관절의 좌표를 인식해서, 내가(빨강) 표준(연두색)과 어떤 차이가 있는지를 알게 되요.
나의 스쿼트를 텍스트로도 분석해줘.
그럼, 어떻게 해야 내가 표준에 맞는 훌륭한 스쿼트를 할 수 있는지 알려줘. A: 텍스트로는 이렇단다.
그림으로도 알려줘. A: 이미지로도 보여줄게.
스쿼트, 이제 생성형 AI와 함께하자!
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