효과적인 동기부여 피트니스 어플리케이션
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포스트 코로나 시대, 스마트 피트니스 컨텐츠에 대한 수요 증가
기술의 발전에 COVID-19의 확산이 더해져 많은 영역에서 비대면을 위한 변화가 이루어졌다. 그 중 건강 영역도 예외가 아니다. 애드저스트 조사 자료에 따르면, COVID-19 여파로 집에서 운동을 할 수 있는 건강 및 피트니스 앱 사용량이 증가했음을 알 수 있다.

스마트 피트니스 컨텐츠에 필요한 요소
스마트 피트니스 콘텐츠에 요구되는 요소는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰 기반으로 휴대가 용이하며 사용 접근성이 높아야한다. 둘째, 상호작용형 방식으로 사용자의 입력에 반응하여 다양한 출력의 결과를 낼 수 있어야 한다. 마지막으로, 오락적인 시스템이 적용되어 사용자의 흥미를 유도할 수 있어야 한다.

스스로 운동해야 하는 사용자
COVID-19 이후로, 사람들이 군중이 모이는 곳을 당분간 피하고 개인접촉을 꺼리는 경향을 보인다. 게다가 코로나의 여파로 문을 닫는 헬스장도 늘어나, 스스로 운동해야 하는 사람들이 늘어나게 되었다. 따라서 많은 사람들이 스스로 운동해야 하는 상황에 처하게 되었다.

혼자 하는 운동의 한계
비록 집에서도 쉽게 운동을 할 수 있는 환경이 조성된 것은 사실이나, 더 높은 수준에 도달하기 위해서는 전문가의 도움이나, 전문적으로 운동을 할만한 장소가 필요하다. 헬스장에서 혼자 운동을 하느니 집에서 운동하는 것이 더 낫다고 바라보는 시각은 그리 많지 않은데, 이를 통해 전문가의 도움을 받으면서 체계적인 운동을 하는 것보다 혼자 운동을 하는 것이 잘하기 어려울 것이라는 인식을 엿볼 수 있다. 또한 기본적으로 운동은 같이 해야 더 재미있다는 인식이 운동은 혼자 해야 더 재미있다는 인식보다 강한 것도 혼자 하는 운동의 한계라고 말할 수 있을 것이다.

비용 문제
운동 모니터링 기능이 들어간 스마트 거울의 가격은 무려 1500달러이며, 구독료는 월 40달러에 달한다. 이러한 기구를 사용해야 한다면, 사용자가 비대면 피트니스 컨텐츠에 투자해야 할 비용이 너무 크다. 또한 코로나 이후로 경제 불안감이 높아진 소비자는 가격에 민감해졌고, 비필수재에 대한 소비가 감소하였다. 따라서 이러한 컨텐츠에 대한 추가 비용을 지출하기를 꺼려할 것이다.

시간 부족 현대인은 다른 곳으로 운동을 다닐 만큼 시간이 여유롭지가 않다. ‘시간부족’ 현상이 운동도 집에서 하게끔 만드는 것으로, 실제로 대부분의 사람들은 따로 운동을 하는 시간을 내기가 어려울 때가 많은 편이라는데 공감한다.

부족한 동기부여 요소

운동을 하겠다는 ‘마음가짐’을 갖는 것은 상당히 어렵다. 시장조사전문기업 엠브레인 트렌드모니터(trendmonitor.co.kr)가 현재 ‘운동’을 하고 있는 전국 만 19세~59세 성인남녀 1,000명을 대상으로 ‘운동’에 대한 인식 및 ‘홈트레이닝’에 대한 설문조사를 실시한 결과, 10명 중 6명(62.8%)이 운동을 하는 것보다는 운동을 하려고 마음을 먹는 것이 더 힘들게 느껴진다고 밝혔으며, 운동을 하기 전까지 유혹하는 요소가 많은 것 같다는 의견이 77.5%에 달했다.

안전한 운동을 위한 장치 부재 한국소비자원 소비자 위해정보 동향에 따르면, 2020년 한 해 소비자위해감시시스템(CISS)에 접수된 스포츠 및 취미용품 위해사례는 5680건으로 집계됐다. 이는 전년(5553건) 보다 2.3% 증가한 수치다.

또한 혼자하는 운동은 전문적인 코칭이 뒤따르지 않기 때문에 부정확한 자세로 장기간 운동을 하다가 오히려 몸에 무리가 가는 경우가 많다. 본인이 감당할 수 있는 수준 이상의 무게 또는 동작을 할 경우가 그 예시이다.

1. 운동 추이 제공 (1학기 구현 완료) 개인 기록의 변화를 그래프로 제공하여, 개인적인 동기부여 요소로 작용한다.

   • 그래프 : ‘react-native-pure-chart’ 패키지 이용
   • 데이터 : 서버에서 query를 이용해 최근 데이터 7개 추출 이 때 랭크 테이블을 없애고 join을 이용해 저장공간 확보

2. 랭킹 시스템 (1학기 구현, 2학기 보완) 개인적인 동기부여 차원을 넘어, 다른사람의 운동기록을 보며 더 큰 동기부여를 유발한다.

   • 지도 : kakao map api + react-native-webview (1학기 구현 완료)
     [보완점]
   • 챌린지 기능 추가
     • 제공받은 1RM 예상치를 바탕으로 안전한 목표 중량 도전 기능
     • mediapipe pose landmark
   • 챌린지에서 달성한 3대 측정 결과를 바탕으로 랭킹 제공

1. 1RM 예상치 제공 (1학기 구현 완료) 사용자는 계산된 1RM 예상치를 바탕으로 안전하게 다음 목표 중량에 도전할 수 있다.

   • 예상 무게는 NCSA에서 제공한 종목별 상수를 사용하여 제공한다. 1RM 추정치 = 중량 * 계산상수

2. 개인 맞춤형 모니터링 (2학기 구현 예정) 사용자 별 관절각도를 오버피팅 되도록 모델을 학습시켜, 그 모델을 사용자의 올바른 자세의 기준으로 삼는다. 운동 자세가 기준의 50% 이상 벗어나면, 경고를 하는 등의 피드백을 제공한다.

   • 데이터 : mediapipe로 관절 각도 수집
   • 학습 알고리즘 : LSTM (예정, 변경가능)

1. 지난학기 구현된 부분 개선
   • 로그인 / 회원가입 기능 구현
2. 랭킹 시스템 보완
   • 사용자의 위치를 반영하여 지도에 표시
   • 사용자 주변 헬스장을 검색하여 지도에 표시
     2-1. 챌린지 기능
   • 제공받은 1RM 예상치를 바탕으로 안전하게 다음 목표에 도전
   • 목표 달성 시 기록에 추가 후, 랭킹 점수에 반영
3. 개인 맞춤형 모니터링
   • 운동할 때 수집한 관절 각도 저장
   • 수집한 관절 각도를 바탕으로 기계학습 진행 (알고리즘 : CNN + LSTM)
   • 기계학습은 메시지 큐를 이용하여 비동기로 진행
   • 사용자별로 모델학습결과(모델, 가중치 포함)를 저장
   • 데이터 개수 < 피처 개수 로, 오버피팅이 예상됨. 이를 올바른 자세의 기준으로 삼아 개인 맞춤형 피드백 제공