2026 KMU Capstone Design · Team 14

웹캠으로 시작하는
AI 운동 코칭

FitPlus는 별도 웨어러블 없이 브라우저 카메라만으로 사용자의 운동 자세를 분석하고, 반복 횟수·운동 시간·자세 점수·개선 피드백을 실시간으로 제공하는 웹 기반 운동 코칭 서비스입니다.

프로젝트 소개 보기 Repository
3종 지원 운동
Live 실시간 자세 분석
Web 별도 장비 없음
FORM SCORE 92
WHY FITPLUS

혼자 운동할 때 가장 어려운 것은
“내 자세가 맞는지” 확인하는 일입니다.

홈트레이닝 환경에서는 트레이너의 즉각적인 피드백을 받기 어렵고, 사용자는 반복 횟수보다 더 중요한 자세 품질을 놓치기 쉽습니다. FitPlus는 이 문제를 웹캠 기반 실시간 분석으로 해결합니다.

01

자세 오류 인지 부족

스쿼트 깊이, 무릎 정렬, 푸쉬업 상하 움직임처럼 사용자가 직접 확인하기 어려운 요소를 놓치기 쉽습니다.

02

운동 기록의 단절

운동을 수행해도 세트별 점수, 반복 수, 시간, 개선 흐름이 체계적으로 남지 않으면 성장 판단이 어렵습니다.

03

개인화 피드백 부족

단순한 운동 안내만으로는 사용자의 약점, 개선 추세, 다음 목표를 구체적으로 제시하기 어렵습니다.

SOLUTION

FitPlus는 카메라, 자세 추론, 운동별 규칙, 기록 분석을 하나의 코칭 흐름으로 연결합니다.

브라우저에서 MediaPipe Pose로 사용자의 관절 landmark를 추적하고, 운동별 모듈이 반복 횟수와 자세 품질을 판정합니다. 서버는 운동 기록, 루틴, 퀘스트, 히스토리를 관리하여 단발성 운동을 지속 가능한 개선 과정으로 전환합니다.

  • 카메라 영상 원본은 서버에 저장하지 않고, 자세 추론은 클라이언트에서 수행
  • 스쿼트·푸쉬업·플랭크별 채점 기준을 분리하여 관리
  • 운동 결과와 히스토리를 기반으로 개선점과 다음 목표를 요약
A

Pose Tracking

웹캠 입력에서 신체 landmark를 추출합니다.

B

Exercise Logic

운동별 phase, rep, time, quality gate를 판정합니다.

C

Live Feedback

자세 점수와 수정 피드백을 운동 중 즉시 제공합니다.

D

Result & History

누적 기록을 바탕으로 사용자의 운동 수행 데이터를 분석합니다.

CORE FEATURES

운동 수행부터 기록 분석까지
하나의 서비스로 제공합니다.

↗

실시간 자세 분석 및 점수화

MediaPipe Pose 기반 landmark를 이용해 관절 각도, 자세 안정성, 반복 수행 상태를 분석하고, 운동별 기준에 따라 자세 점수와 피드백을 제공합니다.

Squat · FRONT / SIDE / DIAGONAL Push-up · SIDE Plank · SIDE
Ⅱ

자유 운동

사용자가 원하는 운동을 선택해 즉시 실시간 코칭 세션을 시작합니다.

Ⅲ

운동 배우기

운동별 단계형 가이드와 코칭 흐름을 통해 자세를 학습할 수 있습니다.

Ⅳ

루틴 운동

여러 운동을 묶어 루틴을 만들고 단계별 운동 세션으로 실행합니다.

Ⅴ

히스토리 분석

과거 운동 기록, 세션 상세, 통계, 개선 포인트를 확인합니다.

★

성취도 및 퀘스트

운동 출석, 누적 기록 등에 따른 목표 달성도와 뱃지를 통해 지속적인 동기를 부여합니다.

USER FLOW

사용자는 복잡한 장비 없이
브라우저에서 바로 운동을 시작합니다.

01

운동 선택

자유 운동, 배우기, 루틴 중 목적에 맞는 운동 흐름을 선택합니다.

02

카메라 준비

웹캠 권한을 허용하고 운동별 권장 시점에 맞춰 자세를 잡습니다.

03

실시간 코칭

반복 횟수, 운동 시간, 자세 점수, 음성 피드백을 운동 중 확인합니다.

04

결과 분석

세션 결과와 히스토리를 저장하고 기록을 통해 성장을 확인합니다.

TECH STACK

브라우저 실시간 분석과 서버 기반 기록 관리를 분리했습니다.

실시간 pose inference는 클라이언트에서 처리하고, 서버는 인증·기록·루틴 관리를 담당합니다.

FE

Frontend

  • EJS SSR
  • Vanilla JavaScript
  • CSS
  • MediaPipe Pose
BE

Backend

  • Node.js
  • Express 5
  • JWT Cookie Auth
  • Argon2
DB

Data

  • Supabase
  • PostgreSQL
  • Workout Session
  • History Metrics
Voice

Voice Feedback

  • Web Speech API
  • TTS Feedback
  • Real-time Audio
ARCHITECTURE

FitPlus 시스템 구조

Browser Runtime

  • Camera Stream
  • MediaPipe Pose
  • PoseEngine
  • RepCounter
  • ScoringEngine
  • Exercise Modules

Express Server

  • Routes / Controllers
  • Auth Middleware
  • Workout Session APIs
  • History / Routine APIs
  • TTS Proxy
  • AI Report APIs

Data & AI

  • Supabase PostgreSQL
  • Session Summary
  • Metric Series
  • Quest / Tier Data
RELIABILITY

점수와 피드백을 신뢰할 수 있도록
검증 가능한 기준을 둡니다.

운동 보조 서비스에서 중요한 것은 단순히 점수를 보여주는 것이 아니라, 어떤 조건에서 분석이 유효한지 설명하는 것입니다.

분석 품질 관리

landmark confidence, 카메라 시점, 자세 인식 안정성에 따라 잘못된 점수를 내기보다 HOLD 또는 안내를 우선합니다. 이를 통해 낮은 품질의 입력에서 과도하게 확정적인 피드백을 제공하지 않도록 설계합니다.

운동별 규칙 분리

스쿼트, 푸쉬업, 플랭크는 서로 다른 신체 움직임을 평가하므로 각 운동 모듈에 phase, rep/time, score, feedback 기준을 분리합니다. 공통 엔진과 운동별 규칙을 나누어 유지보수성과 검증 가능성을 높입니다.

개인정보 보호

카메라 영상 원본은 서버에 저장하지 않습니다. 자세 추론은 브라우저에서 수행하고, 서버에는 운동 결과와 요약 metric 중심의 기록을 저장합니다.

서비스 한계 명시

FitPlus는 운동 자세 개선을 돕는 보조 서비스이며 의료 진단, 치료, 재활 처방을 대체하지 않습니다. 사용자는 피드백을 참고하되 통증이나 부상 위험이 있으면 전문가의 지도를 받아야 합니다.

TEAM 14

FitPlus 개발팀