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projectLocation3String.KR01XGBoost 기반 하체 약측(편측) 판별 AI 모델`

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projectLocation3String.KR01XGBoost 기반 하체 약측(편측) 판별 AI 모델

1. 프로젝트 소개1) 프로젝트 시작 동기헬스케어, 스포츠, 재활, 피트니스 시장에서는 최근 개인의 신체 불균형을 데이터로 분석하고 관리하려는 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.특히 하체 근력 및 사용 패턴의 좌우 비대칭(약측/편측 문제)은 운동 효율 저하, 부상 위험 증가, 만성 통증으로 이어질 수 있음에도 불구하고, 이를 정량적으로 진단하고 일상적으로 활용할 수 있는 솔루션은 매우 제한적입니다.현재 대부분의 판단은 트레이너나 물리치료사의 경험에 의존하거나, 고가의 전문 장비를 사용하는 방식이어서 일반 사용자들이 쉽게 접근하기 어렵다는 한계가 존재합니다.본 프로젝트는 이러한 문제의식에서 출발하여, 구현 난이도가 상대적으로 낮고 해석력이 높은 XGBoost 모델을 활용해 하체 약측을 판별함으로써, 누구나 자신의 신체 상태를 데이터로 이해할 수 있는 기반을 만들고자 합니다.2) 만들고자 하는 서비스본 프로젝트의 핵심 목표는XGBoost 기반 머신러닝 모델을 활용한 하체 좌우 불균형(약측) 판별 AI 모델의 MVP 개발 및 검증입니다.핵심 컨셉하체 운동 수행 과정에서 수집되는 탭형 데이터 기반 약측 판별단순 정확도가 아닌 설명 가능한 AI(Feature Importance) 중심의 결과 해석전문가가 아니어도 이해할 수 있는 결과 리포트 구조단기 계획 (MVP 단계)하체 운동 수행 데이터 기반 데이터 전처리 및 EDAXGBoost 기반 하체 약측 분류 모델 개발F1-score, Recall, AUC 등 핵심 지표 중심의 성능 검증결과를 직관적으로 확인할 수 있는 리포트 형태 구현※ 초기 MVP 단계에서는 딥러닝이 아닌 탭형 데이터 기반 모델을 중심으로 진행하며,데이터 스키마 및 약측 판별 기준은 프로젝트 초기에 함께 정의합니다.장기 계획사용자 데이터 누적을 통한 모델 고도화개인별 운동·재활 가이드 추천 기능 확장피트니스 센터, 헬스케어 스타트업, 재활 클리닉 대상 B2B 연계앱 또는 웹 서비스 형태로 확장 가능성 검토3) 마일스톤 (약 6개월)- 1개월차문제 정의 및 하체 약측 판별 기준 정립데이터 수집 방식 및 변수 정의- 2개월차데이터 전처리 및 탐색적 분석(EDA)베이스라인 모델 구축- 3개월차XGBoost 모델 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝주요 Feature 분석- 4개월차모델 성능 평가 및 개선교차검증 및 오류 케이스 분석- 5개월차MVP 결과 리포트/대시보드 형태 구현사용자 시나리오 정리- 6개월차모델 고도화 및 문서화PoC 수준의 서비스 구조 정리4) 타겟 사용자- 연령대: 20대 후반 ~ 40대- 라이프스타일헬스, 러닝, 필라테스 등 규칙적인 운동을 하는 사용자자세 교정 및 체형 관리에 관심 있는 직장인운동 중 통증 또는 부상 경험이 있는 사용자- 특성자신의 운동 상태를 수치와 데이터로 확인하고 싶은 사용자2. 회의 진행 및 모임 방식1) 회의 빈도- 주 1회 정기 회의필요 시 비정기적인 온라인 논의 진행전체 프로젝트 기간: 약 6개월2) 진행 방식- 온라인: Google Meet / Zoom- 커뮤니케이션: Discord- 문서 관리 및 일정 공유: Notion오프라인 미팅은 주요 마일스톤 리뷰 시 선택적으로 진행(서울·경기권 접근성 좋은 지역)3. 저의 경험 및 역할1) 저의 경험사업기획(BD/BA) 업무 수행 경험시장 조사 및 데이터 기반 서비스 기획이해관계자 커뮤니케이션 및 전략 수립운동·헬스케어 현장에서 반복적으로 관찰된 문제를 데이터 구조로 전환하는 기획 경험2) 이 프로젝트에서의 역할프로젝트 전체 기획 및 방향성 설정하체 약측 문제 정의 및 타겟 사용자 구체화데이터 활용 관점의 요구사항 정리MVP 범위 설정 및 우선순위 관리향후 사업화 및 수익 모델 검토AI 모델 설계 및 구현은 팀원(개발자)이 주도하게 됩니다.4. 보상 및 협업 형태본 프로젝트는 성과 기반 협업 프로젝트입니다.MVP 완성 시 금전적 보상 지급이 가능하며, 기여도 및 향후 사업화 여부에 따라 지분 참여 또는 장기 협업도 협의 가능합니다.단순 스터디가 아닌, 실제 제품화 가능성을 염두에 둔 프로젝트입니다.5. 기타실무 중심의 MVP 완성을 목표로 합니다.헬스케어 도메인 경험이 없어도 ML 실무 경험이 있다면 지원 가능합니다.책임감 있게 프로젝트를 함께 완주하실 분을 찾고 있습니다.

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