제안

착수 2~3주 차에 실제 키오스크와 교육장 조명 환경에서 5개 동작을 측정해, 현장에서 쓸 수 있는지 먼저 확인합니다.

동작별 인식 성공률 90%, 판정 일치율 85%를 기준으로 하고, 미달 시 아래 순서로 전환합니다.

1. 다른 로컬 자세 추정 모델(MoveNet)
2. 깊이 카메라 + 전용 SDK (기기비 상승)
3. 자가 체크 + 담당자 확인

② 손목 · ④ 발목 동작은 전신 자세(Pose)와 손 관절(Hands)을 함께 써야 해서 PoC 중점 항목으로 확인합니다.

• ④ 발목 동작과 ③ 한 발 서기는 발까지 화면에 들어와야 합니다.
• 일반 주문용 키오스크는 카메라가 얼굴 높이에 있어 전신이 잡히지 않습니다.
• 카메라 위치·화각(전신이 들어오는 거리 표시 포함)을 기기 선정 조건에 넣습니다.

• 반출 API 명세로 외부에 모의 서버를 만들어 연동을 먼저 맞춥니다.
• 중간 반입을 2~3회 두어 연동 문제를 일찍 확인합니다.
• 상주 기간에는 실제 연계 연결에만 집중합니다.

• React Native(Android)로 모바일 앱과 로그인·통신·공통 컴포넌트를 함께 씁니다.
• 1차 이후 내부 인력은 하나의 스택만 이어받으면 됩니다.