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혼자 하는 운동을,
함께 고민하는 팀.

경민대학교 2026 캡스톤 디자인 3조.
Baro는 기획과 개발, 데이터와 검증을 연결해 만드는 프로젝트입니다. 완성된 화면뿐 아니라, 그 화면에 도달한 과정도 함께 보여드립니다.

다른 영역을 맡아,
하나의 경험으로.

기획에서 화면, 서버와 실험까지.
각자의 담당 영역이 실제 운동 경험 안에서 만납니다. 아래 역할에는 진행 중인 앱 확장과 검증 작업도 포함됩니다.

PM · AI 연구

김종진

문제 정의와 실험을 연결합니다.

개발 범위와 우선순위, 전시 방향을 정리하고 자세 보정 모델의 데이터 추출·평가를 진행합니다.

  • 제품 기획·일정
  • 자세 보정 연구
프론트엔드 · 앱 확장

정영진

사용자가 만나는 화면을 이어갑니다.

코칭·인증·기록·통계 화면과 네이티브 확장을 담당합니다. 웹 시연 이후로 이어질 앱의 화면과 테스트 배포를 준비합니다.

  • 사용자 화면
  • 네이티브 확장
백엔드 · 데이터 연동

김민석

화면과 데이터 사이를 연결합니다.

좌표·판정 결과를 주고받는 연동과 입력값 검증을 담당합니다. 사용자 입력이 기록으로 남는 경계를 다룹니다.

  • 데이터 연동
  • 입력값 검증
백엔드 · 테스트

박수환

서비스의 규칙을 확인합니다.

점수·검증 로직과 백엔드 테스트·CI를 담당합니다. 종목 식별과 계산 규칙이 서로 맞는지 확인합니다.

  • 서비스 로직
  • 테스트·CI

답을 가정하기보다,
확인하며 만듭니다.

기능 목록만 채우는 데서 멈추지 않고, 어떤 문제를 바꿨는지와 아직 무엇을 확인해야 하는지 남깁니다.

01

문제를 구체적인 일로.

관찰한 불편을 이슈로 만들고, 완료 기준과 담당 범위를 정합니다. 바뀐 결정은 이유와 함께 기록합니다.

02

화면과 서버, AI를 연결.

관절 좌표가 판정과 피드백, 운동 기록으로 이어지는 경로를 구현합니다. 각 부분이 아니라 전체 흐름을 확인합니다.

03

숫자는 조건과 함께.

모션 캡처 기준과 추정값을 비교하고 실험 조건을 적습니다. 연구 결과를 현재 서비스의 보장된 성능처럼 설명하지 않습니다.

04

다시 써보고, 다시 고치기.

회귀 검사와 브라우저 확인으로 변경을 점검합니다. 자동 검증과 실제 장비에서 남은 확인을 구분하고 다음 작업으로 연결합니다.

결정의 이유부터,
변경의 결과까지.

도구 자체보다, 도구 사이에 남는 연결을 중요하게 봅니다. 할 일·코드·실행 환경·설명을 함께 관리합니다.

01PLAN & TRACK

Linear

요구사항을 이슈로 나누고, 담당자·주차·진행 상태를 연결합니다. 범위가 바뀐 이유와 다음에 확인할 일도 함께 남깁니다.

02BUILD & REVIEW

GitLab

브랜치에서 변경하고 Merge Request로 모읍니다. 코드의 변경 내용과 검증 결과를 확인한 뒤 통합합니다.

03RUN TOGETHER

Docker Compose

웹·백엔드·AI 서버와 데이터 저장소를 로컬에서 함께 실행합니다. 따로 만든 기능이 하나의 서비스로 이어지는지 확인합니다.

04WRITE IT DOWN

Markdown

실행 방법, 실험 조건, 수치의 한계와 검증 절차를 저장소 문서로 정리합니다. 구현과 설명이 같은 맥락을 갖도록 기록합니다.

고민이 화면으로
남는 순간.

우리의 작업 과정은 제품 안에도 남아 있습니다. 문제를 정의하고 바꾼 두 가지 사례입니다.

CASE 01 / COACHING

인식하고 있는지,
사용자가 알 수 있도록.

준비 자세를 맞춰도 진행 여부를 알기 어렵다는 피드백에서 시작했습니다. 실시간 관절선, 실패 원인별 안내, 2초 유지 진행률을 더했습니다.

코칭 경험 살펴보기
CASE 02 / FIRST EXPERIENCE

기능을 나열하던 화면에서,
경험을 보여주는 화면으로.

첫 방문자가 서비스를 이해할 수 있도록 공개 페이지를 재구성했습니다. 실제 UI와 예시 데이터를 구분하고 모바일·다크·라이트에서 동선을 확인했습니다.

첫 화면 살펴보기

연구에서 확인한 것과, 앞으로 확인할 것.

모캡 데이터로 비교한 보정 알고리즘과 실제 웹캠에서의 검증은 구분해 다룹니다. 진행 중인 과제까지 포함한 프로젝트의 맥락은 실험 조건과 한계에서 확인할 수 있습니다.

우리가 만든 Baro를,
직접 살펴보세요.

과정의 끝에는, 사용자가 만나는 화면이 있습니다.

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