많은 복싱 훈련은 코치의 경험과 관찰에 의존합니다.
하지만 반복 훈련 환경에서는 모든 동작을 일관되게 평가하기 어렵고,
사용자 스스로 개선 정도를 확인하기도 쉽지 않습니다.
권투 동작 평가는 대부분 코치의 경험과 직관에 의존한다. 코치 없이는 자세 오류를 실시간으로 검출하고 정량화하는 수단이 없다.
기존 범용 AI 앱은 권투 고유의 평가 기준을 정의하지 않는다. 피드백이 있어도 훈련자에게 의미 있는 수치로 전달되지 않는다.
단순 AI 분류 방식은 노이즈성 오류에도 피드백이 발생하거나, 반대로 지속적 오류에도 피드백이 누락되는 문제가 있다.
매 훈련이 기록되지 않고 초기화된다. 성장 추적이 불가능하면 무엇을 개선해야 할지도, 얼마나 발전했는지도 알 수 없다.
기술 디테일보다 훈련자의 경험을 우선합니다.
스크린 앞에 서기만 하면 분석이 시작됩니다.
별도 센서나 마커 없이 카메라 기반으로 동작을 분석합니다. 특수 장비 착용 없이 일반 복장 그대로 시스템을 활용할 수 있습니다.
복싱 훈련에 필요한 평가 기준을 독자적으로 정의했습니다. 코칭 도메인 지식을 정량 알고리즘으로 변환해 일관된 평가를 제공합니다.
훈련자가 반복 훈련 과정에서 즉시 피드백을 받고, 세션 데이터가 누적되어 장기적 성장 추이를 확인할 수 있습니다.
150ms 이하 수준의 피드백 응답으로 훈련 흐름을 끊지 않고 즉각적인 동작 교정이 가능합니다.
파일럿 세션 실측 데이터 기반으로 핵심 평가 지표의 변동계수가 5% 이내로 측정되었습니다.
파일럿 환경에서 반복 훈련에 따른 동작 개선 경향을 검증하고 있습니다. 데이터 수집 진행 중입니다.
코치 상주 없이도 반복 훈련 환경에 대응할 수 있는 구조로 설계되었습니다.
세부 알고리즘과 내부 로직은 지식재산 보호를 위해 비공개로 운영되며,
성능과 실효성은 단계별 파일럿을 통해 검증하고 있습니다.
kineq는 핵심 분석 구조와 시스템 구현 방식에 대해 국내 출원을 완료했으며,
향후 글로벌 시장 진출을 고려한 국제 출원 전략도 함께 검토하고 있습니다.
동작 평가 알고리즘 및 실시간 피드백 제공 방법(방법 발명 + 시스템 발명)으로 국내 정식 출원.
알고리즘 로직(방법 발명)과 시스템 구현(시스템 발명) 두 축으로 보호 범위를 설계했습니다.
KIPO 출원일 기준 12개월 내 PCT 출원을 통해 미국·일본·유럽 동시 우선권 확보를 검토하고 있습니다.
kineq는 초기 파트너와 함께 실제 훈련 환경에서 성능, 사용자 반응, 운영 효율성을 검증하는 파일럿 프로그램을 진행하고 있습니다.
실제 복싱 훈련 환경에서 코치와 함께 시스템 정확도와 현장 적합성을 검증합니다.
훈련자의 실제 반응과 반복 훈련 데이터를 수집해 알고리즘 고도화에 활용합니다.
상용화 전 운영 시나리오를 실환경에서 검증하고 안정적 서비스 구조를 구축합니다.
파일럿 도입, 파트너십, 기술 협력에 관심이 있다면
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