기술과 검증

방향은 분명하게, 검증은 정직하게.

초이웍스 스포츠 AI가 무엇을 지향하는지, 지금 어디까지 왔는지, 앞으로 무엇을 확인해야 하는지를 구분해 설명합니다.

A제품 방향

세 가지 축으로 몸의 변화를 읽습니다.

Input

열화상 카메라로 체표의 온도 분포를 이미지로 얻습니다. 몸에 센서를 부착하지 않는 비접촉 방식입니다.

Region

무릎 등 관심 부위를 나누고 좌우 대칭 부위나 인접 부위와의 상대적 차이를 살핍니다.

Time

한 시점의 값보다 같은 사람의 기록이 시간에 따라 어떻게 변하는지에 주목합니다.

B진행 단계

현재 진행

대학 스포츠 현장 및 재활 현장 연계 데이터 수집을 추진하고 있으며, 이를 바탕으로 부위별·시계열 분석 방식을 다듬고 있습니다.

추후 검증

현재 공개할 수 있는 정확도 등 정량 성능 수치는 없으며, 의료기기 허가를 받은 제품이 아닙니다. 검증 결과가 확보되면 방법과 한계를 함께 공개하겠습니다.

B-1학습·검증 데이터셋 구축

2026년 5월, 스포츠 활동 데이터 수집·라벨링·정제 과업을 통해 앉은 자세·선 자세 정면, 운동 전·후·회복 시점의 열화상 무릎 이미지를 좌·우 무릎 단위로 정리하고 학습·검증·테스트용으로 분리했습니다.

라벨은 의학적 진단이 아니라 AI 학습·검증을 위한 열분포 패턴 구분 기준입니다. 동일 피험자 데이터가 학습용과 테스트용에 함께 들어가지 않도록 분리하는 것을 원칙으로 했으며, 누락·중복·라벨 오류 품질검수를 거쳤습니다.

B-2카메라 고도화

열화상 화질이 낮으면 무릎·발목 등 부위별 온도 패턴과 좌우 차이, 운동 전후 변화를 안정적으로 학습하기 어렵습니다. 협력사 보다의 고화질 열화상·실화상 카메라로 전환해 촬영 품질과 하드웨어 안정성을 높이고, 동일 기준의 데이터를 확보하고 있습니다.

참고 연구

Usamentiaga R. 외, Thermal Science and Engineering Progress 65 (2025) 103782

실화상과 열화상을 결합해 무릎 관심 영역을 자동으로 찾고, 국소 고온 부위·좌우 비대칭 등 열 패턴을 살핀 외부 연구입니다. 초이웍스가 지향하는 실화상·열화상 융합과 관심 영역 자동화 방향의 참고 문헌이며, 초이웍스 제품의 성능을 보여 주는 자료가 아닙니다.

C해석 시 유의사항

체표 온도의 변화만으로 특정 상태를 단정할 수 없습니다. 아래 요인을 함께 고려해야 합니다.

추후 검증

초이웍스의 다른 사업 분야(예: 화재 감지)의 인증·성과는 스포츠 솔루션의 성능과 무관하며 이 페이지에 적용되지 않습니다.