"AI 보행 분석"은 보통 한 가지를 뜻합니다. 몸에 마커나 센서를 달지 않고, 일반 영상만으로 걷는 방식을 측정하는 것입니다. 모델이 매 프레임에서 몸의 관절을 찾고, 그 관절이 움직이는 경로로 걸음을 측정합니다. 예전에는 실험실이 필요했던 카메라 시스템을 휴대폰이 대신할 수 있게 된 이유입니다. 이 글에서는 작동 원리를 단계별로, 정확도에 대한 연구 결과, 그리고 좋은 측정을 위해 할 수 있는 일을 정리했습니다.
마커 기반과 마커리스 동작 분석
전통적인 보행 분석실은 피부에 붙인 반사 마커를 여러 대의 적외선 카메라로 추적합니다. 정밀하고 다른 방법을 평가하는 기준이지만, 전용 공간과 숙련된 인력, 마커를 붙이는 시간이 필요합니다.
마커리스 동작 분석은 마커가 필요 없습니다. 주석이 달린 대량의 이미지로 학습한 모델이 영상에서 바로 관절 위치를 추정합니다. 일반 카메라 한 대로는 실험실이 잡는 세부 정보 일부를 잃지만, 실험실이 줄 수 없는 것을 얻습니다. 어디서든, 원하는 만큼 자주 잴 수 있다는 점입니다.
AI 보행 분석의 다섯 단계
- 촬영. 고정한 휴대폰으로 걷는 모습을 짧게 촬영합니다.
- 사람 찾기. 다른 사람이 화면에 들어와도 측정 대상자를 매 프레임 찾아 따라갑니다.
- 몸 재구성. 프레임마다 발, 무릎, 엉덩이, 몸통, 팔, 머리의 신체 지점을 추정합니다. 스텝닥터는 프레임마다 실측 단위의 3D 지점 30개를 씁니다.
- 이벤트 찾기. 뒤꿈치 닿기와 발끝 떼기의 시점을 찾습니다. 이 이벤트로 걸음과 보행 주기를 나눕니다.
- 맥락 속 결과. 걸음에서 지표를 계산해 발표된 기준값과 비교하고, 다시 보기로 무엇을 측정했는지 보여 줍니다.
뒤꿈치 닿기에서 지표까지
모든 뒤꿈치 닿기와 발끝 떼기를 알면 보행 지표가 나옵니다. 한쪽 발뒤꿈치가 닿을 때부터 같은 발이 다시 닿을 때까지가 한 보행 주기입니다. 평소 속도에서 그중 약 60%는 발이 바닥에 있고(입각기), 약 40%는 공중에 있습니다(유각기)(Perry & Burnfield, Gait Analysis: Normal and Pathological Function, 2010).
뒤꿈치 닿기 사이의 거리로 걸음 길이와 활보 길이를, 1분당 걸음 수로 분당 걸음 수를, 거리와 시간으로 보행 속도를, 좌우를 비교해 균형을 구합니다. 카메라는 온몸을 보므로 센서 하나로는 알 수 없는 몸통 기울기, 팔 흔들기, 무릎 굽힘도 보여 줄 수 있습니다.
AI 보행 분석은 얼마나 정확할까?
마커리스 보행 분석 연구는 희망적이지만, 중요한 차이가 있습니다.
- 건강한 성인 32명에서 2D 영상과 자세 추정을 쓴 결과, 동시에 측정한 모션 캡처와 보행 속도는 평균 0.03m/s, 걸음 길이는 0.049m, 무릎 각도는 5.6° 차이였습니다(Stenum 외, 2021).
- 성인 10명에서 휴대폰 영상 두 개 이상(OpenCap)을 쓴 결과, 관절 각도는 모션 캡처와 평균 4.5° 차이였습니다(Uhlrich 외, 2023, 저자들이 관련 회사를 공동 창업).
- 뇌성마비 아동에서 영상 하나를, 같은 날이지만 동시가 아닌 모션 캡처와 비교한 결과, 보행 속도의 평균 절대 오차는 0.13m/s였습니다(Kidziński 외, 2020).
정리하면, 통제된 조건에서 보행 속도 오차는 고령자에서 의미 있는 가장 작은 변화인 약 0.05m/s에 가깝거나 그보다 작을 수 있습니다(Perera 외, 2006). 조건이 어렵고 비교가 덜 직접적일수록 오차가 커집니다. 스텝닥터의 압력 센서 보행판 비교는 내부 연구이며 아직 동료 심사 전입니다. 검증된 것과 아직 검증 중인 것은 과학적 근거 페이지에, 이 숫자를 읽는 법은 휴대폰 보행 분석의 검증 방법에 정리했습니다.
카메라 측정을 좋게, 또는 나쁘게 만드는 것
모델은 카메라가 본 것만 잴 수 있습니다. 마커리스 측정의 품질을 정하는 대부분은 촬영할 때 직접 조절할 수 있습니다.
촬영 준비는 집에서 휴대폰으로 걸음걸이 검사하는 법에 단계별로 정리했습니다.
카메라 한 대, 또는 여러 대?
카메라가 많을수록 몸을 한 번에 더 많이 볼 수 있어 관절 각도와 회전 동작에 유리합니다. 그래서 OpenCap 같은 연구용 도구는 휴대폰을 두 대 이상 씁니다. 카메라 한 대는 준비가 훨씬 간단하고, 휴대폰을 향해 걷는 걸음의 주요 보행 지표에는 충분합니다. 집이나 진료실에서 선별하고 변화를 따라갈 때는 간편함이 검사를 반복하게 만드는 가장 큰 이유인 경우가 많습니다.
영상은 어디로 가나요?
AI 보행 앱 중에는 휴대폰 안에서 영상을 처리하는 앱도, 더 큰 모델을 돌릴 수 있는 서버로 보내는 앱도 있습니다. 어느 쪽이든 영상을 얼마나 보관하는지, 공유하지 않는지 확인하세요. 스텝닥터에서는 영상과 결과가 전송 중과 저장 시 모두 암호화되며, 영상은 결과를 만드는 데에만 쓰이고 약 72시간 뒤 서버에서 삭제됩니다. 결과는 판매하거나 광고에 쓰지 않습니다.
자주 묻는 질문
AI 보행 분석이란 무엇인가요? 매 프레임에서 몸의 관절을 찾는 모델을 이용해 일반 영상으로 걷는 방식을 측정하는 것입니다. 마커나 센서를 달지 않습니다.
마커리스 보행 분석은 마커 기반 동작 분석만큼 정확한가요? 마커 기반이 여전히 실험실 기준입니다. 통제된 연구에서 마커리스 방법은 보행 속도를 초당 몇 센티미터 이내로 측정했으며, 정확도는 도구, 대상, 촬영 조건에 따라 다릅니다.
특별한 카메라가 필요한가요? 아닙니다. 휴대폰이 고정되어 있고 조명이 고르며 온몸이 화면에 들어오면 휴대폰 카메라로 주요 보행 지표를 잴 수 있습니다.
AI 보행 분석 앱은 무엇을 측정하나요? 보통 보행 속도, 걸음 길이와 활보 길이, 분당 걸음 수, 입각기와 유각기, 좌우 균형입니다. 카메라가 온몸을 보기 때문에 자세, 팔 흔들기, 무릎 굽힘을 보여 주는 앱도 있습니다.
스텝닥터는 iPhone·Android용 AI 보행 분석 앱입니다. 휴대폰 영상 하나로 3D 다시 보기, 보행 속도, 걸음 길이, 분당 걸음 수, 좌우 균형, PDF 보고서를 받을 수 있습니다. App Store 또는 Google Play에서 내려받으세요. 무료로 내려받을 수 있으며, 검사마다 크레딧이 사용되고 새 계정에는 환영 크레딧이 제공됩니다.
스텝닥터는 선별과 모니터링을 돕습니다. 진단하지 않으며, 결과는 의료 전문가의 판단을 대신하지 않고 참고 자료로 쓰여야 합니다.
