2021년 도쿄 올림픽 이후 급작스럽게 늘어난 클라이밍에 대한 관심으로 전세계적으로 시장 규모가 커져 현재에 이르러서는 39억 달러 정도로 추산되는 클라이밍 시장이 형성되어 있습니다. 이러한 유행이 AI 모델의 발달과 맞물리며 이미 인터넷 상에서는 다량의 클라이밍 관련 연구가 진행되고 있습니다. 하지만 이러한 연구 중에서 클라이머들의 실력 향상에 중요한 피드백 과정에 관한 연구는 없었습니다. 클라이머들은 올라가는 과정에서 스스로의 자세를 3인칭 시점에서 볼 수 없기에 중간에 자세를 교정하기가 매우 힘듭니다. 때문에 올라가기 전에 카메라를 설치하여 스스로의 클라이밍 과정을 녹화해 피드백에 사용합니다. 하지만 이 과정은 다소 번거롭고, 클라이머들이 클라이밍에 온전히 집중하는데 방해가 됩니다. 본 과제에서는 이러한 불편을 개선하고자 클라이밍 녹화를 자동화시킨 앱을 개발하고자 하였습니다. 그리고 모든 클라이밍 종목을 다루기에는 범위가 넓어 본 과제에서는 클라이밍 종목 중 볼더링 종목에 대해서만 다루고자 하였습니다. 개발과정은 2단계로 나뉘는데 1단계는 볼더링 경로의 처음 홀드와 끝 홀드를 인식하는 인공지능 모델을 학습시키는 것이고, 2단계는 1단계에서 제작한 모델과 오픈 모델로 제공되는 human pose detection 모델을 활용하여 android 앱을 개발하는 과정입니다. 1단계에서는 yolov8 모델을 사용했고, 시작 홀드와 끝 홀드라는 두 가지 class만 두어 비교적 적은 데이터로 학습이 가능하게 하였습니다. 2단계에서는 android studio라는 IDE를 이용해 개발을 진행하였는데 기능 자체는 특정 기준을 바탕으로 녹화를 시작하고, 종료하는 것입니다. 여기서 특정 기준은 1단계의 모델과 human pose detection 모델을 활용해 사람의 손과 발, 홀드의 상대적인 위치 관계에 따라 정했습니다. 본 과제의 결과물이 클라이밍을 사랑하고, 즐기는 사람들의 시간을 아껴주고, 볼더링에 더 몰두할 수 있도록 도와줄 것입니다.