AI로 홈트레이닝 관리 자동화하기, 그것도 모델을 직접 만들어서 앱에 때려박은 개발자가 있어.
배경: 헬스장 없이 운동 습관 만들려다 생긴 문제
재택근무 중에 운동하려면 헬스장도 없고, 트레이너도 없고, 자기가 몇 개 했는지 일일이 기록해야 하는 번거로움이 있잖아. GShun이라는 인디 개발자가 딱 이 문제를 겪었던 거야. 회의 사이사이 짬을 내서 팔굽혀펴기 몇 개 하는 건 가능한데, 그걸 일일이 앱에 입력하는 순간 귀찮아서 관두게 된다는 거지. 그래서 아예 카메라가 알아서 세줬으면 좋겠다고 생각했고, 직접 만들기로 했어.
사용한 AI 툴과 방법: 온디바이스 포즈 인식 모델 직접 개발
외부 AI API 갖다 쓴 게 아니야. 포즈·폼 데이터를 기반으로 운동 횟수를 세는 AI 모델을 직접 훈련시켜서 앱에 넣었어. 팔굽혀펴기, 풀업, 싯업, 스쿼트 동작을 카메라로 인식하고 자동으로 카운트하는 구조야. 중요한 건 온디바이스로 작동한다는 거거든 — 카메라 영상이 서버로 안 올라가고 폰 안에서만 처리돼. 프라이버시 문제를 처음부터 설계에 박아넣은 거지.
AI로 홈트레이닝 관리 자동화하기의 핵심: 게임화
단순 자동화로 끝나지 않았어. 운동할 때마다 XP를 얻고, 스트릭을 쌓고, 크레스트(뱃지)를 잠금 해제하고, 글로벌·국가별·친구 간 리더보드에서 순위를 올리는 구조를 얹었어. 피트니스 앱이 아니라 하루 종일 틈틈이 플레이하는 게임처럼 만든 거야. 가격은 무료 기본에 주간 $1.99, 월간 $4.99, 연간 $29.99 Pro 플랜.
결과
App Store에 출시 완료했고, 창립 멤버한테는 히든 크레스트를 제공하는 방식으로 초기 유저를 모으는 중이야. 수익 수치는 아직 공개 안 했지만, 인디 개발자 혼자서 AI 모델 훈련부터 앱 출시까지 다 끌고 간 케이스라는 게 포인트야.
따라할 수 있는 포인트
- 반복 입력이 귀찮은 영역 찾기 → 운동 기록, 식단 기록, 업무 체크리스트 다 해당돼
- MediaPipe 같은 오픈소스 포즈 추정 라이브러리로 비슷한 구조 시작 가능해
- 자동화에 게임 요소(포인트, 스트릭, 랭킹) 붙이면 사용자가 앱을 안 끊게 돼
- 프라이버시 설계를 처음부터 — 온디바이스 처리는 차별점이자 신뢰 포인트야
AI로 홈트레이닝 관리 자동화하기, 모델 직접 만들어서 앱에 넣고 게임으로 만든 거야 — 아이디어보다 실행이 전부였던 케이스.
🔗 참고 링크
- 원본 출처: I built my own AI model for a gamified rep tracker made for WFH workouts
- 관련 AI 툴: MediaPipe
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