Birdia는 휴대폰 안에서 몸의 자세를 계산하고, 출처를 밝힌 47개 결점의 지식 베이스에 비추어 고정된 규칙으로 각 결점을 판정합니다. AI는 설명만 작성합니다. 측정이 믿을 만하지 않으면 아무것도 지적하지 않습니다. 실제 영상 34개로 한 테스트에서 엔진은 33개에서 스윙을 정확히 한 번 찾아냈습니다. PGA 프로와 비교한 진단 정확도는 아직 측정하지 않았습니다.
자세는 휴대폰 안에서 계산됩니다
촬영하는 동안 휴대폰은 기기 안에서 실행되는 Google의 자세 추정 모델(MediaPipe와 ML Kit)로 매 프레임마다 몸의 포인트(머리, 어깨, 골반, 무릎, 손목, 발목)를 찾습니다. 센서는 필요 없습니다. 영상은 직접 공유하지 않는 한 휴대폰에 남습니다.
몸의 포인트에서 결점까지: 감이 아닌 고정 규칙
이 포인트로 Birdia는 백스윙과 다운스윙의 시간 비율, 골반이 옆으로 밀리는 정도, 다운스윙에서 골반이 공 쪽으로 다가가는지 같은 구체적인 값을 계산하고 고정된 규칙과 비교합니다. 각 규칙은 47개 결점으로 이루어진 지식 베이스에서 나오며, 결점마다 Ben Hogan, David Leadbetter, Dave Pelz, TrackMan, TPI 등 출처를 밝힙니다. 같은 측정값이면 언제나 같은 진단이 나옵니다.
AI는 그다음에 등장합니다. 설명을 작성하고 여러분의 수준과 목표에 맞게 다듬습니다. AI는 아무것도 측정하지 않고, 결점을 고르지도 않으며, 지식 베이스에 없는 수치나 이론을 덧붙일 수 없습니다.
지금 카메라가 측정하는 것(과 측정하지 못하는 것)
현재 카메라가 직접 측정하는 결점은 5가지입니다.
급한 템포: 백스윙과 다운스윙 시간의 비율을 약 3:1 기준(Tour Tempo, John Novosel)과 비교합니다.
지식 베이스의 나머지 42개 결점은 휴대폰 카메라 한 대로는 측정할 수 없습니다. 클럽 페이스, 타점, 모래는 자세 데이터에 나타나지 않기 때문입니다. Birdia가 이 결점들을 언급할 때는 '이론상 가능성 있는 원인'으로 전하며, 측정 결과로 제시하지 않습니다.
확신이 없으면 말하지 않습니다
모든 측정값에는 0에서 1 사이의 신뢰도가 있고, 지식 베이스의 결점마다 최저 기준이 정해져 있습니다. 얼리 익스텐션이나 퍼팅처럼 카메라 한 대로 잘 보이지 않는 결점은 0.8, 나머지는 0.7입니다. 이 기준에 못 미치면 Birdia는 그 결점을 지적하지 않습니다. 추측하기보다 "결점 0개"라고 말하는 쪽을 택합니다. 카메라 한 대로 측정할 수 없는 값에는 "(est.)"(추정)를 표시합니다.
얼마나 정확한가: 테스트 세트(골드셋)
감에 의존하지 않도록 고정된 영상 세트(골드셋)를 두고, 스윙 감지 엔진을 바꿀 때마다 다시 돌립니다.
33/34
표본
7번 아이언 실제 스윙 영상 34개: 후방(다운 더 라인)에서 33개, 정면에서 1개.
측정 내용
엔진이 영상마다 스윙을 정확히 한 번 찾는지(0번도 2번도 아닌).
결과(2026년 7월 26일)
34개 중 33개 정확, 오검출 0건. 유일한 실패는 유일한 정면 영상입니다.
재확인(2026년 10월 9일)
34개 중 34개 영상에서 스윙 단계가 일관되게 나왔습니다.
아직 모르는 것
정면 촬영은 아직 보정되지 않았습니다. 정면 영상이 하나뿐이라 이 결과로는 거의 아무것도 말할 수 없습니다. 영상이 더 필요합니다.
이 테스트는 이미 녹화된 영상을 MediaPipe 자세 모델로 재생해 진행합니다. 휴대폰 카메라로 하는 실시간 촬영은 포함하지 않으며, 별도로 확인합니다.
결점 진단이 레슨 프로의 판단과 얼마나 일치하는지는 아직 측정하지 않았습니다. PGA 프로가 라벨을 붙이는 골드셋을 준비하고 있으며, 지금 두 명의 티칭 프로가 영상을 촬영하고 있습니다. 결과는 날짜와 표본 크기와 함께 이 페이지에 공개합니다.
그래서 정확도를 퍼센트로 제시하지 않습니다. "34개 중 33개"는 측정한 사실 그대로입니다.