K2코리아 발 측정 리포트와 AI 상담

발 스캔·보행·러닝·점프 측정 결과를 참가자별 웹 리포트로 모으고 AI 상담을 붙였습니다.

고객사
K2코리아
분야
스포츠 측정·신발 추천
기술
React · TypeScript · Node.js · PostgreSQL · OpenAI API · VALD API

포너즈가 한 일

  1. 리포트 화면 기획, 측정 항목별 탭 구조 디자인과 반응형 디자인
  2. 결과 파일 7종 업로드 관리자 페이지와 리포트 생성 개발
  3. 3D 발 모델 뷰어, 발 사이즈·아치 유형 계산, 결과지 PDF의 AI 판독
  4. VALD 균형·점프 측정 연동과 참가자 매칭
  5. 종합 점수·퍼포먼스 맵 산출과 운동 처방·AI 상담 채팅
  6. SNS 로그인과 신발 추천 챗봇 연동 개발

고객

아웃도어·스포츠 브랜드를 운영하는 K2코리아

K2코리아는 아웃도어·골프·스포츠·산업안전 브랜드를 운영하는 패션 기업입니다. 케이투·다이나핏 같은 브랜드로 의류와 신발을 만듭니다. K2코리아는 예약 방문과 측정 행사로 참가자의 발 스캔과 보행·러닝을 측정합니다.

문제

장비마다 따로 나오던 발·보행·러닝 측정 결과

K2코리아는 발 측정 결과를 신발 추천까지 한 흐름으로 보여 주려 했습니다. 측정만 하고 끝나면 참가자가 결과를 신발 선택에 쓰기 어렵기 때문입니다.

그런데 측정 결과는 장비마다 다른 형태로 나옵니다. 3D 발 스캔은 STL 모델과 치수 파일이나 결과지 PDF를 냅니다. 압력매트 보행·밸런스 측정은 CSV와 PDF 결과지를 냅니다. 러닝 효율 측정은 XML 결과와 측면·후면 사진을 남깁니다.

측정 담당자는 장비별 결과지를 따로 뽑아 참가자에게 하나씩 설명했습니다. 발 모양과 걸음, 달리기 결과를 한 사람의 이야기로 엮는 일은 담당자의 말에 기댔습니다.

참가자는 결과지를 받아 가도 지난 측정과 견주어 보기 어려웠습니다. 회차가 쌓여도 발과 걸음이 어떻게 달라졌는지 한눈에 볼 곳이 없었습니다.

K2코리아는 측정 결과를 참가자가 회차별로 보는 웹 리포트 하나로 모으기로 했습니다.

해결

결과 파일을 올리면 채워지는 참가자 리포트

포너즈는 측정 담당자용 관리자 페이지와 참가자용 리포트를 만들었습니다. 리포트는 K2코리아의 요청에 따라 측정 항목별 탭으로 나눴습니다.

  • 결과 파일 업로드: 발형상·발 데이터·보행·밸런스·러닝 결과와 러닝 사진 2종을 올리면 시스템이 리포트를 만듭니다.
  • 3D 발 형상: 스캔 모델을 돌려 보며 왼발·오른발 치수를 비교합니다. 발 사이즈와 아치 유형은 치수로 계산합니다.
  • 결과지 판독: 발 스캔 결과지 PDF를 AI가 두 번 따로 읽고, 두 결과가 같은 항목만 바로 넣습니다.
  • 담당자 확인: 판독이 어긋난 항목과 VALD 후보가 여럿인 참가자는 측정 담당자가 확정합니다.
  • VALD 연동: VALD의 균형·점프 결과를 불러와 두 탭에 보여 주고, 회차별 추이를 그립니다.
  • 점수와 AI 상담: 종합 점수와 퍼포먼스 맵 6축을 계산합니다. 참가자는 자기 측정 결과를 두고 AI에게 운동을 묻습니다.

점수 계산 기준과 운동 처방 기준표는 K2코리아가 준 문서를 따랐습니다.

압력매트 결과 이미지와 COP 수치를 보행·밸런스 탭 한 화면에 모았다
러닝 측면·후면 사진 옆에 케이던스와 지면 접촉 시간이 나온다

AI가 두 번 읽어 같은 값만 적용하는 결과지 판독

발 스캔 결과지 PDF는 AI가 따로 두 번 판독합니다. 두 결과가 일치한 항목만 자동으로 적용합니다. 어긋난 항목은 측정 담당자가 화면에서 보고 확정합니다. 결과지 값은 발 사이즈와 신발 추천으로 이어져, 한 번 잘못 읽으면 추천까지 틀립니다. 두 번 읽어 같은 값만 받으면 사람이 볼 항목이 어긋난 몇 칸으로 줄어듭니다.

이름과 출생연도로 찾고 모호하면 사람이 고르는 VALD 참가자 매칭

리포트 회원 정보에는 생년월일이 없었습니다. VALD 쪽 이름은 성·이름·코드가 섞인 형태였습니다. 그래서 이름을 여러 조합으로 맞추고 출생연도를 보조 기준으로 썼습니다. 후보가 여럿이면 사람이 고르게 해 다른 사람의 기록이 붙지 않게 했습니다.

측정 결과 안에서만 답하고 의료 진단은 하지 않는 AI 상담

AI 상담은 참가자의 측정 결과를 대화의 전제로 둡니다. 데이터에 없는 값은 추측하지 않고, 진단이나 치료 지시도 하지 않습니다. 통증을 말하면 전문가를 안내합니다. 운동 처방 문구도 K2코리아 기준표 조건에 맞을 때만 AI가 씁니다. 참가자는 이 답을 신발 브랜드가 준 운동 조언으로 받아들입니다. 그래서 답의 근거를 측정값과 기준표 두 가지로 묶었습니다.

결과

측정 행사에서 쓰이고 VALD 측정과 AI 상담까지 넓어진 리포트

K2코리아는 측정 행사 현장에서 이 리포트를 씁니다. 측정 담당자는 결과 파일을 올리고, 참가자는 로그인해 회차별 결과를 봅니다. 첫 리포트를 써 본 뒤 K2코리아는 새 과제를 요청했습니다. VALD 균형·점프 측정, 첫 화면 요약, AI 운동 처방과 상담입니다. 이 요청으로 고도화 개발이 이어졌습니다.

측정 결과 확인
이전장비별 결과지 출력(사람) → 결과지를 두고 설명(사람)
이후결과 파일 업로드(사람) → 리포트 생성(시스템) → 참가자가 로그인해 회차별 확인(사람)
발 스캔 결과지 입력
이전결과지 PDF를 출력해 참가자에게 보여 줌(사람)
이후결과지 PDF 업로드(사람) → AI 2회 판독, 일치 항목 적용(시스템) → 불일치 항목 확정(사람)
VALD 결과 결합
이전VALD 화면에서 참가자를 찾아 결과를 따로 확인(사람)
이후이름·출생연도로 프로필 찾기(시스템) → 후보가 여럿이면 선택(사람) → 균형·점프 결과 표시(시스템)
운동 안내
이전측정 담당자가 결과지를 보고 운동을 말로 안내(사람)
이후기준표 조건 확인과 처방 문구 작성(시스템) → 참가자 질문(사람) → 측정 결과 기반 답변(시스템)
참가자가 로그인하면 측정 회차마다 아치 유형과 발 사이즈가 카드로 쌓인다

앞으로

K2코리아가 정리해 보내는 유지보수 목록을 이어서 반영하고 있습니다. 리포트 안에서 신발 추천 챗봇을 여는 연동은 구현을 마쳤고, 개통을 준비하고 있습니다.

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