현재 앱의 새 결과는 관절각과 근거 프레임을 보여주는 2D 영상 평면의 부분 관찰입니다. 아래의 일반 러닝 설명이나 이전 버전 예시는 새 분석이 착지 국면·좌우 균형·부상 위험·종합 점수를 측정한다는 뜻이 아닙니다. 현재 기능 보기

2D 분석이 잘하는 일

측면에서 촬영한 선명한 영상은 착지 위치, 발과 정강이의 기울기, 무릎 굴곡과 상체 축처럼 화면 평면 안에서 보이는 패턴을 정리하는 데 도움이 됩니다. 자동 관절점 추정을 사용하면 여러 프레임을 같은 규칙으로 빠르게 비교할 수 있습니다. 개인의 첫 영상을 기준선으로 만들고 같은 조건의 재촬영과 비교하는 용도에 잘 맞습니다.

2D 분석이 놓치는 일

카메라는 깊이 방향 정보를 직접 측정하지 못합니다. 몸이 카메라 쪽이나 반대쪽으로 돌아가면 실제 3차원 각도가 평면에서 다르게 보일 수 있습니다. 옷·팔·조명에 관절이 가려지거나 카메라가 기울어져도 관절점 추정이 달라질 수 있습니다. 특히 정면·후면 움직임이 중요한 전두면과 횡단면 해석에는 주의가 필요합니다.

‘신뢰도’와 ‘타당도’는 다릅니다

같은 방식으로 반복 측정했을 때 비슷한 값이 나오는 것은 신뢰도입니다. 3D 모션 캡처와 얼마나 일치하는지는 타당도입니다. 2022년 체계적 문헌고찰은 2D 러닝 분석 방법이 매우 다양하고 항목별 타당도가 낮음부터 좋음까지 넓었다고 정리했습니다. 2023년 메타분석도 반복 신뢰도가 좋은 항목이 많았지만 3D 기준 타당도는 다수 항목에서 낮거나 중간 수준이었다고 보고했습니다.

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