탁구의 리듬과 회전
라켓 센서와 영상 등 활용 가능한 입력을 연결해 타구 리듬, 스윙 흐름, 풋워크 변화를 살펴보는 훈련 분석 방향을 제안합니다.
탁구, 농구, 사이클의 기기와 움직임을 연결합니다. 훈련 속 데이터를 이해하기 쉬운 피드백으로 바꾸는 스포츠 AI 플랫폼을 만들어갑니다.
센서가 포착한 움직임을 모으고, 종목별 맥락에 맞춰 정리해 선수와 코치가 다음 훈련에 활용할 수 있는 정보로 연결합니다.
카메라 영상, 웨어러블, 운동 기기는 각자 다른 형태로 기록을 남깁니다. 선수와 지도자가 세션마다 자료를 다시 확인하고 의미를 연결해야 한다면, 훈련에 쓸 시간을 분석에 빼앗길 수 있습니다.
PingPongHub는 종목별 신호를 한 세션 안에서 이해하기 쉽게 정리하고, 코치가 판단할 수 있는 설명으로 이어가는 방법을 만들고자 합니다.
아래 종목을 선택해 연결 가능한 데이터와 활용 방향을 살펴보세요. 측정 항목은 연동 장비와 센서 구성에 따라 달라집니다.
라켓 센서와 영상 등 활용 가능한 입력을 연결해 타구 리듬, 스윙 흐름, 풋워크 변화를 살펴보는 훈련 분석 방향을 제안합니다.
처음 만날 사용자를 분명히 정하고, 실제 훈련 현장에서 필요한 정보인지 확인하는 것이 제품 검증의 출발점입니다.
세션별 변화를 빠르게 돌아보고 다음 훈련의 초점을 정합니다.
운동 기록을 이해하고 꾸준한 훈련 흐름을 확인합니다.
선수와 코치가 훈련 정보를 함께 볼 수 있는 기반을 만듭니다.
초기 고객 가설입니다. 인터뷰와 파일럿을 통해 우선순위와 사용 흐름을 검증할 계획입니다.
기기별 데이터를 종목·선수·세션 맥락으로 정리하고, 선수와 코치가 기록에 관해 질문하면 AI가 해당 세션 정보를 바탕으로 답하는 스포츠 훈련 도구를 구상하고 있습니다.
기기·센서가 제공하는 운동 신호를 모읍니다.
세션과 종목의 맥락에 맞게 정리합니다.
Claude API가 선택한 세션 데이터와 종목 태그를 바탕으로 질문에 답하는 방향입니다.
코치가 내용을 검토하고 다음 훈련에 적용할 점을 결정합니다.
기능 범위와 측정 정확도는 연동되는 기기·센서와 검증 결과에 따라 달라집니다.
STRUCTURED SESSION DATA
→ NATURAL-LANGUAGE INSIGHT
아이디어 단계의 제품 구상입니다. 선수와 코치가 세션 데이터에 관해 질문하면 Claude API가 선택된 기록과 종목 맥락을 바탕으로 한국어 답변을 만드는 방식을 검토합니다.
현재는 아이디어 단계입니다. API 연동, 데이터 품질, 종목별 해석은 프로토타입과 현장 검증을 통해 구체화할 계획입니다.
PingPongHub는 스포츠 기기와 AI를 연결하는 스포츠 IT 사업 아이디어입니다. 탁구·농구·사이클의 종목별 특성을 반영한 분석 경험을 설계하고, 실제 훈련 현장에서 필요한지 검증하려고 합니다.
숫자만 나열하지 않고 동작과 훈련 맥락을 함께 살핍니다.
운동 기기와 센서에서 얻는 신호를 활용 가능한 형태로 연결합니다.
선수와 지도자가 다음 훈련을 고민할 때 참고할 인사이트를 지향합니다.
기기 연동, 스포츠 데이터, AI 코칭에 관심 있는 팀과 협업 이야기를 나눕니다.