본 논문은 편리성과 개인 프라이버시, 장비 의존도 최소화라는 장점에도 불구하고 전문가의 지도 없이 부정확한 디지털 콘텐츠에 의존하는 등의 문제점을 지닌 등척성 운동의 한계를 해결하기 위해, 실시간 피드백 시스템을 제시한다. 3,600개 이상의 비디오 클립으로 구성된 대규모 다중 클래스 등척성 운동 비디오 데이터셋을 공개하고, 정확도, 오류 위치 파악, 모델 신뢰도를 종합적으로 평가하는 새로운 3단계 지표를 제시하여 최첨단 모델(그래프 기반 네트워크 포함)의 성능을 벤치마킹한다. 이를 통해 가정에서의 지능적이고 개인화된 운동 훈련 시스템의 실현 가능성을 높이고, 재활, 물리 치료 등 다양한 분야로의 응용 가능성을 확장한다.
