본 연구는 인공지능과 컴퓨터 비전 기반의 바벨 스쿼트 코칭 시스템을 개발하여 실시간 피드백을 제공하는 것을 목표로 한다. 77명의 참가자로부터 수집한 8,151개의 스쿼트 데이터를 기반으로, 자세의 6가지 문제점(총 7가지 카테고리: 정상 포함)을 진단하는 머신러닝 모델을 세 가지 아키텍처로 학습시켰다. SHAP 방법을 활용하여 특징 선택을 통해 예측 정확도를 높이고 계산 시간을 단축시켰다. 개발된 시스템의 효과를 검증하기 위해 시스템을 사용한 그룹과 사용하지 않은 그룹을 비교 분석하였으며, 시스템 사용 그룹의 스쿼트 기술 향상을 확인하였다. 시스템은 실시간 모드와 과거 스쿼트를 검토할 수 있는 재생 모드를 제공하며, 바디 관절 각도, 발등 굽힘, 무릎-힙 움직임 비율, 바벨 안정성 등 네 가지 주요 특징을 분석한다.
