Crane은 기기 안에서 도는 머신러닝으로 자세 문제를 실시간 감지합니다. 그 방식을 있는 그대로 설명합니다. 블랙박스도, 얼버무림도 없습니다.
Crane을 처음 실행하면 평소 일하는 자세로 자연스럽게 앉습니다. Crane은 Google의 최신 자세 추정 모델 MoveNet으로 기준 자세를 기록합니다. 모델은 코, 왼쪽 귀, 오른쪽 귀, 왼쪽 어깨, 오른쪽 어깨 같은 핵심 지점을 찾아 서로의 위치를 저장합니다.
이 기준이 당신에게 맞는 「좋은 자세」의 기준점이 됩니다. Crane은 만인 공통의 기준을 강요하지 않고, 당신의 몸과 책상 환경에서 좋은 자세가 어떤 모습인지 배웁니다. 나중에 의자나 책상 높이가 바뀌어 다시 보정해도 Crane이 맞춰 갑니다.
보정이 끝나면 Crane은 TensorFlow.js로 자기 프로세스 안에서만 웹캠 영상을 계속 처리합니다. 각 프레임은 기준 자세와 얼마나 어긋났는지 분석됩니다.
세 겹의 신호 처리가 오작동을 막습니다:
EMA 평활화 덕분에 커피를 집으려 잠깐 앞으로 기울여도 Crane은 반응하지 않습니다. 점수가 움직이려면 어긋남이 일정 시간 이어져야 합니다. 신뢰도 필터링은 어두운 조명, 부분적인 가림(얼굴 앞의 손) 등 모델이 자세를 확실히 추정할 수 없는 상황을 처리합니다.
시그모이드 함수는 원래의 어긋남 값을 0에서 1 사이의 부드러운 자세 등급으로 바꿉니다. 덕분에 작은 움직임에 점수가 좋음과 나쁨 사이를 오가는 「떨림 구간」이 사라집니다.
자세 점수가 설정한 기준보다 한동안 나빠지면 Crane은 작업을 막지 않는 알림을 보여 줍니다. 반투명 오버레이로 나타나, 알아차릴 만큼은 보이고 중요한 작업 중이라면 넘길 수 있을 만큼 은근합니다.
핵심 설계 결정:
목적은 알리는 것이지 끊는 것이 아닙니다. 곁눈으로 신호를 알아차리고, 앱이 요구할 때가 아니라 당신이 편할 때 자세를 고치면 됩니다.
자세 감지와 별개로, Crane은 선택한 프로필에 따라 인체공학 타이머를 돌립니다. 각 프로필은 앉기, 서기, 걷기, 운동, 스트레칭이라는 활동의 반복을 산업보건 연구에 근거한 시간으로 정의합니다.
예를 들어 개발자를 위한 Deep Focus 프로필은 이렇습니다:
전환할 때가 되면(예: 앉기에서 서기로) Crane이 다음 활동을 알려 줍니다. 제안을 따르든 아니든 타이머는 계속 갑니다. Crane은 안내할 뿐 강요하지 않습니다.
Crane에는 집중적인 코딩부터 창작 작업, 콜센터 업무까지 아우르는 15가지 프로필이 있습니다. 3가지는 무료이고, 15가지 전부는 Pro에서 쓸 수 있습니다.
Crane의 프라이버시는 정책이 아니라 엔지니어링 결정입니다. 자세 데이터를 위한 서버가 없습니다. 웹캠 영상을 받는 서버도 없습니다. 자세 데이터는 기기를 벗어나지 않습니다. 네트워크 활동은 Pro 사용자의 라이선스 확인과 스토어를 통한 업데이트뿐입니다.
웹캠 영상은 TensorFlow.js가 메모리에서 프레임 단위로 처리합니다. 프레임마다 분석해 자세 점수를 계산하고, 프레임은 곧바로 버립니다. 디스크에 이미지를 쓰지 않습니다. 버퍼에 담거나 대기열에 넣거나 전송하는 일도 없습니다.
「당신의 데이터를 보지 않겠다고 약속합니다」와 「당신의 데이터를 볼 방법이 없습니다」의 차이입니다. Crane은 후자를 택했습니다. 누군가 앱을 장악하더라도 훔칠 것이 없습니다. 저장하는 것이 없기 때문입니다.