Stride는 인터넷 연결이나 특수 하드웨어 없이도 Ultralytics YOLO를 사용해 간단한 스마트폰 동영상을 빠르고 디바이스 내에서 말의 움직임 분석 결과로 변환합니다.
AI가 수의학적 평가와 임상 의사결정을 계속 지원하면서 실제 현장 조건에서 작동하는 객관적이고 접근성 높은 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
Quentin Pleyers 박사는 컴퓨터 비전을 활용해 말의 보행을 객관적으로 분석하는 iOS 앱 Stride를 개발했습니다. 이 앱은 수의사와 말 관련 전문가가 동영상 녹화본만으로 움직임의 비대칭을 평가하도록 지원합니다. Ultralytics YOLO 모델을 통합한 Stride를 사용하면 클라우드 연결이나 특수 하드웨어에 의존하지 않고도 1분 이내에 어디서나 말의 움직임 데이터를 객관적으로 수집할 수 있습니다.
말 관련 전문가를 지원하기 위한 과학과 기술의 결합#
Quentin Pleyers 박사는 스웨덴 남부에 거주하는 말 전문 수의사로 스포츠 의학, 생체역학, 객관적 움직임 분석에 주력합니다. 임상 경험과 오랫동안 이어 온 소프트웨어 엔지니어링에 대한 열정을 결합해 현장에서 매일 마주한 문제를 해결하고자 Stride를 개발했습니다.
Stride는 Quentin Pleyers 박사가 독립적으로 개발했습니다. 현재 이 프로젝트는 리에주 대학교, 유럽 말 연구 센터, 테네시 대학교와 이탈리아 및 에스토니아의 파트너를 포함한 기관 및 협력 기관과의 학술 및 임상 협업을 통해 발전하고 있습니다. 이러한 협업은 검증 연구, 임상 연구, 향후 애플리케이션 개발에 초점을 맞추며, 앱 자체는 Quentin Pleyers 박사가 직접 제작하고 개발했습니다.
현장에서 객관적으로 파행을 평가하는 과제#
파행은 말 전문 수의사가 가장 흔하게 마주하며 진단하기도 어려운 문제 중 하나입니다. 전통적으로 파행 평가는 수의사의 숙련된 관찰에 의존했으며, 평가 결과는 담당자마다 달랐습니다. 미묘한 파행이나 여러 다리에 나타나는 파행은 특히 판단하기 어려웠습니다.
압력판과 IMU 센서 등 객관적인 도구가 있지만, 전용 하드웨어와 통제된 환경이 필요하고 데이터 처리에 많은 시간이 걸리는 경우가 많습니다. 많은 컴퓨터 비전 기반 시스템은 대용량 4K 동영상 파일을 원격 서버에 업로드해야 하며, 대역폭이 제한적인 현장에서는 이 과정에 10~15분이 걸릴 수 있습니다.
필요했던 것은 많은 수의사와 말 관련 전문가가 이미 주머니에 넣어 다니는 스마트폰에서 빠르게 객관적인 움직임 데이터를 제공하는 도구였습니다.
Ultralytics YOLO를 사용한 iOS 디바이스 내 고속 포즈 감지#
이를 구현하기 위해 Quentin Pleyers 박사는 포즈 추정용으로 학습한 Ultralytics YOLO26 모델을 활용해 Stride를 구축하고, Core ML로 내보낸 뒤 iOS에서 네이티브로 배포했습니다. 앱은 말이 속보하는 동영상을 녹화하고 프레임별로 주요 해부학적 랜드마크를 추출한 다음, 머리, 기갑, 골반 지점의 수직 변위를 분석해 움직임의 비대칭을 정량화합니다.
그림 1. 말이 속보하는 모습을 보여주는 Stride 앱 스크린샷입니다.
중요한 점은 동영상 촬영부터 포즈 감지와 신호 처리까지 전체 파이프라인이 디바이스에서 로컬로 실행된다는 것입니다. iPhone 17 Pro에서 Stride는 Ultralytics YOLO26 중형 모델을 사용해 프레임당 약 10밀리초의 추론 시간으로 전체 보행 분석을 약 1분 만에 처리합니다.
Stride는 다양한 품종, 털 색, 조명 조건, 배경에서 촬영한 말 이미지 수천 장에 수동으로 어노테이션해 학습했습니다. Quentin Pleyers 박사는 Ultralytics Platform을 사용해 학습 과정을 간소화했으며, 이를 통해 현재 앱을 구동하는 모델을 개발하고 반복적으로 개선 및 정교화했습니다.
Ultralytics YOLO 모델을 선택한 이유#
Quentin Pleyers 박사에게 Ultralytics YOLO는 아이디어를 프로토타입에서 실제 제품으로 발전시키는 데 필요한 성능, 유연성, 사용 편의성의 균형을 제공했습니다.
그림 2. Ultralytics YOLO를 적용한 Stride의 성능 지표입니다.
여러 컴퓨터 비전 프레임워크를 검토한 후 Quentin Pleyers 박사는 Ultralytics YOLO 모델이 생체역학 분석에 필요한 정확도와 모바일 디바이스에서 원활히 실행하는 데 필요한 경량 효율성을 모두 제공한다는 점을 확인했습니다. Core ML로 쉽게 내보내고 iOS에 네이티브로 배포할 수 있다는 점은 Stride를 완전한 오프라인 현장용 도구로 구현하는 데 중요한 요소였습니다.
더 객관적이고 일관된 말 수의학 진료 지원#
Stride는 수의사의 임상적 판단을 대체하도록 설계되지 않았으며, 이 차이를 유념하는 것이 중요합니다. 앱은 파행을 진단하지 않습니다. 말의 수직 움직임에서 나타나는 비대칭을 객관적으로 측정해 수의사와 말 전문인력이 종합적인 평가를 뒷받침하는 신뢰할 수 있는 데이터를 추가로 확보할 수 있도록 합니다.
그림 3. 말이 속보로 달리는 모습을 보여 주는 Stride iPhone 앱의 스크린샷입니다.
이러한 접근 방식은 말 수의학 분야 전반에서 Stride가 입지를 넓히는 데 도움이 되고 있으며, 특히 디지털 도구를 업무 흐름에 통합하는 데 익숙한 신세대 수의사들 사이에서 두드러집니다. 익숙한 기기에서 실시간으로 객관적인 데이터를 제공함으로써 Stride는 평가의 편차를 줄이고, 근거에 기반한 임상적 판단을 더욱 확신 있게 내릴 수 있도록 지원합니다.
말 보행 분석의 미래#
Quentin Pleyers 박사는 이제 Stride를 Android로 확장하고 있으며, 전 세계 수의사, 말 전문인력, 조련사, 치료사, 장제사, 말 소유자가 객관적인 말 움직임 분석을 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. Stride는 사용자가 움직임의 비대칭을 가능한 한 조기에 식별하도록 도와 조기 개입과 개선된 추적 관찰을 지원하고 말 복지의 최고 수준을 실현하고자 합니다. 학계 및 임상 파트너와의 지속적인 협력을 통해 실제 진료에서 Stride의 역할을 더욱 검증하고 말 의학 분야의 객관적 움직임 분석에 대한 새로운 활용 방안을 모색할 예정입니다.
수십 년간 축적된 임상 전문성과 최첨단 컴퓨터 비전을 결합한 Stride는 기술이 숙련된 수의사의 전문적인 안목을 대체하는 것이 아니라 지원할 수 있는 새로운 장을 열어 줍니다.
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