2025.8
AI Motion Evaluation & Interactive Dance Platform
Overview
아이돌 안무의 이 동작,
나랑 뭐가 다른걸까?
Audition.Me는 AI 기반 모션 평가 기술을 통해 사용자의 춤 동작을 분석하고, 실시간 피드백을 제공하는
인터랙티브 댄스 학습 플랫폼입니다.
기존의 영상 기반 튜토리얼을 넘어, 사용자의 움직임을 '데이터'로 해석하고
개인 맞춤형 학습 경험을 제공하는 것이 핵심입니다. K-POP의 글로벌 확산과 함께 댄스 교육 시장은 빠르게 디지털화되고 있으며,
Audition.Me는 그 흐름 속에서 AI + 콘텐츠 + 커뮤니티를 결합한 새로운 학습 경험을 제안합니다.
Audition.Me는 AI 기반 모션 평가 기술을 통해 사용자의 춤 동작을 분석하고, 실시간 피드백을 제공하는
인터랙티브 댄스 학습 플랫폼입니다.
기존의 영상 기반 튜토리얼을 넘어, 사용자의 움직임을 '데이터'로 해석하고
개인 맞춤형 학습 경험을 제공하는 것이 핵심입니다. K-POP의 글로벌 확산과 함께 댄스 교육 시장은 빠르게 디지털화되고 있으며,
Audition.Me는 그 흐름 속에서 AI + 콘텐츠 + 커뮤니티를 결합한 새로운 학습 경험을 제안합니다.
Market Research
퍼포먼스 영상 콘텐츠 확산으로
댄스 관련 시장이 빠르게 성장하고 있어요
K-pop의 지속적인 유행과 틱톡, 쇼츠 등의 챌린지 콘텐츠의 글로벌 확산으로, 단순 시청을 넘어 직접 참여하고 학습하려는 사용자 행동이 증가하고 있습니다.
이에 따라 댄스 교육 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 특히 온라인 댄스 트레이닝 시장은 더 높은 성장률을 보이며 디지털 기반 학습 수요가 확대되고 있습니다.
Persona
사용자가 경험하는 상황과 니즈를 기반으로,
서비스가 해결해야 할 방향성을 페르소나로 정의했습니다.
As is To be
감각에 의존하던 퍼포먼스를, 비교와 피드백을 통해
명확하게 이해할 수 있도록 전환했습니다
춤을 따라 추긴 하는데,
뭐가 맞고 틀린 건지 잘 모르겠어요.
제 춤이 어디가 다른지 비교하면서
바로 확인할 수 있어요.
큰 동작은 따라 하는데,
세밀한 춤선은 어디가 다른지 감이 안 와요.
신체 포인트별로 피드백을 보면서
어떻게 고쳐야 할지 알 수 있어요.
여러 번 찍어도 뭐가 나아진 건지 모르겠고
그냥 느낌으로 하고 있어요.
좋아요나 공유 같은 반응을 통해,
제 퍼포먼스가 발전하고 있는지 확인할 수 있어요.
Our Goal
AI 모션 분석 기반
K-POP 댄스 참여형 플랫폼
AI 기반 모션 분석과 비교를 통해 자신의 퍼포먼스를 확인하고 개선 방향을 이해할 수 있도록 하며,
사용자 반응과 보상 구조를 통해 참여가 반복되고 성장으로 이어지는 경험을 제공합니다.
Brand Core Values
비교의 Frame으로 기준을 인식하고
분석 Point 로 움직임을 이해하며
참여
L
p
로 이어지는 흐름을 통해
사용자에게 지속적인 성장의 경험을 전달
레퍼런스와 나의 움직임을 함께 보며, 단순히 따라 하는 것을 넘어 어디가 다른지 직관적으로 이해하는 경험을 제공합니다. 비교를 통해 사용자는 자신의 퍼포먼스를 더 명확하게 인식할 수 있습니다.
AI 기반 모션 분석과 신체 포인트 시각화를 통해 사용자는 자신의 동작을 결과로 확인하고, 어디를 어떻게 개선해야 할지 자연스럽게 이해할 수 있습니다.
촬영, 업로드, 반응으로 이어지는 흐름 속에서 사용자는 단순한 시청자가 아닌 참여자로서 자신의 퍼포먼스를 공유하고 경험을 확장해 나갑니다.
Brand Core Values
UX Strategy
참여와 반복을 유도하는 퍼포먼스 중심 UX 설계
비교와 분석, 참여 흐름을 중심으로 사용자의 반복 행동을 자연스럽게 유도하는 UX 전략을 설계했습니다.
레퍼런스 안무와 내 영상을 함께 보며 동작의 차이를 직관적으로 비교할 수 있습니다. 단순한 감각이 아닌, 시각적인 기준으로 내 퍼포먼스를 이해할 수 있도록 구성했습니다.
AI 모션 분석을 통해 팔, 다리, 각도 등 신체 포인트별 움직임을 세밀하게 확인할 수 있습니다. 큰 동작뿐 아니라 춤선의 디테일까지 구체적으로 파악할 수 있도록 설계했습니다.
촬영, 평가, 공유까지 이어지는 흐름 속에서 사용자가 자연스럽게 다시 참여하도록 유도합니다. 반응과 포인트를 통해 내 성장과 변화를 지속적으로 확인하고 유지하도록 합니다.
UI strategy
Textured design
메탈 Metal Shape(Effect)
Trendy and
sensual typography
미니멀리즘과 감각적인 타이포그래피 + 포인트 컬러와 요소 사용
Dopamine inspired colors
색상 블럭(모듈디자인) + 기하학적 도형과 이미지 결합 + 이미지 마스크 효과 활용
Design System
Typography
SUIT Variable
헤드라인, 본문, 그리고 작은 디테일 요소에
전반적으로 사용되는 폰트 체계입니다.
H1-32- Extrabold
H1-1 32-Regular
H2-26-Extrabold
H3-22-Bold
P1-20-Extrabold
P1-1 20-Medium
P2 18 - Extrabold
P2-1 18 - Regular
P3 16 - Extrabold
P3-1 16 - Bold
P3-2 16 - Regular
P4 15 - Bold
P4-1 15 - Medium
P4-2 15 - Regular
Body1 14 - Extrabold
Body1-1 14 - Medium
Body1-2 14 - Regular
Body2 13 - Medium
Body2-1 13 - Regular
Caption1 12 - Regular
Caption1 1-1 - Regular
Caption2 11 - Regular
Tiny1 10 - Regular
짧은 정보 전달을 위한 라벨 타입은
동일한 서체 내에서 크기와 굵기를 조절해 계층을 구분했습니다.
56 label- Heavy
28 label- Medium
26 label- Bold
20 label- Medium
18 label - Extrabold
18 label- Medium
17 label - Medium
16 label - Extrabold
16 label - Regular
15 label - Semibold
15 label - Regular
14 label - Bold
14 label - Medium
14 label - Regular
13 label - Extrabold
13 label - Semibold
13 label - Medium
13 label - Regular
12 label - Medium
12 label - Regular
11 label - Semibold
11 label - Medium
11 label - Regular
10 label - Semibold
UI Design
콘텐츠 탐색과 참여를 동시에 설계한 구조
메인 화면은 단순한 콘텐츠 나열이 아닌, 탐색 → 선택 → 참여로 이어지는 흐름을 중심으로 구성했습니다.
사용자는 다양한 퍼포먼스를 탐색하는 과정에서 자연스럽게 참여 행동으로 이어지게 됩니다.
AI 포즈 인식 기술 기반 퍼포먼스 비교 분석
점수, 시각 비교, 타임라인 피드백을 결합하여
사용자가 자신의 퍼포먼스를 입체적으로 이해할 수 있도록 설계했습니다.
참여 유도형 보상 시스템
사용자 반응과 참여를 보상과 랭킹으로 연결하여,
반복 참여와 지속적인 성장을 유도하는 구조를 설계했습니다.
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