본 논문에서는 2D 이미지에서 사람의 관절 키포인트(keypoint)를 검출하고 이를 이용해 사람의 방향성을 판별하는 방법을 제시한다.우리는 AlphaPose를 사용하여 키포인트를 추출하고, 이를 Positional Encoding하여 트랜스포머 인코더(Transformer Encoder)에 입력하여 4개의 클래스 (정면, 왼쪽 측면, 오른쪽 측면, 후면)로 분류했다. 우리의 방법은 기존 이미지 분류 모델에 비해 정확도와 속도에서 훨씬 우수한 성능을 보였다. 또한 우리의 모델은 키포인트를 기반으로 하므로, 신체 방향 추론 이후 행동 인식, 이상탐지, 자세 평가 등의 확장된 작업에도 사용할 수 있다. 본 논문은 정확도와 속도, 그리고 확장 가능성을 갖춘 방향성 판별에 대한 새로운 접근법을 제시한다.