이형주 교수, "AI 기반 농구 슈팅 분석 어플리케이션 " 대한민국 최초, 대학 수업 첫 적용

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스포츠과학전공 체육학박사 이형주 교수가 한기범농구교실 코치와 함께 개발한 Vision AI 기반 농구 슈팅자세 분석 애플리케이션이 오늘부터 홍익대학교 교양농구 및 여자농구 강좌를 비롯한 가천대학교 체육학부 전공농구 수업에 동시에 적용된다. 이번 시범 운영은 AI 기반 실시간 슈팅 동작 분석 시스템을 실제 대학 농구 지도 현장에 적용한 사례로, 이형주 교수는 대한민국 농구 지도 현장에서 해당 기술을 수업에 도입한 최초 사례로 평가된다. 
[사진] 한기범농구교실에서 실시간 관찰 분석 - 홍익대·가천대 강의 현장서 MediaPipe 활용 실시간 관절 분석해당 어플은 Google의 MediaPipe 기술을 활용해 스마트폰 카메라만으로 선수의 관절 좌표를 실시간 추출한다. 별도의 웨어러블 센서 없이도 초당 30프레임 이상의 안정적인 분석이 가능하며, 전면 카메라 미러링 보정과 모바일 환경 최적화를 통해 실제 수업 시간 안에서도 즉각적인 피드백을 제공하도록 설계됐다. 특히 슈팅 동작을 STANDBY–RAISING–SET–RELEASE_AND_FINISH의 4단계로 구분하고, FSM(Finite State Machine) 구조를 적용해 동작 전이 과정을 실시간 분석하는 점이 핵심이다. 이를 통해 학생들은 단순히 슛의 성공·실패 결과를 확인하는 것을 넘어, 무릎·어깨·팔꿈치·손목 각도의 변화 패턴과 릴리즈 타이밍을 데이터로 확인할 수 있다. 선행연구에서 보고된 평균값을 기준으로 관절 움직임을 비교 분석함으로써, 기술 수행의 문제 지점을 구체적으로 인지하도록 돕는다. 홍익대학교 교양 강좌에서는 기초 동작 인지와 자기 피드백 능력 향상에 중점을 두고 적용되며, 가천대학교 체육학부 전공 수업에서는 세부 메커니즘 분석과 경기력 향상 전략까지 확장된다. 동일한 시스템을 교양·전공 수업에 병행 적용함으로써 데이터 기반 학습이 기술 습득과 수행 안정성에 미치는 영향을 체계적으로 검증할 계획이다.

이형주 교수는 “농구 슈팅은 반복의 문제가 아니라 인지와 연결의 문제”라며 “지도자가 설명해 주는 방식에서 벗어나, 학생이 자신의 움직임을 스스로 이해하는 수업 구조로 전환하는 것이 목표”라고 밝혔다. 또한 “AI 기술과 스포츠과학을 결합해 현장에서 바로 활용 가능한 교육 모델을 제시하겠다”고 강조했다.

이번 적용은 단순한 기술 도입을 넘어 대학 농구 수업의 패러다임을 ‘설명 중심’에서 ‘데이터 기반 자기주도 학습’으로 전환하는 시도라는 점에서 의미가 크다. 향후 축적된 수업 데이터를 바탕으로 슈팅 정확도 변화, 폼 안정성, 학습 전이 효과에 대한 연구 결과를 발표하고, AI 기반 농구 코칭 플랫폼으로의 확장을 추진할 계획이다.
#사진 - 이형주 교수, 한기범농구교실 제공