가천대학교 체육학부 농구전공 수업에 AI 기반 농구 슈팅 분석 시스템이 본격 도입된다. 스포츠과학전공 체육학 박사 이형주 교수가 연구·개발한 Vision AI 기반 농구 슈팅 분석 애플리케이션 ‘BIOMECHLAB’이 2026학년도 1학기 개강과 함께 가천대학교 체육학부 농구전공 수업에 적용된다.
이는 대학 체육학부 정규 농구 수업에서 AI 기반 동작 분석 기술을 활용하는 국내 최초 사례로 평가된다. 이번 시스템은 한기범농구교실 김성겸 코치와 함께 개발한 연구 프로젝트로, Google의 MediaPipe 기반 관절 추정 기술을 활용해 스마트폰 카메라만으로 선수의 무릎·어깨·팔꿈치·손목 관절 좌표와 각도를 실시간으로 추출하고 분석한다. 별도의 웨어러블 센서 없이도 초당 30프레임 이상의 안정적인 분석이 가능하며, 모바일 환경에서도 즉각적인 데이터 피드백을 제공할 수 있도록 설계됐다.
BIOMECHLAB의 핵심 기능은 농구 슈팅 동작을 STANDBY–RAISING–SET–RELEASE_AND_FINISH의 4단계로 구분하고 FSM(Finite State Machine) 구조를 적용해 동작 전이 과정을 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 통해 학생들은 단순히 슛의 성공 여부를 확인하는 수준을 넘어 관절 각도의 변화 패턴, 릴리즈 타이밍, 동작의 일관성을 데이터로 확인하며 자신의 슈팅 메커니즘을 과학적으로 이해할 수 있다. 특히 가천대학교 체육학부 농구전공 수업에서는 스포츠과학 기반 퍼포먼스 분석 교육에 초점을 맞춰 시스템이 활용된다. 학생들은 AI 분석 데이터를 기반으로 자신의 슈팅 자세를 비교·분석하고, 관절 각도의 변동성, 릴리즈 타이밍의 안정성, 수행 일관성 등 경기력 향상에 중요한 요소들을 실시간으로 확인하며 스스로 자세를 수정하는 학습 과정을 경험하게 된다.
BIOMECHLAB 화면에는 선행 연구에서 보고된 생체역학 평균값도 함께 제시된다. 예를 들어 농구 3점슛 분석 연구(Irawan & Prastiwi, 2022)에 따르면 준비 단계에서 무릎 굴곡은 평균 약 103°, 릴리즈 시 약 167° 까지 신전되는 패턴이 나타나며, 팔꿈치는 릴리즈 순간 약 135° 전후에서 공이 방출되는 경향이 보고된다. 또한 어깨 각도는 약 110°~125° 범위에서 형성되며, 손목은 릴리즈 순간 빠른 플렉션 동작을 통해 백스핀을 형성하는 것이 중요한 요소로 나타난다. 이 교수는 이러한 수치를 절대적인 정답이 아닌 연구 기반 비교 기준 데이터로 활용해 학생들이 자신의 움직임을 보다 과학적으로 이해하도록 지도하고 있다.
[사진]채널A 특별기획 프로그램에 출연한 이형주교수
이형주 교수는 “농구 기술 교육은 단순한 반복 훈련이 아니라 자신의 움직임을 인지하고 이해하는 과정이 중요하다”며 “AI와 스포츠과학 데이터를 결합해 학생들이 자신의 동작을 직접 분석하고 수정할 수 있는 데이터 기반 자기주도 학습 환경을 구축하는 것이 목표”라고 밝혔다. 또한 “가천대학교 체육학부 수업에 AI 분석 시스템을 적용하는 이번 시도는 대학 체육 교육의 패러다임을 설명 중심 교육에서 데이터 기반 스포츠 교육으로 전환하는 출발점이 될 것”이라며 “향후 축적된 데이터를 바탕으로 슈팅 정확도 변화, 동작 안정성, 학습 전이 효과 등에 대한 학술 연구도 이어갈 계획”이라고 덧붙였다. 수업에 참여하는 학생들은 사이버캠퍼스 공지사항을 통해 애플리케이션을 사전에 스마트폰에 설치한 뒤 수업 시간뿐 아니라 개별 훈련 시간에도 활용하며 반복 학습을 진행하게 된다. 현재 BIOMECHLAB은 안드로이드 기반으로 운영되고 있으며 일부 환경에서 발생하는 오류를 개선하기 위해 지속적인 업그레이드가 진행되고 있다.
이형주 교수는 향후 연구 개발 계획에 대해 “현재는 관절 움직임 분석 중심이지만 앞으로는 농구공 궤적 추적을 통한 투사각 분석, 슈팅 시 시각적 정렬(visual alignment) 분석 기능까지 확장해 보다 정밀한 농구 생체역학 분석 시스템으로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다. 한편 MediaPipe 기반 Vision AI 기술은 농구뿐 아니라 러닝, 골프, 테니스 등 다양한 스포츠 종목의 자세 분석과 기술 교정 연구에도 활용되고 있어 향후 스포츠과학 분야에서의 교육 및 경기력 분석 기술 발전에도 기여할 것으로 기대된다. 이번 BIOMECHLAB의 교육 현장 적용은 AI 기술과 스포츠과학을 결합한 실제 수업 사례라는 점에서 의미가 크며, 향후 AI 기반 농구 코칭 플랫폼과 데이터 기반 스포츠 교육 연구로 확장될 전망이다.
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