엘리트 운동 능력의 최전선에 있는 스포츠 과학

#### 아담 키퍼 박사는 엘리트 스포츠 수행 능력 훈련에서 생리적, 정서적, 지각-인지적 행동의 중요성을 강조합니다.

**아담 키퍼 박사는 미국 채플힐에 위치한 노스캐롤라이나 대학교의 운동 및 스포츠 과학 조교수이자 STAR(시뮬레이션, 훈련, 분석 및 재활) 발 뒤꿈치 성능 연구소의 공동 책임자입니다. 그의 연구는 휴대용 기술과 인공지능(AI)을 통합하여 훈련 및 임상 결과를 개선함으로써 스포츠 퍼포먼스 향상과 부상 예방에 대한 복잡한 시스템 접근 방식을 취합니다.

## 연구의 가장 중요한 비전은 무엇인가요? 저는 시뮬레이션, 훈련, 분석 및 재활(STAR) 발 뒤꿈치 성능 연구소를 공동 책임지고 있습니다. 우리의 임무는 행동 및 운동 과학, 몰입형 기술, 인공 지능의 교차점에서 연구를 수행하고 실제 응용 분야를 혁신하여 건강과 성과 결과를 개선하는 것입니다. #### *우리 연구의 가장 중요한 비전은 스포츠 퍼포먼스 연구의 디지털 전환을 통해 선수들이 운동할 때 보고 생각하는 것과 관련된 데이터 기반 인사이트를 제공하는 것입니다. 궁극적으로는 코치와 선수가 이러한 인사이트를 활용하여 각 선수의 경기력 향상을 극대화하는 개인 맞춤형 훈련 개입을 개발할 수 있도록 하는 것입니다*. 우리의 초기 연구는 모바일 시선추적과 표준 고화질 비디오 카메라의 통합 기능에 중점을 두어 행동 중 시각 디지털 솔루션을 개발하는 것입니다. 이를 통해 신체적, 정신적 스트레스가 역동적인 스포츠 특정 작업에서 시각적 주의력과 운동 능력에 어떤 영향을 미치는지에 대한 질문을 조사합니다. ## 이 여정을 시작하게 된 계기는 무엇이며, 계속 동기를 부여하는 요인은 무엇인가요? 첫째, 스포츠와 스포츠 훈련이 점점 더 발전하고 전문화되면서 차별화 요소로서 선수의 신체적 능력이 점점 더 줄어들고 있습니다. #### *스포츠의 전문성을 개발하려면 힘, 파워, 지구력과 같은 신체적 영역에 초점을 맞추는 것을 넘어 심리적, 정서적, 지각-인지적 행동에 초점을 맞춘 새로운 영역의 퍼포먼스 향상으로 나아가야 합니다*. 그러나 상대적으로 측정이 쉽고 객관적인 훈련 응용 분야에 적용하기 쉬운 신체적 영역과 달리, 이러한 다른 행동 영역은 쉽게 이해하거나 쉽게 변환할 수 없습니다. 따라서 훈련 개입의 설계와 실행에 정보를 제공할 수 있는 수정 가능한 심리적 및 지각-인지적 과정을 지표화하는 새로운 행동 마커를 식별해야 할 필요성이 있습니다. 둘째, 모바일 시선추적 하드웨어 덕분에 스포츠 훈련 상황에서 데이터를 캡처하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌지만, 현재 데이터 처리 속도를 높이거나 주어진 훈련 세션 동안 의미 있는 이벤트와 관련된 데이터를 맥락화하는 솔루션은 없습니다. 이로 인해 데이터 처리 병목 현상이 발생하여 연구 및 훈련에 시선추적을 도입하는 데 심각한 제약이 있었습니다. 이 문제를 해결하면 이러한 분야의 연구 응용 분야를 가속화하는 동시에 데이터 코딩 및 후처리와 관련된 기술적 장벽을 낮춰 더 많은 사람들이 시선추적 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다.

## 지금까지의 작업에서 가장 주목할 만한 성과는 무엇인가요? 지난 1년 동안 시선 및 움직임 데이터의 수집, 분석, 보고를 자동화하는 디지털 플랫폼을 개발하여 데이터 후처리 및 분석에 필요한 사람의 업무량을 최소화했습니다. 또한 이 플랫폼을 클라우드에 구축하여 데이터 처리 자동화에 필요한 머신러닝 모델의 개발과 학습을 빠르게 진행했습니다. 가장 주목할 만한 점은 이 플랫폼의 버전 1.0을 성공적으로 완료하고 노스캐롤라이나 대학교 채플힐 기술 및 상업화 사무소와 협력하여 특허를 출원했다는 것입니다. 올가을, 저희 팀이 공동 설립한 스포츠 기술 스타트업 회사인 Elipsys LLC에 이 지적 재산에 대한 라이선싱을 완료했습니다. 또한 이 플랫폼의 일부를 농구와 축구에 적용하여 시선추적 변수인 Quiet Eye가 업무 압박과 피로를 포함한 수행 스트레스의 영향을 받는 방식을 연구하고 있습니다. 콰이어트 아이는 작업 수행의 특정 단계에서 시선 고정 데이터를 통해 평가되는 선수의 집중력을 조용히 하는 능력의 지표입니다. 중요한 것은 실제 작업 수행 능력을 측정한다는 점입니다. 데이터 수집이 진행 중이지만, 곧 농구와 축구의 클럽 및 엘리트 선수를 대상으로 이 측정법에 대한 예비 프로필이 공개될 예정입니다. ## 시선추적을 실험에 도입하여 어떤 이점을 얻었나요? 시선추적은 저희 연구에 필수적인 요소였으며, 저희 팀은 이 기술과 지원 디지털 인프라가 스포츠 퍼포먼스 평가 및 훈련의 새로운 지평을 열 것이라고 매우 낙관하고 있습니다. Tobii Pro Glasses 3 ](/ko/main/products/eye-trackers/wearables/tobii-pro-glasses-3)의 사용 편의성과 맞춤형 데이터 파이프라인 구축 및 후처리를 위한 데이터 스트림의 접근성은 디지털 플랫폼의 성공적인 프로토타입 제작 및 배포에 기여했습니다.

## 시선추적에 대한 현재 관점과 풍부한 경험을 바탕으로 시선추적을 연구에 도입하려는 사람들에게 어떤 조언을 해주고 싶으신가요? 모바일 시선추적을 고려할 때 원하는 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다. 이러한 기능은 거의 문제가 되지 않습니다. 그러나 대부분의 사람들이 간과하는 것은 특정 연구 질문과 관련하여 데이터를 맥락화하는 것이 얼마나 쉬운가 또는 얼마나 어려운가 하는 점입니다. 실험 환경이 본질적으로 더 역동적일 때 이 문제는 더욱 복잡해집니다. 따라서 데이터에 의미 있는 구조를 제공하기 위해 데이터를 어떻게 시간 동기화하고(다른 주변 하드웨어 장치와 함께 사용할 때) 이벤트 코딩을 할 것인지 고려하는 것이 중요합니다. 이 작업은 소규모 수작업 코딩 팀에서도 상당한 시간이 소요될 수 있습니다. 따라서 실험을 시작하기 전에 해결해야 할 관련 문제와 함께 논의해야 할 중요한 고려 사항입니다. ## 앞으로의 포부를 작업과 함께 공유할 수 있나요? 저희는 향후 업무의 일환으로 몇 가지 흥미로운 길을 추구하고 있습니다. 자동화 및 디지털 전환과 관련하여 더 많은 스포츠 및 스포츠별 맥락에서 자동화 처리 디지털 플랫폼을 지속적으로 개발할 것입니다. 또한 시선 및 움직임 데이터를 더욱 맥락화하기 위한 동작 인식 모델을 연구하는 동시에 보다 복잡하고 경쟁적인 환경으로 연구를 확장할 수 있도록 노력하고 있습니다. 이러한 개발은 데이터 코딩 및 후처리의 병목 현상을 완화하여 선수의 경기력과 관련된 중요한 연구 질문에 보다 신속하게 답할 수 있도록 함으로써 연구 프로그램을 지속적으로 가속화할 것입니다. ## 관련 정보 키퍼 박사의 연구실에서 최신 소식을 받아보시려면 [ResearchGate](https://www.researchgate.net/profile/Adam-Kiefer)와 연구소의 [트위터 계정](https://twitter.com/StarHeel_unc)을 팔로우하세요.