[산학 人사이트] 김보찬 대경대 AI스포츠분석과 교수 “대한축구협회 전력분석관 경험 토대로 ‘현장’ 맞춤형 교육 제공할 것”
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- 2025-09-08 08:53
[한국대학신문 임연서 기자] “저는 이론과 현장을 연결하는 교육이 가장 중요하다고 생각합니다. 이를 위해 학과 차원에서 현장 연계 프로젝트 등을 진행하고, 국가대표 전력분석관으로 활동하며 얻은 경험을 기반으로 학생들에게 현장 수준의 피드백을 직접 제공할 계획입니다.”
대한축구협회 국가대표 전력분석관으로 10년 넘게 활동하고 영국 미들색스 대학교에서 스포츠 퍼포먼스 분석으로 박사 학위를 받은 김보찬 대경대 AI스포츠분석과 교수는 4일 본지와의 인터뷰에서 현장에서의 경험을 대학 교육에 녹여낼 것이라며 이같이 강조했다.
대경대 한류캠퍼스에 올해 신설된 AI스포츠분석과(2년제)는 현장 맞춤형 데이터 분석 역량을 갖춘 스포츠 분석관을 양성하기 위해 국내 대학 최초로 개설된 학과다. 이는 인공지능(AI) 확산에 따른 △경기 분석 △전략 제시 △의사결정의 가속화 △유망주 발굴·잠재력 예측 향상 △새로운 직무 등장 등 스포츠 분석의 변화 흐름을 반영한 것으로 보인다.
학과는 ‘이론-실습-현장 연계-자율 활동’ 단계로 구성된다. 분석 시스템과 프로세스의 기본 개념, 스포츠 전술·경기 분석 이론, 데이터 과학·AI 기초 등 이론 교육과 실제 현장에서 활용되는 분석 프로그램을 다룬다. 수업 내 ‘AI 활용 과제’를 마련해 △경기 분석 질문 설계 △AI로부터 도출된 답의 검증·재구성 훈련 등을 진행하고, 보고서와 프레젠테이션을 통해 비판적 사고력과 소통 능력을 함께 기를 수 있도록 할 방침이다.
또한 경기 영상 태깅·데이터 분석·시각화·보고서 작성 등 실무 과정을 체계적으로 훈련할 수 있도록 할 방침이다. 또 인근 프로·세미프로·아마추어 클럽과 협력해 학생들이 실제 경기 분석 프로젝트에 참여하도록 한다. 이를 통해 현직 지도자·분석관으로부터 멘토링 피드백을 받을 수 있는 현장 연계 교육을 실시하며 학생들의 분석 동아리 활동도 지원할 계획이다.
김보찬 교수. (사진=대경대)
김 교수는 대학 교육에서 ‘실전성’과 ‘현장 적합성’을 중요한 요소로 꼽았다. 이론뿐만 아니라 실제 경기 상황에서 적용될 수 있는 교육을 추구한다는 의미다.
그는 “이러한 교육을 위해 학과에서는 데이터와 영상의 통합적 활용을 강조한다. 경기 영상을 통해 전술적 맥락을 이해하고, 동시에 데이터 분석을 통해 정량적 근거를 제시하는 방식으로 두 가지 접근을 연결한다”며 “또한 학생들이 단순한 기술자가 아니라 ‘분석관’으로서의 역량을 갖추도록 교육할 예정이다. 이론을 체계적으로 교육해 학생들이 깊이 있는 분석가로 성장할 수 있도록 돕고자 한다”고 설명했다.
김 교수는 영국 유학 시절 경험을 회상하며 국내 대학 스포츠 교육이 보완해야 할 점으로 ‘실무형 평가’와 ‘데이터 접근성’을 꼽았다. 실무 현장과 유사한 훈련을 통해 현장 맞춤형 인재를 양성하고, 표준화된 데이터 환경에서의 교육이 중요하다는 게 김 교수의 설명이다.
그는 “영국에서는 단순한 단답형 시험보다 △경기 분석 후 코치에게 보고서 제출 △경기 중 데이터를 통한 전술적 제언 작성 △학생이 직접 학습 과정을 되돌아보는 리플렉션 저널 △동료 학생들간의 결과물을 평가하는 피어 리뷰 등 실제 현장에서 마주할 수 있는 상황을 과제로 제시한다. 이는 실무 현장과 유사한 의사소통·문제 해결 능력을 기르는 데 큰 효과가 있다”고 말했다.
이어 “영국은 학교·구단·연맹 간 데이터 사용 협약과 윤리적 프레임워크가 명확하게 마련돼 있어 학생들이 합법적이고 표준화된 데이터 환경에서 학습할 수 있다. 이를 통해 실제 선수 경기 데이터와 트래킹 정보를 교육에 직접 활용할 수 있고, 연구 결과 역시 신뢰도를 확보할 수 있다”며 “국내 역시 데이터의 수집·활용·보안·윤리 기준을 표준화해, 대학·구단·협회가 함께 공유할 수 있는 체계를 만들어야 한다. 이를 통해 학생들이 글로벌 기준에 맞는 교육을 받고, 졸업 후 곧바로 현장에 투입될 수 있는 경쟁력을 갖출 수 있을 것”이라고 제언했다.
이와 함께 김 교수는 향후 AI스포츠분석 수요가 프로 무대뿐 아니라 유소년·대학·아마추어 리그까지 확대될 것으로 전망했다. 기술적 측면에서 김 교수는 “멀티모달 모델, 자동 트래킹, 부상 위험 예측 시스템, 합성데이터 활용과 같은 신기술이 빠르게 실전에 적용될 전망이다. 이러한 기술들은 단순히 선수 퍼포먼스를 측정하는 차원을 넘어, 훈련 방법 개선과 장기적인 선수 관리 전략에도 직접적인 영향을 줄 것”이라고 진단했다.
끝으로 그는 학생들이 AI스포츠분석관으로 성장하기 위해 필요한 자질로 ‘융합적 학문 지식’과 ‘현장 친화적 태도’를 강조했다.
김 교수는 “데이터베이스 활용 능력과 경기 영상을 정량·정성적으로 분석하는 통합적 시각이 필요하다. 데이터를 시각화하고 보고서·프레젠테이션으로 전달할 수 있는 커뮤니케이션 스킬도 필수적이다. 경기 전술·선수 특성을 이해해야 현장에서 의미있는 분석을 제시할 수 있다”며 “분석관은 항상 팀을 지원하는 위치에 있기 때문에, 겸손함과 협업 정신이 중요하다. 이와 함께 데이터에 대한 비판적 사고를 갖고 결과에 대해 끊임없이 질문해야 한다. 수업에서 배운 내용을 현장 등에 적용하며 자신만의 포트폴리오를 만드는 것도 중요하다”고 조언했다.
출처 : 한국대학신문 - 411개 대학을 연결하는 '힘'(https://news.unn.net)
대한축구협회 국가대표 전력분석관으로 10년 넘게 활동하고 영국 미들색스 대학교에서 스포츠 퍼포먼스 분석으로 박사 학위를 받은 김보찬 대경대 AI스포츠분석과 교수는 4일 본지와의 인터뷰에서 현장에서의 경험을 대학 교육에 녹여낼 것이라며 이같이 강조했다.
대경대 한류캠퍼스에 올해 신설된 AI스포츠분석과(2년제)는 현장 맞춤형 데이터 분석 역량을 갖춘 스포츠 분석관을 양성하기 위해 국내 대학 최초로 개설된 학과다. 이는 인공지능(AI) 확산에 따른 △경기 분석 △전략 제시 △의사결정의 가속화 △유망주 발굴·잠재력 예측 향상 △새로운 직무 등장 등 스포츠 분석의 변화 흐름을 반영한 것으로 보인다.
학과는 ‘이론-실습-현장 연계-자율 활동’ 단계로 구성된다. 분석 시스템과 프로세스의 기본 개념, 스포츠 전술·경기 분석 이론, 데이터 과학·AI 기초 등 이론 교육과 실제 현장에서 활용되는 분석 프로그램을 다룬다. 수업 내 ‘AI 활용 과제’를 마련해 △경기 분석 질문 설계 △AI로부터 도출된 답의 검증·재구성 훈련 등을 진행하고, 보고서와 프레젠테이션을 통해 비판적 사고력과 소통 능력을 함께 기를 수 있도록 할 방침이다.
또한 경기 영상 태깅·데이터 분석·시각화·보고서 작성 등 실무 과정을 체계적으로 훈련할 수 있도록 할 방침이다. 또 인근 프로·세미프로·아마추어 클럽과 협력해 학생들이 실제 경기 분석 프로젝트에 참여하도록 한다. 이를 통해 현직 지도자·분석관으로부터 멘토링 피드백을 받을 수 있는 현장 연계 교육을 실시하며 학생들의 분석 동아리 활동도 지원할 계획이다.
김보찬 교수. (사진=대경대)
김 교수는 대학 교육에서 ‘실전성’과 ‘현장 적합성’을 중요한 요소로 꼽았다. 이론뿐만 아니라 실제 경기 상황에서 적용될 수 있는 교육을 추구한다는 의미다.
그는 “이러한 교육을 위해 학과에서는 데이터와 영상의 통합적 활용을 강조한다. 경기 영상을 통해 전술적 맥락을 이해하고, 동시에 데이터 분석을 통해 정량적 근거를 제시하는 방식으로 두 가지 접근을 연결한다”며 “또한 학생들이 단순한 기술자가 아니라 ‘분석관’으로서의 역량을 갖추도록 교육할 예정이다. 이론을 체계적으로 교육해 학생들이 깊이 있는 분석가로 성장할 수 있도록 돕고자 한다”고 설명했다.
김 교수는 영국 유학 시절 경험을 회상하며 국내 대학 스포츠 교육이 보완해야 할 점으로 ‘실무형 평가’와 ‘데이터 접근성’을 꼽았다. 실무 현장과 유사한 훈련을 통해 현장 맞춤형 인재를 양성하고, 표준화된 데이터 환경에서의 교육이 중요하다는 게 김 교수의 설명이다.
그는 “영국에서는 단순한 단답형 시험보다 △경기 분석 후 코치에게 보고서 제출 △경기 중 데이터를 통한 전술적 제언 작성 △학생이 직접 학습 과정을 되돌아보는 리플렉션 저널 △동료 학생들간의 결과물을 평가하는 피어 리뷰 등 실제 현장에서 마주할 수 있는 상황을 과제로 제시한다. 이는 실무 현장과 유사한 의사소통·문제 해결 능력을 기르는 데 큰 효과가 있다”고 말했다.
이어 “영국은 학교·구단·연맹 간 데이터 사용 협약과 윤리적 프레임워크가 명확하게 마련돼 있어 학생들이 합법적이고 표준화된 데이터 환경에서 학습할 수 있다. 이를 통해 실제 선수 경기 데이터와 트래킹 정보를 교육에 직접 활용할 수 있고, 연구 결과 역시 신뢰도를 확보할 수 있다”며 “국내 역시 데이터의 수집·활용·보안·윤리 기준을 표준화해, 대학·구단·협회가 함께 공유할 수 있는 체계를 만들어야 한다. 이를 통해 학생들이 글로벌 기준에 맞는 교육을 받고, 졸업 후 곧바로 현장에 투입될 수 있는 경쟁력을 갖출 수 있을 것”이라고 제언했다.
이와 함께 김 교수는 향후 AI스포츠분석 수요가 프로 무대뿐 아니라 유소년·대학·아마추어 리그까지 확대될 것으로 전망했다. 기술적 측면에서 김 교수는 “멀티모달 모델, 자동 트래킹, 부상 위험 예측 시스템, 합성데이터 활용과 같은 신기술이 빠르게 실전에 적용될 전망이다. 이러한 기술들은 단순히 선수 퍼포먼스를 측정하는 차원을 넘어, 훈련 방법 개선과 장기적인 선수 관리 전략에도 직접적인 영향을 줄 것”이라고 진단했다.
끝으로 그는 학생들이 AI스포츠분석관으로 성장하기 위해 필요한 자질로 ‘융합적 학문 지식’과 ‘현장 친화적 태도’를 강조했다.
김 교수는 “데이터베이스 활용 능력과 경기 영상을 정량·정성적으로 분석하는 통합적 시각이 필요하다. 데이터를 시각화하고 보고서·프레젠테이션으로 전달할 수 있는 커뮤니케이션 스킬도 필수적이다. 경기 전술·선수 특성을 이해해야 현장에서 의미있는 분석을 제시할 수 있다”며 “분석관은 항상 팀을 지원하는 위치에 있기 때문에, 겸손함과 협업 정신이 중요하다. 이와 함께 데이터에 대한 비판적 사고를 갖고 결과에 대해 끊임없이 질문해야 한다. 수업에서 배운 내용을 현장 등에 적용하며 자신만의 포트폴리오를 만드는 것도 중요하다”고 조언했다.
출처 : 한국대학신문 - 411개 대학을 연결하는 '힘'(https://news.unn.net)