MIT 스포츠 랩은 엘리트 스케이터들이 꿈의 기술이라 불리는 '5회전(퀸터플) 점프'를 정복할 수 있도록 돕는 정밀 광학 추적 시스템 OOFSkate를 선보였다. 연구원 제리 루(Jerry Lu)와 아네트 호소이(Anette Hosoi) MIT 교수가 개발한 이 도구는 컴퓨터 비전을 활용해 비디오 영상을 분석한다. 이를 통해 선수들에게 회전 속도와 체공 시간 같은 구체적인 물리적 지표를 제공하며 훈련의 질을 한 차원 높여준다.

이 시스템의 핵심 기술은 움직이는 골격 관절을 식별하고 추적하는 AI 기반의 포즈 추정이다. 기존의 AI 모델은 다른 스포츠에서 원근감(깊이)을 인식하는 데 종종 어려움을 겪었으나, 피겨 스케이팅은 수직 높이와 각운동량이 성공을 결정짓는 핵심 요소인 덕분에 표준 카메라 각도만으로도 충분히 효과적인 분석이 가능하다. 결과적으로 인간의 눈이 놓치기 쉬운 미세한 동작 변화까지 포착하여 정밀한 피드백을 전달할 수 있게 되었다.

한편 연구팀은 단순한 기술 분석을 넘어 미적 판단이라는 '블랙박스' 영역을 규명하기 위한 협동 연구도 진행 중이다. AI 모델이 인간 전문가와 유사한 사고 과정을 거쳐 예술 점수를 산출하는 것인지, 아니면 단순히 기존 데이터의 패턴을 모방해 주관적인 의견을 흉내 내는 것인지를 파악하는 것이 목표다.

이러한 연구는 기술적 역량과 예술적 감각이 결합된 스포츠 평가 방식을 근본적으로 재정의할 잠재력을 지니고 있다. 스케이터들이 인간의 한계에 도전하는 과정에서 AI는 더 빠르게 회전하고 더 높이 도약할 수 있는 데이터 기반의 이정표를 제시하고 있으며, 이에 따라 불가능해 보였던 5회전 점프는 곧 현실로 다가올 전망이다.

MIT 스포츠 랩은 엘리트 스케이터들이 꿈의 기술이라 불리는 '5회전(퀸터플) 점프'를 정복할 수 있도록 돕는 정밀 광학 추적 시스템 OOFSkate를 선보였다. 연구원 제리 루(Jerry Lu)와 아네트 호소이(Anette Hosoi) MIT 교수가 개발한 이 도구는 컴퓨터 비전을 활용해 비디오 영상을 분석한다. 이를 통해 선수들에게 회전 속도와 체공 시간 같은 구체적인 물리적 지표를 제공하며 훈련의 질을 한 차원 높여준다.

이 시스템의 핵심 기술은 움직이는 골격 관절을 식별하고 추적하는 AI 기반의 포즈 추정이다. 기존의 AI 모델은 다른 스포츠에서 원근감(깊이)을 인식하는 데 종종 어려움을 겪었으나, 피겨 스케이팅은 수직 높이와 각운동량이 성공을 결정짓는 핵심 요소인 덕분에 표준 카메라 각도만으로도 충분히 효과적인 분석이 가능하다. 결과적으로 인간의 눈이 놓치기 쉬운 미세한 동작 변화까지 포착하여 정밀한 피드백을 전달할 수 있게 되었다.

한편 연구팀은 단순한 기술 분석을 넘어 미적 판단이라는 '블랙박스' 영역을 규명하기 위한 협동 연구도 진행 중이다. AI 모델이 인간 전문가와 유사한 사고 과정을 거쳐 예술 점수를 산출하는 것인지, 아니면 단순히 기존 데이터의 패턴을 모방해 주관적인 의견을 흉내 내는 것인지를 파악하는 것이 목표다.

이러한 연구는 기술적 역량과 예술적 감각이 결합된 스포츠 평가 방식을 근본적으로 재정의할 잠재력을 지니고 있다. 스케이터들이 인간의 한계에 도전하는 과정에서 AI는 더 빠르게 회전하고 더 높이 도약할 수 있는 데이터 기반의 이정표를 제시하고 있으며, 이에 따라 불가능해 보였던 5회전 점프는 곧 현실로 다가올 전망이다.