서론

미래 사회에 유·청소년의 삶에서 테크놀로지가 차지하는 비중은 더욱 커지고, 학습을 위한 미디어와 다양한 디지털 도구도 증가할 전망이다. 미래 사회의 디지털화, 인공지능, 로봇, 정보 통신 기술의 발달은 스포츠 체험을 확대할 수 있고, 학교에서 접하지 못하는 스포츠를 다양한 테크놀로지를 활용해 학습할 수 있다는 측면에서 긍정적으로 평가받고 있다(Park & Yu, 2017).

그러나 코로나 19로 인해 원격 체육수업이 증가하면서 다양한 온라인 학습 도구에 대한 의존도가 높아지고 테크놀로지 활용에 대한 기대는 컸지만, 실제 원격 체육수업은 기대를 충족하지 못하는 것으로 나타났다(Son & Lee, 2020). Choi와 Cho (2021)의 연구에 따르면, 원격 체육수업 진행 방식의 79%가 콘텐츠 활용 중심수업이고, 과제 수행중심은 14.8%, 실시간 쌍방향 중심 수업은 6.2%로 조사되었다. 또한 온라인 체육수업의 형태는 홈트레이닝 형태가 47.6%, 이론수업형이 26.2%, 신체활동을 하는 체육수업의 형태가 14.3%인 것으로 나타났다. 이처럼 원격 체육수업이 콘텐츠 활용 중심이고, 홈트레이닝수업 비중이 상대적으로 높지만, 원격 체육수업의 단점으로 신체활동 부족(34.8%), 한정적인 체육수업 내용(31.9%), 학생들의 참여도 하락(28.6%) 등이 지적되고 있다.

물론 많은 체육교사들이 학생들의 적극적인 신체활동 참여를 유도하기 위해 기본 강의에 다양한 영상과 자료를 활용하여 영상을 제작하거나 학습한 내용에 대한 O, X문제, 댓글 달기, 토론하기 등을 적용하였으며, 직접 촬영한 영상, 유명 유튜버의 영상, 학교체육진흥회에서 안내한 영상 등을 활용하여 학생이 흥미를 가지고 수업에 참여할 수 있도록 과제를 제시하기도 하였다. 그러나 다인수의 학생을 온라인상에서 만나야 하기 때문에 학생이 학습할 때 직면하는 학습 곤란의 이유를 파악하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 학생들이 적극적인 댓글과 반응을 보이지 않아 체육교사 자신의 수업에 대한 반성과 개선은 여의치 않았고, 학생 신체활동에 대한 구체적인 확인이 매우 복잡하고 어려워 학생이 실천한 내용을 파악하는 데 많은 노력을 기울여야 했다. 따라서 과제를 제시하고, 채팅방에서 학생과 상호 적극적인 활동을 중심으로 피드백 제공하며, 과제에 대한 구체적인 피드백을 제시하는 데 많은 노력과 시간을 투자하기 때문에 유형에 따른 적절한 대처가 필요한 상황이다(Jeong & Youn, 2020).

한편, 테크놀로지를 활용해 학생들의 신체활동 활성화를 위한 노력은 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 대표적으로 초등학교에 보급되어 운영되고 있는 ‘가상현실 스포츠실’은 직접 몸을 움직이거나 화면의 동작을 따라 하는 ‘체감형 게임’을 통해 시·공간의 제약에서 벗어나 언제, 어디서나 스포츠를 즐길 수 있게 해주었다. 하지만 ‘가상현실 스포츠실’은 단순 오락실 형태의 용도로 활용될 가능성이 높다는 문제점을 갖고 있으며, 좁은 공간으로 인한 이용자수의 제약, 객체 중심 플랫폼으로 인한 지도의 한정성, 교육과정에 맞는 평가의 어려움 등이 한계로 지적되고 있다(Park, Kim, & Bae., 2020). 아울러 ‘가상현실 스포츠실’은 신체활동 기회 보장, 체육소외학생들의 수업 참여 동기부여, 수업준비 및 운영 지원에 효과적이지만, 프로그램의 낮은 전이 수준과 기술력, 장비 유지 및 관리, 교육과정과의 낮은 연계성, 실제학습시간 부족은 문제점으로 나타나고 있다(Park & Youn, 2020).

코로나 19와 미세먼지 등 외부 환경으로 인해 학교 체육에 테크놀로지를 접목하려는 시도는 다양하게 이루어지고 있지만, 적용되는 테크놀로지 기술 수준은 학생들의 흥미를 유발하고, 학습내용을 전달하며, 학습 과정을 전반적으로 지원하는 수준에 머물러 있다. 즉 학생 개개인에게 신체활동 수행 과정 및 결과에 대해 효율적이고 효과적인 피드백을 제공할 수 있고, 학습자 중심의 플랫폼으로 역할을 하며, 교육과정과 연계된 평가의 기능을 수행하는 데는 한계를 보이고 있다. 이러한 기존 기술의 한계를 극복하기 위해서 학생들의 수행을 정확하고 동시다발적으로 측정하고 데이터화 할 수 있는 대중적인 ‘동작 분석 시스템’의 필요성이 대두되고 있다. 현재 스포츠과학 분야에서는 2대 이상의 카메라를 이용하거나 2대 이상의 관성 센서를 이용한 3차원 동작 분석 시스템이 사용되고 있다. 이 시스템은 구입과 운영에 많은 예산이 소요되며, 무엇보다 동작 분석을 위한 준비와 데이터 산출에 많은 노력과 시간이 필요하다. 기존 3차원 동작 분석시스템은 정확한 동작 측정이 가능하여 과학적인 데이터로서 활용 가능하지만, 체육수업처럼 다인수의 학생들의 동작을 분석하여 개인별 수행 정도를 평가하고, 피드백을 제공하기에는 적합하지 않다.

최근 3차원 동작분석 시스템의 단점인 가격과 활용을 개선한 스마트폰 동작 분석 애플리케이션이 개발되어 사용되고 있다. Eom 등(2014)과 Charltona 등(2015)의 연구에서는 스마트폰의 관성센서를 이용하여 인체 움직임을 분석하는 시도를 하였다. 이러한 방식은 일부 관절의 움직임만을 측정하는 한계를 지녔으며, 특정 동작에 한해서면 활용이 가능하였다. Aroojis 등(2021)과 Mousavi 등(2020)의 연구에서는 스마트폰 카메라와 애플리케이션을 이용해 동작 분석을 시도하였으나 실시간으로 측정이 안되거나, 하지에만 한정된 분석이 되었다. 현재 개발되어 사용되고 있는 다양한 애플리케이션은 스마트폰의 단일 카메라를 활용하여 특정 동작을 2차원 또는 3차원으로 분석할 수 있다. 그러나 기존 애플리케이션은 주로 골프, 테니스, 농구, 홈트레이닝, 러닝 등 한정된 종목에서만 활용가능하고, 기 개발된 스마트폰 애플리케이션도 다양성이 부족하여 학교체육 수업에 적용하는 데 한계가 있다. 따라서 학교체육 교육과정과 연계한 다양한 종목 교육을 하기 위해서는 특정 종목에 구애받지 않는 애플리케이션 개발이 필요하다.

본 연구는 스마트폰 단안카메라로 촬영된 영상으로 인공지능에 기반한 사용자 동작 인식 기술을 통해 산출된 3차원 동작 데이터의 정확성을 검증하여 신체활동 수행 동작의 측정과 피드백 제공의 신뢰도를 제고할 수 있는 애플리케이션 개발 가능성을 탐색하고자 한다. 이는 학교체육에서 다양한 종목을 바탕으로 교육과정 성취기준과 평가와 연계된 프로그램 개발에 기초가 될 것이다.

연구 방법

연구결과

논의

이상의 스마트폰의 단안 카메라를 활용한 3D 동작 분석 데이터 산출의 정확성 측정 결과, 첫째, 관상면과 시상면은 매우 높은 정확성을 보였다. 숄더 프레스 팔꿈치각도, 어깨 각도, 스쿼트 무릎 각도의 경우 운동면과 촬영 화면이 일치할 경우 매우 높은 정확성을 보여 주었다. 하지만 푸쉬업 팔꿈치 각도의 경우 팔이 몸통과 붙는 동작으로 인해 3D 관절점 추정 정확성이 다른 동작들에 비해 낮게 나타났으며, 푸쉬업 팔꿈치처럼 스마트 단안카메라로 영상 촬영 시 사지가 몸에 중복되어 촬영이 될 경우 산출된 3D 데이터의 절대값에 대한 신뢰도는 보장되기 어렵다. 즉, 높은 수준으로 동작을 판단할 수 있겠지만, 평가를 하기에는 적절하지 않다고 할 수 있다.

수평면 상의 동작을 분석한 결과 관상면, 시상면의 결과에 비해 매우 낮은 일치도를 보였다. 이는 동작을 촬영한 3대의 스마트폰이 모두 1m 높이에 위치하였기 때문에 3D 데이터 추정 정확성이 떨어진 것으로 판단된다. 만약 스마트폰을 더 낮게 설치하거나 더 높게 설치할 경우 수평면상의 3D 동작 추정 정확성을 관상면과 시상면상의 정확성 수준으로 높일 수 있을 것이다. 관상면, 시상면, 수평면 분석 결과를 토대로 3D 동작 분석을 위해 스마트폰 단안 카메라로 촬영 시 최대한 동작의 면과 일치하게 촬영을 하고, 사지의 움직임과 몸통이 겹치지 않게 하여야 한다는 것을 알 수 있다.

본 연구에서 분석한 사이드 스텝의 경우 관상면 상의 동작(숄더 프래스)과 같은 운동면의 동작이지만, 이동 시 화각에 따른 제약으로 인하여 많은 수의 데이터가 유실되었고, 촬영 환경에 따른 제약(빛 부족, 영상 번짐)등에 의해 스마트폰을 활용한 3D 분석 시스템이 정확한 관절점을 찾지 못했을 가능성이 많다. 스마트폰을 활용한 3D 분석 시스템을 통해 이동동작의 정확성을 평가하기 위한 한계는 분명하며, 충분한 빛이 보장되고, 빠르지 않은 동작의 경우에 한정하여 정확한 측정이 가능할 것이다.

마지막으로 움직이지 않는 관절에 대한 정확성 측정을 한 결과는 본 연구에서 검증하는 시스템의 관절점 추정 방식의 한계를 보여준다. 마커를 사용하지 않고 사람의 형태를 통해 관절점을 추정하는 방식은 관절이 움직이지 않을 때 정확한 위치를 파악하기 어렵다. 따라서 마커를 사용하지 않고 스마트폰 단안카메라를 통해 3D 동작 분석 데이터를 얻을 경우 움직임이 제한된 관절의 각도는 정확성을 보장받을 수 없다.

이처럼 실제 환경에서 스마트폰을 활용한 신체활동 동작의 인식과 측정은 여러 가지 제한점을 안고 있다. 그러나 현재의 기술 수준에서 가능한 최적의 조건과 각도, 촬영 가능한 동작의 유형과 수준을 분석한 본 연구 결과는 체육수업에서 체육교사가 활용할 수 있는 신체활동의 유형과 움직임의 범위, 촬영 가이드를 개발하는 데 도움이 될 것이다.

결론 및 제언

본 연구는 인공 지능 기반 사용자 동작 인식 기술을 적용하여 스마트폰 단안카메라로 촬영한 영상의 3차원 데이터 정확성을 검증함으로써, 스마트폰 애플리케이션에서 신체활동 수행 동작 측정과 피드백 제공의 신뢰도 제고 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 5가지 동작(스쿼트, 푸쉬업, 숄더 프레스, 사이드 스텝, 국민 체조 몸통돌리기 동작)을 스마트폰 단안카메라로 촬영하여 3D 동작 분석 시스템의 3방향 운동면(관상면, 시상면, 수평면)에 대한 동작 측정 정확성을 확인하였다.

각 동작의 관상면과 시상면의 정확성은 매우 높게 나타났으며, 측정 동작의 운동면과 화면의 일치도가 높아 본 스마트폰 동작 인식 애플리케이션 프로그램의 수행자의 동작 인식 및 정확도에 대한 피드백 제공의 신뢰도가 보장되었다. 하지만 움직임이 작은 동작은 몸통과 사지가 중복되는 문제, 수평면의 동작도 스마트폰 촬영 각도 및 높이의 문제로 정확도가 낮게 나타났으며, 특히 이동 동작은 동작 인식 데이터 감지율이 낮게 나타났다. 이를 해결하기 위해서는 기술적 측면에서 움직임이 작은 동작은 몸통과 사지의 중복을 감지하고, 이동 동작의 감지율을 높일 수 있는 애플리케이션 알고리즘의 개선이 필요하며, 스마트폰 애플리케이션의 활용 측면에서 동작 측정 환경의 조도와 거리를 조절하고, 촬영 각도를 다양화 할 수 있는 방안이 개선되어야 한다.

본 스마트폰 동작 분석 시스템의 정확성 검증을 통해 향후 각 움직임 유형별로 다양한 신체활동 동작의 개발이 필요하다. 먼저 비이동 상체 운동, 하체 운동, 전신운동 및 이동 운동별로 5개 동작 외에 학생들이 선택할 수 있는 수준별 동작을 프로그램에 포함시켜야 한다. 또한 체력운동을 비롯한 기본 움직임 유형 외에 던지기, 뛰기, 치기, 돌기 등 다양한 기술적 움직임(athletic movement) 유형과 각종 스포츠 종목의 핵심 동작, 예를 들어, 축구의 킥, 탁구의 스트로크, 배구의 언더핸드패스 등과 같은 경기 기능을 체계적으로 개발하고 활용할 수 있도록 해야 한다. 즉 체육과 교육과정의 내용 체계와 신체활동의 내용 분석을 통해 프로그램에 포함되는 신체활동 유형을 포괄적으로 구성하여 본 프로그램이 온라인 체육수업에서 보다 효과적으로 활용될 수 있는 방안이 요구된다.

마지막으로 스마트폰 애플리케이션을 활용해 학생들이 자기주도적으로 체력을 관리할 수 있도록 학생건강체력평가시스템(PAPS)의 체력 요소별 측정 종목을 연계하고, 이를 활용하여 체력 측정 및 평가, 증진 활동이 가능한 프로그램을 개발할 필요가 있다.