한국항공대학교 항공우주 및 기계공학부 4학년에 재학 중인 김성겸 군이 Vision AI 기술인 MediaPipe를 활용한 실시간 농구 슈팅자세 분석 애플리케이션을 개발하고, 현재 서비스 출시를 앞두고 있다. 본 프로젝트는 농구 슈팅 동작을 데이터로 분석해 교정하는 것을 목표로 하며, 기존 감각 중심의 지도 방식을 과학적·정량적 코칭으로 확장했다는 점에서 주목받고 있다.
김성겸 군이 개발한 앱은 스마트폰 카메라를 통해 사용자의 슈팅 동작을 실시간으로 인식하고, 슛의 전 과정을 STANDBY–RAISING–SET–RELEASE_AND_FINISH의 4단계 상태(State)로 분류해 분석한다. 이는 단순한 포즈 인식이 아닌, 슈팅 메커니즘을 하나의 ‘연속된 과정’으로 판단하는 유한상태기계(Finite State Machine, FSM) 구조를 적용한 것이 특징이다. 특히 팔꿈치 각도 125도 이상을 릴리즈 기준으로 설정해, 슈팅 타이밍을 가볍고 정확하게 판별할 수 있도록 설계했다.
기술적으로는 Google의 MediaPipe Tasks Vision을 활용해 관절 좌표를 실시간으로 추출하며, 별도의 웨어러블 센서 없이도 모바일 환경에서 30FPS 이상의 안정적인 추론 성능을 구현했다. 전면 카메라 사용 시 발생하는 좌우 반전 문제를 해결하기 위해 미러링 보정 로직을 적용했고, 최신 Android 기기에서 도입된 16KB 메모리 페이지 사이즈 환경까지 고려한 최적화를 통해 서비스 안정성 또한 확보했다.
김성겸 군은 “농구 현장에서 지도자의 설명을 듣고도 스스로 무엇이 문제인지 이해하지 못하는 경우가 많다는 점에서 출발했다”며 “슈팅 동작을 수치와 단계로 보여준다면, 선수 스스로 자신의 폼을 인식하고 수정할 수 있을 것이라 생각했다”고 개발 배경을 설명했다. 이어 “공학 전공에서 배운 구조화 사고를 농구라는 스포츠 기술에 적용해보고 싶었다”고 밝혔다. 해당 앱은 현재 실제 농구 훈련 환경에서 테스트가 진행 중이며, 유소년 선수부터 성인 동호인까지 폭넓은 활용 가능성을 검증하고 있다. 김성겸 군은 향후 슈팅 각도, 릴리즈 타이밍, 폼 안정성 데이터를 축적해 AI 기반 개인 맞춤형 농구 코칭 시스템으로 발전시키는 것을 목표로 하고 있다.
이번 프로젝트는 공학 전공 학생이 스포츠 현장의 문제를 기술로 해결한 사례로, 청년 개발자와 스포츠과학의 융합 가능성을 보여주는 의미 있는 시도로 평가받고 있다.
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