수영의 피트니스와 경쟁 산업 데이터가 AI에 적합한가? – 2부

소개

다시 오신 것을 환영합니다! 1부에서 AI 기반 솔루션에 데이터 품질이 중요한 이유를 강조하고, 데이터가 부족할 경우의 위험을 살펴보고, AI에 적합한 데이터 구조를 구축하기 위한 핵심 원칙을 설명했습니다. 이제 이론에서 실제로 초점을 전환할 때입니다. 이 두 번째 기사에서는 수영 훈련 세션 데이터의 현재 상태를 자세히 살펴보고, 격차, 불일치, 놓친 기회를 발견합니다. 또한 Wise Racer의 구역 기반 시스템을 참조하여 통합 프레임워크의 잠재력을 살펴보고, 마지막으로 수영 산업이 AI를 받아들일 준비가 되었는지라는 중요한 질문을 다룰 것입니다.

이 게시물을 마칠 때까지 여전히 존재하는 장벽과 코치, 조직 및 이해 관계자가 스포츠 전반에 걸쳐 데이터 중심 혁신의 다음 단계를 추진할 수 있는 실행 가능한 통찰력에 대한 더 명확한 그림을 얻을 수 있습니다.

2부에서 다루는 섹션

• 섹션 4: 수영 훈련 세션 데이터 관리의 현재 상태 현재 세션이 어떻게 문서화, 저장 및 해석되는지 평가하여 효과적인 데이터 사용을 방해하는 불일치와 격차를 강조합니다.
• 섹션 5: 기회 - 통합 프레임워크를 위한 무대 설정 기술 발전과 훈련 구역 프레임워크를 결합하여 코치와 선수에게 표준화되고 공유 가능하며 실행 가능한 데이터를 제공하는 방법을 살펴봅니다.
• 섹션 6: 그렇다면 수영 산업 데이터는 AI에 적합할까요? 이 시리즈를 이끄는 핵심 질문에 답합니다. 수영 코치, 관리자, 혁신가가 협업을 촉진하고, 보편적 표준을 채택하고, 스포츠가 AI를 활용할 준비가 되었는지 확인하는 역할을 강조합니다.

섹션 4: 수영 훈련 세션 데이터 관리의 현재 상태

수영에서 효과적인 AI/ML 솔루션을 구축하려면 먼저 실제 환경에서 훈련 세션 데이터를 수집, 저장, 사용하는 데 따르는 과제를 이해해야 합니다. 이 섹션에서는 고품질 데이터의 8가지 핵심 기둥을 통해 수영 데이터 관리의 현재 상태를 분석합니다. 이러한 기둥은 코치, 운동선수, 스포츠 과학자가 직면한 일반적인 함정과 이러한 함정이 확장 가능하고 개인화된 AI 애플리케이션을 만드는 데 미치는 영향을 강조합니다.

1. 내재적 품질 내재적 품질은 원시 데이터 값의 정확성, 일관성, 완전성을 말합니다. 수영에서 이 품질은 종종 단편화된 기록 보관 방법과 기존 훈련 로그를 디지털화하는 복잡성으로 인해 손상됩니다. 예를 들어, 세션 계획은 노트북에 직접 쓰거나 코치별 속기를 사용하여 스프레드시트로 저장할 수 있으며, 이는 디지털화 중에 오류를 발생시킵니다. 또한 랩 타임, 스트로크 수, 심박수, 거리, 볼륨 및 강도에 대한 측정 단위와 같은 중요한 지표가 누락되거나 모호하게 기록되는 경우가 있습니다. 정확하고 완전한 데이터가 없으면 AI 모델은 의미 있는 패턴을 식별하는 데 어려움을 겪어 정확한 성과 예측을 내리고 훈련 결정을 안내하는 능력을 방해합니다.

2. 맥락적 품질 맥락적 품질은 데이터가 관련성 있고 시기 적절하며 해당 작업에 적합한지 확인합니다. 많은 수영 세션 계획은 일반적이며 나이, 성별, 부상 기록 또는 기술 수준과 같은 개별 선수의 요구 사항을 고려하지 못합니다. 이러한 구체성 부족으로 인해 AI 시스템이 수영 선수 프로필에 따라 권장 사항을 사용자 정의하는 능력이 제한됩니다. "노력을 쌓으세요" 또는 "가능한 한 빨리"와 같은 설명의 모호성은 강도 분석을 더욱 복잡하게 만듭니다. 마찬가지로 오프 시즌, 최고 경쟁 또는 회복 여부에 관계없이 훈련 단계를 기록하지 못하면 중요한 시간적 맥락이 제거됩니다. AI 통찰력이 효과적이려면 데이터가 선수의 현재 상태와 장기 목표를 반영해야 합니다.

3. 표현 품질 표현 품질은 데이터가 쉽게 해석할 수 있도록 얼마나 잘 포맷되고 구조화되어 있는지와 관련이 있습니다. "DKOB", "OUS", "UK" 또는 "choice"와 같은 수많은 약어를 사용하는 등 팀 간에 세션 세부 정보를 일관되게 표현하지 못하면 혼란이 생길 수 있습니다. 게다가 세션 계획에는 종종 중첩된 세트나 간격이 포함되어 있어 스프레드시트와 같은 플랫 형식으로는 포착하기 어렵습니다. 표준화된 데이터 스키마가 없으면 워밍업, 메인 세트, 보완 세트, 쿨다운 간의 중요한 계층적 관계가 손실될 수 있습니다. 표현 품질이 좋지 않으면 AI가 운동의 다양한 구성 요소가 전반적인 성과에 어떻게 기여하는지 분석하는 능력이 제한됩니다.

4. 접근성 접근성은 보안과 개인 정보 보호를 유지하면서 권한이 있는 사용자가 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 보장합니다. 수영에서 가장 큰 과제 중 하나는 세션 로그가 종종 개인 노트북, 앱, 스프레드시트에 분산되어 분산되어 있는 분산된 데이터 저장입니다. 이러한 중앙 집중화 부족으로 인해 데이터 사일로가 생성되어 포괄적인 분석이 불가능합니다. 또한 세션 설명은 여러 언어로 작성되고 용어가 일관되지 않아 AI 도구가 정확하게 해석하기 어려울 수 있습니다. 접근성을 개선하려면 코치, 과학자, 운동선수가 장벽 없이 활용할 수 있는 안전하고 공유되는 환경에 데이터를 중앙 집중화해야 합니다.

5. 데이터 수명 주기 관리 데이터 수명 주기 관리에는 데이터가 생성되는 순간부터 최종 분석, 피드백, 보관까지 추적하는 것이 포함됩니다. 많은 프로그램에서 세션 중 및 세션 후 심박수나 휴식 기간과 같은 주요 지표가 수집되지만 향후 계획에 일관되게 피드백되지 않습니다. 이러한 피드백 갭은 AI 시스템이 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있는 잠재력을 제한합니다. 또한 워밍업과 쿨다운은 종종 메인 세트보다 정확도가 낮아 추적되므로 작업 부하와 회복 모니터링에서 사각 지대가 발생합니다. 폐쇄형 수명 주기 관리 시스템은 AI 시스템과 코칭 전략이 새로운 데이터를 기반으로 발전하도록 보장하는 데 필수적입니다.

6. 윤리 및 법적 준수 선수 개인 정보 보호, 데이터 소유권 및 규정 준수는 AI 애플리케이션에 대한 신뢰를 유지하는 데 중요합니다. 수영 선수가 팀을 바꾸거나 미성년자가 관련될 때 종종 문제가 발생하여 누가 데이터를 소유하고 어떻게 공유할 수 있는지에 대한 의문이 제기됩니다. 명확한 지침이 없으면 조직에서 AI 개발을 위해 협업하거나 데이터를 풀링하는 데 주저할 수 있습니다. 강력한 개인 정보 보호 정책과 정보에 입각한 동의 프로세스는 이러한 위험을 완화하는 동시에 보다 효과적인 데이터 공유 관행을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

7. 지속적인 모니터링 및 개선 수영 데이터의 역동적인 특성(새로운 센서, 변화하는 훈련 프로그램, 진화하는 목표)을 감안할 때 지속적인 모니터링이 중요합니다. 그러나 많은 팀에서 정기적인 데이터 감사 및 개선을 위한 프레임워크가 부족합니다. 불완전한 지표와 반복되는 데이터 격차는 간과되어 신뢰할 수 없는 분석으로 이어집니다. 지속적인 모니터링 프로토콜은 믿을 수 없을 정도로 짧은 랩 타임이나 누락된 휴식 데이터와 같은 이상을 감지하고 이에 따라 데이터 수집 방법을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 반복적 접근 방식은 조건이 변화함에 따라 데이터 품질이 높게 유지되도록 보장합니다.

8. 도메인 지식 통합 도메인 전문 지식을 통합하면 AI 시스템이 모호하거나 복잡한 데이터를 올바르게 해석할 수 있습니다. 코치, 스포츠 과학자 및 운동선수는 AI만으로는 포착할 수 없는 중요한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, "빌드", "파워를 느끼다" 또는 "크루즈"와 같은 용어는 수영 선수의 수준이나 훈련 맥락에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다. 전문가의 의견이 없으면 AI 모델은 이러한 지침을 잘못 해석할 위험이 있습니다. 도메인 전문가와 협력하면 AI에서 생성한 권장 사항이 실용적인 코칭 원칙과 일치하여 더욱 효과적이고 신뢰할 수 있습니다.

수영 훈련 세션 데이터 관리의 현재 과제를 분석하여 AI 지원 데이터 세트를 구축하기 위해 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. 데이터 형식 표준화, 메트릭 맥락화, 데이터 저장 중앙화, 협업 촉진에 이르기까지 이러한 과제를 해결하면 원시 성과 데이터와 실행 가능한 AI 통찰력 간의 격차를 메우는 데 도움이 됩니다.

섹션 5: 수영 산업 데이터가 AI에 적합할까요?

데이터 품질의 중요성(1부)을 살펴보고 수영 세션 데이터 관리의 현재 상태(2부)를 분석한 후, 핵심 질문으로 돌아갑니다. 수영 산업이 AI를 완전히 활용할 준비가 되었을까요? 간단히 말해서, 아직은 아니지만, 곧 다가올 것입니다.

코치 리더십의 중요성 코치는 수영 훈련 데이터의 게이트키퍼입니다. 훈련 계획의 주요 작성자이자 관리자로서, 그들의 역할은 데이터 중심 발전을 추진하는 데 핵심적입니다. 표준화된 강도 구역, 잘 구성된 세션 계획, 포괄적인 결과 추적을 채택함으로써 코치는 정확하고 고품질의 데이터 수집을 위한 기반을 마련합니다. 이러한 강력한 데이터 백본을 통해 AI/ML 도구는 실시간 기술 피드백에서 장기 피로 관리 및 최고 성과 최적화를 위한 예측 모델에 이르기까지 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

모든 이해 관계자를 위한 확장 이점 수영 산업이 고품질의 구조화된 데이터를 중심으로 정렬되면 모든 수준의 스포츠에 이점이 확장됩니다.

• 선수: 개인의 목표와 능력을 반영하는 개인화된 훈련 계획을 받아 성과와 부상 예방을 모두 향상시킵니다.
• 코치와 클럽: 세션 계획 프로세스를 간소화하고, 관리 부담을 줄이며, 개인과 팀을 위한 고급 성과 분석에 액세스합니다.
• 조직 및 연맹: 모든 수준의 경쟁(연령대 이벤트에서 엘리트 국제 대회까지)에 대한 대규모 연구를 촉진하고, 국가 훈련 프로그램을 알리고, 모범 사례를 개발하기 위해 지역 간에 익명화된 데이터를 풀링할 수 있습니다.

간단하고 보편적으로 유지 성공의 핵심은 전문 지식의 깊이를 유지하면서도 채택하기 쉬운 간단하고 직관적인 데이터 구조를 설계하는 것입니다. 이는 지나치게 단순화하거나 귀중한 통찰력을 잃는 것을 의미하지 않습니다. 대신 모든 이해 관계자가 데이터 수집 및 관리에 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 표준화된 용어, 일관된 강도 영역 및 잘 정의된 데이터 프레임워크를 사용함으로써 코치, 선수 및 기술 개발자는 전문성과 기술을 연결하는 공통 언어로 협업할 수 있습니다.

섹션 6: 기회 - 통합 프레임워크를 위한 무대 설정

데이터 품질 과제에 대한 우리의 탐구는 중요한 통찰력을 보여줍니다. 수영에서 고급 AI/ML 솔루션을 만드는 것은 더 나은 센서, 컴퓨터 비전, 더 자세한 스프레드시트 또는 세계 최고의 수영 선수의 운동을 디지털화하는 것만이 아닙니다. 진정한 기회는 통합 프레임워크를 구축하는 데 있습니다. 이는 훈련 세션을 계획, 기록 및 분석하는 방법을 표준화하는 공유 청사진입니다. 수영 전문가와 기술 전문가가 공통 표준을 중심으로 협업하면 기록을 쫓는 엘리트 선수부터 꾸준한 개선을 추구하는 피트니스 애호가에 이르기까지 모든 사람에게 도움이 되는 보다 풍부하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보할 수 있습니다.

공유된 비전 코칭 방법과 수영 선수의 기술 수준이 다양함에도 불구하고, 진행 상황을 추적하고 부상 위험을 줄이며 훈련 효과를 개선하는 데 고품질 데이터가 필수적이라는 데 널리 동의합니다. 스트로크 수, 휴식 간격, 강도 구역과 같은 주요 지표를 수집하는 방식을 조화시키면 용어 불일치, 개별화 부족, 불완전한 휴식 및 회복 데이터를 포함하여 논의한 많은 데이터 문제를 해결할 수 있습니다.

이것은 단순한 기술 이니셔티브가 아닙니다. 스포츠 과학과 데이터 과학을 연결하는 다리입니다. 코치, 스포츠 과학자, 소프트웨어 개발자는 각자 귀중한 전문 지식을 제공하여 프레임워크가 기술적으로 건전하고 확장 가능한 상태를 유지하면서도 일상적인 훈련 세션의 실제적 현실을 반영하도록 합니다.

트레이닝 존 프레임워크 기반 Wise Racer에서는 두 가지 핵심 모델을 도입하여 표준화를 향한 단계를 이미 밟았습니다.

1. 9존 퍼포먼스 수영 트레이닝 프레임워크 경쟁적인 운동선수를 위해 설계된 이 프레임워크는 노력을 9개 존으로 분류하여 저강도 기술 작업에서 고강도 스프린트까지 모든 것을 포괄합니다.
2. 5존 피트니스 수영 트레이닝 프레임워크 피트니스 및 레크리에이션 수영선수를 위해 구축된 이 간소화된 시스템은 핵심 강도 범위에 초점을 맞추어 경쟁보다 피트니스 개선을 우선시하는 사람들이 사용할 수 있도록 합니다.

이러한 존 기반 프레임워크는 수영 선수, 코치 및 이해 관계자가 강도와 노력에 대해 효과적으로 소통하는 데 도움이 됩니다. 그러나 존만으로는 충분하지 않습니다. 이러한 프레임워크가 진정으로 일관된 결과를 이끌어내려면 표준화된 데이터 수집 프로토콜과 결합되어야 합니다. 즉, 각 존에 대한 명확한 정의, 세트 및 간격을 기록하는 균일한 방법, 부상 이력이나 훈련 단계와 같은 선수별 맥락을 포착하는 일관된 접근 방식을 의미합니다. 이러한 구조를 사용하면 존 3에서 훈련하는 선수는 클럽이나 지역에 관계없이 동일한 생리적 작업 부하를 나타내야 합니다.

앞으로 나아갈 길 다음 블로그 게시물에서는 통합 프레임워크를 구현하기 위한 지침을 제공합니다. 여기에는 훈련 계획 구성, 세션 결과 기록, 데이터를 사용하여 코칭 결정 조정이 포함됩니다. 또한 일관되고 고품질의 데이터가 다음을 통해 수영에서 AI/ML 도구를 강화할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

• 피드백 루프: 휴식 간격, 스트로크 효율성 및 심박수 데이터를 분석하여 훈련 세션을 진행하면서 미세 조정합니다.
• 예측 분석: AI 모델은 데이터 패턴을 기반으로 수영 선수가 성과의 정점에 도달하거나 과도한 훈련으로 고통받을 위험이 있는 시기를 예측합니다.
• 개별화된 권장 사항: 청소년 수영 선수이든 장거리 오픈 워터 이벤트에 집중하는 트라이애슬론 선수이든 운동 선수의 개인 한계에 맞게 훈련 계획을 조정하는 자동화된 시스템입니다.

기관, 부모, 코치 및 수영 선수의 이점 수영 훈련에 대한 체계적이고 기술 중심적인 접근 방식은 생태계의 모든 이해 관계자에게 이점이 됩니다.

• 향상된 개인화: 표준화된 구역과 정확한 운동 선수별 데이터를 결합하여 코치는 개별 요구 사항에 맞게 훈련 세트와 강도를 조정하여 번아웃 위험 없이 성과를 극대화할 수 있습니다.
• 효율적인 작업 부하 관리: 휴식, 회복 및 작업 부하 데이터에 대한 추적이 개선되어 코치가 더 나은 누적 부하 관리를 통해 일반적인 과사용 부상을 예방할 수 있습니다.
• 더 쉬운 진행 상황 추적: 통합된 데이터 형식을 사용하면 수영 선수의 진행 상황을 몇 주 또는 시즌 동안 추적하는 것이 간단해져 코치와 부모 모두에게 성과 추세에 대한 투명한 보기를 제공합니다.
• 협력적 발전: 여러 클럽, 지역 또는 연맹이 유사한 프레임워크를 채택하면 집계된 통찰력을 공유하고 비교할 수 있습니다. 이러한 협력은 혁신을 촉진하고 스포츠 전반에 걸쳐 경쟁 수준을 높일 수 있습니다.

현대화된 수영 문화 Wise Racer의 9-Zone 및 5-Zone 모델과 같은 표준화된 프레임워크와 결합된 데이터 관리에 대한 공유된 비전은 수영을 가르치고, 훈련하고, 평가하는 방식을 개선할 수 있습니다. 보편적인 데이터 구조를 채택하고 효과적인 훈련 원칙을 중심으로 정렬함으로써 수영 커뮤니티는 보다 정보에 입각하고 포괄적이며 역동적인 환경을 조성할 수 있습니다. 이를 통해 성과 개선을 촉진할 뿐만 아니라 기초 프로그램에서 엘리트 국제 대회에 이르기까지 모든 수준에서 장기적인 참여를 촉진할 수 있습니다.

요약

2부는 현실 확인과 진행 로드맵을 모두 제공합니다. 우리는 현재 세션 데이터 관리의 단편화된 상태를 살펴보고 이러한 혼란이 효과적인 AI 도입을 어떻게 방해하는지 보여줍니다. 그러나 전망은 암울하지 않습니다. 우리는 조화로운 데이터 수집 프로토콜, 도메인 지식의 통합, Wise Racer의 강도 구역 프레임워크의 적용을 통해 희망적인 진로를 설명합니다. 이러한 격차를 해소함으로써 수영 커뮤니티는 AI/ML 기반 통찰력을 보다 효과적으로 활용하여 모든 수준의 스포츠에서 성과와 혁신을 향상시킬 수 있습니다.

하지만 AI 시대의 요구 사항을 충족하는 훈련 세션을 어떻게 설계할까요? 다음 회에서는 포괄적인 훈련 세션 프레임워크를 소개하고 AI 준비 요구 사항을 충족하기 위한 주요 고려 사항과 설계 선택 사항을 논의합니다. 그런 다음 마지막 회에서는 이 프레임워크를 실제로 적용하는 방법의 예를 보여드리며 훈련 구역과 세션 구조가 어떻게 결합되어 의미 있는 개선을 이루는지 보여드리겠습니다.

행동 촉구

이것은 단독 노력일 수 없습니다. 여러분의 지원이 필요합니다.

코치, 운동선수, 데이터 과학자, 스포츠 과학자, 스포츠 디렉터이거나 수영과 여러분의 직업에 열정이 있다면 이 대화에 기여하고 싶다면 연락해 주세요! 여러분의 통찰력과 전문성은 의미 있는 변화를 이끌어내는 데 도움이 될 수 있습니다.

수영의 미래에 관심이 있는 분들은 이 게시물을 공유하고 LinkedIn, Facebook, 또는 Instagram에서 Wise Racer를 팔로우하여 이 이니셔티브를 지원할 수 있습니다. 함께 스포츠를 위한 보다 스마트하고 데이터 중심의 미래를 만들어 봅시다.