DataPlayLabs

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AI(인공지능) 기반 스포츠 데이터 분석 기업 데이터플레이랩스가 국민체육진흥공단 '국민체력100 체력인증센터'의 운영 효율성을 분석한 연구 결과를 한국체육학회지(64권 6호)에 발표했다. 이번 연구는 전국 84개 센터의 2022~2025년 운영 데이터를 자료포락분석(DEA) 모형으로 분석, 공공 체육 정책의 효율성 향상을 위한 실증적 근거를 제시했다.

데이터플레이랩스는 문화 빅데이터 플랫폼의 체력 측정 데이터와 국민체육진흥공단의 스포츠 강좌 이용권 시설 정보, 지역 동호회 현황, 공공 체육시설 보급 정보 등 다차원 공공데이터를 통합한 분석 데이터베이스를 구축했다. 여기에 행정안전부의 주민등록 인구 현황과 국토교통부의 지적 통계를 결합, 시·군·구 단위의 정밀 분석 체계를 마련했다. 업체 관계자는 "프로스포츠 경기 예측과 선수 퍼포먼스 분석에서 축적한 AI 분석 역량을 공공 체육 정책 분야로 확장했다"고 말했다.

연구팀은 K-평균 군집분석으로 전국 센터를 '인구 밀집권'과 '인구 저밀권'으로 유형화했다. 인구 밀집권(50개)은 평균 인구 47만7000명, 750m 이내 대중교통 44.8개로 방문 중심 서비스가 효과적이었으며 방문 효율성과 이용 효율성 간 정(+)의 상관관계를 보였다. 인구 저밀권(34개)은 평균 인구 13만4000명으로, 출장 서비스가 핵심 성공 요인으로 나타났다.

취약계층 지원 프로그램의 효과도 확인됐다. 인구 대비 스포츠 강좌 이용권을 지원받은 실제 기초생활보장 수급자 수가 효율성과 0.41의 가장 높은 양(+)의 상관계수를 기록했다. 사회복지 프로그램이 단순 형평성 차원을 넘어 센터 운영 효율성 향상에도 기여할 수 있음을 보여준 결과라는 설명이다.

데이터플레이랩스는 2025년 중소기업융합회 협업 지원사업에 선정돼 'AI 기반 스포츠 분석 기술'과 '데이터 수집 인프라'를 결합한 맞춤형 운동 솔루션을 개발 중이다. 이번 연구를 해당 사업의 실증적 근거로 활용할 방침이다.

김필수 데이터플레이랩스 대표는 "센터 운영 데이터를 기반으로 효율성 요인을 규명한 경험이 개인 맞춤형 운동 처방 솔루션 개발의 기반이 될 것"이라며 "운동 패턴과 생체 데이터를 통합 분석해 미래 건강 상태를 예측하고 최적화된 운동 솔루션을 제공하는 시스템을 구축하겠다"고 말했다.

회사 관계자는 "이번 연구 결과는 AI 기반 데이터 분석과 지역사회 네트워크의 결합이 공공 체육 서비스의 효과를 높이는 요인이 될 수 있음을 보여준다"며 "국민체력100 사업은 지역별 전략이 필요하다는 것을 데이터로 증명했다"고 말했다.

데이터플레이랩스는 방문자 수와 이용 건수 같은 양적 지표를 넘어 체력 향상 수준, 건강행태 변화, 참여 만족도, 장기 지속 이용률 등 질적 성과를 포함한 다차원 분석으로 연구를 확장할 계획이다. 또 코로나19 팬데믹 전후 정책 환경 및 효율성 변화의 인과관계 분석과 국제 비교 연구도 추진, 한국형 공공 체육 모델의 경쟁력을 검증할 예정이다.

출처-머니투데이(https://www.mt.co.kr/industry/2025/11/28/2025112710430950869)