목적: 본 연구는 2021년부터 2025년까지 발표된 AI 기반 운동역학 연구를 대상으로 국내외 연구 동향을 비교•분석하고, 연구의 방법론적 특성과 향후 발전 방향을 제시하는 데 목적이 있다.방법: 본 연구는 비교 중심의 서술적 문헌고찰로 수행되었다. 문헌 검색은 영문 데이터베이스인 Semantic Scholar, PubMed, IEEE Xplore, MDPI와 국내 데이터베이스인 KCI, DBpia를 대상으로 실시하였다. 검색 기간은 2021년 1월부터 2025년 12월까지로 설정하였으며, 인간 대상 연구이면서 AI 기법을 활용하여 운동역학 관련 변인의 산출, 예측, 분류, 평가 또는 해석을 포함한 문헌을 선정하였다. 최종적으로 국외 연구 5편과 국내 연구 13편, 총 18편의 문헌을 분석하였다.결과: 분석 결과, 국외 연구는 IMU와 영상 기반 마커리스 모션 캡처를 활용하여 관절 모멘트와 3차원 지면반력 등 핵심 운동역학 변수를 직접 예측하거나 산출하는 연구가 중심을 이루었다. 또한 마커 기반 시스템과 지면반력기를 준거 기준으로 한 비교 검증과 오픈소스 플랫폼 활용이 확인되었다. 반면 국내 연구는 임상 보행 분류, 재활 예후 예측, 보조기기 제어, 스포츠 동작 분석, 낙상 탐지 등 실제 적용 중심의 연구가 주로 수행되어 왔다. 입력 자료 측면에서는 IMU, 계측 인솔, 족저압, sEMG, 스마트폰 영상, 단일 카메라 영상, 촉각 센서 등 다양한 자료가 활용되었으며, 운동역학 관련 변수로는 KCF, CCR, CoP 추정이 확인되었다.결론: 국외 연구는 핵심 운동역학 변수의 직접 예측과 방법론 검증의 정교화에 상대적으로 집중하고 있었고, 국내 연구는 실제 임상 및 현장 문제 해결을 위한 응용 중심의 축적 양상을 보였다. 향후 국내 AI 기반 스포츠 생체역학 연구는 기존의 응용 중심 강점을 유지하면서도 운동역학적 해석 수준을 심화하고, 다양한 입력 자료를 통합하는 방향으로 발전할 필요가 있다.
Soo Ji Han (2026) studied this question.