러닝 동작 분석으로 기술 고도화…웰니스 영역에서도 데이터 축적 확대

러닝 동작 데이터를 기반으로 인공지능(AI) 동작 인식 기술을 고도화하려는 시도가 웰니스 영역에서 이어지고 있다. 의료기기나 치료 단계 이전, 실제 운동 환경에서 축적되는 데이터가 기술 완성도를 높이는 기반으로 활용되는 흐름이다.

스포츠 테크 스타트업 웨이브컴퍼니(대표 조나연)는 지난 1월 31일부터 2월 1일까지 킨텍스에서 열린 ‘2026 인사이더런(Insider Run)’에서 웨어러블 기기 ‘트랙미(TracMe)’를 활용해 러너 120명의 동작 데이터를 수집했다고 11일 밝혔다. 러닝 이벤트 현장에서 다양한 움직임과 관절 각도 데이터를 확보하는 데 초점을 맞췄다.

참가자들은 웨어러블 기기를 착용한 상태로 러닝에 참여했고, 이를 통해 개인별 동작 패턴과 반복 움직임에 대한 데이터가 축적됐다. 해당 데이터는 AI 기반 동작 인식 알고리즘의 정확도를 높이는 학습 자료로 활용될 예정이다.

이번 사례는 디지털 헬스 기술이 병원 중심의 의료 환경을 넘어, 일상적인 운동과 웰니스 영역으로 확장되고 있음을 보여준다. 러닝처럼 반복 동작이 많은 운동에서는 실제 환경에서 수집된 데이터가 기술 고도화의 핵심 자원으로 활용될 수 있다.

향후 이러한 동작 데이터는 개인의 운동 습관을 이해하는 참고 자료로 활용되거나, 반복되는 잘못된 동작으로 인한 신체 부담을 관리하는 데 도움을 줄 가능성도 있다. 다만 이를 위해서는 데이터 해석 기준과 사용자에게 제공되는 정보의 범위가 함께 정리돼야 하며, 기술이 제시하는 분석 결과를 어떻게 활용할 것인지에 대한 기준 설정도 과제로 남는다.

웨어러블을 통해 축적되는 운동 데이터가 기술 개발의 출발점으로 활용되는 흐름은 스포츠 테크와 웰니스 분야 전반으로 이어지고 있다.