운동역학은 인간의 움직임을 물리적 원리와 생체역학적 관점에서 분석하는 학문으로, 박종철 연구실은 다양한 스포츠 종목에서 선수들의 동작을 정밀하게 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히 3D 모션 캡처 시스템, 관성센서(IMU), GPS 등 첨단 장비를 활용하여 선수들의 움직임을 정량적으로 측정하고, 이를 통해 경기력 향상과 부상 예방에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 야구 포수의 송구 동작, 테니스 선수의 서브 동작, 핸드볼 및 하키 선수의 경기 중 움직임 패턴 등 다양한 종목에서 동작의 효율성과 위험 요인을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 단순히 동작의 결과만을 분석하는 것이 아니라, 근육 활성도, 관절 모멘트, 에너지 소비 등 생리학적·역학적 변인까지 통합적으로 고려합니다. 이를 통해 선수 개개인의 신체 특성과 경기 상황에 맞는 맞춤형 트레이닝 프로그램을 개발할 수 있으며, 실제 경기에서의 퍼포먼스 향상뿐만 아니라 장기적인 선수 관리와 부상 방지에도 중요한 역할을 합니다. 또한, 다양한 연령과 성별, 포지션별 특성을 반영한 세분화된 분석을 통해 스포츠 과학의 실용적 가치를 높이고 있습니다. 박종철 연구실의 운동역학 연구는 국내외 학술지와 학회에서 꾸준히 발표되고 있으며, 실제 현장 지도자와 선수들에게도 실질적인 피드백을 제공하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 스포츠 현장에서의 과학적 트레이닝, 경기 전략 수립, 선수 건강 관리 등 다양한 분야에 적용되어 한국 스포츠 과학의 발전에 크게 기여하고 있습니다.

박종철 연구실은 스포츠 현장에서 수집되는 다양한 데이터(피지컬 데이터, GPS, 센서 데이터 등)를 기반으로 머신러닝 및 ICT 기술을 접목한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 예를 들어, 축구 경기에서 선수들의 포지션 및 경기 결과 예측을 위한 머신러닝 모델 개발, 레이더와 3D 모션 분석 시스템을 활용한 마커리스 동작 분류, 단일 카메라 기반 동작 분석 등 첨단 ICT 기술을 스포츠 과학에 적용하는 연구가 대표적입니다. 이러한 연구는 기존의 정성적 분석을 넘어, 대규모 데이터를 활용한 정량적·객관적 평가와 예측이 가능하다는 점에서 큰 의의를 지닙니다. 특히, ICT 융합 연구는 선수의 경기력 분석뿐만 아니라 부상 위험 예측, 트레이닝 효과 평가, 경기 전략 수립 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 예를 들어, GPS 데이터를 활용한 하키 선수의 가속·감속 분석, 관성센서를 이용한 핸드볼 선수의 포지션별 움직임 분석, 머신러닝 기반 핸드볼 경기 결과 예측 등은 실제 스포츠 현장에서의 의사결정 지원 도구로 활용되고 있습니다. 또한, ICT 기술을 활용한 실시간 모니터링 및 피드백 시스템 개발을 통해 선수와 지도자가 즉각적으로 데이터를 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 데이터 기반 연구는 스포츠 과학의 패러다임을 변화시키고 있으며, 미래 스포츠 산업에서의 데이터 활용 가능성을 크게 확장하고 있습니다. 박종철 연구실은 ICT와 스포츠 과학의 융합을 선도하며, 국내외 다양한 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 실질적이고 혁신적인 연구 성과를 창출하고 있습니다.