인공지능과 스포츠의학·스포츠과학이 만나는 곳의 논문, 뉴스, 특허를 2016–2026년 범위에서 함께 보았습니다. 논문은 OpenAlex·PubMed, 해외 뉴스는 Event Registry(미국·EU·영국·일본·중국), 국내 뉴스는 네이버 뉴스, 특허는 FindIP(한·미·중·일·유럽)에서 모았습니다.
12,102AI×스포츠 논문 (OpenAlex)
0.36→4.7%스포츠 논문 중 AI 비중 2016→2025
1,592해외 뉴스 2025년 (2016년 38건)
247맞춤 운동처방 AI 특허, 한국(세계 2위)
논문이 4년 사이 5배로 늘었습니다. OpenAlex 기준 2021년 832편에서 2025년 2,587편, 2026년은 10월까지 2,645편입니다.
가장 빠르게 커지는 주제는 대규모 언어모델, 개인 맞춤 운동 처방, 손상 예측입니다. PubMed에서 2016–2020년 대비 2021–2026년에 각각 3→125편, 27→248편(9.2배), 108→711편(6.6배)이 되었습니다.
한국은 논문 5위, 맞춤 운동처방 특허 2위입니다. OpenAlex 386편(중국 3,318·미국 1,165편 다음 그룹)이고, PubMed 2021년 이후로는 중국·미국 다음 3위입니다. 특허는 맞춤 운동처방에서 미국 다음으로 많습니다.
뉴스도 같은 방향입니다. 해외 기사는 2016년 38건에서 2025년 1,592건으로 늘었고, 부상 예측·예방, 생성형 AI 코칭, 동작 분석이 반복해서 나옵니다. 국내에서 제목에 AI와 스포츠·운동이 함께 들어간 기사는 2016년 14건에서 2025년 290건이 되었고, 2026년은 10월까지 352건으로 이미 작년을 넘었습니다. 국내 기사는 운동·헬스케어 서비스와 앱이 가장 많습니다.
논문
OpenAlex는 제목·초록에 AI 용어와 스포츠 용어가 함께 있는 논문(논문·리뷰·프리프린트)입니다. PubMed는 MeSH와 제목·초록으로 찾은 5,245편에서 동물·로봇 연구와 보행 재활 로봇처럼 스포츠와 무관한 연구를 걸러낸 3,523편입니다. 2026년은 10월 중순까지의 값입니다.
연도별 논문 수표로 보기
연도
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
OpenAlex 핵심
33
43
50
80
87
82
110
147
239
341
519
832
1134
1219
1767
2587
2645
PubMed 정제
26
50
48
63
61
62
58
93
99
133
157
269
423
302
391
585
561
스포츠 논문 중 AI 논문 비중 (OpenAlex)표로 보기
연도
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
%
0.14
0.17
0.19
0.28
0.29
0.28
0.36
0.48
0.76
1.01
1.39
2.11
2.94
2.99
3.8
4.7
5.37
응용 분야별 논문 (PubMed 정제, 2016–2020 → 2021–2026)
2016–20202021–2026
표로 보기
분야
2016–20
2021–26
증가
경기력·전술 분석
311
1706
5.5배
동작·자세·바이오메카닉스
280
994
3.5배
웨어러블·센서
204
736
3.6배
손상 예측·예방
108
711
6.6배
재활·운동치료
145
407
2.8배
운동생리(VO2·대사)
96
393
4.1배
훈련 부하·피로·회복
68
368
5.4배
심리·정신건강
53
294
5.5배
개인 맞춤 운동 처방·추천
27
248
9.2배
영상의학(MRI·초음파)
40
242
6.0배
대규모 언어모델·챗봇
3
125
41.7배
영양·도핑
15
91
6.1배
심장(ECG·급사)
4
83
20.8배
뇌진탕
25
76
3.0배
제목·초록·MeSH·키워드에 분야 용어가 있으면 그 분야로 셌습니다. 한 논문이 여러 분야에 들어갈 수 있습니다.
국가별 논문 (OpenAlex, 저자 소속 기준)
2021년 이후 새로 등장한 키워드 (OpenAlex)
large language models0 → 339편
sports injury prevention0 → 213편
data privacy0 → 192편
individualized training0 → 183편
ChatGPT0 → 179편
generative AI0 → 179편
explainable AI0 → 141편
SHAP0 → 138편
attention mechanism0 → 132편
AI ethics0 → 131편
multimodal fusion0 → 111편
model interpretability0 → 110편
real-time feedback0 → 110편
sports management0 → 110편
2016–2020년에는 거의 없다가(3편 이하) 2021–2026년에 90편 이상 나온 키워드입니다.
한국
OpenAlex에서 한국 기관이 참여한 논문은 2019년 12편, 2022년 45편, 2025년 84편입니다. 주요 기관: Hanyang University 26 · Seoul National University 24 · Yonsei University 21 · Korea University 20 · Sungkyunkwan University 18 · Government of the Republic of Korea 16 · Sejong University 16 · Kyung Hee University 15. 주제는 동작·행동 인식(57편)이 가장 많고, 경기력 분석, 활동 인식, 체육 교육 순입니다.
Event Registry에서 AI 개념(인공지능·머신러닝·딥러닝·생성형 AI)과 스포츠의학 개념(스포츠의학·스포츠과학·스포츠 손상)이 함께 붙은 기사를 매체 소재국별로 셌습니다. 개념 태그라 일본어·중국어 기사도 포함됩니다. 전 세계 합계는 2016년 38건, 2020년 282건, 2025년 1,592건이고, 2026년은 10월 15일까지 1,672건입니다.
지역별 연도별 기사 수표로 보기
지역
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
미국
9
13
17
31
67
73
100
178
227
264
346
EU 27개국
12
14
27
39
118
124
83
179
178
376
334
영국
2
8
1
3
6
18
17
44
40
101
59
일본
5
1
2
10
12
15
21
27
28
32
49
중국
0
0
0
0
1
1
5
3
6
19
14
전 세계
38
51
66
135
282
325
354
659
983
1592
1672
일본은 서적 판매 블로그 같은 오분류가 섞여 수치가 실제보다 큽니다. 중국 매체는 Event Registry 수집 범위가 좁아 실제보다 적게 잡힙니다.
네이버 뉴스 검색을 연구실 수집 파이프라인(naver_news_pipeline)으로 최신순 수집했습니다. 검색어는 "스포츠의학" AI, "스포츠의학" 인공지능, "스포츠과학" AI, "스포츠과학" 인공지능, "운동처방" AI 5개이고, 기간은 2016년 1월–2026년 10월입니다.
네이버 뉴스 검색은 본문 어디에든 검색어가 있으면 기사를 돌려줍니다. 5개 검색어로 모은 기사는 중복을 빼고 42,149건이지만, 인사 발령·대학 입시·학과 소개처럼 주제와 무관한 기사가 대부분이었습니다. 그래서 제목에 AI 용어와 스포츠·운동 용어가 함께 있는 기사 1,153건을 핵심으로 보고, 의료·건강까지 넓힌 기사 1,948건을 함께 표시했습니다.
연구실 핵심 계획이 가장 빠르게 크는 분야와 겹칩니다.개인 운동 기록 기반 맞춤 운동 추천 AI는 논문(9.2배 증가)과 특허(1,122건, 한국 2위) 모두에서 성장 중심에 있습니다. 추천한 운동의 효과를 다시 측정해 모델을 고치는 순환 구조는 특허에서도 반복되는 청구 요소라, 선행특허 검토와 차별점 정리가 먼저 필요합니다.
손상 예측과 설명 가능한 AI가 함께 갑니다.손상 예측 논문이 6.6배 늘었고, 새 키워드에 SHAP·설명 가능한 AI·데이터 프라이버시가 함께 올라왔습니다. 웨어러블 신호로 과훈련·부상 위험을 예측하는 연구 계획에는 해석 가능한 모델과 개인정보 보호 설계를 처음부터 넣는 것이 좋습니다.
한국은 특허에 비해 논문이 적습니다.맞춤 운동처방 특허는 세계 2위지만 논문은 5위 그룹입니다. 국민건강영양조사 같은 공개 자료와 연구실의 운동 중재 실험을 묶어 AI 방법론 논문으로 내면 빈자리를 채울 수 있습니다.
대규모 언어모델은 아직 초기입니다.PubMed에서 2021년 이후 125편으로 막 늘기 시작했고, 해외 뉴스에서도 생성형 AI 코칭이 자주 나옵니다. 운동 처방 설명·상담 챗봇처럼 연구실 데이터와 결합한 응용을 선점할 여지가 있습니다.
논문 검색식 AI 용어(artificial intelligence, machine learning, deep learning, neural network, large language model, ChatGPT, generative AI, computer vision, NLP, reinforcement learning) × 스포츠 용어(sports medicine, sport(s) science, athlete, sports injury, athletic/sport performance, sport). PubMed는 MeSH(Sports, Sports Medicine, Athletes, Athletic Injuries, Athletic Performance)도 함께 썼습니다.
PubMed 정제 MeSH "Sports"에 Walking·Swimming이 들어 있어 보행 재활 로봇, 물고기 로봇 연구가 섞였습니다. 동물·로봇만 다룬 연구와 스포츠 연결이 보행뿐인 연구를 빼서 5,245편을 3,523편으로 줄였습니다. 철회 표시 논문 120편은 대부분 2022–2023년 한 오픈액세스 학술지 계열의 대량 철회분입니다.
OpenAlex "sport" 단어 때문에 체육 교육·스포츠 경제처럼 의학과 거리가 있는 논문도 일부 들어 있습니다. 2026년 값은 출판 예정 논문을 포함합니다.
해외 뉴스 Event Registry 개념 태그 기준이며, 이번 조회에 토큰 750개를 썼습니다(연구실 공용 한도).
국내 뉴스 연구실 naver_news_pipeline의 수집 스크립트로 최신순 수집했습니다. 네이버 검색이 무한 스크롤로 바뀌어 페이지 넘김 부분만 고쳤고, 한 달 단위로 검색했습니다(어느 달도 2,000건 상한에 닿지 않음). 관련성은 기사 제목으로만 판정해, 제목에 AI 용어가 없는 관련 기사는 빠졌습니다.
특허 FindIP 의미 유사도 추정치입니다(검색 단위 8개 사용). 국가 간 비교는 같은 기준 안에서만 의미가 있습니다.