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영어

This narrative review explores recent studies on the analysis of biomechanical and physiological data using machine learning and deep learning algorithms, as well as wearable devices, with a focus on individual physical characteristics, exercise patterns, and injury risk prediction models. Based on this evidence, it was confirmed that AI-based approaches are effective not only for detecting injury risks through physical condition, exercise patterns, and exercise intensity, but also for predicting frailty and fatigue, thereby enabling multifaceted risk assessment for diverse populations. However, it was also recognized that AI comes with technical issues such as data bias and black-box models, ethical concerns regarding interpretation, trustworthiness, and human interaction, and social and regulatory limitations including digital divides and security risks. Through this narrative review, a comprehensive overview of the present and future of AI-based exercise intervention is presented, which is expected to contribute to substantive change in the broader field of exercise science.

한국어

본 내러티브 리뷰는 개인의 신체적 특성, 운동 패턴, 부상 위험 예측 모델을 중심으로 머신러닝과 딥러닝 알고리즘, 웨어러블 기기를 활용한 생체역학적, 생리학적 데이터 분석에 관한 최신 연구 동향을 탐구하였 다. 이를 바탕으로 AI 기반의 운동 중재 전략이 개인의 신체 및 건강 상 태, 운동 패턴, 운동 강도를 통한 부상 위험 감지뿐만 아니라 노쇠와 피 로도 예측에도 효과적이라는 것이 확인되었으며, 이를 통해 다양한 집단 에 대해 다각적인 위험 예측이 가능한 것으로 판단된다. 그러나 AI는 데 이터 편향과 블랙박스 오류에 따른 신뢰도, 데이터 해석과 인간적 상호 작용에 관한 윤리적 문제, 디지털 격차와 보안 등의 사회적, 규제적 한 계도 대두되고 있다. 이와 같이 본 내러티브 리뷰를 통해 AI 기반의 운 동 중재에 현재와 미래에 대한 종합적인 고찰을 통해 운동 과학 분야에 있어 다양한 측면의 변화가 기대된다.