대학 축구 선수의 집행 기능 및 암묵 학습 능력과 경기력 간의 관계

1. 서 론

스포츠와 심리학은 다양한 영역에서 함께 연구를 진행해왔다(Gould & Pick, 1995). 많은 연구자들이 관심을 가지고 살펴본 영역은 주로 어린 선수가 성장했을 때 뛰어난 선수가 될 수 있을지를 예측하는 재능규명이며(Morris, 2000), 다양한 스포츠 구단에서도 재능있는 어린 선수를 발굴하는 것을 중요하게 여기고 있다(Hujigen et al., 2015). 재능이 뛰어난 선수란 어린 시절부터 훈련과 시합 등에서 또래들보다 높은 경기력을 보이고 성인이 되어서는 상급 선수로 성장할 잠재력을 지닌 선수로 정의된다(Helsen, Hodges, Van Winckel, & Starkes, 2000). 그렇다면 경기력이 뛰어날 것으로 예측되는 선수들을 찾기 위해서는 선수들의 어떤 특성을 파악해야 할까?

현재까지 연구된 수행 특성들은 운동 능력(Meylan, Cronin, Oliver, & Hughes, 2010; Visscher, Elferink-Gemser, & Lemmink, 2006), 동기나 자기 확신과 같은 심리적 특성(Mahoney, Gabriel, & Perkins, 1987; Rowley et al., 1995), 지각-인지적 능력(Starkes & Ericsson, 2003; Vaeyens et al., 2007; Williams et al., 2011), 학습능력(Masters, 1992; Verburgh, Scherder, van Lange, & Oosterlaan, 2016) 등이 있으며, 뛰어난 선수가 되기 위해선 어린 시절부터 경기력에 기여하는 모든 수행 특성들을 개발해야 한다(Elferink-Gemser, Jordet, Coelho-E-Silva, & Visscher, 2011).

경기력과 관련된 수행 특성들을 밝혀낸다면 어떤 특성이 뛰어난 경기력을 예측할 수 있는지 그리고 중요한지를 비교할 수 있다(Helsen & Starkes, 1999; Reilly & Williams, 2000; Simonton, 1999). 이를 통해 어린 선수들의 잠재력을 살펴볼 때 가장 우선적으로 살펴보아야 할 수행 특성이 무엇인지 결정할 수 있다. 본 연구에서는 수행 특성 중 집행 기능과 암묵 학습 능력이 선수의 경기력을 예측할 수 있는지 살펴보고 두 특성 중에서 어떤 것이 경기력에 대해 더 높은 설명력을 가지는지를 확인하였다.

현대 축구에서는 패스가 점점 더 중요해지고 있다. 지난 40년간의 월드컵 결승전을 분석한 결과에 따르면, 경기의 속도가 점차 빨라지고 있으며 패스의 비율은 약 35% 증가하는 것으로 나타났다(Wallace & Norton, 2014). 패스는 인지 기능 중 작업 기억과 연관되며(Parsons et al., 2014), 작업 기억은 핵심 집행 기능 중 하나이기도 하다(Diamond, 2013; Lehto, Juujärvi, Kooistra, & Pulkkinen, 2003; Miyake et al., 2000). 이는 집행 기능이 다른 수행 특성보다 더 강조될 수 있음을 시사한다. 실제로도 높은 집행 기능 점수와 선수들이 2년 동안 기록한 득점, 도움 사이에는 정적 상관 관계를 보였다(Vestberg, Gustafson, Maurex, Ingvar, & Petrovic, 2012).

패스 능력 외에도 현대 축구에서는 하나의 포지션이 아닌 여러 포지션을 소화할 수 있는 멀티플레이어가 각광을 받는다. 현대 축구에서는 수비수는 수비, 공격수는 공격만 하는 시대를 지나 다양한 능력을 소화할 수 있는 선수가 뛰어난 선수로 인정받는다. 즉, 선수들은 다양한 포지션에서 요구되는 여러 기술을 습득하기 위해 뛰어난 학습 능력이 필수적이다. 선행 연구(Verburgh et al., 2016)에서도 프로 축구 선수와 아마추어 축구 선수들을 대상으로 암묵 학습 속도를 비교한 결과, 프로 선수의 암묵 학습 속도가 아마추어 선수보다 더 빠른 것으로 나타났다. 또한, 체조선수들을 대상으로 실시한 연구(Di Cagno et al., 2014)에서도 운동 기술에 대한 학습 속도가 빠를수록 더 높은 성적을 보이는 것을 발견하였다. 이러한 결과들을 종합하면, 축구 선수 역시 학습 능력이 뛰어날수록 더 뛰어난 선수가 될 가능성이 높다.

집행 기능과 암묵 학습 능력은 패스 능력과 멀티플레이 능력을 반영하며 이는 현대 축구에서 중요한 수행 특성들이다. 그러나 선행 연구들은 주로 신체 및 운동 능력(Meylan et al., 2010), 심리적 요인(윤영길, 김영석, 임송이, 2021)에 관심을 가졌으며, 집행 기능과 암묵 학습 능력을 비교한 연구들은 찾아보기 어렵다. 이러한 이유 중 하나는 암묵 학습은 개인이 학습 과정을 자각하지 못하기 때문에 개인 간 차이가 나타나지 않을 것이라 간주해왔기 때문이다(Reber, 1993; Stanovich, 2009). 그러나 최근 연구(Kaufman et al., 2010)에서는 운동 기술이나 전략적 기술을 습득하기 위한 암묵 학습 능력이 개인에 따라 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 암묵 학습 능력이 개인의 능력으로 인정받고, 암묵 학습 능력이 뛰어날수록 더 높은 성적을 낸다는 것이 밝혀지면서(Verburgh et al., 2016), 기존에 뛰어난 선수를 잘 설명하였던 집행 기능과 암묵 학습 능력 간의 비교 연구의 필요성이 증가하였다. 운동 선수의 뛰어난 경기력에 기여하는 수행 특성들의 상대적인 중요성이나 설명력을 조사하여야 한다는 제안(Helsen & Starkes, 1999; Simonton, 1999; Reilly & Williams, 2000)에 따라, 본 연구에서는 선수들의 집행 기능과 암묵 학습 능력을 측정하여 선수들의 경기력을 예측하는지를 알아보고, 집행 기능과 암묵 학습 능력의 수준에 따라 경기력에 차이가 존재하는지를 실제 축구 경기를 통해 살펴보았다.

2. 방법 및 절차

3) 측정 도구

(1) 도안 유창성 검사

집행 기능을 측정하기 위해 Kims 전두엽-관리기능 신경심리검사-Ⅱ(김홍근, 2013)의 하위 검사인 도안 유창성 검사(design fluency test)를 사용하였다. Kims 전두엽-관리기능 신경심리검사-Ⅱ는 총 736명의 규준집단을 갖추고 있는 검사 도구로 16세부터 69세까지를 대상으로 전두엽 관리기능을 측정하기 위해 제작되었다. 소검사 중에서 도안 유창성 검사는 세 가지 조건으로 구성되며, 조건마다 점의 배치가 다르다. 각 조건에서 참가자들은 직선만을 사용하여 60초 동안 점들을 연결하여 서로 다른 도안을 만들어야 한다. 참가자는 정확하고 중복되지 않은 도안의 개수를 통해 점수를 얻을 수 있으며, 이전에 그린 도안과 중복되는 것이나 점과 점이 연결되지 않은 선들은 점수에 포함되지 않는다. 김홍근(2013)의 제안에 따라, 산출된 원점수는 평균 10 표준편차 3인 점수로 환산하여 사용하였다.

(2) 순차반응시간과제

암묵 학습 능력을 측정하기 위하여 순차반응시간과제(Serial Reaction Time Task: SRT; Nissen & Bullemer, 1987)를 한국어로 번역 및 수정하고 Inquisit5 프로그램을 사용하여 참가자들에게 과제를 제시하였다. 본 연구에서 수정하여 사용한 SR T 과제는 < 그림 1> 에 제시하였다. 구체적으로, 검정색 배경의 컴퓨터 화면에 회색 사각형 네 개가 가로로 표시되고, 사각형은 키보드의 버튼과 대응한다. 가장 왼쪽 사각형은 ‘V’, 두 번째 사각형은 ‘B’, 세 번째 사각형은 ‘N’, 가장 오른쪽 사각형은 ‘M’ 버튼에 해당한다. 참가자들은 왼쪽 중지와 검지를 ‘V’와 ‘B’ 버튼에 올려놓고 오른쪽 검지와 중지를 ‘N’과 ‘M’ 버튼에 올려놓은 상태에서 대기한다. 회색 사각형이 빨간색 또는 노란색으로 채워지면 참가자들은 색이 채워진 사각형과 대응하는 버튼을 가능한 빨리 눌러야 한다.

<그림 1>

수정된 SRT 과제

과제에는 외현 학습과 암묵 학습을 측정하는 두 가지 학습 조건이 있으며 외현 학습 조건에서는 사각형이 빨간색으로, 암묵 학습 조건에서는 사각형이 노란색으로 채워진다. 외현 학습 조건(빨간색 사각형)은 ‘MBVNBMNV’의 자극 순서로 채워지며, 암묵 학습 조건(노란색 사각형)은 외현 학습 조건의 역순인 ‘VNMBNVBM’의 자극 순서로 채워진다. 실험을 시작하기 전에 참가자에게 빨간색 사각형이 채워지는 순서를 외우라고 지시하였고 과제가 끝난 후 설문지에 참가자가 외운 빨간색 사각형 순서를 써야 한다고 안내하였다. 노란색 사각형인 암묵 학습 조건에 대해서는 아무런 언급도 하지 않았다. 과제는 총 여섯 블록이며 각 블록당 25번의 시행으로 구성되었다. 하나의 시행에는 8개의 외현 학습 자극(빨간색 사각형)과 8개의 암묵 학습 자극(노란색 사각형)이 포함되어 총 16개의 자극으로 이루어져 있으며, 각 조건의 순서는 유지되나 시행 안에서 외현 학습 자극과 암묵 학습 자극이 제시되는 순서는 무선적이었다. 예를 들면, 한 시행 안에서 빨간색 사각형은 ‘MBVNBMNV’의 순서대로 노란색 사각형은 ‘VNMBNVBM’의 순서대로 나타났다. 하지만 빨간색 사각형과 노란색 사각형이 번갈아 나타날 수도 있고 빨간색 사각형이 연속해서 제시되다가 노란색 사각형이 나타날 수도 있는 등 각 조건이 제시되는 순서가 무선적인 것이었다. 블록 간 간격은 30초이며, 시행 간 간격은 800ms, 자극 간 간격은 50ms였다. 참가자가 자극이 제시된 후 2초 동안 반응하지 않으면, ‘느림’이라는 피드백이 800ms 동안 제시되고 다음 자극이 나타났다. 참가자가 대응되지 않는 버튼을 누른 경우에는 ‘부정확’이라는 피드백이 800ms 동안 제시되고 다음 자극이 나타났다. 참가자가 대응되는 버튼을 누른 경우 다음 자극이 50ms 후에 제시되며(빨간색 혹은 노란색 사각형이 채워짐), 이를 16회 반복하면 한 번의 시행을 마치게 되고 800ms 후에 다음 시행이 시작되었다.

선행 연구(Willingham & Goedert-Eschmann, 1999; Robertson, Pascual-Leone, & Press, 2004)에서는 참가자가 암묵 학습 조건 8개 순서 중에서 5개 이상의 순서를 정확하게 회상하였다면, 이는 암묵 학습이 아닌 외현 학습이 이루어졌다고 간주하고 그 자료를 분석에서 제외해야 한다고 밝혔다. 본 연구에서도 이를 알아보기 위해 SRT를 마치고 과제 시작 전 안내하였듯이 참가자들이 암묵 학습 조건의 순서를 외웠는지에 대한 설문지를 작성하도록 하였다. 다음으로 암묵 조건의 참가자가 의심스러운 것이 있거나 추가로 알아낸 것이 있다면 연구자에게 질문하도록 하였다. 암묵 학습 조건에 순서가 있음을 의심하는 참가자가 두 명 있었으나 순서는 회상하지 못하여 분석에서 제외하지 않았다. 참가자의 암묵 학습 점수는 참가자가 여섯 개의 블록을 수행하는 동안 감소한 반응 시간의 평균값을 산출하여 사용하였다. 구체적으로는 자극이 제시된 후 참가자가 자극을 보고 반응한 시간(ms)을 계산하고 각 블록 당 평균 반응 시간을 산출하였다. 선행 블록의 평균 반응 시간에서 후행 블록의 평균 반응 시간을 빼서 다섯 개의 값을 산출하였다. 이를 전부 합산한 값을 참가자의 암묵 학습 능력 측정치로 사용하였다.

(3) Small Side Game(SSG)

본 연구에서는 선수들의 경기력을 측정하기 위하여 Small Side Game(SSG)을 사용하였다. SSG는 5대 5의 풋살 형태로 인원이 적기 때문에 공격이나 수비 시에 선수 전원이 함께 공격하거나 수비를 해야 한다. 이는 경기력에 미치는 포지션의 영향력을 감소시킬 수 있고 현대 축구에서 강조되는 ‘토탈풋볼’과 유사한 형태로 경기가 진행된다. 경기장이 작아 선수 개개인은 의사결정을 내릴 기회가 많아지고 더 빠르게 판단해야 한다. 따라서 경기력에 미치는 선수의 영향력은 증가한다(Aguiar, Botelho, Lago, Maças, & Sampaio, 2012).

(4) 경기력

본 연구에서는 선수들의 경기력을 득점-도움과 세분화된 경기력으로 평가하였다. 득점-도움의 경우 객관적으로 관찰이 가능하지만, 세분화된 경기력은 주관적이기 때문에 어떤 요인을 경기력으로 볼 것인지를 결정해야 한다. 본 연구에서는 선행 연구에서 사용한 세분화된 경기력을 수정하여 사용하였다(French & Thomas, 1987; Gabbett, Carius, & Mulvey, 2008; Romeas, Guldner, & Faubert, 2016). 구체적으로, 패스, 드리블, 슈팅, 태클을 기록하여 점수를 계산하였으며, 명지대학교 스포츠 기록 분석 연구센터 연구원에게 분석을 의뢰하였다. 세분화된 경기력의 점수표는 <표 1>에 제시하였다. 경기력 계산을 위하여 득점과 도움은 원점수를, 세분화된 경기력을 1과 0으로 부호화한 점수를 백분율로 환산하여 사용하였다. 종합경기력은 득점과 도움의 원점수와 세분화된 경기력(패스, 드리블, 슈팅, 태클) 중 1로 부호화된 점수를 합산하여 산출하였다. 또한 집행 기능과 암묵 학습 능력이 체력적인 요인에 영향을 받는지 알아보기 위해 두 차례의 경기를 하루에 실시하였다. SSG은 경기장 자체 카메라와 보조 카메라를 사용하여 촬영하였다.

<표 1>

세분화된 경기력 부호화 기준

3. 결 과

1) 기술통계치 및 상관 분석

본 연구에서 측정한 자료들의 집행 기능과 암묵 학습 능력의 기술통계치는 <표 2>에, 주요 변인들 간의 상관 분석의 결과는 <표 3>에, 경기력 측정치들은 [부록]에 제시하였다. 축구 경기력과 집행 기능 및 암묵 학습 능력 간의 상관 분석 결과, 1경기에서 집행 기능은 득점(r = .65, p < .05)과 통계적으로 유의한 정적 상관을 보였으며, 패스(r = .81, p < .01)와 태클(r = .69, p < .05) 경기력에 대해서도 통계적으로 유의한 정적 상관을 보였다. 축구 경기력과 집행 기능 및 암묵 학습 능력의 관계가 참가자들의 체력이 저하된 2경기에서도 유지되는지 살펴보았다. 2경기에서의 축구 경기력과 집행 기능 및 암묵 학습 능력 간의 상관 분석 결과, 1경기와는 달리 2경기에서는 집행 기능과 경기력 요인들 간의 통계적으로 유의한 상관이 나타나지 않았다. 반면, 암묵 학습 능력과 2경기의 태클 능력은 통계적으로 유의한 부적 상관을 나타내었다(r = -.64, p < .05).

<표 2>

집행 기능 및 암묵 학습 능력

<표 3>

집행 기능과 암묵 학습 능력, 경기력 간의 상관 분석

2) 집행 기능, 암묵 학습 능력 그리고 경기력 간의 관계

본 연구의 연구 문제 1을 살펴보기 위하여, 참가자들의 집행 기능과 암묵 학습 능력이 경기력을 얼마나 예측하고 설명하는지를 분석하였다. 본 연구는 표본 크기가 작기에(n = 10) 비모수 회귀분석 방법을 사용하여 집행 기능과 암묵 학습 능력이 경기력에 미치는 영향을 분석하였다. 두 개의 예측 변인이 결과 변인에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 R 프로그램을 사용하였으며, 비모수 회귀분석 패키지인 “mgcv”의 “gam”을 이용하여(Wood & Wood, 2015), 1경기와 2경기의 자료를 각각 분석하였다. 그 결과를 <표 4>에 제시하였다.

<표 4>

각 경기의 종합경기력에 대한 비모수 회귀분석 결과

집행 기능과 암묵 학습 능력이 1경기의 경기력을 얼마나 예측하고 설명하는지를 살펴보기 위하여, 1경기의 종합경기력을 결과 변인으로, 집행 기능과 암묵 학습 능력을 예측 변인으로 하는 비모수 회귀분석을 시행하였다. 참가자들의 1경기의 경기력에 대한 유의성 검증 결과, 집행 기능이 1경기의 경기력에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(B = 3.12, p < .05). 반면 암묵 학습 능력은 1경기의 경기력에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다(B = 0.34, p = .70).

다음으로, 2경기에 대한 분석 결과, 집행 기능이 2경기의 경기력에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다(B = 1.53, p = .48). 마찬가지로 암묵 학습 능력이 2경기의 경기력에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다(B = -0.22, p = .20).

추가로, 1경기와 2경기 사이에 경기력의 차이가 존재하는지 살펴보기 위하여 비모수 검정 방법인 대응 2-표본 Wilcoxon 검정 방법을 사용하여 분석하였다. 그 결과, 참가자들의 1경기와 2경기 사이의 경기력 차이는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다(Z = -0.28, p = .78). 비록 전체 경기력에서 1경기(M = 51.3, SD = 13.17)보다 2경기(M = 48.2, SD = 18.15)가 낮은 점수를 보였지만, 통계적으로 유의하지 않았다.

4. 논 의

본 연구에서는 선수의 집행 기능과 암묵 학습 능력이 축구 경기력을 얼마나 예측하고 설명하는지를 살펴보기 위하여 실시하였다. 참가자들의 집행 기능, 암묵 학습 능력, 그리고 경기력 간의 관계를 살펴보기 위해 참가자들은 도형 유창성 검사(집행 기능)와 순차반응시간과제(암묵 학습 능력)를 실시한 뒤에 실제 SSG경기를 진행하였다. 추가로 체력이 저하됨에 따라 집행 기능과 암묵 학습 능력에 따른 선수의 경기력에 대한 예측력이 사라지는지를 확인하고자 두 번의 경기를 연속으로 진행하였다. 먼저 1경기에 대한 분석 결과를 살펴보면, 참가자들의 집행 기능과 암묵 학습 능력 중에서 집행 기능만 선수들의 경기력에 대해 유의하게 예측하였으며 본 연구 모형의 설명력은 약 58%로 나타났다. 반면, 2경기에 대한 분석 결과는 집행 기능과 암묵 학습 능력 모두 경기력을 유의하게 예측하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 선수들의 체력이 떨어지지 않은 상황에서는 암묵 학습 기능보다는 집행 기능이 선수의 경기력을 더 높게 예측한다는 것을 의미하며, 선수들의 체력이 저하된 상황에서는 집행 기능과 암묵 학습 기능이 경기력을 예측하지 못함을 뜻한다.

본 연구는 다음과 같은 의의를 갖는다. 첫째, 선행 연구(Vestberg et al., 2017)에서 유소년 축구 선수들의 집행 기능과 득점 기록 간의 유의한 정적 상관을 보인 것처럼, 본 연구의 1경기에서도 집행 기능과 득점 간의 유의한 상관이 발견되었다(r = .65, p < .05). 그러나 도움과의 상관은 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 결과는 선행 연구에서 확인된 결과가 부분적으로 반복검증되었음을 의미하며, 도움에서는 유의한 상관이 발견되지 않은 이유를 후속 연구에서 탐색해 볼 필요가 있다. 또한, 집행 기능과 1경기에서의 패스 능력 간의 상관이 통계적으로 유의하였다(r = .81, p < .01). 이러한 결과는 패스 능력이 핵심 집행 기능 중 하나인 작업 기억과 정적 상관이 존재한다는 선행 연구의 결과와 일치하는 결과이다(Romeas et al., 2016; Vestberg et al., 2012). 이러한 결과들은 집행 기능을 상대적으로 쉽고 간단하게 측정할 수 있는 도구인 도형 유창성 검사를 사용하여서도 경기력의 주요 부분들을 예측할 수 있다는 것에 의의가 있다.

둘째, 선행 연구들(Romeas et al., 2016; Vestberg et al., 2012)에서는 집행 기능과 경기력 간의 관계를 주로 득점과 도움 점수를 이용하여 살펴보았다. 이러한 선행 연구의 측정 방법은 주로 공격수와 미드필더에게 적용하기에 적절하지만 수비수들에게 적용하기에는 제한적이다. 그러나 본 연구에서는 수비수들에게 필요한 능력인 태클을 요인으로 고려하고 분석하여 종합경기력 점수를 산출하였다. 기능적 자기공명영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI)을 통해 축구 선수의 뇌 영역에 관한 연구(Wright, Bishop, Jackson, & Abernethy, 2013)에서 참가자는 1인칭 축구 영상을 통해 상대방이 어느 쪽으로 드리블을 할지 버튼을 눌러 반응하였다. 그 결과, 상대방 선수의 페이크 동작을 예측할 때 전전두엽 피질이 활성화되는 것을 밝혀냈다. 실제 경기를 통해서 살펴보지는 않았지만, 수비수가 태클을 시도하기 위해 상대방 움직임을 예측하는 것은 전두엽 인지 기능과 관련 있음을 밝혀냈으며 이는 집행 기능 과제들로 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 실제 경기를 통해 집행 기능과 상대 움직임 예측과 관련 있다고 여겨지는 태클 능력 간의 상관을 살펴보았다. 그 결과, 본 연구의 <표 4>의 1경기에 대한 결과처럼 집행 기능과 태클 능력 간의 상관이 높은 것으로 나타났다(r = .65, p < .05). 이러한 결과는 집행 기능이 공격수와 미드필더뿐만 아니라 수비수에게도 필요한 능력임을 시사한다.

셋째, 본 연구에서 주요 관심을 가지고 살펴본 집행 기능과 암묵 학습 능력이 선수의 종합경기력을 얼마나 예측하고 설명하는지 살펴본 결과, 1경기에 대해서 집행 기능이 선수들의 종합경기력을 58% 정도를 설명하였다. 이러한 결과는 집행 기능이 암묵 학습 능력보다 종합경기력을 더 많이 설명하고 예측하는 요인임을 의미한다. 운동 능력(스프린트 능력, 유산소 및 무산소 운동 능력 등)과 심리적 특성(동기, 자기 확신 등)의 경우 국가대표급의 뛰어난 엘리트 선수와 일반적인 프로선수를 구별하지 못하였고(Meylan et al., 2010; Rowley et al., 1995). 지각 능력의 경우 스포츠와 관련된 과제에서는 프로선수들이 일반인보다 더 뛰어난 시지각 기술(Savelsbergh et al., 2005)을 보였으나 스포츠와 관련이 없는 보다 기본적인 지각과제에서는 두 집단 사이에서 차이가 나타나지 않았다(Helsen et al., 1999; Kida et al., 2005). 그러나, 집행 기능의 경우에는 상위 0.5%의 선수들과 상위 12.5%의 선수들을 구별해냈으며(Huijgen et al., 2015), 선수들이 기록한 2년 간의 득점-도움 기록과도 정적인 상관을 보였다(Vestberg et al., 2012; 2017). 암묵 학습 능력의 경우 엘리트 유소년 축구 선수가 아마추어 유소년 축구 선수보다 뛰어난 것이 밝혀졌지만(Verburgh et al., 2016), 실제 경기장에서 이러한 차이가 반영되는지 살펴본 연구는 찾아보기 어려우며, 성인 선수를 대상으로 암묵 학습 능력을 비교한 연구들 역시 찾아보기가 어렵다. 본 연구에서 확인된 결과는 암묵 학습 능력이 개인의 능력으로 인정받고 있고(Kaufman et al., 2010), 엘리트 유소년 선수가 아마추어 유소년 선수보다 뛰어난 암묵 학습 능력을 가지고 있더라도(Verburgh et al., 2016) 축구 선수의 종합경기력에는 집행 기능이 더 많은 영향을 미치고 있음을 시사한다. 또한 본 연구는 집행 기능과 암묵 학습 능력이 구체적으로 축구 경기력의 어떤 부분과 연관되어 있는지에 대한 이해를 증진하였음에 그 의의가 있다.

본 연구는 다음과 같은 한계점들을 가지고 있다. 첫째, 본 연구에서는 10명의 참가자만을 모집하였기 때문에 본 연구에서 나타난 통계분석 결과를 축구 선수의 전반적인 특징으로 일반화하기는 어렵다. 또한 11대 11의 축구 경기가 아닌 Small Side Game을 통해 경기력을 측정하였기 때문에, 본 연구의 결과가 경기력을 완벽하게 반영했다고 보기 어렵다. 그러나 현대 축구에서는 선수 전원이 수비와 공격에 가담하기에 정식 축구 경기의 내용을 일부 반영하였다고 생각할 수 있다. 그러나 보다 정확한 측정과 신뢰로운 결과의 확인을 위하여, 후속 연구에서는 더 많은 참가자를 모집하여 Small Side Game이 아닌 정식 축구 경기를 통해 집행 기능과 암묵 학습 능력 그리고 경기력 간의 관계와 설명력을 살펴볼 필요가 있다. 또한, 본 연구에서 축구 선수의 경기력에 대한 분석을 한 명의 기록 분석 연구원이 수행하였다. 이러한 경우에는 수행한 분석에 대한 평가자 간의 신뢰도를 계산할 수 없다는 한계점이 존재한다. 추후 연구에서는 경기력에 대한 분석을 최소 2명 이상의 평가자들이 수행하여 분석에 대한 평가자 간의 신뢰도(Cohen’s Kappa; Cohen, 1960)를 확보해야 할 것이다.

둘째, 본 연구에서 집행 기능과 암묵 학습 능력이 경기력을 얼마나 예측하는지 살펴본 비모수 회귀분석 결과, 1경기에 대해서는 유의한 결과들이 나타났으나 2경기에서는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구에서 1경기와 2경기를 구분했던 이유는 선수들의 체력 요인을 고려하여 집행 기능과 암묵 학습 능력이 경기력에 미치는 영향을 살펴보기 위함이었다. 함상헌(2015)은 선수들의 기술은 체력이 뒷받침되어야만 온전히 발휘될 수 있다고 하였다. 이처럼 1경기에서 유의했던 집행 기능이 경기력을 예측하는 효과가 2경기에서는 체력적인 이유로 효과가 사라졌을 가능성이 존재한다. 따라서 추후 연구에서는 체력 요인을 보다 정밀하게 측정하여 체력 요인과의 상호작용을 살펴볼 필요가 있다.

셋째, 본 연구는 집행 기능, 암묵 학습 능력 그리고 경기력 간의 관계를 인과적으로 해석하기에는 어려움이 있다. 2년 동안 축구 선수들을 추적하여 집행 기능과 경기력 간의 관계를 살펴본 Vestberg 등(2012)의 연구처럼 후속 연구에서는 집행 기능뿐만 아니라 다른 수행 특성들과 함께 축구 경기력의 여러 요소들을 종단 설계 연구를 통해 살펴볼 필요가 있다.

마지막으로 본 연구에서는 암묵 학습 능력을 측정하기 위해 순차반응시간과제(SRT)만을 사용하였으며 이를 계산하기 위해 단순히 참가자들의 평균 반응 시간 간의 차이를 사용하였으나 암묵 학습 능력이 경기력을 유의하게 예측하지 못하였다. 이러한 결과는 SRT가 집행 기능을 측정하는 과제들과 패턴 학습이라는 점에서 유사하기 때문일 수 있고, 다른 가능성은 평균 반응 시간의 차이를 계산한 것이 참가자의 실질적인 암묵 학습 능력을 반영하지 못한 것일 수 있다. 따라서 후속 연구에서는 암묵 학습 능력을 측정하기 위해 또 다른 실험실 과제인 시각운동적응과제(VMA)를 추가하여 살펴보는 것이 필요하다. VMA는 정교한 수행을 하기 위한 행동 조절 및 행동 적응과 관련이 있으며 소뇌와 운동피질이 이어지는 경로와 깊은 연관성을 보여(Bernard & Seidler, 2013; Burciu et al., 2014; Rabe et al., 2009) 축구 선수의 운동 기술 학습과 보다 직접적으로 연관되어 있을 것으로 기대된다. 또한 추후 연구에서는 참가자의 실질적인 암묵 학습 능력을 측정할 수 있도록 단순 평균 반응 시간의 차이가 아닌 차이에 따른 기울기를 산출하고 일정한 가중치를 부여하여 살펴볼 필요가 있다. 이를 통해 참가자의 최대 학습 구간이 언제 나타나는지를 살펴서 암묵 학습 능력의 측정치로 사용한다면 참가자의 실질적인 암묵 학습 능력이 더욱 잘 반영될 것으로 기대된다.

Acknowledgments

본 논문은 제1저자의 석사학위논문을 수정 및 보완하여 작성하였음.

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