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스포츠 데이터, 어떤 선수가 부상 위험이 높은지 알고 있을까?

차범근과 손흥민, 누가 더 뛰어난 선수인가?

차범근 선수와 손흥민 선수의 비교
munhwa.com

COVID 19의 영향으로 우리는 기존과 다른 생활을 하게 되었습니다. 새로운 서비스를 이용하거나, 기존의 것을 대체할 수 있는 상품을 찾습니다. 하지만 스포츠를 좋아하는 팬이라면 지금 이 시기가 그 어느 때보다 낯설 것입니다. 사회적 거리두기로 여러 사람이 함께 해야 하는 스포츠는 지양하고 있으며, 모든 스포츠 리그는 무관중으로 진행되거나 잠정적으로 중단된 상태입니다. 이런 상황에서 할 수 있는 일은 2가지가 있습니다. 각 스포츠 방송사에서 제공하는 과거 명경기를 다시 보거나, 그 동안 쌓인 스포츠 데이터를 살펴보는 것입니다. 우리나라 스포츠 산업은 데이터 축적과 공개에 있어 아직 도입 수준입니다만, 해외 스포츠 산업에서는 오래 전부터 데이터를 쌓고 이를 통해 더 나은 경기를 위한 분석 혹은 선수를 평가하는 지표로 널리 사용해 왔습니다. 모든 데이터는 누구나 확인할 수 있도록 공개하며, 팬들은 숫자를 토대로 과거와 현재의 선수들의 능력을 비교하기도 하고, 제대로 된 평가를 받고 있는지에 대해 토론을 벌이기도 합니다.

스포츠 데이터는 능력, 평가, 팬들에게 또 다른 즐거움을 주기도 하지만, 본질적으로 경기력 향상에 큰 도움을 줍니다. 현대 스포츠는 선수들로 하여금 더 빠르고, 더 영리하며, 지능적인 플레이하도록 발전해왔습니다. 단순하게 정신력, 열정, 패기 등으로만 경기에 승리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 프로 스포츠에서는 추상적인 개념을 숫자로 확인시켜주고 조금 더 객관적으로 판단을 하는데 데이터를 적극 활용해왔습니다. 근래에는 쌓인 데이터를 해석하고 이용하는데 있어서 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)까지 도입하고 있습니다.

AI 시뮬레이션으로 수비 전술을 연구한다

Realtime Interactive Play Sketching
statsperform.com

미국 프로 농구 NBA는 리그 내 새로운 기술 도입에 적극적입니다. 특히 치열한 경쟁에서 승리하기 위한 전술 연구에 AI를 도입하고 있는데요. 종목 특성상 제한된 공간에서 효율적인 움직임을 위한 전술이 필요하기 때문입니다. 근래에 방영된 핸썸타이거즈에서도 알 수 있듯이, 약속된 움직임이 나오지 않으면 제대로 공격이나 수비가 진행되지 않습니다. 때문에 공격 시간 24초 내에 예상할 수 있는 모든 상황을 가정하고 완벽한 움직임이 필요합니다. 하지만 모든 경우의 수를 사람이 직접 재현하고 연습할 수는 없습니다. 설령 몇 번을 연습한다고 해서 모든 움직임에 제대로 된 반응을 하기도 어렵습니다. 상대방도 생각대로 움직여주지 않습니다. 이럴 때 필요한 것이 바로 데이터를 기반으로 한 AI입니다. StatsperformRealtime Interactive Play Sketching은 선수들의 움직임을 가상으로 구현하고 최적의 전술을 찾는데 도움을 주고 있습니다. 어떤 공격에 어떤 수비를 펼쳐야 하는지, 어떤 움직임을 가져가야 효율적일 수 있는지 AI가 시뮬레이션을 통해 보여줍니다. 뿐만 아니라 재현하기 어려운 상황들, 이를테면 경기중 지친 선수가 있을 경우, 파울로 경기를 끊어내는 경우 등의 움직임을 보여주면서 종전에는 훈련으로 설정하기 어려웠던 상황도 준비할 수 있도록 도와줍니다.

데이터로 선수들의 부상까지 예방한다

NFL과 AWS의 디지털애슬리트(Digital Athlete)
dailymail.co.uk

거친 스포츠로 유명한 NFL은 2017년부터 데이터를 적극적으로 활용해왔습니다. 19년 12월 NFL은 AWS와 새로운 협업을 발표하였는데요, 경기력 향상, 볼거리제 제공을 넘어 선수들의 부상까지 예방하겠다는 내용이었습니다. AWS(Amazon Web Services)와 협업을 통해 경기장에서 발생하는 모든 데이터를 저장하고, 경기력 향상을 위한 분석과 완전처리확률(Completion Probability), 공을 잡은 뒤 예상 거리(Expected Yards After Catch) 등 팬들에게 확장된 경험을 제공하기 위해 고급 통계정보를 제공해 긍정적인 반응을 얻었습니다. NFL 경기를 한번이라도 보신 분들은 이 스포츠가 얼마나 거칠고 선수들의 부상 위험도가 높은 지 짐작이 되실 겁니다. 이번 협업을 통해 NFL은 AWS의 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 서비스를 활용해 심층적인 경기 이해도를 제공받을 수 있다고 합니다. 디지털 애슬리트(Digital Athlete)로 명명된 새로운 툴을 개발하여 양질의 부상정보에 기반한 심층 인사이트, 특히 경기 규칙, 장비, 재활 및 회복전략 등 다양한 요소가 미치는 영향 등을 제공할 예정입니다.

일반인에게도 매력적인 스포츠 데이터

스포츠와 데이터의 접목은 아마추어 사이에서도 중요한 비즈니즈 기회가 될 수 있습니다. 다른 스포츠 장비나 서비스가 그랬듯이, 데이터 관련 서비스도 점차 일반화될 가능성도 높습니다. 국내에서 축구용품으로 웨어러블 장치와 App서비스를 제공하는 사커비(Soccerbee)가 대표적인 예입니다. 다른 웨어러블 디바이스가 대부분 달리기나 범용성에 초점을 맞춘 반면, 사커비는 축구만을 위한 서비스를 제공합니다. 프로 축구 선수들이 실제 경기에서 얼마나 달리고, 전술적으로 움직였는지 GPS로 추적하는 것과 동일한 기능을 지원합니다. 자신의 경기 내용을 숫자로 확인할 수 있고, 개선점을 찾을 수 있습니다. 요즘은 동호인들도 프로처럼 훈련을 받고 싶어하고, 그들과 같은 전술을 공부하는데, 사커비는 이런 니즈를 잘 파악했습니다. 사커비 데이터를 통해 아마추어 선수들은 자신과 동호회 팀 데이터를 축척하고, 경기력 향상을 위한 실제 근거를 제공합니다.

프로 선수들이 일반인에게 팁을 알려주는 콘텐츠
youtube.com

아마추어 선수들의 데이터는 향후 데이터 축적과 활용하는 기술 비용 문제, 개인정보의 공개 범위에 따라 매우 중요한 자원이 될 것입니다. 축구 외 다른 스포츠로의 확대도 현재 기술로 가능할 것이라 생각됩니다. 축구 외에 중장년 층이 많이 즐기는 골프도 될 수 있고, 야구 등에도 활용할 수 있습니다. 근래에 나오는 웨어러블 디바이스는 단순히 거리 외 자세를 교정하기도 하고 특정 부위에 과도하게 힘이 실려 무리가 가지는 않는지 체크도 가능합니다. 이렇게 쌓인 데이터가 의료 분야와 연결이 되면 매년 변해가는 신체 능력을 파악할 수 있고, 그에 맞춰 예방을 위한 검진이나 약을 처방하는 근거 자료가 될 수 있을 것입니다. 스포츠 브랜드와 연결이 되면 개인 맞춤 제품도 이전 보다 세밀한 부분까지 조절이 되는 서비스가 제공될 수도 있습니다. 확장 영역에 따라 스포츠로 쌓인 데이터는 얼마든지 새로운 서비스, 비즈니스 기회가 될 수 있을 것 입니다.

2023년 국내 스포츠 시장 규모는 약 95조원이 될 전망이라고 합니다. 이와 관련한 기업도 늘어날 것이고, 스포츠를 즐기는 사람들도 더욱 늘어날 것입니다. 커져가는 시장에서 스포츠 데이터 비즈니스가 어떤 형태로 우리에게 다가오게 될지 이번 포스팅을 계기로 상상해보시는 것도 좋을 것 같습니다.

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