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AI 감독과 VR트레이닝! 스포츠에도 DX 바람~

2021. 5. 24. 09:30

 

인공지능(AI)은 미디어, 엔터테인먼트, 유통은 물론 삶의 거의 모든 영역을 변화시켰습니다. 인공지능은 디지털의 손길이 미치지 않은 인류의 오랜 유산에도 접근하고 있는데요. 그중 하나가 스포츠입니다.

 

인공지능은 정량화할 수 있는 데이터가 있다면 분석하고 예측할 수 있습니다. 스포츠 세계에는 정량화된 데이터가 풍부합니다. 데이터와 통계는 스포츠에서 항상 중심적인 역할을 해왔습니다. 데이터와 더불어 다양한 스포츠 관련 기기가 개발되면서 스포츠는 빠르게 디지털화되고 있습니다.

 

이제 디지털과 인공지능 관람객의 참여 수준에 큰 영향을 미치며, 게임 전략을 만들고 스포츠 경기를 진행하는 역할을 맡고 있습니다. 스포츠 관련 기술이 발전하면서 앞으로 이러한 추세는 더욱 확대될 전망입니다.

 

스포츠는 기원전부터 시작했습니다. 당시 고대 문명의 유산을 보면 창던지기나 체조와 같은 스포츠가 유행한 것을 알 수 있습니다. 이후 스포츠는 시간이 지나며 다양한 형태로 발전했는데요. 가벼운 조깅이나 맨손 체조부터 전문 도구를 사용하는 운동까지 스포츠는 구기 종목, 격투기, 체조, 육상 등 그 종류가 매우 많습니다. IT 기술이 발전하기 시작한 80년대 이후부터는 스포츠에 기술을 접목하기 위한 노력이 이어졌습니다. 이러한 스포츠와 기술의 만남이 바로 ‘스포츠 테크’입니다.

 

일반적으로 쉽게 접할 수 있는 스포츠 테크는 비디오 판독 시스템(VAR)입니다. 몇 년 전부터 축구 경기에서 볼 수 있는 VAR 시스템은 공이 골라인을 넘었는지 여부나 페널티킥, 반칙 등을 판단하는 데 사용합니다. 중앙센터에서 비디오를 빠르게 분석해 결과를 심판에게 전달하거나 심판이 직접 다각도의 영상을 확인하죠.

 

VAR  판정 (출처: 프리미어리그)

 

영상 관련 기술로는 ‘호크아이’가 있습니다. 호크아이는 2006년 ATP 테니스에서부터 시작된 비디오 판독용 시스템인데요. 여러 대의 카메라가 공의 위치를 촬영하고 영상을 결합해 공을 3D 이미지로 구현합니다. 3D 영상 내에서 공의 궤적을 추적해 공이 라인 밖으로 벗어났는지 등을 판독합니다.

 

보통 테니스와 배구 같은 경기에는 라인 근처에서 공이 인(In)인지 아웃(Out)인지에 따라 경기 결과에 큰 영향을 줍니다. 때문에 라인 관련 판정을 내리는 사람이 따로 있습니다. 하지만 오심이 많았는데요. 호크아이 시스템이 도입된 이후로는 이런 판정 시비가 거의 사라졌습니다.  

 

야구는 데이터의 스포츠라 불릴 만큼 오랜 기록을 보유하고 있습니다. 구기 종목의 특성상 공과 선수 관련 데이터를 확보하려는 노력은 계속돼 왔습니다. 야구에서는 군사용 레이더 추적 기술에 기반한 스탯캐스트(StatCast)라는 시스템이 사용되면서 큰 변화가 일어났습니다. 스탯캐스트를 통해 기존에 확인할 수 없었던 데이터를 수집할 수 있게 됐기 때문입니다.

 

스탯캐스트는 선수들의 달리기 속도나 경기의 흐름, 타구의 방향이나 투수가 던진 공의 회전 수 등 경기 내 모든 데이터를 수집합니다. 한 경기에 수집되는 데이터가 7테라바이트 이상이라 하니, 얼마나 많은 데이터를 수집하는지 가늠할 수 있습니다. 야구 구단은 저마다 데이터를 자체적인 기준에 의해 분석하고 활용하기 시작했습니다. 그리고 이러한 시스템은 코치가 선수를 지도하고 경기 전략을 수립하는 데 큰 변화를 가져왔습니다.

 

스탯캐스트 (출처: 위키)

 

육상이나 수영 같은 스포츠도 선수의 기록이나 주행 보폭 등을 데이터로 수집해 코칭에 활용합니다. 0.001초 차이로 1, 2위가 결정되는 경기의 특성상, 비디오 기술이 크게 발전한 분야이기도 합니다. 스포츠 경기의 영상과 데이터를 수집하고 분석하는 것은 스포츠 테크의 가장 대표적인 발전 분야라 할 수 있습니다.

최근 몇 년간 기술의 변화는 스포츠 산업에 큰 발전을 가져왔습니다. 프로 스포츠와 운동선수 중심의 기술 적용은 물론 개인 스포츠의 발전에도 기여했는데요. 애플워치나 핏빗(Fitbit)과 같은 웨어러블 기기가 등장하면서 운동선수뿐만 아니라 개인도 건강을 유지하기 위해 스포츠 테크를 활용합니다. 웨어러블 기기에 기록된 신체 활동과 운동량 등 데이터를 통해 맞춤 훈련 프로그램을 진행하거나 건강 이상 유무를 확인할 수 있습니다.

 

최근 인기몰이 중인 펠로톤은 코로나19로 인한 비대면 시대에 적합한 스포츠 테크입니다. 피트니스 콘텐츠 서비스인 펠로톤은 모니터가 장착된 실내 자전거를 타면서 실시간 스트리밍으로 전문 강사의 레슨을 받을 수 있습니다. 다른 사용자들과 소통하며 함께 자전거를 탈 수도 있습니다. 자전거 바퀴의 회전수나 속도와 같은 데이터를 수집해 강사가 코칭도 가능하며, 데이터를 기반으로 적합한 운동 방식을 제안합니다. 이처럼 하드웨어와 결합한 스포츠 테크는 일상생활을 바꾸고 있습니다.

 

가상현실(VR)과 증강현실(AR)도 스포츠 테크의 미래에 중요한 역할을 담당할 전망입니다. 가상 현실을 통해 선수들이 이미지 트레이닝을 하거나 가상 세계에서 자신보다 뛰어난 경쟁자와 대결할 수 있습니다. 실제 경기와 비슷한 환경에서 장소와 시간에 구애를 받지 않고 연습할 수 있습니다. 증강현실은 스포츠 중계에서도 사용되고 있으며, 경기장에서 관중이 모바일 앱이나 앞으로 개발될 증강현실 안경 등을 사용하면 실제 환경에서 가상의 이미지들을 통해 스포츠를 더욱 재미있게 즐길 수 있습니다.

 

스탯캐스트 (출처: 위키)

 

지난 몇 년 동안 스포츠에 인공지능을 적용하는 움직임이 활발합니다. 기술의 정확성이 스포츠에 가져오는 긍정적인 영향을 고려할 때, 스포츠 테크 영역이 계속해서 번창할 것이라는 데에는 의심의 여지가 없습니다.

 

인공지능은 선수와 구단, 경기장, 방송사 등을 비롯한 수많은 이해관계자에게 큰 도움을 줍니다. 기본적으로 데이터 수집과 빅데이터 분석 기술을 바탕으로 발전하면서, 동시에 영상 관련 기술과 같은 부가 기술 역시 함께 발전하고 있습니다. 또한 팬들과의 소통 및 미디어 등 스포츠 산업 전반에 걸쳐 활용되고 있습니다.

 

스포츠 분야에서 인공지능은 어떻게 활용되고 있을까요? 스탯캐스트와 같은 기술에서 수집한 데이터를 인공지능 알고리즘을 활용해 선수의 향후 성적 예측이나 상대 팀 분석 등에 활용합니다. 야구와 같은 구기 종목에서는 공의 속도와 공이 배트와 접촉하는 각도, 타구의 거리 등을 수집합니다. 상대 팀의 데이터와 우리 팀의 데이터를 분석해 취약한 부분을 찾아내거나 앞으로 예상 성적 등을 제안할 수 있습니다. 농구에서 사용하는 홈코트(Homecourt)는 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 활용해 농구 선수의 기술을 평가하고 지표로 만듭니다. 잠재력 있는 선수를 발굴하거나 선수의 약점을 분석해 개선할 수도 있습니다.

 

선수나 구단이 데이터 관점에서 활용하는 경우는 물론 경기가 진행 중인 상황에서도 인공지능이 빛을 발합니다. 심판의 오심은 경기의 일부라지만, 잦은 오심은 스포츠 경기의 질을 떨어트리고 팬들의 불만을 불러옵니다. 인공지능과 영상 기술은 이를 해결해줍니다. 공의 움직임, 속도는 물론 기존 데이터와 비교해 심판보다 정확한 판정을 내릴 수 있습니다.

 

인공지능은 선수를 발굴하고 영입하는 스카우트에도 활용됩니다. 선수의 데이터는 코치와 전력분석팀이 분석해 선수 및 구단 운영에 도움을 줍니다. 경기 내 정량화된 데이터를 통해 선수의 전반적인 가치를 예측할 수 있습니다. 프로 스포츠에서 선수와의 계약은 선수와 구단 모두에게 중요한 일입니다. 그동안 전통적으로 수집한 데이터와 이에 대한 분석, 감독이나 스카우트 담당자의 의견을 통해 선수와의 계약을 진행했습니다. 이제는 머신러닝 알고리즘을 이용해 수천 혹은 수만 명이 넘는 선수들의 재능과 성적, 가치를 계산합니다. 이를 통해 구단은 외부 인재를 영입하고, 구단의 방향에 맞는 선수를 발굴할 수 있습니다.

 

더불어 상대 팀이나 상대 선수의 데이터를 기반으로 강점과 약점을 분석해 코칭에 도움을 줄 수 있습니다. 경기 중간에 감독과 코치에게 예상 결과와 의사 결정 내용을 전달해 경기를 간접적으로 도울 수 있습니다. 미래에는 인공지능이 모든 중요한 결정을 내리고 감독과 코치는 이에 따라 전략을 수립하는 방식으로 변할 수 있습니다. 궁극적으로는 선수에게 직접 명령을 내리는 인공지능 감독이 등장할지도 모를 일입니다.

 

인공지능 심판 (출처: 게티이미지)

 

우리는 인공지능이 의료 산업에 엄청난 변화를 가져왔다는 사실을 알고 있습니다. 인공지능 기술은 선수의 건강 관리 및 트레이닝에 적용할 수 있습니다. 스포츠 경기의 승패에 가장 큰 영향을 끼치는 요소 중 하나는 선수의 건강 및 컨디션입니다. 때문에 선수의 육체적, 정신적 건강 상태를 관리하기 위해 막대한 투자를 합니다. 정기적으로 건강 데이터를 확인해 이상 유무를 확인하고 데이터에 근거해 적절한 운동량이나 운동 강도를 제시할 수 있습니다.

 

마지막으로 미디어와 저널리즘의 변화입니다. 인공지능은 팬들과의 커뮤니케이션에도 활용됩니다. 미국의 프로농구(NBA)와 북미아이스하키 리그(NHL) 등은 챗봇을 활용해 팬들과 소통합니다. 게임, 선수단의 정보 제공은 물론 경기 티켓 예매 기능을 지원합니다.

 

또한 경기 하이라이트를 인공지능이 스스로 편집해 영상으로 만들어 제공합니다. 사람이 편집할 경우 인력과 시간이 소비되는 것은 물론, 여러 종류의 하이라이트를 만들기도 어렵습니다. 인공지능은 선수의 움직임이나 관중의 환호성 등을 인식해 영상을 편집합니다. 특정 선수 위주로 편집하거나 득점 상황만 편집하는 등 팬의 다양한 요구에 따라 하나의 경기 영상을 수십 개의 하이라이트로 빠르게 편집할 수 있습니다.

 

모든 운동선수와 팀은 스포츠의 수준을 한 단계 더 높이기 위해 부단히 노력하고 있습니다. 팬들은 선수와 함께 호흡하고 싶어 하며 동시에 개인화된 경험을 추구합니다. 스포츠 테크는 이러한 니즈를 모두 반영할 수 있는 기술을 제공합니다. 인공지능은 더 빠르게 성장하고 있으며, 데이터 기반의 훈련, 경기력 향상, 팬들과의 커뮤니케이션 등을 지원할 수 있습니다. 이에 따라 스포츠 산업의 필수 요소로 자리 잡아가고 있습니다.  

 

중요한 점은 전문가의 소유물처럼 인식됐던 데이터 분석이 기술이 더해지면서 팬과 대중에게도 열렸다는 사실입니다. 다양한 기술과 데이터 관련 툴이 다루기 쉽게 개발되고 공유됩니다. 이제 스포츠 데이터가 새로운 콘텐츠가 돼 이를 다시 팬이 가공하고 즐기는 구조가 완성됐습니다.

 

기술에 익숙해지면 되돌리기 어렵습니다. 0.001초 차이로 금메달이 바뀌는 상황에서 더는 사람의 눈으로만 의존하는 것은 불가능한 시대입니다. 스포츠 산업의 디지털 트랜스포메이션은 어떤 산업보다 빠르게 진행되고 있습니다.

 

글 ㅣ 윤준탁 ㅣ  IT 저널리스트

 

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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

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