중부 유럽에서 미국의 북대서양 연안에 이르기까지, 러시아에서부터 태평양을 가로질러 미국 캘리포니아까지, 아시아에서 호주에 이르기까지, 전 세계의 사람들이 거의 대부분 열광하는 스포츠는 많지 않다. 대체로 축구, 테니스 정도를 꼽을 수 있다. 그리고 또 다른 하나가 바로 F1 레이싱이다.
F1 레이싱 시장은 급속도로 성장했다. FIA로 잘 알려진 국제 자동차 연맹 은 전 세계 모든 곳에 대표단을 보유하고 있다. F1 경기는 스릴감이 매우 뛰어난 스포츠로, 전 세계 팬들의 사랑을 받는다. 그런데 이 스포츠 분야가 일찍이 빅데이터를 통합하는 데 앞장섰다는 사실을 알고 있는가
F1 레이싱에 사용되는 빅데이터
최근에야 빅데이터를 도입하기 시작한 다른 주요 스포츠와 달리 F1은 1980년대부터 빅데이터를 사용하기 시작했다. 당시에는 F1 차량에 전자 데이터 시스템이 장착됐다. 이 장치는 오늘날의 하드 디스크와 비교할 때 저장 용량과 크기 면에서 비효율적인 편이었다. 어쨌든 이 장치에 저장된 데이터는 나중에 레이싱 과정 및 결과와 차량을 분석하는 데 사용됐다.
1990년대 초반에는 새로운 데이터 시스템이 개발됐다. 이것은 버스트 텔레메트리(burst telemetry)라고 불린다. 이 시스템은 무선 신호를 보내 자동차의 성능, 강점, 약점 등을 본부에 알린다.
오늘날 F1 자동차는 센서를 사용해 실시간 데이터를 전송한다. 레이스 도중 발생하는 모든 일이 레이서와 본부에 있는 팀원들에게 실시간으로 전달된다. 이들은 앞으로 주행해야 하는 바퀴 수, 연료 수준, 타이어 성능 저하 수준, 레이서의 스트레스 및 정신 수준, 기타 주요한 정보 등을 얻는다.
빅데이터 사용의 진화
현재 F1 자동차에는 최소 200개의 센서가 장착돼 있다. 이 센서를 통해 엔지니어는 자동차 성능의 중요한 측면을 모니터링한다.
'포뮬러 1 : 센서 기술이 레이스를 바꾸는 방법'이라는 보고서에서 F1 드라이버 발테리 보타스는 F1 자동차에 센서가 꼭 필요하다고 강조했다. 그는 센서가 점점 더 중요한 위치를 차지하고 있다고 말했다. 센서로 수집되는 데이터는 경기 전체를 운영하는 데 도움이 된다. 이런 데이터는 다양한 공기 역학뿐만 아니라 기계 구성 요소 등 자동차이 성능 자체를 개선시킬 수 있는 것들이기 때문이다.
드라이버는 스티어링 버튼을 조작해 차량 성능을 제어한다. F1 차량의 컴퓨터 전자 시스템은 매우 발전돼 있다. 이것은 마치 제트 전투기의 콕핏에서 발견할 수 있는 것과 유사한 시스템이다.
F1 드라이버는 차량이 정상적으로 작동하지 않는다는 사실을 인식하면 이 정보를 엔지니어들에게 전달한다. 엔지니어들은 원격 측정 데이터를 활용해 문제의 원인을 정확하게 찾아낸다. 그리고 차량이 피트로 돌아오면 재빨리 정비를 마친다. 이런 미세한 조정은 드라이버가 포디움에 설 수 있을지 여부를 가리는 것이기 때문에 매우 중요하다.
F1의 미래
F1 자동차가 테스트 랩을 할 때, 실제 경기에 참가했을 때 등 수많은 데이터가 클라우드에 저장되고 분석된다. 이제 차량 내에는 데이터 저장 장치를 설치할 필요가 없다.
팀원들은 머신러닝 기술을 사용해 더욱 자세한 통계 데이터를 작성하고 팬들을 위해 일부 결과를 공개할 것이다. 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)는 이를 위해 F1의 공식 파트너로 등록됐다. 이렇게 수집 및 분석된 데이터는 중요한 자산이 된다.
현재 F1 레이싱 팀이 데이터를 광범위하게 사용하고 있는데, 앞으로는 레이싱 조직 전체가 이런 데이터에 의존하게 될 것이다. F1 차량 한 대가 레이스 주간 동안 생성하는 데이터는 3.5GB에 달한다. 한 트랙테 20여 대의 자동차가 달리고, 수많은 팀, 부품 공급 업체, 타이어 회사 등이 각기 다른 데이터를 모은다고 생각하면 최종적으로 레이스 주간 동안 수 테라바이트의 데이터가 생성된다. 이것은 제트 전투기 비행 중대가 단일 임무에서 생성하는 데이터의 크기와 비슷하다.
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