스포츠의 나라 미국에서 가장 인기 있는 운동은 무엇일까? “야구 아니면, 미식축구, 혹은 농구나 아이스하키?”
야구를 대표하는 MLB, 농구의 NBA, 미식축구의 NFL, 아이스하키의 NHL은 미국인들이 가장 좋아하는 4대 스포츠 리그다. 이들의 우열을 가린다는 것은 매우 힘들다.
지난 2006년과 2007년의 갤럽 여론 조사에 따르면, 최고의 스포츠 리그는 37%를 차지한 NFL이 차지했다. 다음으로 11%가 NBA 농구가 차지했고, 9%가 선호하는 메이저 리그가 순위를 이어갔다.
미식축구는 2006년과 2007년에 43%로 정점을 찍었으나, 이후 인기가 하락하고 있다. 스포츠 분석가들은 그 이유로 미식축구 스타들의 가정 폭력 등의 문제점, 선수들의 심각한 신체 부상 등을 꼽고 있다.
19세기 초부터 미국인들의 사랑을 받은 미식축구는 오랫동안 미국의 가치, 열정, 국가 정체성을 표현하기 위해 사용됐다. 미국 개척 역사에 걸맞은 경기 규칙. 매우 자극적이고 격렬한 몸싸움. 그만큼 최선을 다하는 선수들의 박진감 넘치는 플레이 등도 인기의 요인으로 분석되고 있다.
여기에다 다른 운동경기와 달리 수많은 작전 타임과 경기 중단은 광고 송출의 절대적인 기회로 작용해 방송사들이 미식축구 방영을 열심히 하게 하는 빌미가 된 것도 인기의 한 이유라고 분석되고 있다.
지금까지는 위의 요인들이 NFL의 인기를 견인해왔다면, 앞으론 다른 요소가 추가될 것 같다. 그것은 다름 아닌 인공지능(AI)이다.
선수의 경기력 향상, 부상 방지, 심판의 오심 등에 인공지능 기술이 적극적으로 활용되면서 향후 NFL의 새로운 팬 확보에 큰 도움을 줄 것으로 전망하고 있다.
한 번에 수백 명 테스트 가능
지난달 13일 글로벌 사이트 코어 편집자 헨리 린드홀름(Henric Lindholm)은 IT 전문 매체 비트레블스(Bitrebels)에 올린 글에서 “인공지능이 NFL에 첫발을 내디뎠고, 더 나은 지식과 전술적 기술을 제공할 것이기 때문에 그것은 인간 코치를 교체하는 과정”이라고 주장했다.
린드홈에 따르면, AI는 팀의 코치 스타일을 변화시킴으로써 NFL에 영향을 미칠 수 있다. AI 코치만이 될 수도 있고 AI 코치와 인간 코치가 모든 것에 협력할 수도 있다는 것이다.
또 미국 프로풋볼(NFL) 구단 코치진은 제공된 데이터를 활용해 선수의 능력을 파악하는 데 AI를 활용할 수 있다. NFL 팀들은 그들의 기술을 수익 증대로 갱신할 것이라고 그는 덧붙였다.
좀 더 구체적으로 살펴보면, NFL은 선수들의 경기력에 대한 더 높은 수준의 이해를 팬들과 코치들에게 가져오는 방향으로 영향을 미칠 수 있는데 그 단초는 바로 데이터와의 연계다.
인공지능 기반의 지브라 기술(Zebra technology)은 선수들의 움직임을 추적하는 것으로 알려져 있다. 즉, RFID 태그가 선수들의 어깨 패드에 내장돼 있어 가속, 거리 이동, 감속, 속도 등의 수치 데이터를 제공해준다.
이는 선수들의 움직임 분석에 쓰이는데 선수들의 정확한 경기력은 연습과 최종 경기에서 추적되고 관찰될 수 있다. 전문가들에 따르면, 이것은 NFL이 좋은 성적을 거둔 선수들로 새로운 기록을 세우도록 도울 수 있다. 현재 NFL은 지브라 기술이 의사결정에 어떻게 효과적으로 사용될 수 있는지 탐구 중이다.
이를 통해 코치는 한 주 동안 선수의 경기력 성장 수준과 그 차이를 깊이 이해할 수 있으며, 회복 중인 부상 선수들의 효율성을 추적하고, 그들이 쏟는 노력을 기록할 수 있다.
NFL은 팀에 많은 투자를 하고 있으며, 선수의 적절한 등장 시기를 아는 것은 그들에게 정말로 유익하다.
최근 NFL 시즌에는 특정 경기에 참여하는 팀들이 경기가 끝난 후, 몇 시간 안에 상대 팀뿐만 아니라 소속팀에게 필요한 모든 데이터를 얻는 새로운 기능이 나타난 것으로 전해졌다.
새로운 NFL 팀들은 인공지능의 도움으로 가장 재능 있는 선수들로 쉽게 구성될 수 있고, AI는 선수의 잠재력을 신중하고 올바르게 인식할 수 있다.
아울러, AI는 선수의 기술, 사고력, 이해력, 재능을 테스트하는 데 두 가지 이상의 방법으로 사용된다. AI로 최고의 선수를 선발해 팀에 합류시킬 수 있다. 이는 한 번에 수백 명의 선수를 테스트하고, 팀에 추가할 가치가 있는 아주 유망한 선수 한 명을 선택하는 것이다.
린드홈은“AI가 이 새로운 기술로 NFL에 좋은 방향으로 크게 영향을 미치고, 잃어버린 매력을 되살릴 수 있다”고 주장했다.
AI 로봇 코치가 선수 관리
지난 8일 애널리틱스 인사이트(analytics insight)는 “NFL이 어떻게 경기를 개선하기 위해 인공지능을 구현할 수 있는가?”란 제하의 기사를 올렸다.
매체에 따르면, 기술은 매우 빠른 속도로 발전하고 있으며, 이것은 스포츠가 경기를 발전시킬 새로운 기회를 열어준다. 북미에서만 스포츠 산업이 800억 달러가 넘고, 이 AI 기술을 활용하면 스포츠 산업이 훨씬 더 성장할 수 있다.
이는 스포츠 산업이 진화하는 AI 시장의 모든 힘을 활용해 경기를 더 안전하고, 흥미롭게 진행하고, 또 마케팅을 표적화하고, 더 큰 시장에 어필할 수 있는 수단을 모두 가지고 있다는 것을 의미한다는 것이다.
지난 몇 년간, 우리는 인공지능과 데이터 학습을 사용하기 시작한 전 세계의 많은 스포츠를 보았고, 이는 NFL도 예외가 아니라고 주장했다.
일단, AI가 NFL에 활용되는 길에는 코칭 지원이 있다. 로봇 코치는 현실과 멀리 떨어져 있지 않고, 곧 대부분의 팀이 선수들의 기량을 향상시키기 위해 AI 코치에 의존하게 될 것이라고 지적했다.
예를 들어, 기존의 공격 라인 코치의 경우, 10명의 선수를 앞에 두고, 한 번에 한 명씩 근력부터 스피드에 이르기까지 상황을 분석한다. 만약에 이를 AI 로봇 코치가 대신한다면, 모든 선수를 동시에 지켜보고, 분석할 수 있으며, 공을 던지는 모든 선수의 팔 회전별 스피드 수를 즉각적으로 파악할 수 있다.
과거에는 선수 건강과 안전이 팀에게 최우선 사항이 아니었지만, 요즘은 상황이 많이 다르다. 팀들은 이제 그들의 능력, 힘, 정신적 그리고 육체적 건강에 더 집중하고 있다.
사실, 이는 AI를 이용한 리그 최초의 시도로 NFL과 AWS의 제휴로 경기 환경 내에서 외부 환경 요인과 포지션별 변화를 포함한 무한 시나리오를 복제하기 위해 고안된 컴퓨터 시뮬레이션 모델인‘디지털 선수’에 의해 가능해진 것이다.
이 모든 데이터는 팀이 단기적으로 선수 부상의 치료와 재활을 개선하고, 향후 부상을 예측하고 예방하는 데 도움이 될 수 있다.
웨어러블 기술은 새로운 것이 아니지만, AI 기반의 이 기술은 경기 중 또는 훈련 세션에서 더 많은 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이로써, 코치들은 선수들이 어떤 부분을 개선해야 하는지를 결정할 수 있다.
NFL을 위해 또 하나의 중요한 기술은 경기 중에 두개골에 충격을 감지하는 여러 개의 노드가 장착된 헬멧이다. 이는 경기 중에 선수들이 충돌하는 순간에 머리에 가해진 힘을 분석하게 해주고, 제조업자들은 여기서 나온 데이터를 활용해 더 안전한 헬멧을 만들 수 있다.
최근에는 심판들도 오심을 줄이기 위해 웨어러블, 나노 센서, 심지어 인공지능의 도움을 받는 것으로 알려졌다. 심판들은 여러 대의 카메라를 통해 움직임을 분석해 몇 초 만에 정확한 의사결정을 내릴 수 있는 AI 기술을 활용하고 있다. 이는 판정의 정확성과 경기의 원활한 진행을 가능케 해준다.
인공지능 디지털 선수 개발
올해 8월 10일 NFL 전문 매체 NFL 닷컴은 NFL과 AWS가 NFL 경기 영상을 이용한 선수 식별 자동화 방법에 대한 인공지능 도전을 시작했다고 공식 웹사이트에서 발표했다.
웹사이트 내용에 따르면, 미국 미식축구 리그(NFL)와 아마존 웹서비스(AWS)는 이날 컴퓨터가 NFL 경기 영상을 사용해 자동으로 선수를 식별할 방법을 만들기 위한 새로운 AI 도전이다.
이를 위해 탄생한 새로운 컴퓨터 비전 모델은 NFL 선수들의 부상을 더 잘 이해하고, 줄이는 것을 목표로 하는 AWS와의 작업을 가속화할 것이라고 웹사이트는 전했다.
지난 시즌에 NFL은 컴퓨터 과학자들에게 NFL 게임 데이터를 제공하고, 필드 헬멧의 충격을 감지하는 방법을 고안하는 도전을 위해 첫 컴퓨터 비전 대회를 개최한 바 있다.
따라서 이 도전은 NFL 선수의 부상을 더 잘 예측하고, 희망적으로 예방할 수 있는 가상적인 디지털 운동선수를 개발하기 위한 NFL 작업의 다음 단계다.
주최 측에 따르면, 전 세계 데이터 과학자들로부터 거의 7800건이 접수됐으며, 그 데이터들은 현재 NFL과 AWS에 의해 디지털 선수에 대해 진행 중인 작업에 활용되고 있다.
이 도전은 헬멧 충격에 관련된 선수들을 얼마나 정확하게 식별하느냐에 따라 팀들은 점수를 매긴다. NFL은 데이터 과학자들에게 현재의 모델에 기반한 같은 게임 데이터 세트를 제공할 것이라고 밝혔다.
이 대회는 프로 스포츠에서 가장 발전되고, 정교한 부상 감시 및 완화 프로그램 중 하나가 되기 위해 노력하고 있는 AWS를 기반으로 구축된 이미 강력한 머신러닝 파이프라인을 발전시킬 것이다.
제프 밀러(Jeff Miller) NFL 부회장은 “특히 이번 대회는 머리 건강에 관한 한 선수들이 상처를 입을 수 있는 위험성을 파악하는 데 도움이 된다”라고 말했다.
또 프리야 폰나팔리(Priya Ponnapali) 아마존ML 솔루션스 랩 수석 매니저는 “머신러닝(ML), 인공지능(AI) 등 AWS의 광범위한 기술을 활용하면 NFL과 AWS가 그 어느 때보다 선수 부상, 경기 규칙, 장비, 재활, 회복에 새로운 통찰력을 창출할 것”이라고 강조했다.
이어 그는 "이번 대회는 이 프로젝트를 통해 수집된 자료와 통찰력이 축구의 미래를 형성할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 계속할 것입니다."이라고 말했다.
AI를 기반으로 한 디지털 운동선수가 궁극적으로 NFL과 그 클럽들이 스포츠 과학과 부상 생체역학을 활용해 개인화된 훈련과 회복 요법을 개발하고, 경기 중 부상에 대한 실시간 위험 분석을 수행해 장비, 규칙 변경 및 코칭 등을 포함한 추가적인 선수 안전의 식별 및 평가에 도움을 주는 도구가 될 것이란 주장이다.
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
