[기획:디지털스포츠③] AI와 빅데이터의 흐름

디지털 스포츠(Digital Sports)는 전통적인 스포츠에 디지털 기술을 결합하여 새로운 형태로 발전한 스포츠를 의미한다. 전자 스포츠(eSports)를 필두로, 가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 스마트 웨어러블 기기 등 다양한 기술이 스포츠 영역에 적용되면서 디지털 스포츠는 스포츠 산업의 중요한 축으로 자리 잡고 있다. 이에 AI타임스는 디지털 스포츠의 다양한 영역을 살펴보고 그 변화와 전망을 분석 보도한다. [편집자 주]

스포츠 데이터 분석의 개요와 배경

스포츠에서 데이터 분석은 선수들의 경기력 향상, 팀 전략 수립, 팬 경험 개선 등을 목표로 하는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 특히 최근 몇 년간 인공지능(AI)과 빅데이터 기술의 발전은 스포츠 데이터 분석의 패러다임을 바꾸어 놓았다. 

과거에는 수작업으로 이루어지던 데이터 수집과 분석이 AI와 빅데이터 기술의 도입으로 자동화되고, 훨씬 더 정교하게 이루어지고 있다.

스포츠 데이터는 경기에 관련된 수많은 변수를 포함하며, 이를 분석함으로써 경기 결과를 예측하고, 선수의 퍼포먼스를 최적화하며, 팬과의 상호작용을 강화할 수 있다. 최근의 기술 발전은 이 모든 것을 더욱 효과적이고 효율적으로 가능하게 하고 있다.

AI와 빅데이터는 선수, 팀, 팬, 구단 운영 등 스포츠의 모든 측면에 걸쳐 광범위하게 적용되고 있다. 이들은 경기의 분석뿐만 아니라 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있다.

경기 내 실시간 분석: AI 기반 알고리즘은 실시간으로 선수의 움직임, 경기 상황, 전술 등을 분석해 즉각적인 피드백을 제공한다. 

축구, 농구, 미식축구 등 다양한 스포츠에서 선수들의 위치 데이터, 움직임 패턴 등을 분석하여 더 나은 전술적 결정을 내리는 데 도움을 준다. AI는 선수의 실시간 데이터를 바탕으로 경기 중 최적의 플레이를 추천하거나 예측할 수 있다.

부상 예방과 관리: 빅데이터는 선수들의 경기력뿐만 아니라 부상 위험을 예측하는 데도 활용된다. 

AI는 선수의 체력, 움직임, 피로도를 분석하여 부상 가능성을 예측하고, 이를 토대로 적절한 훈련 강도를 제안하거나 휴식을 권장한다. 이를 통해 팀은 부상 위험을 최소화하고 선수의 수명을 연장할 수 있다.

전술 분석: AI는 경기 데이터를 바탕으로 팀의 전술을 분석하고, 상대 팀의 약점을 찾아낸다. 이를 통해 더 효과적인 전술을 수립하고, 게임 중 실시간으로 전략을 조정할 수 있다. 

예를 들어, 축구에서 패스 성공률, 수비 라인 간 거리, 슈팅 위치 등을 분석하여 각 팀이 어떤 전술을 구사하는지 파악할 수 있다.

경기 결과 예측: AI는 방대한 양의 데이터 분석을 통해 경기 결과를 예측할 수 있다. 선수의 상태, 과거 경기 기록, 기후 조건 등 다양한 요소를 결합해 팀의 승리 확률을 예측하는 모델을 생성한다. 

이러한 분석은 팀의 준비 과정뿐 아니라 스포츠 베팅 업계에서도 중요한 역할을 하고 있다.

개인화된 팬 경험: AI와 빅데이터는 팬들의 행동 패턴을 분석해 맞춤형 콘텐츠와 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, AI는 팬들이 선호하는 선수나 팀의 경기를 추천하거나, 개인 맞춤형 하이라이트 영상을 생성할 수 있다. 

이를 통해 팬들은 자신이 선호하는 콘텐츠에 더욱 몰입할 수 있으며, 구단은 팬들의 충성도를 높일 수 있다.

AR/VR을 활용한 경기 관람: AR(증강 현실)과 VR(가상 현실) 기술이 결합된 데이터 분석은 팬들이 경기장에서 경기를 더욱 몰입감 있게 즐길 수 있도록 돕는다. 

AI는 경기 중 실시간으로 데이터를 분석하여 팬들이 보는 화면에 선수들의 통계, 움직임 경로 등을 실시간으로 제공할 수 있다.

선수 스카우팅: AI와 빅데이터는 전 세계의 수많은 선수의 데이터를 분석하여 구단이 최고의 잠재력을 가진 선수를 스카우팅하는 데 도움을 준다. 선수의 경기 기록, 체력, 잠재력 등을 데이터 기반으로 평가하고, 이를 통해 구단이 보다 현명한 선택을 할 수 있도록 돕는다. 

예를 들어, 구단은 특정 포지션에 필요한 역량을 갖춘 선수를 과학적으로 평가하여 영입할 수 있다.

비즈니스 운영 최적화: AI는 팬의 소비 패턴, 티켓 판매 기록, 구단 상품 구매 기록 등을 분석하여 수익성을 극대화할 수 있는 전략을 제공한다. 빅데이터는 팬들의 선호도에 맞춘 마케팅 캠페인을 설계하는 데에도 활용되며, 이는 구단의 매출 증대에 기여한다.

스포츠 데이터 분석에 적용되는 기술과 플랫폼

또한 스포츠 데이터 분석에도 다양한 AI 및 빅데이터 플랫폼과 기술이 사용된다. 이들은 선수의 경기력 분석, 구단의 운영 효율성 증대, 팬 경험 개선에 중요한 역할을 하고 있다.

머신러닝(ML): 머신러닝은 방대한 양의 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 예측 모델을 만든다. 머신러닝은 경기 기록, 선수 움직임, 게임 결과를 분석하여 향후 경기를 예측하거나 선수의 퍼포먼스를 향상시키는 데 사용된다.

딥 러닝(Deep Learning): 딥 러닝은 더 복잡한 데이터 분석을 가능하게 하며, 특히 영상 분석에서 큰 효과를 발휘한다. 예를 들어, 딥 러닝 모델은 선수들의 경기 영상을 분석하여 정확한 움직임 데이터를 추출하고 이를 기반으로 분석을 수행할 수 있다.

IoT 기기와 웨어러블 센서는 실시간 데이터를 수집하고, 이를 AI 시스템과 결합해 즉각적인 분석 결과를 제공한다. 선수들은 웨어러블 기기를 착용하고 실시간으로 자신의 심박수, 체력 소모, 움직임 등을 모니터링할 수 있으며, 이를 토대로 최적의 경기 전략과 훈련 계획을 수립할 수 있다.

Opta: 축구 데이터를 전문적으로 제공하는 Opta는 선수의 활동을 실시간으로 기록하고 분석하여 팀과 코칭 스태프에게 제공하는 서비스다. Opta 데이터는 전 세계 축구 리그와 팀에 의해 사용되고 있다.

Stats Perform: AI 기반 스포츠 데이터 분석 기업인 Stats Perform은 통계 데이터를 활용하여 선수의 퍼포먼스 및 경기 예측을 위한 종합적인 분석 솔루션을 제공한다. 이 회사는 AI 기술을 통해 스포츠 경기를 더욱 정교하게 분석하고 있다.

미래 전망

스포츠 데이터 분석은 AI와 빅데이터 기술의 발전에 힘입어 앞으로도 많은 진전을 이룰 것으로 예상된다.

디지털스포츠 분야 전문가와 관계자들은 "향후 AI는 더욱 정교한 코칭 시스템을 제공할 것"이고 "경기 중 실시간으로 데이터를 분석하여 감독과 코칭 스태프에게 즉각적인 피드백을 제공하고, 상대 팀의 전략에 맞서 최적의 전술을 수립할 수 있도록 도울 것"이라고 전망했다.

뿐만 아니라 "팬 경험 개선은 AI와 빅데이터 분석을 통해 더 개인화되고 몰입감 있는 방향으로 발전할 것"이라며 "AI는 팬들의 성향을 분석하여 맞춤형 콘텐츠와 상품을 제공하고, 경기 중 실시간으로 팬들과 상호작용하는 기술을 제공할 것"이라 했다. 

특히 "AI는 선수들의 건강과 부상 관리를 더욱 과학적이고 체계적으로 지원할 것"으로 예상하고, "AI 기술이 선수들의 체력, 피로도, 부상 위험을 실시간으로 모니터링하고, 이를 기반으로 부상을 예방하거나 재활 과정을 최적화하는 솔루션이 개발될 것"으로 봤다. 

이처럼 AI와 빅데이터는 더 많은 양의 데이터를 처리하여 복잡한 전술을 분석하고 예측하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 이를 통해 스포츠 팀은 더욱 세밀하고 정교한 전술을 구사할 수 있게 될 것이며, 이러한 기술이 경쟁에서 결정적인 차이를 만들 것이다.

스포츠 데이터 분석은 AI와 빅데이터 기술의 발전에 따라 새로운 차원으로 진입하고 있다. 선수들의 경기력 향상, 팬 경험 개선, 구단 운영의 효율성 극대화 등 다양한 분야에서 데이터 분석은 혁신을 이끌고 있으며, 이 과정에서 AI와 빅데이터의 역할은 더욱 중요해질 것이다. 

향후 스포츠는 데이터 중심의 기술적 도약을 통해 더 흥미롭고, 효율적이며, 과학적인 방향으로 진화할 것으로 기대된다.

양준석 기자 kailas21@aitimes.com