AI 분석이 현대 스포츠를 혁신하고 있다

프로페셔널 스포츠는 언제나 경쟁적이었지만, 최근 AI의 활용이 경기 진행 방식을 혁신했습니다. 정밀한 움직임 추적부터 판정까지, 새로운 인재 발굴에 이르기까지, 여러분이 좋아하는 스포츠 경기장 전반에 걸친 AI 사용이 이제 그 어느 때보다 흔해졌습니다.

오늘날 AI는 이미 초고도 경쟁이 이루어지는 무대에서 경쟁 우위를 제공하는 강력한 도구로 많은 스포츠 팀이 인식하고 있습니다. 따라서 데이터 이해는 선수 기술 향상만큼이나 중요해졌습니다.

그렇다면 기술 산업의 스포츠화는 무엇이 이끌고 있으며, 여러분이 좋아하는 팀들은 어떻게 변했을까요? 현재 진행 중인 AI 스포츠 분석 혁명에 대해 알아야 할 모든 것을 소개합니다.

인공지능이 금융 분야에서 스포츠로 전환하다

금융 전문가들은 수년간 AI 시스템을 활용해 시장 예측, 거래 실행, 특정 자산 평가를 해왔습니다. 이러한 시스템은 고급 패턴 인식 및 예측 모델링에 의존해 특정 시장 움직임의 확률을 판단합니다.

금융 시장이 포화 상태에 이르자, AI 전문가들은 스포츠 산업에서 새로운 무대를 찾기 시작했습니다. 그들은 동일한 AI 전략이 주식, 채권, 암호화폐가 아니라 선수, 팀, 리그에 적용될 수 있음을 빠르게 인식했습니다.

많은 데이터 과학자들이 금융 산업을 위해 모델을 수년간 다듬어 왔으며, 즉시 이러한 알고리즘을 스포츠 분석에 적용할 수 있음을 깨달았습니다. 금융 부문과 마찬가지로, 이 모델들은 방대한 복잡한 데이터셋을 평가해 패턴을 파악하고 추세를 예측합니다. 스포츠 현장에서는 이러한 방법이 코치가 올바른 판단을 내리거나, 잠재적인 신규 팀원을 찾거나, 실시간으로 선수의 건강 상태를 파악하는 데 도움을 줍니다.

스포츠 분석의 진화

“머니볼”이라는 용어는 선수를 평가하기 위한 분석 점수 시스템의 사용을 의미합니다. 이 시스템은 복잡한 데이터를 통합해 팀이 선수의 기술 세트가 승리에 얼마나 기여하는지를 판단할 수 있게 합니다. 특히 2002년 오클랜드 A스가 이 선수 기술 추적 방식을 도입했습니다. 오늘날 MLB 대부분의 팀이 이를 사용하고 있습니다.

1970년대에 ‘Baseball Abstracts’라는 출판물이 선수 추적을 한 단계 끌어올렸습니다. 이 출판물의 저자인 빌 제임스는 오늘까지도 사용되는 여러 독특한 통계와 지표를 도입했습니다. 또 한 세대가 지나면서, 더 많은 팀이 복잡한 분석을 활용해 선수를 추적하기 시작했습니다.

출처 – Mode Analytics

2000년대에 오클랜드 A스가 머니볼 방식을 활용해 여러 유망한 선수를 영입하면서 공식적인 머니볼 접근법이 활기를 띠었습니다. 그 이후 AI 활용이 확대되었습니다. PECOTA와 같은 시스템은 선수 잠재력에 대한 독특한 관점을 제공했습니다. 이 시스템은 과거 선수를 평가해 역사적 비교를 찾고, 새로운 선수의 잠재력에 대한 미래 예측을 수행할 수 있었습니다.

AI가 스포츠 산업과 함께 진화한 과정

AI 시스템이 개선됨에 따라 스포츠 분야 내 통합 수준도 높아졌습니다. 컴퓨터 비전과 같은 핵심 업그레이드는 실시간으로 비디오와 이미지를 분석할 수 있게 했습니다. 예측 모델링 알고리즘과 같은 다른 진보는 과거 패턴을 기반으로 팀이 선발, 트레이드, 코칭 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

또한, 생체역학 AI 시스템은 선수의 전반적인 경력 흐름과 함께 성능 및 위치를 추적할 수 있는 실용적인 방법을 제공합니다. 이러한 시스템은 성능 최적화를 위한 스마트한 방식을 제공하며, 경기 전략부터 부상 예방까지 모든 분야에 유용합니다. 마지막으로, 신경망은 각 선수의 필요에 맞춘 고급 훈련 방법을 제공합니다.

팀이 AI 분석을 활용해 경쟁 우위를 확보하는 방법

기술의 스포츠화는 팀에게 전례 없는 수준의 인사이트를 제공했습니다. 이들은 가능한 모든 영역에서 강력한 도구를 활용해 경쟁 우위를 확보하고 팬 경험을 향상시킵니다. 현재 스포츠 분야에서 AI 시스템이 사용되는 주요 방법은 다음과 같습니다.

성능 최적화 및 부상 예방

팀에 제공되는 가장 큰 이점 중 하나는 웨어러블 및 기타 스마트 디바이스를 훈련 프로그램에 통합하는 것입니다. 호주 기반 Catapult와 같은 시스템은 실시간 생체 데이터를 제공해 코치가 선수의 건강, 회복, 부상 위험까지 추적할 수 있게 합니다.

또한 회복 및 수면 패턴을 추적해 부상 위험 없이 가능한 한 오래 경기장에 머물 수 있게 하는 WHOOP과 같은 시스템도 있습니다. WHOOP 4.0은 광학 심박(PPG), 3축 가속도계, 자이로스코프, 피부 온도 센서를 통해 회복과 스트레인을 중점적으로 모니터링합니다(GPS/자력계는 사용되지 않음).

NFL이 경기 중 선수 추적을 위해 Zebra 웨어러블을 활용하는 것도 AI 통합의 또 다른 사례입니다. 이 시스템은 실시간 위치 추적을 활용해 선수들의 정확한 움직임과 행동을 포착합니다. 구체적으로, 선수 장비에 삽입된 RFID 태그를 사용해 전체 팀에 대한 포괄적인 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 훈련, 스카우팅, 성능 향상에 활용됩니다.

1. 인재 스카우팅 및 영입

인공지능은 선수 스카우팅 및 영입에도 큰 영향을 미쳤습니다. MLB의 여러 팀은 컴퓨터 비전 시스템을 활용해 잠재적인 영입 후보를 평가합니다. 이 시스템은 선수의 과거 영상을 자동으로 검토하고 팀에 미칠 잠재적 영향을 기반으로 종합적인 개요와 점수를 생성합니다.

이 전략은 과거에 스카우터가 선수와 악수를 나누며 직관으로 잠재력을 판단하던 시절과는 크게 다릅니다. 이제는 숫자가 말해줍니다. 이런 방식으로 AI는 스카우팅을 사람 대신 주식 평가와 비슷하게 만들었습니다.

2. 판정

팀이 승리를 놓고 치열한 경기 중에 갑작스러운 판정 실수가 경기 흐름을 바꾸는 상황을 모두 경험해봤을 것입니다. 과거에는 스포츠 리그가 인간 심판에만 의존해 경기 규칙 준수를 판단했습니다. 그러나 오류와 편견 등으로 인해 이 접근 방식은 매력적이지 않게 되었습니다. 이제는 AI 옵션이 판정을 인간 오류가 없는 정확한 과학으로 변모시켰습니다.

MLB는 2026 시즌부터 도전 기반 자동 볼/스트라이크(ABS) 시스템으로 전환합니다. 인간 심판이 여전히 투구를 판정하지만, 팀은 ABS에 도전할 수 있으며 이는 Hawk-Eye 카메라가 투구 위치를 추적하는 방식에 기반합니다. 이는 수년간 마이너리그 테스트와 올스타 경기 시범을 거친 결과입니다.

3. 전략 및 경기 중 의사결정

AI가 팀 코칭에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. NFL에서는 AWS의 Digital Athlete 프로그램이 선수 수준 시뮬레이션을 구축해 작업량과 부상 위험을 연구하고 코칭 및 훈련 계획에 반영합니다. MLB 클럽은 Statcast 기반 모델과 생체역학 분석을 활용해 시나리오 계획을 수립하는데, 이를 “디지털 트윈”이라고 부르지는 않더라도 마찬가지입니다.

This digital version is made by 3D scanning the player and capturing their exact body dimensions. From there, sensors monitor exactly how a player moves and even their decision-making during gameplay.

이 데이터는 선수 맞춤형 훈련 프로그램을 만드는 데 활용됩니다. 어떤 기술을 향상시켜야 하는지를 강조하고, 경기 시나리오를 시뮬레이션해 선수가 어떻게 반응할지 예측할 수도 있습니다. 이 전략을 통해 코치는 실제 선수가 배우기 전에 전략과 개념을 테스트할 수 있습니다.

4. 팬 참여 및 맞춤형 콘텐츠

인공지능은 코칭과 선수 측면만 개선한 것이 아닙니다. 팬이 경기를 추적하고 참여하는 방식에도 큰 영향을 미쳤습니다. AI 방송 시스템은 통계, 하이라이트, 해설 부가 정보 등을 포함한 맞춤형 인터페이스를 팬에게 제공하며, 팬은 좋아하는 스포츠 팀 커뮤니티에 보다 인터랙티브하게 참여할 수 있습니다.

5. 스포츠 베팅 및 예측 인사이트

최근 입법자와 스포츠 팀이 베팅을 비즈니스 모델에 허용하면서 AI 통합의 문이 열렸습니다. AI 모델은 배당률 예측, 성과 추적, 패턴 인식에 최적입니다. 이러한 시스템은 베팅 플랫폼이 배당률을 설정하고 결제를 추적하는 한편, 베터가 예측을 수행하는 데에도 사용됩니다.

시장 데이터 측면에서 Sportradar는 전 세계 약 800개의 스포츠북과 900개의 미디어 기업에 배당률 및 무결성 서비스를 제공합니다. 별도로 Sporttrade는 미국 스포츠 베팅 거래소를 운영하며, 이는 Sportradar의 데이터/서비스 사업과는 별개입니다.

AI 기술이 이끌는 혁명

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이러한 AI 시스템에서 공통적으로 사용되는 기술이 여러 가지 있습니다. 예를 들어, Hawkeye와 Second Spectrum과 같은 컴퓨터 비전 시스템은 비디오를 프레임 단위로 분석해 선수와 경기 진행에 관한 방대한 데이터를 추출합니다. 또 다른 인기 기술은 웨어러블입니다.

웨어러블은 팀과 관계자에게 새로운 추적 가능성을 제공합니다. 이 시스템은 경기장 안팎에서 24시간 모니터링을 제공하며, 팀이 선수의 충분한 휴식 여부를 처음으로 확인할 수 있게 합니다. 이 데이터는 머신러닝 알고리즘에 입력돼 관련 정보를 정리하고 팀에 실행 가능한 형태로 제시됩니다.

리그별 사례

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AI 활용을 리그별 사례로 나누어 보면 AI 프로토콜이 스포츠 경험의 거의 모든 측면에 자리 잡았음을 알 수 있습니다. 팬과의 연결부터 인재 발굴까지, 이러한 시스템은 여러분이 좋아하는 팀에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 다음은 주요 스포츠 리그에서 채택한 AI 시스템의 예시입니다.

MLB: Statcast

Statcast는 MLB 전역의 트래킹 시스템으로(Hawk-Eye 광학 카메라 + 레이더, AWS에서 처리) 모든 구장에서 투구와 선수 데이터를 캡처합니다. 2015년에 공식 도입되어 현재 리그 모든 구장에 배치되어 있습니다. 이 AI 알고리즘은 12개의 정밀 카메라와 레이더 기술을 활용해 공의 위치에 대한 정확한 정보를 AI에 제공하며, 투구 속도, 스핀 레이트, 속도, 궤적, 종류 등 방대한 데이터를 제공합니다.

NFL: Next Gen Stats

NFL은 Next Gen Stats 플랫폼을 통해 경기 중 선수들을 실시간으로 추적하기 위해 RFID 태그를 통합하기 시작했습니다. 이 시스템은 경기 장비와 공에 장착된 센서에 의존합니다. RFID 센서는 선수의 위치, 속도, 방향에 관한 정확한 데이터를 공과의 관계 속에서 제공할 수 있습니다.

이 데이터는 AWS AI Coach 생태계에 전달되어 새로운 경기 전략을 수립하는 데 활용됩니다. 이 옵션은 개선이 필요한 영역을 기반으로 선수에게 맞춤형 훈련 세션을 제공할 수 있습니다. 또한 심층적인 시각화와 상세 데이터 인사이트를 통해 팬 경험을 풍부하게 합니다.

NBA: Second Spectrum

NBA도 Second Spectrum 프로토콜을 통합해 AI 혁명에 동참했습니다. 이 플랫폼은 고속 카메라를 활용해 실시간으로 선수를 추적합니다. 프레임을 스캔해 정확한 선수 위치, 공 위치, 움직임, 행동을 캡처하고 사용하기 쉬운 인터페이스로 제공합니다. 이 정보는 팀이 현재 실제 역량에 기반해 수비 및 공격 전략을 조정하는 데 도움을 줍니다.

프리미어 리그, MLS: 컴퓨터 비전

축구 리그는 선수가 오프사이드인지 여부와 같은 요소를 판단하기 위해 AI 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 초당 100프레임을 캡처해 경기 전체에서 축구공과 선수를 동시에 추적하며 뛰어난 정확성을 제공합니다.

놀랍게도 각 선수 몸에 수천 개의 메쉬 포인트를 추적해 실시간 위치 정보를 제공합니다. 또한 이 데이터는 3D 애니메이션을 통해 팬에게 공유될 수 있습니다.

레이싱: 성능 추적

AI 서비스 제공업체와 포뮬러 1 레이스 팀 간에도 여러 고위급 파트너십이 체결되었습니다. 메르세데스는 올해 Meta AI와 파트너십을 맺었습니다. 이 파트너십을 통해 회사는 레이스 전략, 과거 효율성, 성능 향상을 위한 변화에 대한 깊은 통찰을 얻었습니다.

메르세데스만 AI 시스템 통합을 추구하는 것이 아닙니다. 맥라렌은 Dell Technologies와 파트너십을 맺어 레이스 데이터 분석 전략을 간소화했습니다. 현재 이 회사는 AI를 활용해 레이스 차량 상태를 관리하고, 성능을 향상시키며, 잠재적 위험을 판단합니다.

데이터 비즈니스: 누가 이익을 얻는가?

스포츠 분석 분야는 거대한 비즈니스이며, 일부 보고서에 따르면 2025년 말까지 시장 규모가 58억 달러를 넘어설 것으로 예측됩니다. 동일한 데이터는 이 시장이 앞으로 연평균 30% 복합 성장률을 기록할 수 있는 추세의 시작임을 시사합니다. 특히 현재 여러 기업이 이 시장을 장악하고 있습니다.

AWS, SAP, IBM Watson, SAS, Stats Perform, Sportradar와 같은 기업들이 계속해서 선두를 달리고 있습니다. 이 플랫폼들은 리그와 팀이 고급 알고리즘을 전략에 쉽게 통합하도록 돕습니다. 또한 개인 맞춤형 광고부터 VR 경험까지 팬 경험을 향상시키는 새로운 수익 창출 기회를 만들었습니다. 스포츠 AI 시스템의 미래는 밝습니다.

도전 과제 및 윤리적 우려

AI 분야가 현재 궤도를 유지하려면 극복해야 할 많은 도전 과제가 있습니다. 첫째, 선수와 팬 모두에 대한 심각한 프라이버시 문제가 있습니다. AI 시스템은 방대한 데이터를 수집해 각 사용자에 대한 개인 정보를 포함한 고유 프로필을 만들 수 있습니다. 그러나 데이터 사용 및 공유에 관한 법률은 없습니다.

프라이버시 옹호자들은 이러한 시스템이 경기 종료 후에도 팬과 선수를 추적하는 데 사용될 수 있다고 주장합니다. 또한, 이러한 시스템에 과도하게 의존하면 일부 스포츠에서 인간성이 사라졌다고 느끼는 사람들도 많습니다. 팀이 성과와 수익에만 집중하면, 피해를 보는 것은 팬입니다.

따라서 현재 AI 스포츠 분석 혁명에 대해 경고하는 목소리가 있습니다. 이들은 사람들이 AI에 과도하게 의존하고 인간 요소를 배제하면, 단순 데이터 분석 능력만으로는 해결되지 않는 과정에서 심각한 위험이 발생한다고 믿습니다.

미래: AI 코치와 가상 선수

AI 스포츠 통합의 미래는 SF 영화와 흡사할 것입니다. 코치는 경기장에 나서기 전에 디지털 트윈을 활용해 전체 시뮬레이션 경기를 진행할 수 있습니다. 위험 가능성이나 과거 팀 효율성 등 인간 눈에 보이지 않을 수 있는 AI 전용 정보를 기반으로 조정을 할 것입니다.

AI 시스템이 계속 학습하고 적응함에 따라 스포츠 분야에서 더 많은 역할을 맡게 될 가능성이 높습니다. 이미 팀들은 소셜 미디어 플랫폼에서 판매와 홍보를 돕는 봇을 통합하고 있습니다. 미래에는 전체 팀이 인간이 아닌 AI 프로토콜에 의해 코칭될 수도 있습니다. 누가 알겠습니까, 언젠가 AI가 선수 자체를 대체할지도 모릅니다.

결론: 데이터가 새로운 전술서다

데이터 중심의 새로운 스포츠 시대는 지속될 것입니다. 이러한 기술은 스포츠 이벤트에 참여한다는 의미를 계속 재정의하고 있습니다. 채용, 코칭, 심지어 도박까지 경기의 거의 모든 측면을 변화시켰습니다. 따라서 미래의 챔피언은 경기 기술만 연마하는 것이 아니라 데이터를 마스터하는 방법도 배워야 합니다.

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