속도와 데이터의 조화: F1과 AI 클라우드 기술
스포츠와 데이터의 융합
최근 데이터 사이언스의 발전으로 스포츠 분야에서 사용되는 기술의 발전은 눈에 띄게 가속화되고 있다. 스포츠에서 데이터는 다양한 방식으로 활용된다. 축구에서의 예시로는 비디오 판독 기술과 같은 공정한 판정을 위한 데이터 시스템이 있다. 특히, 오프사이드 판정에서 비디오 보조 심판(VAR)을 통해 정확한 결정을 내리면서 경기의 공정성을 높이고 있다. NFL과 같은 스포츠에서는 시뮬레이션과 리스크 관리를 통해 경기 전략을 정교화하고, 부상 위험을 줄이며 선수들의 효율적인 활용 방안을 모색한다. 또한, 리버풀과 같은 팀은 코너킥 상황에서 데이터 기반의 전략을 활용해 세트피스 전술을 개선하며 발전된 성과를 낸 바 있다. 이처럼 스포츠와 데이터의 융합은 단순한 통계 비교 분석을 넘어 실시간 경기 분석, 전략 수립, 선수 관리 등 다양한 측면에서 스포츠의 새로운 가능성을 열고 있다.
Formula 1에서 데이터의 중요성
다양한 분야의 스포츠 중에서도 차량의 정밀 조정이 레이스 결과에 큰 영향을 미치는 Formula 1에서 데이터의 중요성은 매우 높다. 특히, 대량 데이터의 보관은 경주 전후의 전략과 실시간 분석을 위해 필수적이다. 각 경기 주말마다 수백 테라바이트에 달하는 차량 센서, 트랙 정보, 기상 데이터 등이 수집된다. 이를 통해 팀들은 레이스 전략, 차량 성능 최적화, 상대팀 분석을 수행하며 경쟁 우위를 확보한다. AWS와 같은 클라우드 솔루션은 이러한 방대한 데이터를 안전하게 저장하고 빠르게 처리할 수 있는 인프라를 제공해, 더욱 정교한 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 한다.
F1 팀들은 레이스 중 센서에서 수집된 데이터가 실시간으로 클라우드에 업로드 된다. 이 데이터는 차량의 속도, 엔진 상태, 타이어 마모, 기상 조건 등 여러 요소를 포함한다. 클라우드 인프라는 이러한 방대한 데이터를 빠르게 처리하고 안전하게 저장할 수 있도록 돕는다. 이후, 인공지능(AI) 및 머신러닝 알고리즘이 이 데이터를 분석해 레이스 전략 최적화, 상대팀 성과 예측, 차량 설정 개선 등의 통찰을 제공한다. 이를 통해 팀들은 경쟁 우위를 확보하고 경기력을 극대화한다.
또한, F1의 규정은 공정성을 확보하기 위해 팀의 기술적 자유를 제한하고 있기에 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션의 역할이 중요하다. 특히 wind tunnel (풍동; 고형의 물체 표면 또는 주변에 대한 공기 움직임의 효과 연구를 위한 도구) 실험의 횟수와 시간을 제한하는 규정이 있어 팀들은 CFD (Computational Fluid Dynamics; 전산 유체 역학) 기술을 적극 활용하게 된다. CFD는 차량의 공기역학적 특성을 컴퓨터 시뮬레이션으로 분석하는 기법으로, 공기의 흐름을 수학적 모델링과 알고리즘으로 재현해 실제 주행 없이 설계 변경의 영향을 미리 평가할 수 있다.
이 과정에서 클라우드 기반의 AI는 CFD 시뮬레이션을 더 빠르고 효율적으로 실행하도록 돕는다. 전통적인 온프레미스 컴퓨팅으로는 대규모 시뮬레이션의 계산량을 감당하기 어려운 반면, 클라우드는 병렬 처리와 유연한 자원 확장을 통해 다량의 시뮬레이션을 단시간 내에 수행할 수 있게 한다. 이로써 F1 팀은 제한된 테스트 조건하에서도 차량의 공기역학적 성능을 최적화하고, 더욱 정교한 설계를 도출해 경쟁력을 유지할 수 있다.
Amazon SageMaker의 활약
Amazon SageMaker는 F1의 전략적 개발에 중요한 역할을 하며, 예산과 물리적 테스트 시간의 한계를 극복하는 데 특히 유용하다. SageMaker는 팀이 효율적으로 머신러닝(ML) 모델을 설계, 훈련, 배포할 수 있도록 돕고, 경주 중 실시간으로 수집되는 방대한 데이터와 70년간 AWS의 Amazon S3에 저장된 역사적 데이터를 활용한다. 각 F1 차량은 300개 이상의 센서를 통해 초당 110만개 이상의 원격 측정 데이터를 생성하며, 이는 복잡한 시뮬레이션과 분석을 위한 기반이 된다.
SageMaker를 통해 F1 팀들은 물리적 풍동 테스트의 높은 비용 없이 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다. AWS 클라우드 인프라에서 수행되는 전산 유체 역학(CFD) 모델은 공기 흐름과 항력 등을 예측해 다양한 주행 조건에서의 차량 성능을 개선하는 데 도움을 준다. 이러한 시뮬레이션은 규정으로 제한된 예산을 초과하지 않으면서도 차량 설계를 세밀하게 다듬는 데 기여한다.
SageMaker 기반 ML 모델의 통합은 피트 스톱 타이밍과 에너지 관리와 같은 전략적 선택의 정확성을 향상시켰다. 예를 들어, SageMaker에서 도출된 분석은 팀이 데이터 기반의 결정을 내리도록 하여 타이어 전략과 경주 타이밍을 최적화하고, 경쟁력을 강화하는 데 도움이 된다. 또한, 데이터의 빠른 처리가 가능해지면서 F1 Insights와 같은 실시간 경주 분석을 통해 팬 경험을 풍부하게 하며, SageMaker의 기술적 및 관중 참여 측면에서의 중요한 역할을 보여준다.
AI 클라우드 서비스의 한계점과 보완 시도
AI 클라우드 서비스는 강력한 도구로 많은 산업에서 혁신을 촉진하고 있지만, 몇 가지 한계점이 존재한다. 특히 데이터 품질은 AI 모델의 성능에 중요한 영향을 미치며, 이로 인해 정확성과 신뢰성이 저하될 위험이 있다. 잘못된 또는 편향된 데이터가 사용되면 AI는 잘못된 결론을 도출할 수 있으며, 이는 예측의 오류나 전략적 실패로 이어질 수 있다. F1과 같은 고도로 정밀한 분석이 요구되는 분야에서는 데이터의 품질이 곧 성공의 핵심 요소가 된다.
이러한 문제를 해결하기 위해 Amazon SageMaker에서는 HITL(Human-in-the-Loop) 접근 방식을 포함하는 다양한 신뢰 구축 기술을 도입하고 있다. SageMaker의 Trust 기능은 모델의 학습과 결과를 검증할 때 인간의 판단을 통합하여 정확성을 높이는 방식이다. HITL은 인간 전문가가 AI의 출력물을 리뷰하고, 모델이 잘못된 결정을 내리거나 예상치 못한 결과를 도출할 때 이를 수정하도록 지원한다. 이를 통해 데이터의 불완전성과 편향성을 줄이고 모델이 더 일관된 결과를 제공할 수 있도록 한다.
보완 시도는 데이터 수집부터 검증까지의 모든 단계에서 진행된다. 데이터는 높은 품질을 보장하기 위해 다단계로 필터링되며, AI 학습 중에는 주기적인 검토와 조정이 이루어진다. 또한, SageMaker는 자동화된 데이터 처리뿐만 아니라 전문가의 피드백을 활용해 모델 성능을 지속적으로 개선하는 시스템을 제공한다. 이런 방식은 F1 팀들이 신뢰할 수 있는 시뮬레이션과 예측을 바탕으로 차량 개발과 전략적 결정을 내리는 데 기여한다. 결론적으로, 데이터 품질 문제는 AI의 한계 중 하나로 꼽히지만, HITL과 같은 보완 방법을 통해 이러한 문제를 극복하고 더 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제공할 수 있다.
F1과 AI 클라우드 기술의 미래
F1과 Amazon의 협력은 계속해서 빠르게 발전하고 있으며, AI와 클라우드 기술은 스포츠 기술의 미래를 선도하고 있다. F1에서 AI는 실시간 데이터 분석, 경기 전략 수립, 성능 최적화 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 이러한 기술들이 경기의 흥미와 정확성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. AWS는 2018년부터 F1의 공식 클라우드 파트너로서, 경기 중 실시간으로 발생하는 1초당 수백만 개의 데이터를 처리하고, 이를 분석하여 전략적 의사 결정을 빠르게 내리는 데 중요한 역할을 한다.
미래에는 더 많은 AI와 클라우드 기술들이 F1의 성능 최적화를 돕고 팬들의 경험을 향상시킬 것으로 예상된다. 이러한 기술들은 이미 차량 디자인, 드라이버 성능 분석, 그리고 팬들에게 경기의 복잡한 요소를 시각적으로 전달하는 데 사용되고 있다. 예를 들어, AWS의 AI 도구인 StatBot은 방송 중 실시간으로 통계와 인사이트를 제공하여 팬들이 경기를 보다 깊이 이해할 수 있도록 돕고 있다. 또한, AWS와 F1은 계속해서 협력하며, 차세대 AI 기술을 적용하고 있다. 예를 들어, F1 Insight와 같은 도구는 예상 피트 전략, 추월 가능성 등을 실시간으로 예측하여 방송 및 팬 경험을 풍부하게 한다. 이러한 기술들은 F1의 경기 전략을 더욱 정교하게 만들며, 팀들이 실시간으로 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 역할을 하고 있다.
앞으로 F1은 더 많은 데이터와 AI, 클라우드의 도움을 받아, 기존의 한계를 극복하고, 더 빠르고 정교한 경쟁 환경을 만들어갈 것으로 기대된다. Amazon의 클라우드와 AI 기술은 F1이 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 데 핵심적인 역할을 하며, 이는 추후 모터스포츠뿐만 아니라 다른 산업에서도 중요한 발전 모델로 자리 잡을 수 있을 것이다.
작성자: ITS 26기 나혜림
