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by 글쓰는몽글c Feb 01. 2020

MLB, NBA, 라리가, 그리고 AI

인공지능이 활용되는 분야 #스포츠

#4

스포츠와 인공지능



인공지능이 활용되는 분야별로 대표성을 띈 사례들을 한가지 씩 정리해보고자 한다.

이번 글에서는 스포츠 분야에서 인공지능(AI)이 어떻게 사용되고 있는지 MLB, NBA, 라리가의 사례를 통해 정리해보도록 하겠다.


MLB(Major League Baseball)


경기력 향상을 위한 인공지능 - 메이저리그


데이터 스포츠인 야구에는 오래 전부터 세이버매트릭스라는 통계방법론을 통해 데이터를 분석하고 기록을 보완하는 역할을 해왔다.  (머니볼에서도 세이버매트릭스를 활용하여 선수들을 트레이드하는 장면들이 나온다.)


이렇게 오랜시간 데이터를 기반으로 기록을 분석하고 보완하던 야구라는 스포츠는 당연히 인공지능(AI)이 활용되기 좋은 환경일 수 밖에 없었을 것이다.

 뉴욕 대학교의 클라우디오 실바 교수는 프로야구 스탯캐스트(Statcast)라는 시스템의 중추 메트릭스 엔진을 공동개발하고 이를 통해 야구 경기 중 모든 선수와 야구공의 움직임을 모두 추적할 수 있었다.

 또한 150만회의 플레이를 아우르는 스탯캐스트 데이터와 GPU (Graphic Processing Unit)가 있었기에 빠른 학습이 가능했다고 한다.

 실바 교수는 이러한 데이터를 통해 딥러닝 알고리즘을 도입하여 분석을 하였고, 선수의 세부적인 움직임, 그리고 경기패턴을 파악하여, 코치의 선수 관리법과 경기전략의 수립에 변화를 주었으며, "특정 투수와 타자를 매칭할 경우 공이 어느 방향으로 나갈 수 있을지 예측할 수 있다" 고 이야기 하였다.

뿐만 아니라 선수의 대응력이 둔해지거나 집중력이 떨어지는 시점을 파악, 이를 통해 부상을 피할 수도 있으며, 이러한 분석을 통해 코치들은 최상의 팀을 꾸릴 수 있었다.

 

스탯캐스트(statcast) : 세이버매트릭스의 2차 발전형태로 기록을 중계화면에서 실시간으로 시각적으로 또 동적으로 제공하는 방식이다. 스탯캐스트의 데이터베이스는 MLB 어드밴스드 미디어가 개발&관리한다고 한다.



NBA (National Basketball Association)


경기의 흥미를 높이기 위한 인공지능 - NBA


농구 역시 야구와 같이 데이터가 중요한 스포츠라고 할 수 있다.

야구의 세이버매트릭스의 영향으로 농구에서도 데이터를 통해 분석하고자 하는 시도가 나타났고 이를 APBR(Association for Professional Basketball Research)메트릭스라고 한다.


2004년 부터 농부에 대한 데이터 분석이 이루어지기 시작했으며, 최근에는 대부분의 농구팀이 데이터 분석 전문가 팀을 운영하고 있다.


야구의 세이버매트릭스에 인공지능 알고리즘을 적용하는 것과 같이 APBR매트릭스에도 인공지능 알고리즘을 적용하려는 시도가 있어왔다.

 농구의 경우 야구에 비해 경기장의 크기가 크지 않고 실내에서 보통 이루어지기 때문에 상대적으로 간단히 6개의 카메라를 통해 움직임을 파악할 수가 있고, GPS기술을 활용해 선수들의 움직임을 데이터화 할 수 있다.


이미지 출처: Sports Data


 이렇게 확보한 데이터는 선수와 공의 실시간 위치를 추적하고 각 선수의 정보를 매핑하여 실시간 분석이 가능하게 되었다.

 이렇게 실시간으로 분석된 데이터는 TV로 송출되는 화면에 시각화 되어 보여지게 되고 이를 통해 팬들은 스포츠에 재미를 더할 수 있게 되었다.

이미지 출처: Sports Data


라리가 (La Liga)


매출 향상을 위한 인공지능 - 레알 마드리드


레알 마드리드는 스페인 라리가의 최고의 축구팀 중 하나로 우리에게는 호날두가 뛰던 팀으로 많이 알려져 있다. (물론 2020년 현재 유벤투스에서 뛰고 있긴 하지만..)

예전 부터 스포츠 분야에서는 데이터를 분석하고자 하는 움직임들이 많이 있어왔는데, 최근 들어서는 인공지능 역시 적용, 활용하려는 움직임 또한 보이고 있다.

레알마드리드와 같은 경우, Microsoft의 도구들을 다양하게 활용하고 있는데, 기본적으로 MS의 클라우드 서비스를 활용하여 PaaS(Platform as a Service) 솔루션을 구축하였다.

실제로 레알마드리드에서 초기에 5명이던 디지털 팀원은 현재 데이터 과학자를 포함하여 30명 이상이 있다고 한다.


특히 전 세계 팬들의 데이터를 취합하고 관련 내용들을 마케팅에 활용하고 있는데, 레알 마드리드의 팬들의 데이터를 수집하는 방식은 아래와 같은 방식이 있다고 한다.

팬 참여 플랫폼 (웹사이트 회원 프로필, 온라인 상품구매 등)

비디오 플랫폼 (Azure 미디어 플레이어 분석을 통해 팬들이 시청하는 영상의 분석)

레알마드리드 공식 모바일 어플리케이션 (사용자 사용 로그, 소셜계정으로 로그인 시 프로필 등)

각 플랫폼에서 팬에 대한 다양한 데이터를 모으고 있으며, 기존에 데이터 분석/활용을 위해 5개의 소스에서 데이터를 추출했지만, 현재는 70개의 소스에서 가져올 수 있고, 이를 통해 프로필 수를 400% 정도 늘릴 수 있었다고 한다.


이렇게 한 스포츠 팀의 팬을 알고 있다는 것은 바로 마케팅, 매출로 이어질 수 있다.

즉, 디지털을 활용하여 수익 증가를 꾀할 수 있으며, 이전 보다 수익은 매 해 30%씩 증가하고 있다고 한다.


다음 글에서는 식품 분야에서 인공지능이 어떻게 사용되는지를 한번 정리해볼까 한다.

식품의 유통, 상품기획, 마케팅 등 다양한 분야에서 인공지능을 활용하고 있는 사례 등 흥미로운 내용들이 많은 듯 하다. :)


Reference

https://customers.microsoft.com/en-us/story/real-madrid

http://naver.me/FR7vcN9O

https://blogs.nvidia.co.kr/2016/11/02/deeplearning_homerun/

https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=16048376&memberNo=25379965&navigationType=push

https://namu.wiki/w/%EB%86%8D%EA%B5%AC%EC%9D%98%20%EA%B8%B0%EB%A1%9D%20%EA%B3%84%EC%82%B0%EB%B2%95?from=APBR%EB%A9%94%ED%8A%B8%EB%A6%AD%EC%8A%A4

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%84%B8%EC%9D%B4%EB%B2%84%EB%A9%94%ED%8A%B8%EB%A6%AD%EC%8A%A4



음성 디자인에 대한 다른 글을 보고 싶다면.

https://brunch.co.kr/magazine/voicedesign


일상에서 활용되고 있는 AI의 다양한 사례들이 궁금하다면.

https://brunch.co.kr/magazine/dailyai


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