스포츠의 미래를 책임지고 있는 '인공지능과 빅데이터'

인공지능, 빅데이터 등의 Digital Transformation의 기술들은 우리 생활 곳곳에 영향을 끼치고 있습니다. 그 중 대표적인 분야가 바로 스포츠입니다. 기계학습(Machine Learning)에 의한 패턴인식기술의 발전으로 스포츠 분야에서도 인공지능을 통한 많은 변화가 일어나고 있습니다. 

이러한 변화는 비단 스포츠 선수뿐만 아니라 스포츠를 즐기는 팬들도 몸으로 체감 할 텐데요. 선수는 기량 향상은 물론 부상방지를 이끌어 낼 수 있으며, 스포츠 팬은 더 쉽고 빠르게 스포츠를 즐길 수 있습니다. 그럼 지금부터 인공지능을 접목한 스포츠 내용에 대해 알아보도록 하겠습니다.

윔블던 테니스 대회 인공지능과 함께 하다

 

가장 오랜 역사를 갖고 있으며 세계 4대 테니스 메이저 대회 중 하나인 영국의 윔블던 테니스 대회가 인공지능과 특별한 만남을 가졌습니다. 세계적인 대회인 만큼 전 세계 테니스 팬이 주목을 하는데요, 윔블던은 IBM 왓슨(Watson)의 디지털 및 인공지능 혁신 기술들을 통해 전세계 테니스 팬들이 경기를 더욱 쉽게 이해하고 즐길 수 있도록 서비스를 선보였습니다.

이 중 하나인 인공지능이 경기가 종료되자마자 2~3분만에 대회 주요 장면을 큐레이션한 뒤 윔블던 디지털 채널에서 하이라이트 영상을 보여주었습니다. 이 영상에서는 단순히 경기의 편집본이 아닌 시속 100마일에 이르는 강서브로 서비스 에이스를 따내는 장면이나 팬들의 환호 장면, 소셜트랙션 (Social Traction), 안면인식 등의 기초하여 하이라이트를 선보였습니다.

 

그리고 방대한 양의 데이터에서 얻은 통찰력을 활용해 ‘왓 메이크스 그레이트 (What Makes Great)솔루션’을 제공하였습니다. 이 솔루션은 선수들의 주요 신체 활동 측정 및 열정과 같은 정신적이고 감정적인 특성과 부담감에 대한 반응까지 선수들의 모든 것을 측정합니다. 이 솔루션을 통하여 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터를 활용한다는 것을 엿 볼 수 있습니다.

 

그 외에 코그너티브 컨시어지(Cognitive Concierge) 모바일 앱 ‘애스크 프레드(Ask Fred)’를 통하여 경기장에 방문한 팬들을 위해 서비스를 제공하였습니다. 프레드는 팬들의 질문에 자연어로 답합니다. 예를 들어 어떤 선수가 어느 코트에서 경기하는지, 어디에서 스낵을 살수 있는지 등의 경기 및 경기장 관련 질문에 대해 자연어로 답합니다.

야구 빅데이터 넘어 인공지능 시대로 도래하다

 

108년 만에 메이져리그 야구 우승을 한 팀이 있습니다. 그 팀은 바로 ‘염소의 저주’로 유명한 시카고 컵스! 어떻게 108년 동안 이어진 저주에서 풀려날 수 있었을까요? 당시 외신 언론들은 시카고 컵스가 염소의 저주에서 벗어날 수 있었던 배경에 대해 구단의 빅데이터에 대한 관심과 노력을 가장 큰 원인으로 지목 하였습니다. 

구단은 선수들의 동작을 촬영하고 기록해 3D영상을 만들어 이를 전문영상분석업체에 의뢰 하였습니다. 이로 인하여 빅데이터로 분석하고, 분석한 데이터를 기반으로 선수의 기량을 최고조로 올리는데 활용 한 것입니다. 이와 함께 야구계에서 흔히 쓰이는 세이버메트릭스(야구를 통계학적ㆍ수학적 방법으로 분석하는 방법론) 분석전문가들의 공헌과 함께 시너지가 난 것을 지목 하였습니다.

 

그리고 인공지능이 트레이너 영역에 발을 들여 놓은 사례가 있습니다. 이것은 바로 메이져리그 구단 템파베이 레이스의 키나트랙스(KinaTrax)입니다. 경기장 관중석에 다수의 카메라를 설치하고 투수들의 뼈와 관절의 움직임과 각도 등을 초당 300프레임으로 추적하고 정밀 분석 합니다. 투수의 어깨 속까지 관찰하고 데이터로 산정도 가능합니다. 

이는 투수 교체 시 감독들이 해당 데이터를 기반으로 투수를 교체할 것인지, 아니면 말 것인지를 결정 할 수 있게 되었습니다. 뿐만 아니라 관찰된 투수가 얼마 후 토미존 수술을 받게 될지 혹은 얼마나 자주 어깨나 팔꿈치 부상을 당하게 되는지 같은 데이터를 제공함으로써 선수들의 부상 위험을 줄일 수 있습니다. 그 외에 투수 매커니즘을 관찰하고 교정함으로써 실력 향상에도 도움이 될 것이라는 보고입니다.

“언젠가는 기계가 직접 체스를 둘 수 있을 거에요.” 

영국의 천재 과학자 앨런 튜링이 60년전 인공지능시대를 예견하였습니다. 1950년 발표한 논문에서는 ‘사람의 지능을 모방해 스스로 학습하는 기계’를 상상 하기도 했습니다. 오늘날 인공지능이 탑재된 로봇이 현실화 되었으며, 그 중에서도 스포츠 분야의 로봇들은 종종 운동선수 기량을 뛰어 넘는 것이 현실이 되었습니다.

 

먼저 만나볼 인공지능 로봇은 골프천재 엘드릭(LDRIC)입니다. 보통 일반인 골퍼가 홀인원을 할 확률은 1/12000이며, 프로 골퍼는 1/3000이라는 통계 수치가 있습니다. 하지만 엘드릭은 PGA투어 피닉스오픈 이벤트 경기에서 다섯 차례의 시도 만에 홀인원에 성공하는 기염을 토해냈습니다. 엘드릭은 카메라와 센서를 활용하여 골퍼의 동작을 인식함으로써 스스로 데이터 축척 및 학습 할 수 있는 능력 또 한 있습니다. 프로골퍼는 이를 통해 운동량이나 각종 훈련 경기 데이터 등의 빅데이터를 활용해 골프 연습이 가능합니다.

 

그 다음 만나볼 인공지능 로봇은 세계 최고에게 도전장을 던진 탁구 로봇 ‘아길러스(AGILUS)’입니다. 예전부터 탁구 기계는 단순히 선수들의 연습 상대이자 랠리를 받아주는 보조 도구로 사용해왔지만 아길러스는 기계학습(Machine Learning) 능력을 갖춤으로써 공의 방향과 궤도에 따른 공의 착지 위치를 미리 예측해 스윙을 하는 정밀함을 습득하고 있습니다. 이는 실제 탁구 선수와 시합을 방불케 하는 기량을 갖춘 것으로 실제로 독일의 티모 볼(세계랭킹 9위) 선수의 스피드와 강한 회전을 받아내며 많은 이들을 놀라게 했습니다.

모든 스포츠는 경기에 대한 옳고 그름을 판단하는 심판의 역할이 큽니다. “오심도 경기의 일부”라는 이야기를 많이 들어봤을 것입니다. 겉으로 보기에 낭만적으로 들릴지 모르지만 이는 누구보다 열심히 경기를 준비하고 땀을 흘린 선수들에게 깊은 상처와 좌절을 안길 수 있는 행위입니다. 인공지능이 진화함으로써 인공지능을 접목한 심판 도입도 머지않아 보게 될 수 도 있습니다. 정확한 데이터 수집 및 학습능력을 탑재한 인공지능 심판은 오심에 대한 논쟁을 사라지게 할 것입니다.

 

이미 시범적으로 인공지능 심판이 사용된 사례도 있습니다. 미국의 지역리그 구단인 샌 라파엘 퍼시픽스 (San Rafael Pacifics)에서 ‘피치 F/X 시스템’을 도입하여 투수가 던진 공의 궤적과 속도 데이터를 측정해 스트라이크 여부를 판정하였습니다. 해당 기술에 음성 기술을 더한다면 더욱더 진화 한 인공지능 심판을 볼 수 있을 것입니다.

 

그리고 국제체조연맹(이하 FIG)은 일본 IT 기업인 후지쓰와 협력하여 인공지능 심판을 개발중이며, 이를 2020년 도쿄올림픽에서 체조 선수의 연기를 채점하는 시스템을 도입 예정이라고 합니다. 10대 이상의 동작측정 카메라를 동원해 체조 선수들의 연기를 3D 입체 영상으로 담는 초정밀ㆍ고선명 레이저 센서 등을 통하여 선수들의 동작을 채점합니다. 

FIG는 지난 10월 캐나다 몬트리올에서 열린 세계기계체조선수권대회에서 해당 시스템을 시연하기도 했습니다. 대개 심판은 하루 8시간 이상 채점을 하기 때문에 집중력 및 일관성 유지에 대한 문제점이 있을 수도 있습니다. 인공지능 심판은 일관되고 공정하게 채점 할 수 있기에 이러한 문제를 해결 할 수 있을 것으로 봅니다.