AI와 스포츠: 경기 분석과 전략 수립의 눈부신 변화

한때 스포츠는 선수들의 기량과 코치의 경험이 전부였습니다. 하지만 이제는 이야기가 달라졌습니다. AI(인공지능)가 등장하면서 스포츠 산업도 급변하고 있습니다. 기록만으로 경기의 흐름을 파악하던 시대는 저물고,  AI는 실시간 데이터를 분석해 경기 흐름을 예측하고 전략을 최적화하는 역할을 합니다. 경기 분석부터 부상 예방, 팬들의 경험까지, AI가 스포츠의 판도를 바꾸고 있는 방법을 탐험해보겠습니다.

 

1. AI를 활용한 경기 분석 전과 후: 데이터 기반 스포츠 발전

AI가 출시되기 이전에는 경기 분석이 주로 코치, 분석가, 스포츠 과학자들의 경험과 수작업 데이터 분석에 의존했습니다. 당시 경기 분석 방식은 다음과 같습니다.

1-1. AI가 출시되기 이전

1) 비디오 분석

경기 중계 영상이나 훈련 영상을 반복해서 보며 선수들의 움직임을 분석했습니다.

코치와 분석팀이 특정 플레이 장면을 수작업으로 편집하고, 중요한 장면을 선수들에게 피드백하는 방식이었습니다. 1990년대 이후에는 Dartfish 같은 비디오 분석 소프트웨어가 도입되면서 보다 정밀한 분석이 가능해졌습니다.

 

2) 수작업 데이터 기록

경기 중 주요 데이터(패스 성공률, 슛 개수, 점유율 등)를 사람이 직접 기록하는 방식이었습니다. 스카우트 및 데이터 분석가가 경기 중 선수 개개인의 움직임과 팀 전술을 기록한 후, 경기 후 이를 분석하여 피드백을 제공했습니다.

예를 들어, 축구에서는 경기 후 리포트를 작성하여 선수별 성과를 평가하는 방식이 활용되었습니다.

 

3) 수작업 통계 분석

스포츠 통계 전문 분석가들이 경기 데이터를 수집하여 엑셀 또는 수기 방식으로 분석했습니다. NBA, MLB 등의 프로 스포츠에서는 특정 선수나 팀의 퍼포먼스를 평가하기 위해 다양한 통계 지표를 활용했습니다.

예를 들어, 마이클 루이스의 『머니볼』(Moneyball)에서 소개된 방법처럼, 야구에서 세이버메트릭스(Sabermetrics)를 활용한 통계 분석이 활발히 사용되었습니다.

 

4) 선수 및 코치의 직관적 판단

데이터 분석이 부족했던 시절, 팀 전술이나 전략은 코치의 직관과 경험에 크게 의존했습니다. 경기 흐름을 읽고 즉석에서 전략을 수정하는 것도 코칭 스태프의 주요 역할이었습니다.

예를 들어, 축구에서 상대 팀의 패턴을 분석할 때, 경험 많은 스카우트나 코치가 직접 경기장을 방문해 상대 팀의 플레이 스타일을 파악하는 방식이 주로 사용되었습니다.

 

5) 체력 및 부상 관리

스포츠 과학이 발전하기 전까지 선수들의 피로도나 부상 위험 예측은 주로 선수들의 자기 보고(self-report)에 의존했으며, 트레이너들이 선수들의 움직임을 육안으로 확인하고 판단하는 방식이 일반적이었습니다.

이후 심박수 측정기, GPS 추적 장치 등의 기술이 도입되면서 점차 과학적인 접근이 가능해졌습니다.

 

이처럼 AI 도입 이전에는 경기 분석이 상당히 주관적이고 노동 집약적이었습니다. 하지만 현재는 AI와 빅데이터 기술이 결합되면서 보다 객관적이고 정교한 분석이 가능해졌으며, 실시간 경기 중에도 AI 기반으로 신속한 전략 수립이 이루어지고 있습니다.

 

1-2. AI 출시 이후 실시간 경기 데이터 분석

AI 기술이 발전하면서 선수들의 움직임, 공의 속도, 패스 경로 등을 실시간으로 분석할 수 있게 되었습니다. 대표적인 예가 AWS(아마존 웹 서비스)의 경기 분석 시스템은 프로 스포츠 팀들이 실시간 경기 데이터를 분석하는 데 활용하는 클라우드 기반 솔루션입니다. AWS는 선수들의 움직임, 경기 흐름, 팀 전술을 분석하는 데 필요한 AI 및 머신러닝 모델을 제공합니다.

 

코치나 분석팀은 AWS의 AI 모델을 활용하여 경기 중 중요한 순간을 분석하고 전략을 조정할 수 있습니다. 일반인이 AWS의 이 서비스를 직접 이용하려면 AWS 클라우드 서비스 계정을 설정하고 특정 AI 분석 기능을 사용해야 합니다. 쉽게 앱을 실행해 바로 사용할 수 있는 형태는 아니지만, AWS의 여러 스포츠 분석 도구들은 프로 스포츠 리그, 스포츠 연구 기관, 대학 스포츠 팀 등에서 널리 사용되고 있습니다.입니다. AWS는 실시간 경기 데이터를 분석하여 선수들의 패턴과 경기 흐름을 예측하는 기술을 제공하고 있습니다.

 

⚽ 축구:

AI 도구: Opta, Stats Perform, Tracab

AI 기반 비디오 분석 시스템이 선수들의 위치와 패스를 추적해 경기 스타일을 분석합니다. 예를 들어, Opta와 Stats Perform 같은 데이터 분석 기업은 AI를 활용하여 선수의 패스 성공률, 득점 확률, 수비 전략 등을 분석해 팀 전략을 조정하는 데 도움을 주고 있습니다. Tracab 을 이용하면 경기 중 실시간으로 선수들의 움직임을 추적해 전술 패턴을 분석할 수 있습니다. 

 

🏀 농구:

AI 도구: Second Spectrum, Noah

NBA에서는 AI가 선수들의 슛 성공률을 예측하고, 수비 전략을 분석하는 데 사용됩니다. 특히, Second Spectrum은 NBA에서 사용되며, 경기 중 선수들의 슛 선택, 수비 전략, 코트 내 움직임을 AI로 분석하여 각 팀의 전술을 최적화하는 데 기여하고 있습니다. Noah Basketball는 AI 기반 슛 분석 시스템으로, 슛 각도, 회전 속도, 성공 확률을 계산하여 최적의 슛 폼을 추천합니다.

 

🎾 테니스:

AI 도구: Hawk-Eye, IBM Watson AI

호크아이(Hawk-Eye) 시스템은 테니스 경기에서 볼의 궤적을 정확하게 분석해 라인 판정을 돕는 데 활용되며, AI 기술을 통해 선수의 경기 스타일과 약점을 분석해 맞춤형 전략을 제공합니다. IBM Watson AI는 AI 해설 및 경기 예측에 사용되며, 선수별 맞춤형 전략을 제공합니다.

 

🏌️‍♂️ 골프

AI 도구: 트랙맨(TrackMan), Arccos Golf

트랙맨(TrackMan)과 같은 AI 기반 추적 시스템은 골퍼의 스윙 속도, 공의 발사 각도, 회전률 등을 분석하여 최적의 스윙 전략을 제안합니다. 또한, AI는 코스 매니지먼트 전략을 수립하고, 선수 개개인의 경기 스타일을 개선하는 데 도움을 줍니다. Arccos Golf는 골프 클럽에 부착된 센서를 통해 스윙 데이터를 AI가 분석, 플레이어에게 맞춤형 전략 추천합니다.

 

⚾ 야구 (Baseball)

AI 도구: Statcast (MLB), Rapsodo

Statcast는 투구 속도, 타구 궤적, 수비 동작 등을 AI로 분석하여 선수 평가합니다. Rapsodo는 타격 및 투구 시 데이터를 실시간으로 분석하여 최적의 경기력을 발휘하도록 도움을 줍니다.

 

2. AI가 만드는 스포츠 전략의 변화

AI 기술이 스포츠 전략 수립 방식에 혁신을 불러오고 있습니다. 과거에는 경기 전략이 주로 코치진의 경험과 선수들의 직관적인 판단에 의존했지만, 이제는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 보다 정교한 전략을 제공할 수 있습니다. AI가 코치진을 보조하는 역할을 넘어, 경기 흐름을 예측하고 선수별 맞춤형 전술을 수립하는 데 적극 활용되고 있습니다.

2.1 AI 기반 경기 전략 수립

AI를 활용한 성공 사례 

🔹 리버풀 FC (축구): 잉글랜드 프리미어리그의 리버풀은 AI 분석 시스템을 도입한 후 전술적 변화를 통해 2019년 UEFA 챔피언스리그와 2020년 프리미어리그 우승을 차지했습니다. AI를 활용하여 선수들의 움직임을 분석하고, 상대 팀의 약점을 공략하는 전략을 개발했습니다.

 

🔹 전북 현대 모터스 (축구, 한국): K리그 전북 현대는 AI 기반 경기 분석 시스템을 도입하여 선수들의 경기 중 움직임과 패스 경로를 분석하고 최적의 전술을 구성했습니다. 이를 통해 2020년 K리그1 우승을 차지하며 리그 내 강자로 자리 잡았습니다.

 

🔹 두산 베어스 (야구, 한국): KBO 리그의 두산 베어스는 AI 기반 데이터 분석을 활용하여 투수들의 투구 패턴을 최적화하고, 타자들의 타격 데이터를 분석하여 맞춤형 훈련을 제공하고 있습니다. 이러한 분석을 통해 두산은 최근 몇 년간 꾸준히 상위권을 유지하고 있습니다.

 

🔹 휴스턴 애스트로스 (야구): MLB 팀인 휴스턴 애스트로스는 AI를 기반으로 타자들의 스윙 분석 및 투수들의 공 궤적을 분석하여 2017년 월드시리즈에서 우승을 차지했습니다. AI 덕분에 상대 팀보다 한층 정교한 전략을 구사할 수 있었습니다.

 

AI는 상대 팀의 경기 패턴을 분석해 최적의 전술을 제안합니다. AI는 과거 경기 데이터를 분석해 특정 팀이 어떤 상황에서 약점을 보이는지 파악하고, 이를 기반으로 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 실시간 경기 중에도 데이터를 반영하여 변화하는 상황에 맞는 전략을 빠르게 조정할 수 있습니다.

 

2.2  개인 맞춤형 훈련 프로그램

AI는 선수별 운동 패턴을 분석하고 맞춤형 훈련 계획을 제공하여 경기력을 극대화합니다. 예를 들어, 축구에서는 AI가 선수의 달리기 속도, 패스 성공률, 체력 소모량을 분석하여 최적의 훈련 강도를 조정합니다.

 

최신 활용 사례:

• 리오넬 메시(MLS 인터 마이애미): AI 기반 피로도 측정 시스템을 이용해 경기 전 컨디션을 조절하고 최적의 경기력을 유지.
• 손흥민(토트넘 핫스퍼): AI 분석을 활용한 개인 맞춤형 훈련을 통해 슈팅 정확도 및 스프린트 속도를 향상.
• 오타니 쇼헤이(MLB LA 에인절스): AI 피칭 분석 시스템을 활용해 투구 궤적을 정밀하게 조정하고 부상 위험을 최소화.

AI 기반 맞춤형 훈련은 이제 프로 선수뿐만 아니라 아마추어 선수들에게도 도입되고 있으며, 점점 더 많은 팀과 선수가 이를 활용하고 있습니다. 퍼포먼스를 분석하여 개별 맞춤형 훈련 프로그램을 제공합니다. Catapult Sports와 같은 기업은 선수들의 운동량, 심박수, 근육 피로도를 분석하여 최적의 훈련 강도를 조정하는 솔루션을 제공하고 있습니다. 또한, AI 기반 시뮬레이션을 활용해 특정 경기 시나리오에 따른 최적의 전략을 훈련할 수 있도록 지원합니다.

 

3. AI와 부상 예방: 스포츠 의학의 진화

스포츠에서 가장 큰 변수 중 하나는 선수 부상입니다. AI는 부상을 미리 예측하고 예방하는 데 중요한 역할을 합니다. 선수들의 부상 이력, 경기 중 움직임 패턴, 근육 피로도 등을 종합적으로 분석하여 위험도를 예측하고, 이를 통해 보다 정밀한 예방 조치를 가능하게 합니다. AI 기반 분석 시스템은 코치와 트레이너에게 선수의 부상 위험도를 실시간으로 제공하여 부상의 사전 차단이 가능하도록 돕고 있습니다.

 

3-1. 부상 예측 시스템:

AI는 선수의 움직임 패턴, 근육 사용량, 심박수를 분석하여 부상 위험도를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 메이저리그(MLB)에서는 AI가 투수들의 투구 패턴을 분석해 부상의 징후를 미리 감지하는 데 활용되고 있습니다. 또한, AI는 선수들의 신체 데이터를 활용해 특정 동작이 부상을 유발할 가능성을 평가하고, 이를 방지할 수 있는 대체 기술을 제안합니다.

 

최신 사례:

• 잉글랜드 프리미어리그(EPL) 맨체스터 시티: AI 기반 부상 예방 시스템을 도입하여 선수들의 피로도를 분석하고 적절한 로테이션을 계획하여 부상률을 크게 감소.
• NBA LA 레이커스: AI를 활용한 선수 모니터링 시스템을 통해 부상 전조 증상을 조기에 발견하고, 재활 프로그램을 최적화함.
• 손흥민(토트넘 핫스퍼): AI를 활용한 피로 분석 시스템으로 경기 전후 컨디션을 관리하며 근육 손상 위험을 최소화.

 

3-2. 리커버리 최적화:

AI는 선수들의 회복 과정을 분석하여 최적의 재활 프로그램을 추천합니다. 선수별 신체 조건과 부상 유형에 따라 맞춤형 회복 프로그램을 제공하여, 부상에서 더 빠르게 회복하고 경기 복귀 시간을 단축할 수 있습니다. AI는 물리 치료 데이터와 운동 능력 향상 데이터를 결합하여 각 선수에게 최적의 재활 계획을 제공합니다.

 

적용 예시:

• MLB 뉴욕 양키스: AI를 활용해 부상 후 복귀 기간을 단축하고 선수들의 회복률을 최적화.
• KBO 두산 베어스: AI 기반 운동 분석 시스템을 도입하여 부상 회복 과정을 정밀하게 조정.
• 크리스티아누 호날두(알 나스르): AI를 기반으로 한 회복 모니터링 시스템을 활용하여 경기 후 피로도를 평가하고 재활 운동을 최적화.

이처럼 AI는 부상 예방뿐만 아니라 재활 과정에서도 중요한 역할을 하며, 선수들의 경기력을 최대한 유지할 수 있도록 지원하고 있습니다.

 

4. AI와 팬 경험의 혁신

스포츠는 선수들만을 위한 것이 아닙니다. 팬들에게도 AI는 경기 관람의 즐거움을 극대화하는 역할을 하고 있습니다. AI는 실시간 경기 분석, 인터랙티브 콘텐츠, 개인 맞춤형 경험을 통해 스포츠 팬들이 더욱 몰입할 수 있도록 돕고 있습니다.

4-1.실시간 해설 및 분석:

AI 기반 해설 시스템은 경기 중 실시간 데이터를 분석하여 팬들에게 더욱 깊이 있는 정보를 제공합니다. 예를 들어, AI는 선수의 속도, 패스 경로, 슈팅 각도를 분석하여 해설자에게 인사이트를 제공하고, 이를 시청자들에게 시각화하여 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.

 

최신 사례:

• Amazon AWS & NFL: AWS의 Next Gen Stats는 NFL 경기 중 선수의 이동 거리, 속도, 플레이 성공률을 실시간으로 분석하여 중계 중 시청자들에게 제공.
• EPL (잉글랜드 프리미어리그) Match Insights: Amazon AI가 경기 전 선수들의 컨디션 및 경기 예측을 데이터 기반으로 분석하여 팬들에게 제공.
• MLB Statcast: AI가 타자의 타구 속도, 비거리, 수비 동작을 분석하여 팬들에게 그래픽으로 제공.

4-2. AI 챗봇과 가상 코치:

AI 챗봇은 팬들과 소통하며 경기 정보를 제공하고, 선수와의 인터뷰를 가상으로 진행하는 등 다양한 방식으로 활용됩니다. AI 기반 가상 코치는 팬들에게 직접 맞춤형 스포츠 트레이닝을 제공할 수도 있습니다.

 

적용 사례:

• FIFA AI 챗봇: 월드컵 경기 중 AI 챗봇이 경기 일정, 선수 정보, 실시간 경기 분석을 제공.
• NBA Virtual Coach: AI가 팬들에게 맞춤형 농구 훈련 팁을 제공하며, NBA 선수들의 기술을 분석하여 훈련 가이드를 제공.

4-3.맞춤형 콘텐츠 추천:

AI는 팬들의 관심사를 분석하여 맞춤형 하이라이트 영상, 뉴스, 통계를 추천합니다. 이를 통해 팬들은 자신이 선호하는 선수나 팀에 대한 정보를 더 쉽게 접할 수 있습니다.

 

예시:

• YouTube AI 알고리즘: 스포츠 하이라이트 영상이 AI 분석을 통해 사용자 맞춤 추천으로 제공됨.
• ESPN AI 기반 콘텐츠 추천: AI가 사용자의 관심 스포츠 종목과 팀을 분석하여 관련 뉴스 및 경기 정보를 제공.
• Twitch 스포츠 스트리밍 AI: 팬들이 좋아하는 팀과 선수의 실시간 스트리밍을 자동 추천하는 AI 기능 적용.

 

5. AI 도입이 초래하는 부정적 영향과 스포츠의 미래

AI가 스포츠 산업을 혁신하고 있지만, 이에 따른 부정적인 영향도 고려해야 합니다. AI 도입으로 인해 발생할 수 있는 주요 문제점은 다음과 같습니다.

 

1) 선수 및 코치의 역할 감소: AI가 경기 전략과 분석을 담당하면서 일부 코치나 데이터 분석가들의 역할이 축소될 가능성이 있습니다. 이는 기존의 전통적인 경기 운영 방식에 익숙한 전문가들에게 위기감을 줄 수 있습니다.

2) 기술 의존성 증가: AI에 대한 지나친 의존은 코칭 스태프와 선수들이 경기 중 즉각적인 판단을 내리는 능력을 저하시킬 수 있습니다. 또한, AI 분석이 항상 완벽한 것은 아니므로, 데이터 해석 오류가 경기 결과에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다.

3) 공정성 문제: 일부 팀들이 고급 AI 기술을 활용할 수 있는 반면, 재정이 부족한 팀들은 이를 도입하기 어려울 수 있습니다. 이로 인해 부유한 팀과 그렇지 않은 팀 간의 경기력 차이가 더욱 벌어질 가능성이 있습니다.

4) 개인 정보 보호 문제: AI는 선수들의 생체 데이터, 부상 기록, 경기 중 움직임을 지속적으로 수집하여 분석합니다. 이러한 데이터가 외부로 유출되거나 악용될 경우 선수들의 프라이버시가 침해될 위험이 있습니다.

5) 판정 시스템의 오류: AI가 경기 판정에 개입하는 경우, 기술적 오류나 알고리즘 편향성으로 인해 오심이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 테니스의 호크아이(Hawk-Eye) 시스템이 가끔 미세한 차이로 잘못된 판정을 내리는 경우가 보고되었습니다.

 

 

그럼에도 불구하고, AI는 경기 분석, 전략 수립, 부상 예방, 팬 경험 향상 등 스포츠 전반에 걸쳐 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로 AI는 더욱 정교한 분석을 제공하고, 스포츠 산업의 패러다임을 변화시킬 것입니다. 기술과 스포츠가 결합하는 이 혁신적인 시대에서 AI가 어떤 새로운 가능성을 열어갈지 기대됩니다.