Open New Era!
첨단 기술 기반 스포츠 경기분석 시스템

지금으로부터 약 8년 전인 2016년 1월 제47회 다보스 세계경제포럼에서 처음 거론된 4차 산업혁명이라는 용어는 단순한 사회경제적 현상을 설명하는 개념의 단계를 넘어 이제는 우리들 일상 깊은 곳까지 영향을 미치고, 삶의 다양한 측면에서 변화를 이끌어내고 있다. 스포츠 분야에서도 스포츠의 과학화, 스포츠 산업의 디지털 전환(Digital Transformation, DX)이라는 미명 아래에 인공지능, 사물인터넷, 클라우드, 데이터 분석 등 디지털 기술을 기반으로 새로운 가치를 창출하기 위한 노력들이 경쟁적으로 시도되고 있다. 이러한 변화의 큰 흐름 속에서 스포츠 경기분석 분야에도 다양한 연구들이 시도되었고 많은 상용 시스템들이 출시되었으며, 최신 기술로 점차 고도화되고 진화하고 있다. 스포츠 경기분석이란, 스포츠 경기 중에 일어나는 여러 가지 현상들, 즉 현상이나 이벤트들을 주관적인 관점이 아닌 객관적인 관점에서 탐색, 관찰하여 이를 기록(Record)하고, 목적에 부합하는 방법론(Technology)을 통해 분석(Analysis)함으로써 최종적인 통찰력(Insight)을 얻는 일련의 프로세스라고 정의할 수 있다.

이러한 스포츠 경기분석을 하는 목적은 과학적이고 체계적인 기록관리를 통해 크게 선수들에 대한 훈련 계획을 세우고, 경기의 전술과 전략을 세우는 데 필요하며, 대중들에게 스포츠에 대한 관심과 재미를 더하도록 하는 데 있다고 할 수 있다. 최근 스포츠 경기분석의 기록(Record), 방법(Technology), 분석(Analysis), 통찰력(Insight)의 일련의 프로세스 과정은 4차 산업혁명의 핵심기술인 DNA(Data, Network, AI)의 기술에 힘입어 더욱 발전하고 있다. 이는 스포츠 경기를 분석하기 위한 기술이 단순한 데이터와 이벤트를 수집하는 환경에서 영상과 데이터, 영상과 이벤트를 결합한 멀티미디어(Multi-media) 분석 시스템으로 발전해 가는 것을 의미한다. 이러한 멀티미디어 분석 시스템 구현이 가능하게 된 배경에는 컴퓨터(Hardware)의 발전은 물론 영상 추적 및 데이터 분석 기술이 더해져 가능하게 됐다.

스포츠 경기분석에서 통계 기법을 활용하는 것은 그동안 “스포츠 경기의 주요 요인을 체계적으로 기록하고 통계적으로 분석하는 객관적인 방법” 중 가장 전통적인 방법으로 알려져 왔다. 댄스나 음악 분야에서 사용되고 있는 개성적이고 체계적인 기록 방법과 유사하게 스포츠 통계 분석은 스포츠의 주요 요인들을 체계적으로 기록하는 방법과 기록된 자료를 통계적으로 분석한다는 두 가지의 개념을 함께 내포하고 있다.
체계적으로 기록된 자료는 스포츠 현장에서 주로 팀 스포츠의 전술평가, 기술평가, 움직임 패턴이나 경로 등을 평가하는 자료로 활용될 수 있는데, 코치는 스포츠 통계분석을 통해 선수들에게 정확하고 객관적인 피드백을 즉각적으로(실시간) 제시할 수 있으며 선수들의 오류나 결함을 교정하기 위한 효과적인 자료로 활용할 수 있다. 실제 스포츠 과학의 중요성이 부각되면서 축구, 배구, 하키, 농구, 테니스 등 다양한 스포츠 현장에서 경기분석을 활용한 전술 및 기술평가 그리고 훈련 방법의 적절성에 대한 평가가 이루어지고 있으며, 스포츠 현장에서 직관적인 경험에 의해서만 지도를 하는 것이 아니라 과학적이고 객관적인 자료에 근거해 선수들을 지도하는 기반이 마련되었다.

우리에게 잘 알려진 스포츠 통계 분석의 대표적인 기법으로는 ‘세이버매트릭스(Sabermatrics)’라는 접근법이 있다. 세이버매트릭스란 시즌 동안 누적된 경기 기록을 바탕으로 선수의 기량을 평가하는 통계기법을 의미한다. 이 방법은 실화를 바탕으로 만들어진 소설과 영화 ‘머니볼’로도 유명한 미국의 빌리 빈(Billy Beane)이란 사람이 처음 도입하여, 만년 하위팀이었던 메이저리그의 오클랜드 애슬레틱스(Oakland Athletics)를 포스트시즌에 매년 진출하는 강팀으로 탈바꿈시키면서 선풍적인 인기를 끌었던 통계 기법으로 알려져 있다.

영상을 이용한 객체 추적 기술이란 ‘영상으로부터 일련의 데이터 처리 과정을 통해 원하고자 하는 객체를 추적하는 방법’을 의미하며, 접촉식 센서나 하드웨어를 부착하는 형태가 아닌 영상으로부터 데이터를 획득하기 때문에 선수 또는 경기 자체에 어떠한 부정적인 영향도 주지 않는다는 점이 특징이라고 할 수 있다.
시각적인 정보를 전달해 줄 수 있는 영상은 기존의 다른 방식들에 비해 효과적인 정보 전달이 가능한 수단으로 스포츠 현장에서 주로 사용되고 있으며, 영상처리 기술의 발전과 더불어 스포츠 분석은 영상을 이용한 객체추적 기술을 적용하여 분석이 이루어진다.
영상으로부터 얻어진 선수 추적 데이터를 활용하면 선수의 뛴 거리, 이동 위치, 움직인 위치와 시간 등의 다양한 정보를 얻을 수 있으며, 스포츠 영상에서의 객체 추적 기술은 대표적으로 축구 종목 이외에 최근에는 야구, 농구, 배구, 탁구, 테니스, 골프 등 다양한 종목에 적용되고 있다.

객체 추적(Objects Tracking)은 움직이는 물체를 검지하고, 자동 추적 기능이 있는 시스템으로 군사용, 공공용으로 활용되다가 최근에 스포츠 분야의 선수(Player), 공(ball) 등을 추적하는 데 응용되고 있다.

이러한 영상분석 기법은 최근에 인공지능(AI) 기술이 접목되면서 공간 인지, 속도 인지, 선수 관절의 움직임을 파악하고 선수의 움직임을 통해 어떠한 기술이 적용된 동작인지를 자동으로 분석해 내는 기술로 발전하고 있다.
선수의 관절 정보 x, y 좌표값을 추출하는 스켈레톤 모션 트래킹(Skeleton Motion Tracking) 기술은 다양한 영상 수집을 통해 선수의 기술, 공간의 좌표, 볼 궤적, 스피드, 몸의 회전 등의 관절의 움직임에 따른 공통적인 정보를 반복적인 기계학습으로 영상클립을 편집하고 동작, 공간, 상황별로 자동 DB화 할 수 있는 기술을 의미한다.¹⁾스포츠 분야 중 축구 경기의 객체 추적은 Particle filter라는 알고리즘을 주로 사용하는 것으로 알려져 있다.

스포츠에서 인공지능(AI) 알고리즘을 적용해서 얻게 되는 가장 큰 장점은 전문가에게 의존하지 않고 경기를 분석할 때 객관성을 얻을 수 있다는 점을 들 수 있다.
인공지능(AI) 알고리즘 기술을 활용한 경기력 탐색 기술은 크게 의사결정트리를 활용한 경기력 탐색, 텍스트마이닝을 통한 이벤트 추출, 연관규칙 마이닝, 선수 간 유사도 분석으로 구분할 수 있다.

❶ 의사결정트리(Decision Tree)를 활용한 경기력 탐색

단순한 계산 공식이 아닌 좀 더 복잡한 문제에 있어서 널리 쓰이는 방법 중 결정트리가 있는데, 이는 학습된 개념을 가장 잘 나타내 줄 수 있는 속성으로 만들어지며, 훈련 집합에서 일부 데이터 집합을 선택하여 결정 트리를 만들게 된다.
결정트리(Decision Tree)는 의사 결정 규칙과 그 결과들을 트리 구조로 도식화한 의사 결정 지원 도구의 일종이다. 결정트리는 운용 과학, 그 중에서도 의사 결정 분석에서 목표에 가장 가까운 결과를 낼 수 있는 전략을 찾기 위해 주로 사용된다.²⁾ 데이터들이 모두 정확하게 분류된다면 분류 과정이 끝나고 분류 과정이 끝나지 않았다면 새로운 데이터를 추가하여 새 결정트리를 만들게 된다.

❷ 텍스트 마이닝(Text Mining)을 통한 이벤트 추출

대규모 문서정보로부터 암시적이고 이전에 알려지지 않았지만 잠재적으로 유용한 패턴을 발견하는 과정을 의미한다. 인터넷에서 쉽게 볼 수 있는 스포츠 문자중계를 통해 특정 선수들의 패턴이나 관계를 분석할 수 있으며, 이러한 텍스트 정보를 기반으로 키워드 매칭을 통해 경기의 다양한 속성을 추출하는 기술이다.
최근에는 스포츠 복권과 미디어 및 정보통신 기기가 발달하면서 스c포츠 빅데이터 기반의 텍스트 마이닝을 이용한 스포츠 경기 예측 분석 서비스에 대한 수요가 커지고 있다.
이는 스포츠 경기에서 변수라고 할 수 있는 선수, 감독, 선수나 경기의 여건, 날씨, 외부 환경 등을 분석하여 경기 결과를 예측하는 것으로서 보다 정확하고 객관적인 판별을 제공하기 위한 기법들에 대해 대중적인 관심과 수요가 커지고 있음을 의미한다.

❸ 연관규칙 마이닝(Association Rule Mining)

연관규칙(Association Rule)이란, 데이터 항목들 간에 자주 발생되는 객체들을 찾아내어 그들 사이의 연관관계를 규칙으로 표시하는 기법이다. 어떤 선수가 특정 행위를 할 때 발생하는 또 다른 행위를 찾음으로써 선수의 행동을 미리 예측하여 효과적인 전략을 세우는 데 도움을 받을 수 있다.

❹ 선수 간 유사도 분석(Similarity Evaluation)

팀 내 선수 간의 유사도를 알아보기 위해서는 선수 별 어떤 이벤트를 유형별로 분석하여 수행할 수 있다. 여기서 이벤트라 함은 경기 중 선수들에게 발생하는 하나의 사건을 의미하여 농구 경기의 경우 득점, 3점 슛, 리바운드, 어시스트, 인터셉터, 파울 등을 말한다.

인간이 두 개의 눈으로 입체감을 지각하는 원리와 유사하게 두 개의 카메라 렌즈를 통해 좌우 영상을 동시에 촬영하고, 여러 가지 종류의 방식으로 이를 재생함으로써 이루어지며, 입체영상의 재생 방식은 크게 안경 방식과 무안경 방식으로 구분한다.

선수의 동작 분석을 위한 대표적인 소프트웨어 도구로서 슬로우모션을 이용한 영상분석 기술을 기반으로 한다. 10가지의 모듈을 제공하며, 라이브러리, 태킹, 플레이어, DV영상입력, 애널라이저, 인디액션, 사이멀 캠, 사이멀캠 픽스드, 스트로모션, 스트로모션 픽스드가 있다. 하나의 PC로 최대 4개의 카메라를 이용해 경기분석을 진행할 수 있으며, 자체 3D 도면 기능은 보다 정확한 측정과 정교한 데이터 산출을 지원한다. 또한, 라이브 컬레버레이션 기능을 통해 동시에 여러 사람이 분석에 참여하여 실시간으로 관련 내용을 공유할 수 있고, 즉각적인 전략 조정을 가능하도록 한다.그 밖에 사이멀캠 기능과 스트로모션 기능, 데이터 스트림 통합, 통계 작성, 보고서 작성 등으로 다양한 영상 분석을 진행할 수 있다.³⁾

IBM의 분석 기술을 이용해 실시간으로 경기 상황을 보여주는 플랫폼으로서 8년간 테니스 그랜드 슬램 데이터를 분석해 각 선수의 스타일과 패턴을 식별하고 경기 시작 전 해당 선수들 간의 과거 경기 결과를 분석하는 빅데이터 분석 기반의 인공지능 경기분석 소프트웨어다. 경기 중 승리 요인에 대한 각 성과를 측정 웹사이트에 실시간 업데이트를 한다.

슬램트래커의 모멘텀(Momentum) 기능은 실시간 경기 진행 상황을 한눈에 볼 수 있도록 정리해 주는 서비스이다. 경기와 관련된 주요한 상황과 전환점이 이루어진 배경을 시각적으로 분석할 수 있도록 해준다. 또한 키투더 매치(Keys to the Match) 기능은 과거 대회 기록과 실시간 현재 데이터를 동시에 활용하여 특정 시합에 임하는 선수가 최우선으로 해야 할 3가지 임무가 무엇인지 제시한다.⁴⁾

2014년 브라질월드컵에서 우승한 독일 축구대표팀 선전에는 실시간 빅데이터 분석 기술의 뒷받침이 있었다. 독일 축구대표팀은 독일 대표 정보통신(IT) 기업 SAP과 손잡고 경기력 향상을 위한 데이터 분석 기술을 활용하기 시작했다. 당시 독일 축구대표팀 코치의 부탁으로 개발한 SAP 매치 인사이트는 선수들 움직임을 실시간으로 분석해 전략을 짤 수 있도록 했다. 훈련 경기 중 골키퍼는 양쪽 무릎과 양손, 어깨에 총 6개의 센서를 달고 나머지 선수들은 양쪽 무릎과 어깨에 4개의 센서를 부착했다. 센서 1개당 전송되는 데이터는 1분에 1만2,000여 개. 90분 경기당 총 5,000만개 데이터가 생성되는 셈이다.
이러한 센서를 통해 수집된 운동량, 속도, 심박수, 슈팅 동작, 공의 방향 등 대규모 데이터가 SAP 매치 인사이트를 통해 실시간 분석된다. 분석 결과는 감독과 선수단의 태블릿PC로 실시간 전송돼 신속한 의사결정을 할 수 있도록 인사이트를 제공했다.⁵⁾

액팀 인덱스는 프리미어십과 챔피언십 공식 선수 평가 지표다. 액팀은 잉글랜드 프리미어 리그, 풋볼 리그, 스코틀랜드 프리미어 리그 공식 데이터의 브랜드 이름이며, 해당 데이터는 경기 중 발생하는 골, 유효 슈팅, 코너킥, 파울, 오프사이드, 패스, 태클, 차단, 클리어 등 모든 이벤트들로부터 추출된다. 액팀 인덱스는 경기에서 핵심적으로 기여를 한 선수가 누구인지 밝히고, 포지션이나 국적, 연령 등에 관계없이 과학적으로 선수들의 랭킹을 매겨, 팬들에게 최고의 선수가 누구인지 알려줄 목적으로 만들어졌다. 살포드 대학(University of Salford) 통계학자들에 의해 고안되어 2004-2005년 시즌부터 프리미어 리그와 챔피언십에 도입되었다.⁶⁾

Sky Sports는 영국의 Sky Limited가 운영하는 텔레비전 채널로, 1991년 개국하였다. 원래는 Sky 텔레비전과 BSB(영국위성방송)의 합병 이전, BSB 계열의 The Sports Channel이 존재했으나 합병 이후 Sky Sports로 채널명을 바꿨다.⁷⁾스카이 스포츠는 축구, 골프, 럭비, 크리켓, F1, 복싱, NFL, NBA 등 인기있는 스포츠 종목에 대한 라이브 중계와 최신 스포츠 뉴스를 방송하는 채널로서, 다양한 스포츠 선수들의 통계와 기록을 수집하여 이를 각 선수별 랭킹으로 표현하기 위한 분석 알고리즘을 활용했다.

Prozone은 영상 및 데이터 분석 기술을 통해 선수와 팀의 성과, 전략에 대한 인사이트를 제공하고, 농구, 럭비, 축구, 테니스 등 다양한 스포츠 종목을 포함한다.
Prozone의 분석 서비스는 선수 추적(Player Tracking), 전략과 전술의 분석 등이 있고, 경기장이나 코트에 있는 모든 선수의 움직임을 추적할 수 있기 때문에 선수들의 움직임 하나 하나를 자세히 분석할 수 있다. 또한 Prozone은 코치 등 지도자들이 데이터를 이해하고 이를 통해 선수의 선발과 경기 전략을 세우는 데 필요한 보고서를 지원하고 시각화 기능을 통해 차별화된 서비스를 제공한다.