AI와 스포츠의 만남

최근에는 AI 기술이 발전하면서 다양한 산업 분야에서 AI 도입이 진행되고 있다. 이런 물결은 스포츠도 예외는 아니다. AI는 스포츠 분야에 어떻게 도입되어 활용되고 있을까.

운동선수에게 몸은 중요한 도구이며 능력치를 높이기 위한 연습과 부상을 방지하는 관리는 활동에 필수적이다. 프로 스포츠팀에 데이터 분석 솔루션을 제공하는 키트만랩(Kitman Lab) 스티븐 스미스 CEO는 자신의 몸을 비즈니스처럼 취급하고 데이터와 정보를 활용해 자기 관리를 철저하게 하는 선수가 앞으로 더 길게 더 높은 수준으로 플레이할 수 있을 것이라고 말한다.

예를 들어 머스타드(Mustard)라는 야구 앱은 사용자 플레이를 촬영한 데이터를 바탕으로 움직임이 프로 움직임과 어떻게 다른지 비교해 더 효율적인 몸 움직임과 트레이닝 방법을 제공하고 있다.

머스타드 공동 창업자이자 CEO인 록키 코리스는 열성적 플레이어 능력치를 높여주고 장기적 부상과 통증 유발 움직임을 피하도록 설계되어 있다고 주장하고 있다.

컴퓨터 비전과 AI를 기반으로 한 데이터 분석은 골프와 축구 등 야외 이외 스포츠에서도 보급되고 있다. 영국 프리미어리그 명문 축구 클럽인 리버풀FC는 구글 산하 AI 개발 기업인 딥마인드와 협력해 전술 분석을 실시하고 있다.

또 선수 부상을 방지하기 위해 AI를 활용하는 존7(Zone7) 분석 프로그램을 도입한 뒤 선수 부상자 수가 전년보다 3분의 1로 줄었다고 한다. 존7 프로그램은 트레이닝 방법을 조정해 휴식을 취하는 최적의 시간을 제안하고 있다.

또 2022년 베이징올림픽에 출전한 미국 피겨 스케이트 선수는 뉴저지주에 본사를 둔 4D모션스포츠(4D Motion Sports) 동작 해석 프로그램을 사용해 피로를 추적했다. 미국 피겨 스케이팅 선수단 스포츠 과학 매니저에 따르면 선수 데이터는 허리에 붙인 작은 기기로 수집해 연습 후 선수와 코치에서 동작 데이터를 검토했다고 한다.

그는 실제로 점프 이륙과 착지를 명확하게 정의할 수 있는 곳까지 알고리즘을 완성하고 점프에 의한 고관절과 체간에 대한 스트레스가 상당히 높다고 추정할 수 있게 됐다고 한다. 하루 중 운동선수 각속도가 떨어지고 점프 높이가 낮아지는 등 만성적 신체 사용으로 인한 부상이 발생하기 쉽다고 밝히고 있다.

스포츠 분석 전문가는 앞으로 몇 년간 드론 등 초고해상도 영상을 기반으로 AI 분석이 퍼지고 경기 중 선수 관저링 얼마나 구부러지고 있는지, 얼마나 높게 점프하고 있는지, 달리는 속도는 어느 정도인지 같은 요소를 바탕으로 부상 위험을 실시간으로 측정할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 웨어러블 기기를 기반으로 하는 데이터 수집과는 달리 비주얼 데이터는 기기 정확도에 따라 데이터 품질이 좌우되기 어렵고 고장 걱정 없이 원격으로 수집할 수 있다는 이점도 있다.

한편 AI에 의한 플레이어 능력치 분석이나 부상 위험 산출에 알고리즘을 도입할 때에는 해결해야 할 몇 가지 과제도 있다. 예를 들어 능력치에 영향을 주는 건 몸 상태 뿐 아니라 인간관계나 계약 협상 등 심리적 스트레스, 전일 식사 등 다양한 요인이 얽혀 간단하게 측정할 수 없다. 또 알고리즘 정밀도를 진정한 의미로 체크하려면 AI에 의해 상처 위험이 높다고 플래그가 붙은 플레이어에 개입을 하지 않았을 경우 실제로 상처를 낼지 어떨지 조사하고 필요하지만 이 테스트는 윤리적 문제가 있기 때문에 구현하기가 어렵다.

또 플레이어 데이터를 어떻게 관리하고 누구에게 액세스를 허용하는지라는 개인 정보 보호 문제가 있다. 현재 미국에는 기업이 선수 트레이닝 데이터를 수집, 사용하는 걸 금지하는 법률은 없지만 백악관은 AI와 개인 데이터 관리를 사용하는 규칙 도입을 목표로 하고 있으며 앞으로 법률에서 규제가 마련될 가능성도 있다는 것.

AI에 의한 플레이어 데이터 분석은 부상 방지와 퍼포먼스 향상 뿐 아니라 획득 가치가 있는 어색한 선수 발굴에도 도움이 되고 있다. 프랑스 파리에 본사를 둔 스킬코너(SkillCorner)는 전 세계 각국 축구 리그에 대한 TV 방송 영상 데이터를 분석하고 개별 선수 실적을 측정하며 스카우트를 돕는다.

회사 측 관계자는 AI 알고리즘이 완전히 인간 코치를 대체할 가능성은 낮다고 보고 있다. 경기 중 코치는 그 자리에 있어서 냄새를 맡고 느끼고 만질 수도 있다며 의사 결정자가 인공지능으로부터 정보에 귀를 기울일 가능성은 아직까지는 낮을 수 있다는 것이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.