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기계학습으로 야구 사인도 간파한다?

미 항공우주국 나사(NASA) 엔지니어로 근무했던 경력자인 유튜버 마크 로버(Mark Rober)가 이번에는 기계학습을 이용해 야구 사인을 해독하는 재미있는 애플리케이션을 개발했다. 야구에선 감독이나 코치, 포수가 복잡한 특정 제스처를 이용해 선수에게 행동을 지시한다. 이 앱은 이런 제스처를 감지해 행동을 예측해내는 것이다.

이번에 만든 애플리케이션은 사인을 낼 때 만지는 위치를 A에서 H까지 배분하고 이 순서를 탭하면 어떤 지시인지 여부를 식별한다. 물론 복잡한 사인 중에는 일부러 무의미한 걸 숨기기도 하지만 이 앱은 3회 입력 만으로 모든 걸 학습해버려 이조차 간파할 수 있다고 한다.

그는 이번 프로젝트를 위해 선수 50여 명과 코치로부터 얘기를 들었다. 예를 들어 모자에 손을 대면 도루이고 나머지는 모두 미끼이거나 모자를 만지지 않으면 모두 미끼 식일 뿐 사실 이미 정해진 액션은 하나 뿐인 경우가 많았다고 한다. 나머지는 전부 무의미한 동작을 섞은 것이라는 얘기다.

이석원 기자

월간 아하PC, HowPC 잡지시대를 거쳐 지디넷, 전자신문인터넷 부장, 컨슈머저널 이버즈 편집장, 테크홀릭 발행인, 벤처스퀘어 편집장 등 온라인 IT 매체에서 '기술시대'를 지켜봐 왔다. 여전히 활력 넘치게 변화하는 이 시장이 궁금하다.

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