[디지털 트랜스포메이션이 만들 내일] (27) 스포츠와 손잡인 인공지능과 빅데이터

인공지능(AI)와 빅데이터 등 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)의 기술은 우리 생활 곳곳에 영향을 끼치고 있습니다. 그 중 대표적인 분야가 바로 스포츠입니다. 기계학습(Machine Learning)에 의한 패턴 인식기술의 발전으로 스포츠 분야에서도 AI를 활용해 많은 변화가 일어나고 있습니다. 이러한 변화는 비단 선수뿐만 아니라 스포츠를 즐기는 팬들도 몸으로 체감할 텐데요. 선수는 기량 향상은 물론이고 부상 방지의 혜택을 누릴 수 있으며, 스포츠 팬은 더 쉽고 빠르게 즐길 수 있습니다. 그럼 지금부터 AI를 접목한 스포츠에 대해 알아보도록 하겠습니다.

◆윔블던 테니스 대회 인공지능과 함께하다

세계 4대 테니스 메이저 중 하나로 가장 오랜 역사를 자랑하는 영국의 윔블던 대회가 AI와 특별한 만남을 가졌습니다. 세계적인 대회인 만큼 지구촌 테니스 팬이 주목을 하는데요, 윔블던은 IBM ‘왓슨’(Watson)의 디지털과 AI 혁신 기술을 통해 전세계 테니스 팬들이 경기를 더욱 쉽게 이해하고 즐길 수 있도록 서비스들을 선보였습니다.

이 중 하나로 AI는 경기가 종료되자마자 2~3분 만에 대회의 주요 장면을 큐레이션한 뒤 윔블던 디지털 채널에서 하이라이트 영상(사진)을 보여주었습니다. 경기의 단순 편집본이 아니라 시속 100마일에 이르는 강서브로 에이스를 따내거나 팬들이 환호하는 장면과 소셜 트랙션(Social Traction), 안면 인식 등의 기술에 기초하여 하이라이트를 선보였습니다.

방대한 양의 데이터에서 얻은 통찰력을 활용해 ‘왓 메이크스 그레이트’(What Makes Great) 솔루션을 제공하였습니다. 이 솔루션은 주요 신체 활동, 열정과 같은 정신적이고 감정적인 특성 및 부담감에 대한 반응까지 선수들의 모든 것을 측정합니다. 이 솔루션을 통하여 정형화된 데이터뿐만 아니라 비정형 자료도 활용한다는 사실을 엿볼 수 있습니다.

코그너티브 컨시어지(Cognitive Concierge) 모바일 애플리케이션 ‘애스크 프레드’(Ask Fred)를 통하여 경기장을 찾은 팬들을 위한 서비스도 제공하였습니다. 프레드는 팬들의 질문에 자연어로 답합니다. 예를 들어 어떤 선수가 어느 코트에서 경기하는지, 어디에서 과자를 살 수 있는지 등의 경기와 경기장 관련 질문에 대해 자연어로 답합니다.

◆야구도 빅데이터 넘어 AI 시대가 도래하다

출처=키나트랙스

108년 만에 미국 프로야구 메이저리그 우승을 한 팀이 있습니다. 바로 ‘염소의 저주’로 유명한 시카고 컵스! 어떻게 108년 동안 이어진 저주에서 풀려날 수 있었을까요? 당시 외신은 컵스가 염소의 저주에서 벗어날 수 있었던 원동력을 두고 빅데이터에 대한 구단의 관심과 노력을 가장 큰 원인으로 지목하였습니다. 구단은 선수의 동작을 촬영하고 기록해 3차원(3D) 영상을 만들어 전문 영상분석업체에 의뢰하였습니다. 이를 통해 빅데이터로 분석하고, 그 기반으로 선수의 기량을 최고조로 올리는데 활용한 것입니다. 야구계에서 흔히 쓰이는 세이버메트릭스(야구를 통계·수학적으로 분석하는 방법론) 분석 전문가들의 공헌과 함께 시너지 효과가 난 점도 지목하였습니다.

AI가 트레이너 영역에 발을 들여 놓은 사례가 있습니다. 이것은 바로 메이저리그 구단 템파베이 레이스의 ‘키나트랙스’(KinaTrax·사진)입니다. 이 프로그램은 경기장 관중석에 다수의 카메라를 설치하고, 투수들의 뼈와 관절의 움직임, 각도 등을 초당 300프레임으로 추적하고 정밀 분석합니다. 투수의 어깨 속까지 관찰하고, 데이터로도 산정할 수 있습니다. 감독은 해당 데이터를 기반으로 투수를 교체할 것인지 여부를 결정할 수 있게 되었습니다. 뿐만 아니라 관찰 대상 투수가 얼마 후 토미존(팔꿈치 인대접합( 수술을 받게 될지 또는 얼마나 자주 어깨나 팔꿈치 부상을 입는지와 같은 데이터를 제공함으로써 선수들의 부상 위험을 덜 수 있습니다. 투구 메커니즘을 관찰하고 교정함으로써 실력 향상에도 도움이 될 것이라는 보고도 있습니다.

◆인간과 인공지능 로봇의 스포츠 빅매치

“언젠가는 기계가 직접 체스를 둘 수 있을 거에요.”

영국의 천재 과학자 앨런 튜링은 60년 전 이렇게 AI 시대를 예견하였습니다. 1950년 발표한 논문에서는 ‘사람의 지능을 모방해 스스로 학습하는 기계’를 상상하기도 했습니다. 오늘날 AI가 탑재된 로봇이 현실화되었으며, 그 중 스포츠 분야에서는 종종 운동선수의 기량을 뛰어넘는 상상이 현실이 되었습니다.

먼저 만나볼 AI 로봇은 ‘골프 천재’로 불리는 ‘엘드릭’(LDRIC·사진)입니다. 보통 일반인 골퍼가 홀인원을 할 확률은 1만2000분의 1이며, 프로 골퍼는 3000분의 1이라는 통계 수치가 있습니다. 이에 비해 엘드릭은 PGA(미국프로골프) 투어 피닉스오픈 이벤트 경기에서 다섯 차례의 시도 만에 홀인원에 성공하는 기염을 토해냈습니다. 엘드릭은 카메라와 센서(감지기)를 활용하여 골퍼의 동작을 인식함으로써 스스로 데이터를 축적하고 학습할 수 있는 능력 또한 있습니다. 프로골퍼는 이를 통해 운동량이나 각종 훈련과 경기 데이터 등의 빅데이터를 활용한 연습할 수 있습니다.

그 다음 만나볼 AI 로봇은 세계 최고에 도전장을 던진 탁구 로봇 ‘아길러스’(AGILUS)입니다. 예전부터 탁구 기계는 선수의 단순 연습 상대이자 랠리를 받아주는 보조 도구로 사용해왔지만 아길러스는 기계학습 능력을 갖춤으로써 공의 방향과 궤도에 따른 착지 위치를 미리 예측해 스윙을 하는 정밀함을 습득하고 있습니다. 이는 실제 탁구 선수와 시합을 할 수 있는 기량을 갖춘 것인데, 실제로 독일의 티모 볼(세계랭킹 9위)을 상대로 빠르기와 강한 회전을 동반한 공을 받아내 많은 이를 놀라게 했습니다.

◆스포츠 분야의 인공지능 심판

일본의 정보기술(IT) 후지쓰가 개발 중인 인공지능(AI) 기반 체조 채점 시스템의 모니터 화면. 국제체조연맹(FIG) 홈페이지 캡처

모든 스포츠에서 경기 중 선수 행위에 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 선수에게 깊은 상처와 좌절을 안길 수 있는 말이기도 합니다. AI가 진화함에 따라 이를 접목한 심판의 도입도 머지않아 보게 될 수도 있습니다. 정확한 데이터 수집 및 학습 능력을 탑재한 AI 심판은 오심에 대한 논쟁을 사라지게 할 것입니다.

이미 시범적으로 AI 심판이 활용된 사례도 있습니다. 미국의 독립 리그 야구 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 진화한 AI 심판을 볼 수 있을 것입니다.

국제체조연맹(FIG)은 일본 IT(정보기술) 기업인 후지츠와 협력하여 AI 심판을 개발 중이며, 오는 2020년 도쿄올림픽에서 선수의 연기를 채점하는 시스템을 도입할 예정이라고 합니다. 10대 이상의 동작 측정 카메라를 동원해 체조 선수들의 연기를 3D 입체 영상으로 담는 초정밀, 고선명 레이저 센서 등을 통하여 채점하는 구조입니다. FIG는 지난 10월 캐나다 몬트리올에서 열린 세계기계체조선수권대회에서 해당 시스템을 시연하기도 했습니다. 대개 심판은 경기 당일 하루 8시간 이상 채점을 하기 때문에 집중력과 일관성 유지에 문제를 빚을 수도 있습니다. AI 심판은 일관되고 공정하게 채점할 수 있기에 이러한 문제를 해결할 수 있을 것으로 봅니다.

SK㈜ C&C PR팀