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Nikkei Electronics_2020.5 Emerging Tech 요약 (p68~76)

스포츠 테크 (스포츠 데이터 x AI)
구글과 아마존의 불꽃 튀는 대결, 대규모 시장으로

-- MIT SSAC 2020 보고서 --
2019년부터 2025년까지 연평균 약 20% 성장하며 2025년의 세계시장은 약 350억달러(약 3조 8,500억엔, 미국 Grand View Research 조사) 규모로 확대된다. 이러한 고성장이 기대되고 있는 테크놀로지 분야가 바로 AI와 IoT 등 첨단 기술을 구사하는 ‘스포츠테크’이다. 그 선두를 달리는 미국에서 개최된 세계 최대 수준의 스포츠 산업 컨퍼런스 ‘MIT SSAC 2020’에서의 최전선을 보고한다.

3월 3일, 미국 구글의 클라우드 서비스 부문 ‘Google Cloud’는 오타니(大谷) 선수 등도 활약하고 있는 미국 메이저리그(MLB)의 ‘공식 클라우드’로서 수 년 간의 계약을 체결했다고 발표했다. 메이저리그의 기술 자회사가 개발한, 공과 선수의 움직임을 추적해 데이터화하는 트래킹 시스템 ‘Statcast’ 등을 Google Cloud 상에서 운용. 이 밖에도 구글의 AI기술과 데이터 분석 기술을 이용해 “전세계 팬들에게 차세대 체험을 제공하겠다”(구글)라고 한다.

Statcast는 2015년까지 메이저리그의 모든 30개 구단의 스타디움에 도입되었지만, 실은 구글의 라이벌인 아마존닷컴 산하의 클라우드 서비스 자회사, AWS(Amazon Web Services)가 운영해왔다. 즉, 메이저리그가 AWS에서 Google Cloud로 갈아 탄 것이다.

이 대형 클라우드 서비스업체들은 왜 스포츠 비즈니스 진출에 본격적으로 나서고 있는 것일까? 그 주된 이유는 2가지가 있다. (1) 인기 있는 시합의 경우 수 천만~수억 명이 동시에 시청하기 때문에 광고 가치가 높다, (2) 트래킹 시스템이 생성하는 방대한 데이터를 실시간으로 처리해 매력적인 데이터로서 시청자들에게 제공함으로써 자사의 기술력을 홍보할 수 있는 ‘쇼 케이스’가 되기 때문이다.

실제로 Google Cloud는 미국 메이저리그 외에도 NCAA(전미대학체육협회)와 미국 프로농구 NBA의 Golden State Warriors 등과, AWS는 미국에서 압도적인 인기와 수익을 자랑하는 아메리칸 풋볼 NFL와 Formula 1(F1), NASCAR 등과 제휴하고 있다.

-- 데이터만이 비즈니스의 원천 --
Google Cloud와 AWS가 스폰서로 이름을 올린 스포츠 산업 컨퍼런스가 3월 5~7일에 미국 보스턴에서 개최된 ‘MIT SSAC(Sloan Sports Analytics Conference) 2020’이다. 미국 메사추세츠공과대학(MIT)의 경영대학원이 주최하는 이벤트로 미국 4대 스포츠를 포함한 스포츠 단체 간부와 미디어기업, IT기업, 벤처기업, 투자자 등이 참가한 이른바 ‘스포츠 산업 페스티벌’이다.

MIT SSAC는 ‘Analytics Conference’이란 이름대로 핵심은 스포츠 경기의 다양한 장면에서 발생되는 데이터 분석이다. 그 종류와 활용법, 관계자는 광범위하다. 예를 들어 선수의 플레이 데이터를 통해서는 시합의 전략 구축, 강화를 위한 트레이닝, 컨디션 관리, 부상 예방 등의 지식을 얻을 수 있다. 팬의 행동(이동, 구매 등) 데이터를 통해서는 팀에 대한 애착심을 높일 수 있는 새로운 마케팅 시책을 구축하거나 상품 개발에 대한 지식을 얻을 수 있다.

스포츠 업계에서는 이전부터 의류와 신발, 티켓, 골프 장갑 등의 마케팅에 최신 기술이 이용되어왔다. 하지만 MIT SSAC의 주요 테마는 지금까지 별로 다루어지지 않았던 선수의 플레이와 몸 상태, 팬의 행동 등에 대한 데이터 분석이 중심이다.

-- 클라우드의 힘으로 고도의 분석 --
올해의 MIT SSAC에서는 주로 4가지 트랜드를 볼 수 있었다. (1) 클라우드 기업들의 연대 구축 경쟁 (2) 트래킹의 민주화 (3) 팬 체험 향상을 의한 시책 확대 (4) 선수를 부상에서 보호하는 역할도 하는 AI이다.

(1)은 앞에서 서술한 대로 Google Cloud와 AWS의 대결이 주목을 끌었다.

한편, 구글은 이번에 ‘Google Cloud를 이용해 스포츠 분석을 한 단계 위로’라는 제목의 강연을 했다. 메시지는 명쾌했다. 클라우드를 활용하면 데이터 분석을 간단하게 대규모∙고속으로 전개할 수 있고 기존에는 없던 다른 새로운 서비스도 실현할 수 있다는 것이다.

그 예로 구글은 2가지 사례를 소개했다. 하나는 NBA의 2013~2014시즌부터 2018~2019시즌까지의 모든 시합의 트래킹 데이터를 통해 ‘5피트(약 152cm) 이내의 근거리에서 플레이를 하는 비율이 가장 높은 2명의 선수를 찾아내는 것’. 출전 시간 대비 매치업의 시간이 많은 2명의 선수 순위를 만드는 것이 주제이다. 참고로 6시즌의 트래킹 데이터의 총 용량은 1.66TB에 달한다.

또 하나의 사례는 축구의 PK(페널티킥). 골키퍼가 없는 무인 골을 향해 공을 차는 PK 연습 영상을 3대의 스마트폰(구글의 Pixel4)으로 촬영. 약 1,500명 분의 PK 영상을 촬영해 클라우드에 업로드 한다. 트래킹 시스템과 같은 전용 장치는 사용하지 않는다.

PK 영상 가운데 다른 사람과는 다른 독특한 발차기를 한 사람을 자동으로 추출. 기계학습을 통해 영상에서 킥커의 자세 추정 데이터를 수집하는 툴을 사용해 실현했다.

작년 MIT SSAC에서 AWS는 클라우드 상의 AI개발지원서비스 ‘Amazon SageMaker’를 이용한 실시간 플레이 예측 사례를 선보였다. 예를 들어 F1 경기에서 ‘추월에 성공할 확률’을 예측했다. 수위 경쟁이 벌어지는 가운데 다양한 데이터가 화면에 표시된다면 팬들은 시합을 보다 재미있게 즐길 수 있게 된다. 또한 팀이 시합 중에 전술을 변경할 때에도 활용할 수 있다.

-- 트래킹의 파도, 아마추어 세계에도 --
(2)의 트래킹의 민주화는 스포츠 산업의 범위를 넓히는 하나의 커다란 트렌드이다.

프로스포츠 업계에서 트래킹 시스템은 친숙한 존재로 자리잡고 있다. 하지만 트래킹 시스템을 시행하기 위해서는 전용 카메라 등을 스타디움이나 아레나에 설치하거나, 선수가 센서 등을 몸에 장착할 필요가 있다. 비용 및 장소 등의 제약으로 인해 아마추어스포츠 업계에서 이러한 시스템을 도입하는 것은 어렵다.

미국 Walt Disney Company 산하의 스포츠 전문채널인 ESPN은 이번 MIT SSAC에서 NCAA가 주최하는 대학농구방송 영상을 바탕으로 기계학습을 이용해 코트 위 선수들의 트래킹 데이터를 수집하는 기술을 선보였다. 아레나에 상설된 전용 카메라가 아닌 방송 영상을 통해 복수의 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리를 이용, 데이터를 수집할 수 있다. 영상만 있으면 매우 낮은 비용으로도 데이터 수집이 가능해 아마추어 팀도 프로 팀처럼 데이터에 바탕을 둔 전술 구축 및 퍼포먼스 강화 등을 추진할 수 있다.

일반적으로 방송 영상에서 정확하게 트래킹 데이터를 추출하는 것은 기술적으로 난이도가 높다. 카메라의 방향이 선수를 쫓아 움직이거나, 줌인/아웃을 해야 하기 때문에 영상에서 정확한 위치정보를 취득하기 어렵기 때문이다.

ESPN은 이번에 방송 영상에서 3종류의 데이터셋을 추출했다. 우선 ‘AlphaPose’와 ‘PoseFlow’라고 하는 라이브러리를 이용해 영상 속 각 선수들의 움직임과 자세 추정 데이터를 수집했다. 하나의 자세에 대해 최대 17개의 신체부위를 추정할 수 있다. 그 다음 ‘OpenCV’로 영상 프레임 안의 코트 위치를 파악했다.

마지막으로 영상 프레임 속 스코어보드를 통해 OCR(광학문자인식)로 경기의 경과 시간, 피리어드 정보를 추출. 이를 통해 트래킹 데이터와 시간 데이터를 동기화할 수 있다.

-- 스마트폰 영상을 통해 ‘황금알’ 발굴 --
트래킹의 민주화 파도는 좀더 가까운 곳까지 밀려들고 있다. 예를 들어 최근에는 스포츠 경기를 하는 모습을 스마트폰으로 촬영하고 영상을 체크해 지도하는 것도 일반화되고 있다.

NBA는 3월 6일, 일반 플레이어를 촬영한 스마트폰 영상을 통해 ‘황금알’을 발굴하는 프로젝트를 발표했다. NBA는 미국 NEX Team이 개발한 AI를 이용한 농구 트레이닝 앱 ‘HomeCourt’에 전세계에서 우수한 인재를 발굴∙평가하는 프로그램 ‘NBA 글로벌 스카우트’를 도입했다.

iOS버전의 HomeCourt’을 이용하는 플레이어는 누구나 슛과 드리블 등의 기술 훈련을 HomeCount을 통해 할 수 있다. 또한 윙스팬(팔길이), 신장, 수직 점프, 기민성 등의 데이터를 계측할 수 있다. NEX Team은 NBA와 공동으로 AI를 활용해 이러한 데이터를 수집하는 기술을 개발했다. NBA 관계자는 데이터를 평가해 향후 개최되는 농구육성 캠프에서 선수를 영입할 때 지표로 삼을 계획이다.

-- 팬들이 좋아하는 점포 알 수 있어 --
국내 프로스포츠 업계에서는 최근 몇 년 간 스타디움이나 아레나를 방문하는 팬들의 구매 데이터 등을 수집해 마케팅에 활용하는 움직임이 확대되고 있다. 한편, 데이터 선진국인 미국의 프로 스포츠 업계는 좀더 앞서나가고 있다.

컨설팅회사인 미국 Deloitte는 스포츠경기 관전을 위해 방문한 팬들의 위치정보를 분석. 팀이 팬들의 행동을 보다 깊이 이해해 마케팅 등의 입안에 활용할 수 있도록 지원하고 있다.

Deloitte는 이번 MIT SSAC에서 2019년 12월 3일부터 8일까지 보스턴지역에서 수집한 데이터를 소개했다. 이 기간에는 미국의 4대 스포츠 중 NBA의 보스턴셀틱스, 아이스하키 NHL의 보스턴브루인즈, NFL의 뉴잉글랜드패트리어츠의 시합이 개최되었다.

수집된 데이터 가운데 흥미로운 것은 각 팀의 팬들이 시합 전과 후에 어디를 방문했는지에 대한 데이터이다. Deloitte는 “미개척의 마이널리티 팬들에 대한 마케팅에 활용한다면 성장 가능성이 있다”라고 말한다.

-- 슈퍼스타가 시합을 쉬게 될 확률 --
또 하나, 미국적 색깔이 짙다고 할 수 있는 것이 미국 벤처기업 Fansure가 3월부터 제공하기 시작한 서비스 ‘Insights’이다. NBA 선수가 앞으로 치러야 할 시합 가운데 쉬게 될 확률 등을 예측하는 서비스이다. 대상 고객은 스포츠 방송국과 애널리스트, 더 나아가 미국에서 2018년에 허용되면서 향후 큰 성장이 전망되는 스포츠배팅 기업 등이다. 비즈니스 모델은 서브스크립션으로, 아직 그 가격에 대해서는 공표하지 않았다.

프로스포츠 업계에서는 선수가 부상을 입었을 경우는 물론 부상을 예방하거나 체력을 회복하기 위해 정기적으로 쉬는 것이 보편화되어 있다. Fansure는 기계학습을 이용해 선수의 부상에 관한 공적 정보 및 팀 순위, 과거 수 년 간 선수의 휴식 및 부상에 관한 데이터를 바탕으로 선수가 시합을 쉴 가능성을 계산한다.

Fansure는 이미 NBA의 티켓을 구입한 팬을 대상으로, 보러 온 선수가 그 시합에 출전하지 않았을 경우 보험으로서 티켓 값의 100% 또는 50%나 25%를 팬에게 환불하는 서비스를 티켓 사업자 등에게 제공하고 있다.

-- 수분 보충의 필요성 계측 --
선수의 부상이나 질병 예방에도 AI는 중요한 역할을 하고 있다.

호주의 MX3 Diagnostics는 탈수증 예방을 위한 수분 보충의 필요성을 간단하게 그 자리에서 계측할 수 있는 시스템 ‘MX3 LAB’을 MIT SSAC 2020에서 소개했다. 지금처럼 타액 샘플을 채취해 전문 기관에 보내는 것이 아닌, 실시간으로 수분 보충의 필요성을 판단한다. 기계학습을 활용한 판단 정밀도는 94%로 높다고 한다.

MX3 LAB가 계측하는 것은 수분 보충의 필요성을 가장 정확하게 나타낸다고 알려져 있는 타액의 침투압이다. 일반적으로 65mOsm(침투압 단위) 미만이 적정으로, 100m Osm 이상이 되면 수분 보충을 권유, 150m Osm 이상이면 바로 수분 보충을 하지 않으면 위험한 상황이라고 한다.

MX3 LAB은 올 1월 하순에 발매되었으며, 이미 스웨덴축구협회와 MLB 팀, 뉴질랜드와 호주의 럭비 대표팀, 이 외에도 세계 최대 광업회사인 호주의 BHP 등이 구입했다고 한다.

-- NFL의 가장 큰 문제 해결에 도전하는 AWS --
한편, NFL가 고심하고 있는 문제 ‘뇌진탕’ 해결에 나선 곳이 AWS이다. AWS는 2019년 12월 5일, NFL 선수의 부상을 예방하는 AI기술 ‘Digital Athlete’를 공동 개발한다고 발표했다.

헬멧 등 장비를 장착한 선수 간에 서로 태클을 가하는 아메리칸 풋볼에서는 이전부터 뇌진탕이 큰 문제로 다루어지고 있다. 뇌진탕 등 뇌장애가 반복적으로 일어나 발생한다고 알려져 있는 ‘만성외상성뇌증(CTE)’으로 인해 현역 은퇴 후에 심각한 장애를 갖게 되거나 자살하는 선수가 지속적으로 나왔기 때문이다.

2016년에는 NFL의 전직 선수 등 약 4,500명이 NFL을 상대로 집단 소송을 제기, NFL이 총 약 10억달러의 거액 보상금을 지급하면서 화해에 이르렀다. 그럼에도 불구하고 플레이의 본질은 바뀌지 않아 뇌진탕 문제는 여전히 NFL의 최대 현안 사항이다.

AWS와 NFL은 이미 시합 중의 선수 위치 및 속도 등을 자동으로 기록하는 AI 기술개발에서 협업하고 있다. 그 대상을 안전대책으로까지 확대해 문제 해결을 도모하고 있다.

 -- 끝 --