Abstract 최근 스포츠 환경에서의 인공지능 활용은 초반의 도입단계에서 훨씬 나아가, 실질적인 프로스포츠에도 적용 되면서 많은 사용자경험을 전달해주고 있다. 스포츠 환경에서의 인공지능 활용 현황을 좀 더 면밀하게 분석하 고 사례를 소개함으로서, 알파고가 추상전략게임(바둑, 체스)에 적용된 것처럼, 반추상전략게임(E-sports)을 넘어, 실질적인 스포츠에 어떻게 적용되는지 대해 알아보고자 한다. 본 원고는 상대적으로 논리의 영역, 데이터에 기반한 해석 보다는 휴먼 에러, 경험에 기반한 해석이 필요한 분야로 남아있던 스포츠 영역에서 인공지능 기술 활용의 방향성을 고찰하고자 한다. I. 서 론 인공지능기술 분야를 일반인이 접근할 수 없는 엄청난 기술 분야로 취급하는 경우가 적 지 않다. 인공지능 기술이 ICT, 제조업 등에서 활용되면서 스스로 생각하고 판단력을 지니 고 있는 로봇기술로만 인지하는 경우가 있지만, 이미 체육 분야에서도 많은 곳에 활용되고 있다. 체육 분야, 즉 스포츠 환경의 여러 분야에서, 데이터 과학에 기초를 둔 회귀분석, 최 소자승법, 추정의 표준오차 등의 전통적 통계분석은 이미 사용하고 있고, 많이 익숙해져 있 었다. 이에 빅데이터와 인공지능 알고리즘에 대한 기술도 이미 스포츠 환경에 많이 접목되 어 있다는 것을 인지하고 알아보면서, 앞으로 인공지능에 스포츠 환경에 어떠한 방향으로 적용될 것인지 전망해보고자 한다.2011년에 MLB 리그의 실화를 바탕으로 개봉한 ‘머니볼’이라는 영화가 있다. 원작 소설을 기반으로 영화화된 작품으로, 원작 또한 야구 서적보다는 경영서적으로 유명하기도 했던 이 영화는, 오클랜드 애슬레틱스 라는 미국의 야구 구단에서 빌리 빈이라는 단장이 데이터 기반으로 자신의 팀을 운영해 나가는 과정을 묘사하였다. 이 단장은 선수의 스타성이나 외 형, 인기를 보지 않고 오로지 데이터를 기준으로 선수들을 평가하는 방법을 제시하게 된다. 이 방법을 바탕으로 선수의 스타성에 비해 실제로 성적이 안 좋은 경우나, 명성에 비해 생 각보다 성과가 좋았던 선수들을 찾을 수 있게 된다. 그럼으로서, 시장에서 저평가 되어있는 선수들을 조금 더 저렴하게 영입할수 있었고, 팀 내에서 저평가 되어있는 선수들을 적극적 으로 기용함으로써 스타플레이어로 육성할 수 있었다. 이런식으로 코치나 감독의 직관이나 경험에 의존하여 의사결정을 하지 않고, 데이터기반으로 중요한 의사 결정을 내릴 수 있었 으며, 그 의사결정을 바탕으로 팀을 성공으로 이끌었다는 내용의 영화이다. 이 영화와 동명 의 소설은 세이버 메트릭스(야구에 사회과학의 게임 이론과 통계학적 방법론을 적극 도입 하여 기존 야구 기록의 부실한 부분을 보완하고, 선수의 가치를 비롯한 ‘야구의 본질’에 대 해 좀더 학문적이고 깊이 있는 접근을 시도하는 방법론)라는 신선한 관점을 야구팬뿐 아니 스포츠 환경에서의 과학기술 융합의 역사, 그리고 다가올 인공지능 기술 활용의 방향성 47 라 일반인들에게 널리 알리게 되는 계기가 되었으며, 스포츠 데이터 분석의 가장 유명한 사례가 되었다. 머니볼이 개봉한지 10년이 지난 지금, 인공지능으로 대표되는 어떠한 새로운 기술들이 스 포츠 분야와 접목되어 있는지 사례를 소개하고 그 기술들이 어떻게 스포츠 분야에 적용되 었는지, 또 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지 본격적으로 고찰하고자 한다. Ⅱ. 본 론 1. 스포츠 분석 분야 한국에서 지금으로부터 16년전인 2006년 로서, 한국 체육학회 지에 게제된 논문이 대표적인 시작으로, 이후에 적지않게 관련 연구들이 많이 수행되어 왔다. 본격적인 스포츠 분석 이야기 진행에 앞서 체육학 분야에서 우리는 변량분석, 회귀분석 등과 같은 전통적인 통계방법을 많이 사용하고 있었다. 이런 통계방법들이 앞으로는 딥러 닝 으로 대표되는 인공지능 알고리즘으로 대체될 것이라고 생각한다. 그 이유는 전통적 통 계 방법을 딥러닝과 비교할 때, 뛰어난 현재의 발전된 컴퓨팅 파워를 온전히 활용할 수 있 는 것이 딥러닝 알고리즘이고, 그것이 전통 통계방법과 비교할 때 성능면에서 전통 통계방 법을 압도하기 때문이다. 스포츠 분석 분야는 인공지능을 적용하기에 가장 매력적인 분야로 생각된다. 스포츠 산업 적 규모도 점점 성장하고 있고 AI 알고리즘에 의한 스포츠 기록은 앞으로 완전 자동화 수 준으로 조만간 이루어질 수 있을 것으로 전망되기 때문이다. 전통적으로 이루어져 오던 인 간에 의한 기록은 GPS로 대표되는 수많은 센서들의 센싱기술과 데이터 송수신 기술로 보 조를 받고 이제 비디오 영상을 인식한 인공지능이 자동으로 기록을 하는 시스템이 이미 등 장하였다. 대표적인 예는 세컨드 스펙트럼이란 회사로, 야구와 농구 축구등의 유명 프로 스포츠들의 데이터를 분석해 주는 회사이다. 게임이 시작하기 전에 게임에 대한 예측 리포트를 보내주 고, 게임이 끝났을 때 게임에 대한 피드백을 정리해 주는 요약 리포트를 발송해 준다. 또한 게임 진행중에 발생하는 모든 이벤트를 다 로그를 남겨 다차원으로 분석 가능하게 해준다