[아이티데일리] 컴퓨터 스스로 방대한 데이터를 알고리즘에 넣어 미래를 예측하는 기술인 머신러닝이 스포츠 분야에도 적극 활용되고 있다. 모터스포츠 포뮬러 원의 주행차에 대한 데이터를 분석해 가장 빠른 드라이버 통계를 내 사람들의 호기심을 자극하는가 하면, 독일 프로축구 리그인 분데스리가에서는 머신러닝으로 시청자의 시청 경험을 높이고 있다.

아마존웹서비스(AWS)는 포뮬러 원(F1)과 역대 드라이버들의 속도를 비교해 가장 빠른 드라이버 통계를 발표했다. 앞서 AWS는 아마존닷컴, 독일 분데스리가와 협업해 선수의 위치 추적 데이터, 전술에 따른 득점 확률 등의 데이터 통계를 공개한 바 있다.

AWS가 공개한 F1과 분데스리가 통계 데이터는 모두 ‘AWS 세이지메이커’라는 머신러닝 솔루션이 사용됐다. ‘AWS 세이지메이커’는 기업용 애플리케이션을 위한 머신러닝 알고리즘을 개발 및 학습, 적용하는 플랫폼이다. 인프라에 대한 프로비저닝과 관리, 학습 모델 수정 등 머신러닝 개발 시 필요했던 번거로운 작업들을 없애 보다 손쉽게 머신러닝을 개발할 수 있다.

AWS에서 제공하는 F1 통계인 ‘가장 빠른 드라이버’는 ‘세이지메이커’를 활용해 F1 경주차 간의 차이를 제외한 데이터 즉, 1983년~2020년까지 모든 드라이버에 대한 객관적 데이터 기반 순위를 제공한다. ‘가장 빠른 드라이버’라는 도구는 예선 경기에 참여한 팀원을 비교해 시간 범위에 걸치고, 상호 연결돼 비교가 가능한 팀원들의 네트워크를 구축해 드라이버의 최종 성과를 분석했다.

‘가장 빠른 드라이버 알고리즘 (Fastest Driver algorithm)’은 팀원 간의 주행 기록만을 비교해 자동차와 팀 성적을 효적으로 나타낸다. 순수하게 속도만 판단할 수 있는 지표인 예선전 기록을 분석해 다른 드라이버들과도 종합적으로 비교할 수 있게 했다. 알고리즘 분석 결과 1위는 ‘아이르통 세나’가 2위는 ‘미하엘 슈마허’, 3위는 ‘루이스 해밀턴’이 차지했다. AWS 측은 “향후 시즌이 계속 되고 더 많은 데이터가 분석될 예정이다. 몇 주 내에 F1닷컴에서 추가 드라이버들의 통계도 발표될 것”이라고 말했다.

이 외에도 머신러닝은 독일 프로축구에도 적용돼 시청자들의 시청경험을 높이고 있다. 독일 프로축구 1부 리그의 바이에른 뮌헨과 보루시아 도르트문트의 경기를 머신러닝으로 분석한 결과가 공개됐다. 이 역시 머신러닝 솔루션 ‘AWS 세이지메이커’가 적용됐다. 가령, ‘기대 득점’ 통계에 머신러닝이 적용된 것을 예로 들 수 있다.

‘기대 득점’은 선수들이 경기 도중 어느 위치에서 슈팅할 때 득점 확률이 높은지 가늠할 수 있다. 득점 확률은 슈팅할 때마다 실시간으로 계산돼 득점으로 연결될 확률을 시청자들에게 곧바로 알려준다. 기대 득점을 정확하게 산출할 수 있도록 골대 거리, 슈팅 각도, 선수 속도, 슈팅 시 수비수의 수, 골키퍼 수비 범위 등의 포지션 데이터를 포함해 4만 건의 이전 슈팅 기록을 분석하는 방식으로 머신러닝 모델을 훈련시켰다.

앤디 이셔우드(Andy Isherwood) AWS EMEA 사업부 수석부사장은 “AWS는 예전에는 찾아볼 수 없었던 경기에 대한 깊은 통찰력을 제공함으로써 분데스리가 시청 경험을 높이는데 일조할 것”이라면서, “AWS는 세계 전역 축구 시청자들의 경기 이해와 참여, 재미를 높일 수 있는 새로운 방법을 계속 개발해 나갈 것”이라고 밝혔다.