훈련에서 전술까지..인공지능 코치가 조언하는 축구 경기 열린다

좋은 AI 코칭 프로그램 만들려면, 데이터가 현실 반영해야 가능
축구 경기 예측은 불확실성이 있으나, AI가 특히 예측에 유용해
AI는 코치가 예측할 수 없는 패턴을 찾아내고, 그 방법을 제시해

 

최근에 리버풀, 첼시 등 영국 프리미어리그의 유명 축구팀들이 인공지능(AI) 코칭 시스템을 도입했다고 영국 언론들이 일제히 보도했다. 지난 2019년부터 첼시는 러프버러대와 협약을 맺고, AI 코칭 시스템을 개발 중이다.

 

축구 AI 코칭 시스템은 축구 경기 영상 빅데이터를 기반으로 선수들과 공 움직임을 분석해 새로운 전략을 제시하는 프로그램이다.

 

기존에 사람 코치가 직관적 판단하에 선수에게 지시하는 코칭 방식과 다르게 데이터 기반으로 AI가 훈련 방향을 제시하는 것이 특징이다.

 

의사 결정은 물론 선수들의 피로도까지 추가 분석해 집중력이 떨어지는 시점을 즉시 파악해 교체 결정은 물론 부상까지 예방하는 것으로 알려졌다.

 

피로까지 반영해 선수 상황 포착

 

지난 2019년부터 첼시는 러프버러 대학과 협약을 맺고, AI 기반 코칭을 운영 중이다. 각 선수의 피로도, 의사 결정 능력, 신체 특징 등을 모두 고려해 실제로 반영하고 있다.

 

이전부터 연구를 진행해온 러프버러 대학의 디지털 기술 연구소 강사 바루나 데 실바(Baruna de Silva)는 지난 2018년 11월 3일 더 컨버세이션과의 인터뷰에서“축구의 승패는 뛰어난 신체 능력 이외에도 태클, 패스, 슛을 언제, 어디서 해야 하는지에 대해 빠른 의사 결정을 내리는 능력에 있다”라고 강조했다.

 

현재 첼시 FC 아카데미와 함께 인공지능(AI)을 이용해 이러한 의사결정 능력을 측정하는 시스템을 개발 중이라고 밝힌 그는 자신의 연구 과정을 설명했다.

 

먼저, 여러 시즌의 경기 데이터에서 선수와 공 움직임을 추적, 분석한 후, 다른 선수의 행동과 관계없이 적용할 수 있도록 개별 선수 성과를 분석한다. 이어, 다른 선수 행동에 따른 예상 결과를 시각화하는 작업이 진행된다.

 

그는 “러프버러대 연구팀은 모방 학습 방식을 사용한다"고 밝혔다.

 

데실바에 따르면, 모방 학습은 전문가가 작업을 수행하는 방법을 살펴봄으로써, 근본적인 의사 결정 정책을 이해한 다음에 전문가를 따라 하는 것이다.

 

그러나 모방하기 어려운 축구 전문가의 의사 결정을 프로그래밍하려면, 기반 데이터가 최대한 현실 세계를 반영해야 한다고 그는 강조했다. 공에 대한 선수들의 움직임뿐만 아니라 그들의 피로도까지 반영해야 전반적인 경기 상황을 포착할 수 있다는 것이 그의 지론이다.

 

만약에 선수가 패스하지 말고, 드리블을 했어야 할 경우, 우리 시스템은 경기 당시 얼마나 그 선수가 피곤했는지 등의 요소까지 감안해 그 대체 결과를 추정한다는 설명이다.

 

(출처=셔터스톡)

코치와 지원 스태프가 이 시스템을 활용해 선수들이 경기 후 자신의 행동을 반성하고, 시간이 지날수록 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있어야 한다고 그는 주장했다.

 

그럼에도 불구하고 경기 중에 일어나는 모든 상황을 완벽하게 추적할 수 없는데 특히, 패스 상황에서 한 선수의 행동을 다른 선수와 분리해서 파악하기 어렵다고 그는 덧붙였다.

 

하지만 모방 학습이 큰 도움이 된다고 말한 그는 많은 양의 역사적 데이터 분석을 통해 AI 컴퓨터 모델이 진짜 축구 선수들의 행동을 따라 하는데 탁월하다고 칭찬했다.

 

AI로 월드컵의 모든 골 분석해

 

지난 2일 Market Research Telecast(MRT)에는 MBA 교수이자 스포츠 경영학 연구원인 예수 비센테 히메네즈(Jesus Vicente Jimenez) 박사가 지난 2018년 FIFA 월드컵 당시 골의 대부분을 어떻게 넣었는지를 보여주는 조사 결과를 발표한 기사가 실렸다.

 

이 조사 연구의 중요성에 대해 그는 “코치들이 골 패턴 즉, 골이 들어가는 필드 영역 및 관련된 선수 수를 이해하는 데 도움이 된다”고 말했다.

 

히메네즈는 “더 많은 득점 기회를 만들기 위해 과녁을 향해 슛을 하는 등 운동 중 다른 유형의 전략 연습에 더 많은 주의를 기울이라”고 조언했다.

 

이를 위해, 그는 2018년 FIFA 월드컵 당시 기록한 모든 골에 최신 인공지능(AI)과 머신러닝 기법을 적용해 골로 이어지는 게임 패턴을 탐지하는 분석을 진행했다.

 

결론적으로, 그는 “월드컵에 출전한 팀들의 득점 효율은 보유 시기에 크게 좌우된 것이 아니라, 보유 형태에 달려 있다는 점이 눈에 띈다:고 평가했다. 즉, 저격수의 발사 구역과 공격에 관여하는 선수 수의 분할이 중요하다는 분석이다.

 

“이 연구는 축구 감독들이 훈련 계획을 세울 때, 시야를 넓히고, 연구 학습을 포함해야 한다는 결론을 뒷받침한다”며, 스포츠에서 인공지능이 이미 기정사실임을 히메네즈는 거듭 강조했다.

 

비전 알고리즘 통해 공 움직임 추적

 

AI 코칭에 큰 관심을 보이는 딥마인드 역시 AI를 이용한 코칭 프로그램 개발에 열을 올리는 기업이다. 현재 딥마인드와 손을 잡고, AI 코칭 개발에 나선 팀은 바로 프리미어리그 전 대회 우승팀인 리버풀이다.

 

올해 5월 12일 와이어드(Wired)에 두 기업의 연구자들이 인공지능 연구 저널에 발표한 논문 가운데 잠재적인 적용 사례 중 일부를 요약하는 글이 실렸다.

 

논문의 주요 저자 중 한 명인 딥마인드의 AI 연구원인 칼 튜일스(Carl Tuiles)는 리버풀 대학 시절부터 연구를 진행해온 사람이다.

 

칼에 따르면, 두 단체는 AI가 축구 선수들과 코치들에게 어떻게 도움을 줄 수 있을지 논의하기 위해 모였으며, 리버풀팀은 딥마인드에 2017-2019년 프리미어리그 경기마다 데이터를 제공했다.

 

최근 축구에서 이용 가능한 데이터의 양은 센서, GPS 추적기와 컴퓨터 비전 알고리즘 등을 사용해 두 선수의 공의 움직임을 추적하면서 증가했고, AI는 코치가 할 수 없는 패턴을 찾아내는 방법을 제공했다고 그는 주장했다.

 

바둑과 달리 매우 현실적인 축구 경기는 불확실성이 있으나, 그렇다고 예측할 수 없는 것은 아니며, 이는 AI가 특히 유용하다는 것이 칼의 견해다.

 

이 논문에 따르면, 연구원들은 지난 몇 시즌 동안, 유럽 전역에서 진행된 12,000개 이상의 페널티킥에 대해 분석했다. 즉, 경기 스타일에 따라 페널티킥을 칠 가능성이 가장 큰 장소와 득점 가능성을 예측한 것이다.

 

그 결과, 공격수들은 미드필더들보다 왼쪽 아래 코너를 노릴 가능성이 높았고, 데이터는 페널티킥을 노리는 사람들이 가장 강한 쪽으로 차는 것이 당연하다는 것으로 나타났다고 그는 밝혔다.

 

AI는 결정적 순간에 조언한다

 

지난 2019년 8월 2일에 스포츠 칼럼니스트 로버트 키드(Robert Kidd)는 포브스에 축구에 대한 인공지능의 역할과 관련한 글을 썼다.

 

그는 서두에서  한 유럽 축구 경기의 예를 들어 설명했다.

 

현재 팀이 중요한 경기를 치르는 가운데 경기 종료가 20분 남았다. 이때, 팀 코치는 중요한 계획을 세우고, 선수들을 재배치해야 한다.

 

마음이 조급해진 감독은 결정적인 두 번째 골을 넣으라고, 선수들을 다그치며, 공격 지시를 계속 내린다. 반면에 팀의 다른 어시스턴트는 현재의 우위를 지키는 가운데 종합적인 수비를 구사해 상대방을 페널티 지역 밖에 두라고, 지시하면서, 신중한 전략을 선택한다.

 

이 순간, 코치들은 결정을 내리기 위해 과거의 경험과 사례를 활용할 수도 있고, 아니면 순간의 직감인 본능을 활용할 수도 있다. 아니면 최근에는 기계에 물어보는 방법도 있다.

 

“의사 결정에서 기술을 수용하는 속도가 느리기로 유명한 축구계에 과거에는 이런 생각은 상상조차 할 수 없었다. 반면에, 현재의 클럽들은 그들이 생성하는 데이터를 가장 잘 사용하는 방법을 배우고 있다”고 그는 주장했다.

 

그 사례가 바로 스페인 라리가의 에스파뇰에서 뛰고 있는 32세의 미드필더 에스테반 그라네로(Esteban Granero)라고 키드는 말했다. 그는 축구 선수이자, AI 컨설팅 업체 올로시프(Olocip)의 CEO기 때문이다.

 

마드리드에 본사를 둔 컨설턴트 기업인 올로시프는 인공지능(AI)을 활용해 구단과 선수들이 경기 전략, 선수 스카우트, 부상 예방 등에 있어 최고의 결정을 내리도록 지원한다.

 

레알 마드리드에서 선수 생활을 시작한 그라네로는 “내 관점으로 볼 때, 구단 내부에서 어떻게 데이터를 수집하기 시작했는지 알 수 있었지만 정보의 유용성을 찾지 못했다”고 말했다.

 

“클럽이 업체들로부터 찾을 수 있는 최고의 솔루션은 데이터에 대한 그래픽 및 기술 분석을 제공하는 도구였다. 따라서, 데이터에서 가장 유용한 정보를 추출하기 위해서는 AI에 의존할 필요가 있다”라고 그는 주장했다.

 

키드에 따르면 올로시프는 AI의 한 분야인 머신 러닝을 활용한 3가지 솔루션 시스템을 통해 향후 성과를 예측한다.

 

AI 박사학위를 가진 올로시프의 수석 데이터 과학자 마르코 벤주메다(Marco Benzumeda)는 “AI가 제공하는 선수 분석 데이터로 인해 선수 스카우트가 더 유리해졌다”고 평가했다.

 

AI 모델들은 학습 데이터를 통해 선수의 과거 활약상을 새로운 상황에 대한 예측으로 전환하는 방법을 배운다. 또 TCT 스카우트 애플리케이션은 선수가 새로운 클럽에서 어떻게 경기할지를 예측하고, 코치 애플리케이션은 경기 중에 실시간 전략 조언을 제공한다.

 

벤주메다는 “우리는 축구 전문가들이 게임의 현재 상태를 설명하기 위해 고안한 변수를 사용한다”고 말했다. 이를 통해 AI 모델은 앞으로 15분 동안 어떤 일이 벌어질지, 예측한다고 덧붙였다.

 

예를 들면, 그것은 경기 중, 압력을 높이거나, 점유율을 높이기 위해 노력하거나 투구 중앙에서 패스나 플레이 속도를 높이는 것 등이다.

 

벤주메다는 “AI 모델은 이러한 변수의 변화가 목표를 달성할 확률을 어떻게 수정하는지, 추정하고, 이를 통해 감독에 대한 지침도 자동으로 생성할 수 있다”고 주장했다.

 

CEO 그라네로는 “올로시프와 이와 유사한 기관들은 의사 결정에서 인간을 제거하는 것이 아니라 AI가 어떻게 인간의 결정을 지원할 수 있는지를 보여주고 있다”고 말했다.

 

AI타임스 조행만 객원 기자 chohang5@kakao.com 

 

Copyright © '인공지능 전문미디어' AI타임스 (http://www.aitimes.com/)
무단전재 및 재배포 금지

 

훈련에서 전술까지..인공지능 코치가 조언하는 축구 경기 열린다 - AI타임스