스포츠 분석의 데이터와 AI 활용
처음에는 원래 올림픽에서 였다. 2020년 스포츠의 모든 종목에서 데이터의 활용이 이루어졌으며,
과거 경험 · 감 · 근성 같은 것이 주요했던 모습에서 전혀다른 데이터를 이용한 과학적인 분석과 심층 학습 등의
기계 학습을 이용한 데이터 분석이 이루어졌다.
스포츠 분석 (Sports Analytics,SA)라고 불리는 데이터 분석은 통계를 배경으로 한 기법이 사용되고,
스포츠 통계라고도하며, 데이터 과학 (Data Science, DS)와도 밀접한 관계를 가진다.
이러한 스포츠의 데이터 활용은 1960연대의 미국 프로야구 리그(Major League Baseball 다음 MLB)를 무대로 전개 된 영화 '마네 공'의 소재가 된 세이버 메트릭스(Society for American Baseball Research metrics,다음 SABR metrics)가 1970 년대에 제창 된 이후,급속히 퍼졌다.
데이터 활용의 역사는 1861 년에 Henry Chadwick이 Beadle 's Dime Base Ball Player에서 야구플레이를 분석하기 위해서는 통일된 방법으로 데이터를 수집해야한다는 것을 말한것으로부터 시작한다.
그 후 1885 년에 The Lawn tennis manual는 테니스 플레이어의 성능 분석을 실시했다.
1900 년대 들어, 미식 축구, 럭비, 축구에서도 경기에서 객관적인 데이터를 수집하고 기록하여 사건으로 게재되도록 했다.
1922 년 The Science of Baseball에서 야구 데이터의 기법이 확립된 것으로 알려져있다.
1930 년대 이후에는 유럽 프로축구 팀과 미국의 MLB 아메리칸 풋볼리그 (American Football League, AFL) 없음프 나르 하키 리그 (National Hockey League,NHL), 내셔널 농구 리그 (National Basketball Association, 이하 NBA)에서 애널리스트 를채용하게되었다.
이처럼 스포츠 분석의 역사는 스포츠의 상업면에서의 공헌을 목적으로 발전하여 2000 년 이후에는 스포츠 데이터 분석을 전문으로하는 기업도 국내외에 존재하는 상황이 되고있다.
올림픽 경기처럼 상업적인면보다는 경기의 성적에 중점을 두는 경기에서도 데이터 분석 및 AI를 활용하는 전략과 전술의 변경, 선수 기용 등도 성행되어있다. 이 때, 대전 경기에 있어 전술 이론과는 별도로 각 선수의 능력 향상을위한 요소트레이닝 데이터를 활용하는 것도 성행있게 되어왔다. 야구라면 투구 폼 타격양식 등의 개선에 선수의 몸의 움직임을 데이터화 한도것이 이용되는 장면도 증가하고있다. 또한 수영과 몸조 같은 개인 경기 나 연기 종목에서도 비슷한 드터 분석 방법을 채택해서 성적의 향상을 기대되는 본 논문은 2 장에서 스포츠의 데이터 수집 분석기법에 대해 소개 한 후, 3 장에서 데이터 분석 기법에 관한연구 동향 4 장 데이터 분석 활용 사례 및 데이터활용에 관한 과제 등에 대해 정리한다.
@토토랜드