AI와 스포츠 애널리틱스

스포츠 애널리틱스, AI를 만나다

01 스포츠 애널리틱스 혁신 서막: 정의와 프레임
02 세이버메트릭스와 AI
03 AI·데이터 기반 선수 가치 평가
04 전술과 의사 결정의 과학화
05 부상 예측과 시즌 전략의 AI 혁신
06 AI 기반 스포츠 경기 결과 예측
07 스포츠 비즈니스 수익 모델 혁신과 최적화
08 데이터 분석이 바꾸는 팬 커뮤니케이션
09 스포츠 데이터 거버넌스와 공공·산업 협력
10 AI와 스포츠 애널리틱스의 미래

스포츠 애널리틱스(Sports Analytics)는 스포츠 현장에서 생성되는 광범위한 정형·비정형 데이터를 과학적 방법론과 첨단 계산 기반 기법을 활용해 체계적으로 수집·정제·가공·분석·해석을 수행하고, 그 결과를 경기력 향상과 조직의 이익 극대화를 위한 전략적 의사 결정에 직결시키는 통합 관리 프로세스이자 운영 체계로 정의된다. 이는 단순히 데이터를 축적하거나 보관하는 활동이 아니라, 데이터 속에 숨어 있는 맥락적 의미를 식별하고 이를 구조화하여 스포츠 생태계 전반의 실행 단계에 깊숙이 스며들게 하는 과정이다. 데이터는 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 스포츠 현장과 경영을 동시에 움직이는 실행 가능한 지식으로 변환될 때 비로소 가치를 발휘한다.

－01_“스포츠 애널리틱스 혁신 서막: 정의와 프레임” 중에서

한국스포츠경영전략연구원은 KLPGA 투어 데이터를 활용하여 선수들의 컷 통과 가능성을 예측하는 딥러닝 기반 평가 모델을 개발하였다. 이 모델은 단순히 지금의 성적을 반영하는 것이 아니라, 선수 개개인의 잠재력과 효율성까지 동시에 고려해 기존 평가 방식의 한계를 넘어섰다. 이어지는 연구에서는 자료 포락 분석(DEA)과 머신러닝 알고리즘을 결합해 상위 10위권 진입 가능성을 예측하는 정교한 프레임워크를 제시했는데, 이는 단순 성적 예측을 넘어 선수의 경기 기여도와 효율성을 함께 드러낸다는 점에서 의미가 크다. 이러한 시도는 곧, “선수는 단순히 결과로 평가받는 존재가 아니라, 투입과 산출의 균형 속에서 장기적 가치를 창출하는 자산”이라는 새로운 패러다임을 열어젖힌 것이다.

－03_“AI·데이터 기반 선수 가치 평가” 중에서

AI 예측 시스템이 처리하는 데이터의 범위와 깊이는 전통적 방식과 비교할 때 차원이 다르다. 선수의 실시간 생체 정보, 경기 중 심리적 압박 지수, 팀 내 커뮤니케이션 패턴, 관중의 응원 강도, 미세한 기상 변화, 심지어 소셜 미디어에서의 여론 동향까지도 예측 모델에 반영된다. 이러한 다차원적 접근은 기존 방식으로는 포착하기 어려웠던 숨겨진 패턴과 상관관계를 발견하게 하며, 궁극적으로 예측 정확도의 비약적 향상을 가능하게 한다.

－06_“AI 기반 스포츠 경기 결과 예측” 중에서