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이 책은 4차 산업 혁명 시대에 우리 앞에 성큼 다가와 있는 인공지능을 스포츠 발전 수단으로 어떻게 활용할 수 있는지를 다룬 책입니다.
독자 여러분은 어느 위치에 있든지 간에 ≪스포츠도 인공지능이다≫와 만나는 순간 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

● 스포츠가 직업인 운동선수
스포츠 선수들이 어떤 자세를 만들어야 하는지, 경기를 준비하는 루틴을 어떻게 형성해야 하는지, 경기장 내에서는 어떻게 플레이해야 하는지, 경기 이후의 사후 관리를 어떻게 해야 하는지를 계속해서 축적되는 데이터를 기반으로 인공지능을 활용하여 보다 체계적이고 효율적으로 분석하고 관리할 수 있습니다.

● 스포츠를 취미로 즐기는 사람
인공지능을 활용하면 상대적으로 저렴한 비용으로 언제, 어디서나 편리하게 레슨을 받는 효과를 볼 수 있습니다. 레슨 코치 개개인이 가지고 있는 노하우와 경험을 하나의 인공지능 모델에 담으면 수많은 레슨 코치들의 노하우를 인공지능 모델이 통합할 수 있습니다. 데이터가 늘어남에 따라 인공지능 모델을 반복적으로 훈련시켜서 스포츠 레슨을 위한 인공지능 모델의 성능을 지속적으로 발전시킬 수 있다는 장점도 있습니다.

● 스포츠팀 운영 주체
성공한 프로 스포츠 선수들과 그렇지 못한 프로 스포츠 선수들에 대한 방대한 데이터, 학생 스포츠 선수들 데이터를 기반으로 인공지능 모델을 만들어서 신인 드래프트에 활용하면 보다 객관적이고 효율적으로 신인 선발하여 훌륭한 선수로 육성할 수 있습니다.

● 스포츠 파트너(스폰서십)
어떤 선수나 팀을 스폰서십 대상으로 할지 결정할 때 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 분석을 활용할 수 있습니다. 이런 의사 결정을 경험과 감에 의존하는 것보다는 인공지능을 활용하는 것이 실패 확률을 낮추고, 스폰서십의 효과와 효율을 지속적으로 개선하는 데 큰 도움이 됩니다.

● 스포츠 팬
스포츠 경기 중 팀의 승리 확률을 인공지능을 이용하여 실시간 계산함으로써 팬들의 경기 몰입감을 높일 수 있습니다. 선수의 플레이가 팀 승리 확률을 높이거나 낮추는 데 얼마나 기여했는지 정량적으로 보여 주어 해당 플레이의 가치를 팬들이 보다 잘 인식할 수 있습니다.

● 스포츠 미디어
인공지능을 활용하여 과거 스포츠 중계 동영상을 찾을 수 있고 이를 활용해 기존 동영상을 편집해서 새 동영상을 만들거나 중계 방송 도중 현재 경기와 유사하거나 관련된 과거 경기 동영상을 실시간으로 찾아서 방송할 수 있습니다. 중계 방송을 보던 시청자가 갑자기 궁금하거나 보고 싶은 과거 경기의 특정 장면이 떠오르면 검색하여 시청할 수도 있습니다.

2016년 3월 딥러닝을 통해 교육된 인공지능 알파고와 이세돌이 바둑을 두는 역사적 순간, 인공지능 스포츠의 새 지평을 여는 모습에 전 인류가 환호했지만 우리나라에서의 스포츠 인공지능은 기대만큼 발전하지 못하고 있는 현실이다.

지금이 인공지능의 봄날이라고 하지만, 인공지능 회사 초록소프트를 운영하고 있는 저자는 이제 막 인공지능의 새로운 암흑기가 시작되었다고 주장한다. 이번 암흑기는 인공지능 자체의 기술적인 한계 때문에 시작된 것은 결코 아니다.
인공지능은 비용이 많이 필요한 작업이기 때문에 CEO를 뽑는 것과 같이 데이터를 기반으로 인간이 해오던 아주 중요한 의사 결정을 인공지능에게 맡길 수 있을 때에만 의미가 있다. 하지만 대중들의 현재 인식에서는 중요한 의사 결정을 인공지능에게 맡길 생각은 못 하고, 아주 간단하고 지엽적인 일만을 인공지능에게 맡기는 시도만 하고 있다. 그리고 인공지능이 제대로 성과를 내기 위해서는 사람들의 생각, 문화, 시스템이 근본적으로 바뀌어야 하는데 이런 것들은 그대로 두고 인공지능 기술만을 적용하려는 경우가 많다.

인공지능의 암흑기가 언제 끝날지는 인공지능 기술이 아니라, 인공지능에 대한 사람들의 인식이 어떻게 변화할지에 달렸다.
앞으로 스포츠 분야에 인공지능이 도입되면 스포츠와 관련된 많은 일자리의 수가 줄어들 것이라고 우려하는 사람들이 있다. 그러나 이렇게 절약된 시간을 더 중요하고 가치 있는 일에 많은 시간을 쓰게 된 것이다.

인공지능의 고도화된 발전에도 불구하고 현재는 인공지능을 업무에 본격적으로 도입하기를 꺼리는 분위기가 형성되어 있다. 그렇지만 향후 인공지능을 실제 업무에 활용하지 못하는 기업이나 조직은 순식간에 경쟁에서 도태되고 말 것이다.

인공지능을 스포츠의 발전 수단으로 삼을 수 있는 분야는 스포츠를 직업으로 하는 운동선수, 스포츠를 취미로 즐기는 사람, 스포츠팀을 운영하는 사람, 스포츠 파트너, 스포츠 팬, 스포트 미디어 등이다. 이들 분야에 인공지능을 도입 활용함으로써 개인이나 조직을 효율적이고 발전적으로 운용하여 뛰어난 성과를 거둘 수 있을 것이다.

박성희(한국외국어대학교 글로벌스포츠산업학부 교수)
대학 시절부터 지켜봐 왔던 김명락 대표는 늘 남과 달랐다. 어찌 보면 그 창의력의 뚝심은 스포츠에 대한 관심과 새로운 것에 대한 호기심이었던 것 같다. 첨단의 인공지능이 신체 기반의 스포츠를 만나 만드는 새로운 가치와 기회가 김명락 대표의 혜안과 재미난 에피소드로 설명된다. 이 책을 통해 무궁한 가치를 가진 스포츠산업을 바라보는 생각의 판도가 바뀌게 될 것이다.

이석주(석천스포츠 CEO, 국민대학교 비즈니스IT대학원 겸임 교수)
인공지능을 활용해서 무언가 하고 싶은가? 이 책을 추천한다. 인공지능과 정보 기술을 스포츠에 적용한 성공과 실패의 37년간 역사가 생생하게 담겨 있다. 당신이 무엇을 어떻게 해야 할지, 그리고 무엇을 하지 말아야 할지 알게 될 것이다.

프롤로그 4
Part 1 스포츠 선수와 인공지능
유년 시절부터 시작된 스포츠에 대한 관심 14
야구 선수의 꿈 19
스포츠가 직업인 운동선수에게 인공지능이 어떻게 도움이 될 수 있는가? 23
Part 2 스포츠 취미와 인공지능
동네 야구 32
대학교 동아리 야구 36
군대 스포츠 39
3연속 밀어내기 포볼과 투수 전문 야구 교실 51
스포츠를 취미로 즐기는 사람에게 인공지능이 어떻게 도움이 될 수 있는가? 55
Part 3 스포츠팀 운영과 인공지능
사회인 야구 창단으로 이어진 문제 의식 64
첫 번째 창업과 사업 실패 과정 66
뉴타입스 프로 야구팀 창단 71
데이터를 기반으로 한 야구팀 운영 81
스포츠팀 운영 주체에게 인공지능이 어떻게 도움이 될 수 있는가? 99
스포츠 파트너(스폰서십)에게 인공지능이 어떻게 도움이 될 수 있는가? 110
Part 4 스포츠 팬과 인공지능
런던올림픽과 역도 동아리 114
한국외국어대학교 글로벌스포츠산업학부 겸임 교수 117
영국 출장 119
고대 스포츠의 역사 126
산업 혁명 이후의 근대 스포츠 131
정보화 혁명 이후의 현대 스포츠 135
홍콩 출장 140
호주 출장 146
현대 스포츠의 위기와 한계 160
(1) 시장 논리에 편중되는 스포츠 160
(2) 과도한 데이터 활용에 따른 흥행성 감소 164
(3) 스포츠 팬의 고령화 166
스포츠 팬에게 인공지능이 어떻게 도움이 될 수 있는가? 170
스포츠 미디어에 인공지능이 어떻게 도움이 될 수 있는가? 176
Part 5 스포츠 인공지능 구현
4차 산업 혁명과 인공지능 184
인공지능으로 할 수 있는 일 187
스포츠 인공지능으로 어떤 문제를 풀 수 있는가? 189
선행 학습 194
빅데이터 수집 200
인공지능 모델 만들기 205
인공지능 모델 검증 210
인공지능을 잘 다루는 스포츠 전문가 214
스포츠 인공지능을 중요한 의사 결정에 활용할 수 있는 조직 만들기 216
Part 6 스포츠 인공지능의 현재
평창올림픽 개막식과 2번째 창업 222
스포츠와 회사 문화 228
스포츠 인공지능 사업의 시행착오 231
Part 7 스포츠 인공지능의 미래
2030년 서울 프로 야구팀 240
2040년 동북아 프로 야구 리그 248
연금술과 스포츠 인공지능 252
스포츠 인공지능의 미래 258
에필로그 263
참고문헌 266

객관적으로 어린 프로 스포츠 선수를 꿈꾸는 학생들이 앞으로 프로 스포츠 선수로서 성공할 확률이 얼마나 될지 예측해 주는 역할이 필요하다. 인공지능이 바로 이 역할을 할 수 있다. 과거부터 현재까지 이어지는 수많은 프로 스포츠 선수들에 대한 데이터와 다른 학생 스포츠 선수들에 대한 데이터, 그리고 학생 본인에 대한 데이터를 활용하여 이 학생이 앞으로 프로 구단의 지명을 받을 확률이 얼마나 되는지, 프로 스포츠 선수가 된 이후에 성공할 확률이 얼마나 되는지 인공지능이 예측해서 보여 줄 수 있다.
확률 형태의 이 예측값을 보고 운동을 자신의 진로로 삼을 것인지, 아니면 그만두고 취미로 운동을 할 것인지를 판단할 수 있다.(24쪽)

(취미를 스포트로 즐기는 사람들은) 인공지능을 활용하면 상대적으로 저렴한 비용으로 언제, 어디서나 편리하게 레슨을 받는 효과를 볼 수 있다. 레슨 코치 개개인이 가지고 있는 노하우와 경험을 하나의 인공지능 모델에 담으면 수많은 레슨 코치들의 노하우를 인공지능 모델이 통합할 수 있다. 데이터가 늘어남에 따라 인공지능 모델을 반복적으로 훈련시켜서 스포츠 레슨을 위한 인공지능 모델의 성능을 지속적으로 발전시킬 수 있다는 장점도 있다.(56쪽)

2019년 브라질 월드컵을 앞두고 독일 축구 국가 대표팀은 월드컵에서 우승하기 위해서는 월드컵 본선 토너먼트에서 브라질을 반드시 꺾어야 한다고 생각했다. 브라질 축구 국가 대표 선수가 될 수 있는 가능성이 조금이라도 있는 모든 축구 선수들의 경기 동영상과 훈련 동영상을 포함한 방대한 빅데이터를 수집했다. 이렇게 수집한 빅데이터를 인공지능 모델을 활용하여 분석하여 브라질과의 경기에서 승리하기 위해서는 어떤 선수가 필요한지, 어떤 전술이 효과적인지, 훈련을 어떻게 하는 것이 효율적인지 도출했다. 이런 내용을 기반으로 월드컵을 준비한 후 브라질 월드컵 준결승전에서 브라질과 독일이 만났고, 독일은 7대 1라는 믿기지 않은 점수차로 승리했다.(106쪽)

N사가 마이클 조던과 장기적인 스폰서십 계약을 체결한 이후에 마이클 조던의 맹활약에 힘 입어 N사의 브랜드 가치가 급상승한 사례는 매우 잘 알려져 있다. A사도 NBA 미국 프로농구 스타인 스태판 커리와 장기적인 스폰서십 계약을 맺은 후 스태판 커리의 활약 덕분에 브랜드 가치가 급상승했다. 스태판 커리가 NBA 신인일 때 잠재력이 높은 유망주였지만 충분히 기량이 만개하지는 못했다. 하지만 A사는 스태판 커리와 관련된 빅데이터를 분석해 보고 앞으로 스태판 커리의 성적이 크게 향상될 것이라는 확신을 했다.(110쪽)

컴퓨터 프로그래밍 언어는 Basic, C, R과 같은 제어 기반 언어와 Java, C++, Python과 같은 객체 지향 언어로 나눌 수도 있다. 친구들과 1박 2일로 여행을 가는 경우를 가정해 보자. 시간표를 분 단위로 작성한 후 1박 2일 동안 여행을 가기 위해 해야 하는 일을 시간 순서대로 정리한 후 이 순서에 따라 실제로 행동하는 것이 바로 제어 기반 언어에 해당한다. 반면에 객체 지향 언어는 음식을 담당하는 사람, 교통편을 담당하는 사람, 숙박 예약과 결재를 하는 사람, 연락을 하는 사람 등 객체를 먼저 정의한다. 이렇게 객체를 정의한 후에 각각의 객체(사람) 간에 어떤 정보를 주고받고, 어떤 역할(기능)을 할 것인지를 정한다. 이런 식으로 여행을 가기 위한 일을 준비한 후 실행하는 것을 객체 지향 언어라고 한다. 객체 지향 언어는 제어 기반 언어에 비해서 다소 어수선해 보이기도 하지만, 일의 규모가 커지고 복잡해지면 훨씬 더 유연하게 대응할 수 있기 때문에 효과적이다. Python 언어는 객체 지향 언어이기 때문에 객체 지향 방식으로 코딩(프로그래밍 언어를 작성하는 것을 코딩이라고 한다.)할 수 있고, 간단한 문제의 경우에는 제어 기반 방식으로 코딩을 하는 것도 가능하다.(196쪽)