농구와 NBA에서 AI의 활용과 영향

기술의 발전에 힘입어 팬 참여와 선수 분석은 스포츠 산업의 중요한 요소가 되었습니다. 스포츠 경기는 점점 더 데이터 중심으로 운영되고 있으며, AI가 이러한 변화에서 큰 역할을 하고 있습니다.

이전에는 컴퓨터가 경기장에서 일어나는 상황을 보고 이해하도록 돕는 컴퓨터 비전과 같은 기술이 포뮬러 원과 올림픽 같은 분야에 큰 영향을 미친 사례를 살펴봤습니다. 이와 마찬가지로 전미 농구 협회(NBA)도 최근 새롭고 혁신적인 방식으로 AI를 활용해 화제가 되고 있습니다.

하지만 NBA는 오래전부터 AI 관련 논의에 참여해 왔습니다. 1949년 리그 출범 이후 팬과 소통하고 경기를 개선하기 위해 새로운 기술을 빠르게 도입해 왔습니다.

오늘날 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 실시간 객체 탐지와 추적을 지원해 농구 경기력 분석을 한 단계 발전시키고 있습니다. 비전 AI를 사용하면 경기 상황을 실시간으로 더 쉽게 분석하고, 경기에서 일어나는 일을 더 잘 이해할 수 있습니다.

이 글에서는 AI와 컴퓨터 비전이 농구를 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 이러한 기술이 팀의 실시간 선수 추적, 더욱 정확한 경기력 데이터 분석, 더 나은 코칭 의사 결정, 팬 경험 개선에 어떻게 기여하는지 알아보겠습니다.

스포츠 분석 분야에서 AI의 부상#

AI가 농구 경기 개선에 어떻게 활용되는지 살펴보기 전에, 스포츠 분야의 AI가 수년에 걸쳐 어떻게 발전했는지 알아보겠습니다.

초창기 스포츠 분석은 주로 기본 통계와 수동 기록에 의존했습니다. 1997년 Prozone과 같은 AI 기반 선수 추적 시스템이 선수의 움직임 데이터를 수집하기 시작하면서 변화가 시작됐습니다.

2009년 NBA는 SportVU의 AI 기반 공 및 선수 추적 기술을 도입하며 큰 진전을 이뤘습니다. 이는 데이터가 풍부한 세부 분석을 가능하게 한 새로운 이정표로, 팀이 선수 경기력과 경기 전략을 바라보는 방식을 바꿨습니다.

그림 1. 스포츠 분야 AI의 발전 과정.

지난 몇 년간 예측 분석을 위한 머신러닝부터 실시간 분석을 위한 컴퓨터 비전, 훈련을 지원하는 로보틱스까지 다양한 AI 기법이 스포츠에 활용되는 것을 확인했습니다.

이러한 기술이 계속 발전하면서 AI 기반 분석은 스포츠 경기와 훈련 현장 모두에서 보편화되고 있습니다. 이를 통해 팀은 경쟁 우위를 확보하고 팬은 자신이 좋아하는 경기를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

NBA의 혁신적인 AI 활용 사례#

이번 시즌 NBA에 AI가 도입된 가장 흥미로운 방식 중 하나는 로봇입니다. Golden State Warriors는 연습 세션을 지원하는 AI 기반 로봇 시스템인 물리적 AI 이니셔티브를 선도하고 있습니다.

이 로봇은 리바운드와 패스 훈련부터 수비 상황 시뮬레이션까지 다양한 훈련을 지원해 선수들이 경기력에 대한 피드백을 즉시 받을 수 있도록 합니다.

팀이 공개한 영상에서 골든스테이트 워리어스의 포인트 가드 스테픈 커리는 처음에는 어색하게 느껴졌지만, 로봇이 빠르게 훈련 루틴의 중요한 부분이 됐다고 말했습니다.

그림 2. 경기를 준비하기 위해 농구팀에서 로봇을 활용하고 있습니다.

NBA의 다른 흥미로운 AI 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 실시간 선수 추적: 리그는 컴퓨터 비전을 사용해 선수의 움직임과 위치를 실시간으로 추적합니다. 이를 통해 코치는 즉각적인 통찰을 얻고 상황에 맞춰 전략을 조정할 수 있습니다.
• 최적화된 경기 일정 편성: NBA는 과거 데이터, 선수 경기력, 물류 정보를 분석하는 AI 도구를 사용해 시청자 참여를 높이고 시즌 운영을 효율화하는 경기 일정을 편성합니다.
• 소셜 미디어 참여도 향상: AI는 경기 영상을 분석해 하이라이트 영상과 맞춤형 클립을 자동으로 생성하는 데 사용되며, 이를 통해 NBA는 전 세계 팬과 더 쉽게 소통할 수 있습니다.

경기 결과 예측: NBA 고급 분석을 위한 AI 모델#

2025년 NBA 올스타 기술 정상회의에서는 주로 AI 혁신을 다뤘습니다. 실제로 최근 팟캐스트에서 필라델피아 세븐티식서스의 농구 운영 부문 사장 대릴 모리는 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLMs)이 의사결정 과정의 핵심 요소가 됐다고 설명했습니다.

모리는 "우리는 모든 의사결정에서 모델을 분명히 참고합니다"라고 말하며, AI가 이제 드래프트 선수 선정부터 경기 전략까지 모든 것을 평가하는 데 역할을 한다고 강조했습니다. 이러한 모델은 실시간 데이터, 과거 경기력 및 기타 통찰을 결합해 추세와 결과를 예측하고, 팀의 미래 계획에 새로운 수준의 정밀성을 더합니다.

모리는 이 과정에서 LLMs의 역할을 이어서 설명했습니다. "알고 보니 LLM은 예측을 꽤 잘합니다. 아직 인간, 그러니까 최고의 예측 전문가보다 뛰어나지는 않습니다 ... 스카우트 등의 정보만 있을 때보다 유용한 신호를 더해 줍니다. 그러니 거의 한 명의 스카우트처럼 대하겠습니다."

시간이 지나 이러한 모델이 개선되면 NBA의 미래를 형성하는 데 더 큰 역할을 할 수 있습니다.

Ultralytics YOLO11을 활용한 농구 선수 및 공 움직임 추적#

그렇다면 농구 경기의 실시간 선수 추적과 같은 비전 AI 애플리케이션은 어떻게 작동할까요? 잠시 뒤로 돌아가 기술적인 세부 사항을 살펴보겠습니다.

Ultralytics YOLO11과 같은 모델은 객체 감지, 인스턴스 분할, 객체 추적 등의 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 기능을 바탕으로 YOLO11은 농구 경기의 모든 비디오 프레임을 실시간으로 처리할 수 있습니다.

예를 들어 공이 골대를 통과하거나 슬램덩크가 발생하는 시점을 추적하려는 경우, 농구 및 골대 감지와 같은 데이터셋으로 학습한 Ultralytics YOLO11 통합 컴퓨터 비전 시스템은 공이 선수의 손을 떠나 공중을 지나 백보드와 바스켓에 닿아 득점하기까지 감지하고 추적할 수 있습니다.

또 다른 좋은 예는 Ultralytics YOLO11의 자세 추정 기능을 활용하는 것입니다. 자세 추정은 비디오의 각 프레임에서 팔꿈치, 무릎, 엉덩이 등 선수 신체의 주요 지점을 식별하고 추적하는 작업입니다. 이를 통해 코트에서 선수의 위치뿐 아니라 중요한 순간에 어떻게 움직이는지도 보여 주는 상세한 움직임 지도를 만들 수 있습니다. 이렇게 수집한 통찰은 경기력을 분석하고 훈련 기법을 세밀하게 조정하며 부상 위험을 줄이는 데에도 활용할 수 있습니다.

그림 3. 선수의 자세를 탐지하는 데 사용되는 Ultralytics YOLO11의 예.

AI 기반 심판 보조를 위한 Ultralytics YOLO11 활용#

선수 추적과 공의 움직임 분석을 넘어 YOLO11은 AI 기반 심판 지원에도 사용할 수 있으며, 파울, 아웃 오브 바운즈 플레이 및 기타 규칙 위반을 실시간으로 감지하는 데 도움을 줍니다.

비전 AI는 비디오 영상을 프레임별로 분석해 심판에게 추가적인 통찰을 제공함으로써 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 또한 즉시 리플레이 시스템에 통합해 검토가 필요한 순간을 자동으로 표시할 수 있어 판정 과정을 더 빠르고 신뢰성 있게 만들 수 있습니다.

예를 들어 선수가 코트 경계선을 벗어나면 Ultralytics YOLO11은 코트 라인에 대한 발의 위치를 탐지하고 심판진에게 즉시 알릴 수 있습니다. 또한 선수 간 과도한 신체 접촉을 추적해 파울을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

마찬가지로 공이 움직이는 상황에서 Ultralytics YOLO11은 공의 궤적을 분석해 슛 전에 공이 3점 라인을 완전히 넘어갔는지 또는 골텐딩 위반이 발생했는지 판단할 수 있습니다. 이러한 감지를 자동화하면 AI 기반 심판 지원을 통해 판정 정확도를 높이고 논란의 여지가 있는 판정을 줄이며 선수와 팀 모두에게 더 공정한 경기를 제공할 수 있습니다.

농구 코칭 및 전략에서 AI의 장단점#

농구에서 AI의 활용은 선수 경기력부터 팬 참여까지 모든 것을 변화시키며 경기를 분석하고 더 현명한 결정을 내리는 새로운 방법을 열어 주고 있습니다. AI가 농구팀과 조직에 제공하는 몇 가지 이점을 간략히 살펴보겠습니다.

• 더 나은 의사결정: AI 모델은 여러 데이터 소스를 고려해 선수단 관리와 경기 중 전술 같은 분야에서 객관적인 의사결정을 지원할 수 있습니다.
• 맞춤형 훈련: AI는 선수 데이터를 분석해 기술을 향상하고 부상 위험을 최소화하는 맞춤형 훈련 프로그램을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 스카우팅 강화: AI 시스템은 여러 시즌과 리그에 걸친 방대한 데이터를 분석해 팀이 유망한 인재를 찾고 숨은 보석 같은 선수를 발굴하도록 지원할 수 있습니다.

AI 솔루션 도입에는 분명한 이점이 있지만, 그에 따른 여러 과제도 발생할 수 있습니다. 다음은 염두에 두어야 할 한계와 주요 고려 사항입니다.

• 데이터 개인정보 보호 문제: 광범위한 선수 데이터를 수집하고 분석하면 데이터 보안과 개인 정보 보호에 관한 우려가 발생합니다.
• 불확실성 처리: AI 모델은 라이브 스포츠를 규정하는 즉흥적이고 감정적인 요인을 반영하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 데이터 과의존: AI에 지나치게 의존하면 코치의 직관과 경기의 예측 불가능성이 지닌 중요성이 간과될 수 있습니다.

농구에서 AI는 확실한 득점 기회입니다#

AI는 흥미로운 방식으로 농구를 새롭게 정의하고 있습니다. Ultralytics YOLO11을 활용한 실시간 선수 추적부터 코치의 더 현명한 의사결정을 돕는 예측 모델까지, 이러한 기술은 팀에 경기를 분석하고 경기력을 향상할 새로운 도구를 제공하고 있습니다.

NBA는 이미 경기 일정 최적화와 자동 하이라이트 영상 제작부터 코칭 전략 개선과 팬 참여도 향상까지 다양한 분야에서 AI를 활용하고 있습니다. AI가 계속 발전하면서 더 정확한 분석, 더 효과적인 부상 예방, 선수 경기력에 대한 더 깊은 통찰을 기대할 수 있습니다.

자세히 알아보려면 GitHub 저장소를 방문하고 커뮤니티에 참여해 보세요. 솔루션 페이지에서 자율주행 차량 AI와 농업 분야 컴퓨터 비전 등 다양한 분야의 혁신을 살펴보세요. 라이선스 옵션을 확인하고 비전 AI 프로젝트를 실현해 보세요.