농구와 NBA에서 AI의 적용 및 영향

기술 발전에 힘입어 팬 참여와 선수 분석은 스포츠 산업의 중요한 부분이 되었습니다. 스포츠 경기는 점점 더 데이터에 의해 운영되고 있으며, AI가 이러한 변화에서 큰 역할을 하고 있습니다.

이전에 컴퓨터가 경기장에서 일어나는 일을 보고 이해하도록 돕는 컴퓨터 비전과 같은 기술이 포뮬러 원과 올림픽 같은 분야에 큰 영향을 미친 사례를 살펴보았습니다. 이와 마찬가지로, 최근 미국프로농구(NBA)는 새롭고 혁신적인 방식으로 AI를 활용하면서 주목받고 있습니다.

하지만 NBA는 한참 전부터 AI에 관한 논의에 참여해 왔습니다. 1949년 리그가 시작된 이래, 팬과 소통하고 경기를 개선하기 위해 새로운 기술을 신속하게 도입해 왔습니다.

오늘날 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 실시간 객체 감지와 추적을 가능하게 하여 농구 경기력 분석을 한 단계 발전시키고 있습니다. Vision AI를 활용하면 경기를 실시간으로 더 쉽게 분석하고 현재 상황을 더 잘 파악할 수 있습니다.

이 글에서는 AI와 컴퓨터 비전이 농구를 어떻게 재편하고 있는지 자세히 살펴봅니다. 이러한 기술이 팀의 실시간 선수 추적, 더욱 정확한 경기력 데이터 분석, 더 현명한 코칭 의사 결정, 팬을 위한 더 나은 경험 제공을 어떻게 지원하는지 알아보겠습니다.

스포츠 분석에서 AI의 부상#

AI가 농구 경기를 개선하는 데 어떻게 활용되는지 살펴보기 전에, 스포츠에서의 AI가 수년에 걸쳐 어떻게 발전해 왔는지 알아보겠습니다.

초기 스포츠 분석은 주로 기본 통계와 수작업 기록에 의존했습니다. 1997년 Prozone과 같은 AI 기반 선수 추적 시스템이 선수의 움직임 데이터를 수집하기 시작하면서 이러한 상황이 바뀌기 시작했습니다.

2009년에는 NBA가 SportVU의 AI 기반 공 및 선수 추적 기술을 도입하면서 큰 진전을 이루었습니다. 이는 팀이 선수 경기력과 경기 전략을 바라보는 방식을 바꾼, 상세하고 풍부한 데이터 기반 분석을 가능하게 한 새로운 이정표였습니다.

그림 1. 스포츠에서 AI의 발전.

지난 몇 년 동안 스포츠에서는 예측 분석을 위한 machine learning부터 실시간 분석을 위한 컴퓨터 비전, 훈련을 지원하는 로보틱스에 이르기까지 매우 다양한 AI 기법이 활용되는 모습을 볼 수 있었습니다.

이러한 기술이 계속 발전함에 따라 AI 기반 분석은 스포츠 경기와 훈련 모두에서 보편화되고 있습니다. 이를 통해 팀은 경쟁 우위를 확보하고, 팬은 자신이 사랑하는 경기를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

NBA의 혁신적인 AI 활용 방식#

이번 시즌 NBA에 AI가 도입된 가장 흥미로운 방식 중 하나는 로봇을 통한 활용입니다. Golden State Warriors는 훈련 세션을 지원하는 최첨단 AI 기반 로봇 시스템인 Physical AI 이니셔티브를 통해 이러한 흐름을 선도하고 있습니다.

이 로봇은 리바운드와 패스 훈련부터 수비 플레이 시뮬레이션까지 다양한 훈련을 지원하여 선수들이 자신의 경기력에 대한 즉각적인 피드백을 받을 수 있도록 합니다.

팀이 공개한 영상에서 Golden State Warriors의 포인트 가드 Steph Curry는 처음에는 어색하게 느껴졌지만 로봇이 빠르게 훈련 루틴의 필수적인 부분이 되었다고 말했습니다.

그림 2. 농구팀이 경기를 준비하는 데 로봇을 사용하고 있습니다.

NBA가 AI를 활용하는 다른 흥미로운 방식은 다음과 같습니다.

• 실시간 선수 추적: 리그는 컴퓨터 비전을 사용하여 실시간으로 선수의 움직임을 추적하고 위치를 파악합니다. 이를 통해 코치는 즉각적인 인사이트를 얻고 상황에 따라 전략을 조정할 수 있습니다.
• 최적화된 경기 일정: NBA는 AI 도구를 사용하여 과거 데이터, 선수 경기력, 운영 물류를 분석하고 시청자 참여를 높이며 시즌 운영을 효율화하는 경기 일정을 수립합니다.
• 향상된 소셜 미디어 참여: AI는 경기 영상을 분석하여 자동으로 하이라이트 영상과 개인 맞춤형 클립을 생성하는 데 사용되며, 이를 통해 NBA가 전 세계 팬과 더 쉽게 소통할 수 있습니다.

경기 결과 예측: 고급 NBA 분석을 위한 AI 모델#

2025 NBA 올스타 기술 서밋은 주로 AI 혁신을 주제로 진행되었습니다. 실제로 최근 한 팟캐스트에서 Philadelphia 76ers의 농구 운영 부문 사장인 Daryl Morey는 AI, 특히 대규모 언어 모델 (LLMs)이 의사 결정 과정의 필수적인 부분이 되었다고 설명했습니다.

Morey는 "우리는 모든 의사 결정에서 모델을 하나의 투표권으로 반드시 활용합니다."라고 말하며, 드래프트 지명부터 경기 전략에 이르기까지 모든 것을 평가하는 데 AI가 이제 역할을 한다고 강조했습니다. 이러한 모델은 실시간 데이터, 과거 경기력 및 기타 인사이트를 결합하여 추세와 결과를 예측하고, 팀이 미래를 계획하는 방식에 새로운 수준의 정밀도를 더합니다.

Morey는 이 과정에서 LLMs의 역할에 대해 다음과 같이 설명했습니다. "LLMs가 예측을 꽤 잘한다는 사실이 드러났습니다. 여전히 인간, 그러니까 초고수준의 예측 전문가들을 능가하지는 못합니다 ... 하지만 스카우트만 활용하는 경우 등에 비해 추가적인 신호를 제공합니다. 따라서 우리는 이들을 스카우트 한 명과 거의 같은 방식으로 취급할 것입니다."

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

Ultralytics YOLO11을 활용한 농구 경기의 선수 및 공 움직임 추적#

그렇다면 농구 경기의 실시간 선수 추적과 같은 Vision AI 애플리케이션은 어떻게 작동할까요? 한 걸음 물러나 기술적인 세부 사항을 살펴보겠습니다.

Ultralytics YOLO11과 같은 모델은 객체 감지, 인스턴스 세그멘테이션, 객체 추적 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 기능을 활용하면 YOLO11은 농구 경기의 각 비디오 프레임을 실시간으로 처리할 수 있습니다.

예를 들어 공이 골대를 통과하는 순간이나 슬램 덩크가 발생하는 순간을 추적하려는 경우, Ultralytics YOLO11과 통합된 컴퓨터 비전 시스템은 공이 선수의 손을 떠나 공중을 지나 백보드와 골대에 접촉하여 득점으로 이어지는 과정을 감지하고 추적할 수 있습니다.

또 다른 좋은 예로 Ultralytics YOLO11의 포즈 추정 기능을 활용하는 방법이 있습니다. 포즈 추정은 비디오의 각 프레임에서 팔꿈치, 무릎, 엉덩이와 같은 선수 신체의 주요 지점을 식별하고 추적하는 작업입니다. 이를 활용하면 선수의 움직임을 상세히 매핑하여 코트 위의 위치뿐 아니라 중요한 순간에 어떻게 움직이는지도 보여줄 수 있습니다. 이렇게 수집한 인사이트는 경기력 분석, 훈련 기법 미세 조정, 부상 위험 감소에도 활용할 수 있습니다.

그림 3. 선수의 포즈를 감지하는 데 Ultralytics YOLO11을 사용한 예시입니다.

AI 기반 심판 지원을 위한 Ultralytics YOLO11 활용#

선수 추적과 공 움직임 분석을 넘어, YOLO11은 AI 기반 심판 지원에도 사용할 수 있으며 파울, 아웃 오브 바운즈 플레이 및 기타 규정 위반을 실시간으로 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Vision AI는 비디오 영상을 프레임 단위로 분석하여 심판에게 추가적인 인사이트를 제공하고 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 또한 즉시 리플레이 시스템에 통합하여 검토가 필요한 순간을 자동으로 표시할 수 있으므로, 검토 과정이 더 빠르고 안정적으로 진행됩니다.

예를 들어 선수가 코트 밖으로 나가는 경우, Ultralytics YOLO11은 코트 라인에 대한 발의 위치를 감지하고 관계자에게 즉시 알릴 수 있습니다. 또한 모델은 선수 간 과도한 신체 접촉을 추적하여 파울을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

마찬가지로 공이 움직이는 상황에서 Ultralytics YOLO11은 공의 궤적을 분석하여 슛 전에 공이 3점 라인을 완전히 통과했는지 또는 골텐딩 위반이 발생했는지를 판단할 수 있습니다. 이러한 감지를 자동화하면 AI 기반 심판 지원이 판정의 정확도를 높이고 논란이 되는 판정을 줄이며 선수와 팀 모두에게 더 공정한 경기를 만드는 데 기여할 수 있습니다.

농구 코칭 및 전략에서 AI의 장단점#

농구에서 AI의 활용은 선수 경기력부터 팬 참여에 이르기까지 모든 영역을 변화시키고 있으며, 경기를 분석하고 더 현명한 결정을 내릴 수 있는 새로운 방법을 열어 주고 있습니다. AI가 농구팀과 조직에 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 더 나은 의사 결정: AI 모델은 여러 데이터 소스를 고려하여 로스터 관리와 경기 중 전술 같은 영역에서 객관적인 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
• 개인 맞춤형 훈련: AI는 선수 데이터를 분석하여 기술을 향상하고 부상 위험을 최소화하는 맞춤형 훈련 프로그램을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 향상된 스카우팅: AI 시스템은 여러 시즌과 리그에 걸친 방대한 데이터를 분석하여 팀이 유망한 인재를 식별하고 숨은 보석을 발굴하도록 지원할 수 있습니다.

분명한 이점이 있지만 AI 솔루션을 구현할 때는 고유한 과제가 따를 수 있습니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 한계와 주요 고려 사항입니다.

• 데이터 개인정보 보호 문제: 광범위한 선수 데이터를 수집하고 분석하면 데이터 보안과 개인의 프라이버시에 관한 우려가 제기됩니다.
• 불확실성 처리: AI 모델은 실제 스포츠 경기를 결정하는 즉흥적이고 감정적인 요인을 반영하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 데이터에 대한 과도한 의존: AI에 지나치게 의존하면 코치의 직관이 지니는 중요성과 경기의 예측 불가능한 특성이 간과될 수 있습니다.

농구에서 AI는 완벽한 성공을 거두고 있습니다#

AI는 흥미로운 방식으로 농구를 재정의하고 있습니다. Ultralytics YOLO11을 활용한 실시간 선수 추적부터 코치의 더 현명한 의사 결정을 지원하는 예측 모델에 이르기까지, 이러한 기술은 팀에 경기를 분석하고 경기력을 향상할 수 있는 새로운 도구를 제공하고 있습니다.

NBA는 이미 경기 일정 최적화와 자동 하이라이트 영상 제작부터 코칭 전략 개선과 팬 참여 향상에 이르기까지 다양한 영역에서 AI를 활용하고 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 더욱 정확한 분석, 향상된 부상 예방, 선수 경기력에 대한 더 깊은 인사이트를 기대할 수 있습니다.

자세한 내용은 GitHub 리포지토리를 방문하고 저희 커뮤니티에 참여해 보세요. 솔루션 페이지에서 자율주행차의 AI 및 농업 분야의 컴퓨터 비전과 같은 분야의 혁신을 살펴보세요. 라이선스 옵션을 확인하고 Vision AI 프로젝트를 현실로 구현해 보세요.