축구계에서 AI가 실시간 인사이트와 데이터 기반 분석을 통해 선수의 경기력과 팀 전략을 개선하는 방법을 알아보세요.
축구계에서 AI가 실시간 인사이트와 데이터 기반 분석을 통해 선수의 경기력과 팀 전략을 개선하는 방법을 알아보세요.
전 세계 축구 팬들은 축구가 아름다운 게임이라는 데 동의합니다. 그리고 최근 기술, 특히 인공지능(AI)의 발전 덕분에 축구는 그 어느 때보다 더 매력적이고 흥미진진해지고 있습니다. 최근 중국에서 열린 로봇 축구 토너먼트에서 AI 기반 로봇이 움직임을 인식하고 플레이에 반응하며 스스로 경기 중 결정을 내렸던 것이 좋은 예입니다.
실제로 AI는 스포츠에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 주요 축구 리그 전반에서 팀이 훈련하고 경쟁하며 전략을 계획하는 방식을 재정의하고 있습니다.
코치와 분석가들은 이제 패스 정확도와 압박 강도부터 선수 포지셔닝과 전반적인 팀 형태에 이르기까지 수천 가지의 경기 중 동작을 쉽게 연구할 수 있습니다. 이는 느리고 시간이 많이 걸리던 수동 비디오 검토에서 크게 도약한 것입니다. AI를 통해 팀은 패턴을 detect 전술을 조정하며 훨씬 더 효율적으로 경기력을 향상시키는 데 도움이 되는 데이터 기반의 인사이트를 빠르게 얻을 수 있습니다.
이러한 발전의 주요 동력은 기계가 시각 정보를 해석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전입니다. 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLO11 및 곧 출시될 Ultralytics YOLO26과 같은 컴퓨터 비전 모델은 경기 영상을 분석하고, 모든 선수를 track , 공을 추적하고, 주요 이벤트를 실시간으로 detect 데 사용할 수 있습니다.
프리미어 리그, MLS, FIFA 월드컵과 같은 인기 축구 대회에서는 이미 경기력 추적 및 전술 분석에 Vision AI와 같은 기술을 사용하고 있습니다. 이 글에서는 축구계에서 AI가 어떤 변화를 가져오고 있는지 살펴봅니다. 지금 바로 시작하세요!
AI 기술과 데이터 분석은 이제 축구 경기와 훈련 세션의 많은 부분에 통합되고 있습니다. 예를 들어, 많은 축구 클럽에서 AI를 사용하여 전술을 연구하고, 훈련 세션을 계획하고, 경기 중 경기력 분석을 수행합니다.
각 경기는 카메라, 센서, GPS 트래커를 통해 대량의 선수 데이터를 수집할 수 있는 기회입니다. 이 데이터를 처리하여 코치가 훈련과 경기 중에 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 패턴을 찾을 수 있습니다.
그렇다면 이 모든 것이 실제로 어떻게 작동할까요? 축구 인공지능의 핵심은 컴퓨터가 방대한 양의 데이터에서 패턴을 학습할 수 있도록 하는 머신러닝과 딥러닝입니다. AI 모델은 경기 영상, 선수의 움직임, 경기력 통계, 과거 경기의 많은 실제 사례를 포함한 광범위한 데이터 세트를 사용하여 훈련됩니다.
모델은 훈련을 통해 다양한 행동을 인식하고 경기장에서 일어나는 일에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 방법을 배웁니다. 학습이 완료되면 AI 모델은 새로운 경기 클립이나 선수 데이터를 빠르게 분석하여 일반적으로 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 인사이트를 제공할 수 있습니다.
다음은 축구에서 AI의 다른 주요 응용 분야입니다:
축구에서의 인공지능은 다양한 기술을 포괄하기 때문에 광범위한 분야에 적용됩니다. 스포츠에서 AI가 어떻게 활용되는지 더 잘 이해하기 위해 컴퓨터 비전이라는 한 가지 핵심 영역에 집중해 보겠습니다.
비전 AI는 선수를 감지하고 공을 추적하며 중요한 순간을 파악하여 실시간으로 게임 영상을 분석할 수 있게 해줍니다. 컴퓨터 비전은 인간이 피곤하거나 산만하지 않으면서도 세상을 보고 이해하는 방식을 모방하려는 시도라고 생각할 수 있습니다.
일반적인 프로 축구 경기를 생각해 보세요. 일반적으로 경기장 주변에 배치된 고화질 카메라를 사용하여 모든 패스, 전력 질주, 전술 전환을 포착하여 여러 각도에서 녹화합니다.
이 원본 영상에는 방대한 양의 정보가 담겨 있지만, 라이브 경기 중에는 수동으로 검토하는 것이 느리고 거의 불가능합니다. 컴퓨터 비전은 각 프레임을 처리하고 영상을 명확하고 실행 가능한 인사이트로 변환하여 팀이 즉시 사용할 수 있도록 합니다.
이제 Vision AI 기반 솔루션이 실제로 축구에서 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.
YOLO11 같은 컴퓨터 비전 모델은 물체 감지, 인스턴스 분할, 이미지 분류와 같은 다양한 비전 작업을 지원합니다. 이러한 각 작업은 현장에서 일어나는 일을 이해하는 데 특정한 역할을 할 수 있습니다.
예를 들어, 객체 감지 기능은 비디오의 각 프레임 내에서 선수, 심판, 공의 위치를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 선수의 위치를 detect , 라인 사이의 간격을 측정하거나 공의 움직임을 추적할 수 있습니다.
인스턴스 세분화는 단순히 경계 상자로 표시하는 것이 아니라 각 선수나 오브젝트의 정확한 모양을 윤곽선으로 표시함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 이러한 수준의 디테일 덕분에 비전 AI 솔루션은 혼잡한 구역에서 선수를 구분하고, 몸의 방향을 파악하고, 태클이나 골대 앞 스크램블과 같이 빠르게 진행되는 순간에 겹치는 움직임을 구분할 수 있습니다.
마찬가지로 이미지 분류는 미리 정의된 카테고리에 할당하여 단일 프레임에 나타나는 내용을 식별하는 데 중점을 둡니다. 축구의 경우 공이 있는지, 심판이 카드를 보여주고 있는지, 선수가 쉽게 알아볼 수 있는 특정 동작을 하고 있는지 등의 시각적 요소에 라벨을 붙이는 데 사용할 수 있습니다.
이러한 컴퓨터 비전 작업을 결합하면 Vision AI는 경기 영상을 실시간으로 분석하여 의미 있는 인사이트로 변환할 수 있습니다. 선수를 detect , 선수의 움직임을 추적하고, 선수의 행동을 이해하고, 중요한 이벤트가 발생하면 플래그를 지정할 수 있습니다.
이제 AI와 컴퓨터 비전이 어떻게 작동하는지 살펴봤으니, AI 기반 기술로 게임을 최적화하고 팀에 확실한 경쟁력을 부여하는 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.
축구에는 파울, 핸드볼, 프리킥, 페널티킥 등 선수와 심판이 명심해야 할 규칙이 많습니다. 가장 중요하고 종종 가장 많은 논란이 되는 규칙 중 하나는 오프사이드 규칙입니다.
팀 동료가 공을 가지고 플레이하는 순간 머리, 몸, 발의 어느 한 부분이 공과 두 번째로 뒤에 있는 상대보다 상대 골라인에 더 가까이 있으면 선수는 오프사이드 위치에 있는 것입니다. 선수들의 움직임이 빠르고 수비 라인이 계속 바뀌기 때문에 감독과 심판이 모든 오프사이드 판정을 정확하게 내리기란 쉽지 않습니다.
바로 이 부분에서 인공지능과 컴퓨터 비전 시스템이 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기술은 오프사이드 판정을 보다 정확하고 일관되게 내림으로써 심판을 지원할 수 있습니다.
최근의 연구를 통해 실제 현장에서의 모습을 엿볼 수 있습니다. 한 연구에서는 오프사이드 감지를 위해 수십 대의 특수 카메라에 의존하는 대신 방송 카메라 한 대를 사용했습니다.
시스템은 필드 라인을 감지하고 경기장의 선이 만나는 지점인 소실점을 계산하여 경기장을 매핑합니다. 그런 다음 컴퓨터 비전 작업인 포즈 추정을 사용하여 어깨, 무릎, 발 등 오프사이드 위치를 결정하는 개별 선수의 신체 부위를 정확히 찾아냅니다.
포즈 추정은 각 선수의 주요 관절을 식별하고 프레임에서 정확한 위치를 표시하는 방식으로 작동합니다. 이 정보를 바탕으로 모델은 실시간으로 가상의 오프사이드 라인을 그릴 수 있습니다.
부상 위험을 피하고 시즌 내내 컨디션을 유지하는 것은 축구 선수들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나입니다. 피로, 과부하, 반복적인 긴장은 문제를 조기에 발견하지 못하면 심각한 부상으로 이어질 수 있습니다.
오늘날 비전 AI 시스템은 경기 및 훈련 영상을 의미 있는 건강 및 경기력 데이터로 전환하여 코치와 의료팀을 지원하기 시작했습니다. 예를 들어, 연구원들은 방송 영상과 딥러닝을 사용하여 선수가 공을 헤딩하는 시점을 detect DeepImpact라는 시스템을 개발했습니다.
즉, 이 시스템은 비디오 영상을 분석하고 선수의 머리 움직임과 공과 연결되는 순간을 식별하여 경기의 모든 헤딩을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 헤딩에 대한 전체 경기 영상을 수동으로 검토하는 데는 몇 시간이 걸릴 수 있고 웨어러블 임팩트 센서는 비용이 많이 들고 부정확한 경우가 많기 때문에 이 기능은 매우 중요합니다.
딥임팩트는 대부분의 헤딩 이벤트를 고감도로 식별하여 이 프로세스를 자동화하므로, 연구자들은 선수들이 공을 헤딩하는 빈도를 측정하고 머리 충격 노출에 대한 대규모 데이터 세트를 구축할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트는 반복적인 헤딩이 뇌 건강에 미치는 잠재적인 장기적 영향을 연구하는 데 매우 중요합니다.
이를 위해 딥임팩트는 백그라운드에서 함께 작동하는 몇 가지 컴퓨터 비전 단계를 통합합니다:
축구 분석에 Vision AI 알고리즘을 사용하면 얻을 수 있는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다:
비전 AI는 많은 장점을 제공하지만 몇 가지 문제점도 있습니다. 다음은 축구에서 컴퓨터 비전과 AI를 사용할 때의 몇 가지 한계입니다:
비전 AI는 축구팀의 분석, 훈련, 경기력 향상 방식을 바꾸고 있습니다. 코치와 분석가에게 팀 성과, 전술 구조, 경기 역학 관계를 실시간으로 명확하게 보여줍니다. 시각적 데이터를 측정 가능한 인사이트로 전환함으로써 Vision AI는 축구 클럽이 경기장 안팎에서 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
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