축구에서 AI의 도움으로 더 스마트하게 득점하기

Football 또는 soccer 팬들은 전 세계적으로 축구가 아름다운 경기라는 데 동의합니다. 그리고 최근 기술, 특히 인공지능 (AI)의 발전 덕분에 축구는 그 어느 때보다 몰입감 있고 흥미진진해지고 있습니다. 최근 중국에서 열린 로봇 축구 대회가 좋은 예입니다. 이 대회에서는 AI 기반 로봇이 움직임을 인식하고, 플레이에 반응하며, 경기장에서 발생하는 상황에 대한 결정을 전적으로 스스로 내렸습니다.

실제로 AI는 스포츠에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 주요 축구 리그 전반에서 AI는 팀의 훈련, 경기 방식, 전략 수립 방식을 재정의하고 있습니다.

이제 코치와 분석가는 패스 정확도와 압박 강도부터 선수 위치와 전반적인 팀 형태까지, 경기 중 발생하는 수천 가지 움직임을 손쉽게 분석할 수 있습니다. 이는 느리고 시간이 많이 걸렸던 수동 비디오 검토 방식에서 크게 발전한 것입니다. AI를 활용하면 팀은 패턴을 감지하고 전술을 조정하며 경기력을 훨씬 효율적으로 향상하는 데 도움이 되는 빠르고 데이터 기반의 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이러한 발전을 이끄는 주요 동력은 기계가 시각 정보를 해석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전입니다. Ultralytics YOLO11 및 곧 출시될 Ultralytics YOLO26과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 경기 영상을 분석하고, 모든 선수를 추적하며, 공을 따라가고, 주요 이벤트를 실시간으로 감지할 수 있습니다.

그림 1. Ultralytics YOLO11을 사용하여 축구 선수와 공을 감지하는 예시입니다. (출처)

Premier League, MLS, FIFA World Cup과 같은 인기 축구 대회에서는 이미 경기력 추적과 전술 분석에 비전 AI와 같은 기술을 사용하고 있습니다. 이 글에서는 축구에서의 AI와 AI가 만들어 내는 변화에 대해 살펴보겠습니다. 지금부터 시작하겠습니다!

축구에서 AI가 미치는 영향 이해하기#

이제 AI 기술과 데이터 분석은 축구 경기와 훈련 세션의 여러 부분에 통합되고 있습니다. 예를 들어 많은 축구 클럽은 AI를 사용하여 전술을 연구하고, 훈련 세션을 계획하며, 경기 중 경기력을 분석합니다.

각 경기는 카메라, 센서, GPS 추적기에서 대량의 선수 데이터를 수집할 기회입니다. 이 데이터는 코치가 훈련과 경기 중 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 패턴을 찾도록 처리할 수 있습니다.

그렇다면 이 모든 과정은 실제로 어떻게 작동할까요? 축구에서 AI의 핵심은 머신러닝과 딥러닝입니다. 이를 통해 컴퓨터는 방대한 데이터에서 패턴을 학습할 수 있습니다. AI 모델은 경기 영상, 선수 움직임, 경기력 통계, 과거 경기의 다양한 실제 사례가 포함된 대규모 데이터셋을 사용해 학습됩니다.

모델은 학습하면서 다양한 동작을 인식하고 해당 동작이 경기장에서 일어나는 일에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 방법을 학습합니다. 학습이 완료되면 AI 모델은 새로운 경기 영상 클립이나 선수 데이터를 신속하게 분석하고, 일반적으로 몇 시간 또는 며칠이 걸려야 얻을 수 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.

축구에서 AI의 주요 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 부상 예측 및 부하 관리: 선수의 움직임과 신체적 부담의 정도를 추적하면 팀은 피로 또는 잠재적 부상의 초기 징후가 심각한 문제로 발전하기 훨씬 전에 발견할 수 있습니다.
• 자동 하이라이트 및 팬 참여: AI를 사용하면 경기 하이라이트를 자동으로 생성하고 업데이트를 개인화할 수 있어 전반적인 팬 경험을 개선하고 더욱 몰입감 있게 만들 수 있습니다.
• 스카우팅 및 선수 영입: 수천 개의 영상 클립과 경기력 지표를 몇 초 만에 검토할 수 있으므로, 클럽은 기존 스카우팅으로는 간과할 수 있는 숨은 인재를 발견할 수 있습니다.

축구에서 Vision AI 자세히 살펴보기#

축구에서의 AI는 다양한 기술을 포괄하는 개념이므로 폭넓은 활용 사례를 포함합니다. 스포츠에서 AI가 어떻게 사용되는지 더 잘 이해하기 위해 핵심 영역 중 하나인 컴퓨터 비전에 초점을 맞춰 보겠습니다.

Vision AI를 사용하면 선수 감지, 공 추적, 중요한 순간 식별을 통해 경기 영상을 실시간으로 분석할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 인간이 세상을 보고 이해하는 방식을 모방하려는 시도라고 생각할 수 있지만, 결코 피로해지거나 주의가 흐트러지지 않는다는 점이 다릅니다.

일반적인 프로 축구 경기를 생각해 보겠습니다. 보통 경기장 곳곳에 배치된 고품질 카메라를 사용해 여러 각도에서 촬영하며, 모든 패스와 질주, 전술적 변화를 포착합니다.

이 원본 영상에는 엄청난 양의 정보가 담겨 있지만, 이를 수동으로 검토하는 작업은 느리고 라이브 경기 중에는 거의 불가능합니다. 컴퓨터 비전은 각 프레임을 처리하고 영상을 팀이 즉시 활용할 수 있는 명확하고 실행 가능한 인사이트로 변환합니다.

비하인드 스토리: 축구에서 Vision AI가 작동하는 방식#

이제 축구에서 Vision AI 기반 솔루션이 실제로 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.

YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 객체 감지, 인스턴스 세그멘테이션, 이미지 분류 등 다양한 비전 작업을 지원합니다. 이러한 각 작업은 경기장에서 일어나는 일을 이해하는 데 특정한 역할을 할 수 있습니다.

예를 들어 객체 감지는 비디오의 각 프레임 안에서 선수, 심판, 공의 위치를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 선수 위치를 감지하고, 라인 간 간격을 측정하며, 공의 움직임을 추적할 수 있습니다.

그림 2. YOLO를 사용하여 축구장에서 선수를 감지하는 모습입니다. (출처)

인스턴스 세그멘테이션은 각 선수나 객체를 단순히 바운딩 박스로 표시하는 대신 정확한 형태를 윤곽선으로 표시하여 한 단계 더 나아갑니다. 이러한 수준의 세부 정보가 있으면 Vision AI 솔루션이 혼잡한 지역의 선수들을 구분하고, 신체 방향을 이해하며, 태클이나 골문 앞에서의 혼전과 같이 빠르게 전개되는 순간에 겹치는 움직임을 분리할 수 있습니다.

이와 마찬가지로 이미지 분류는 하나의 프레임에 나타나는 내용을 사전 정의된 카테고리에 할당하여 식별하는 데 중점을 둡니다. 축구에서는 공의 존재 여부, 심판이 카드를 보여 주는지 여부, 선수가 특정하고 쉽게 식별할 수 있는 동작을 수행하는지 여부와 같은 시각적 요소에 라벨을 지정하는 데 사용할 수 있습니다.

이러한 컴퓨터 비전 작업을 결합하면 Vision AI는 경기 영상을 실시간으로 분석하고 이를 의미 있는 인사이트로 변환할 수 있습니다. 선수 감지, 움직임 추적, 동작 이해, 주요 이벤트 발생 시점의 플래그 지정이 가능합니다.

축구에서 AI가 활용되는 최첨단 사례#

AI와 컴퓨터 비전의 작동 방식을 살펴보았으니, AI 기반 기술이 경기를 최적화하고 팀에 뚜렷한 경쟁 우위를 제공하는 실제 활용 사례를 알아보겠습니다.

AI를 사용하여 축구 경기 규칙 준수하기#

축구에는 파울, 핸드볼, 프리킥, 페널티킥을 비롯해 선수와 심판이 염두에 두어야 할 규칙이 많습니다. 가장 중요한 규칙이자 논쟁이 가장 자주 발생하는 규칙 중 하나는 오프사이드 규칙입니다.

팀 동료가 공을 플레이하는 순간 선수의 머리, 몸 또는 발의 일부가 공과 두 번째로 뒤에 있는 상대 선수보다 상대 팀의 골라인에 더 가까이 있으면 오프사이드 위치에 있는 것입니다. 선수들이 빠르게 움직이고 수비 라인이 끊임없이 변하기 때문에 수석 코치와 심판이 모든 오프사이드 판정을 정확하게 내리기는 어렵습니다.

이때 AI와 컴퓨터 비전 시스템이 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기술은 심판이 오프사이드 판정을 더 정확하고 일관되게 내리도록 지원할 수 있습니다.

최근 연구는 이것이 실제 환경에서 어떤 모습인지 보여 줍니다. 한 연구에서는 수십 대의 특수 카메라에 의존하는 대신 단일 방송 카메라를 사용하여 오프사이드 감지를 수행했습니다.

이 시스템은 필드 라인을 감지하고 소실점을 계산하여 경기장을 매핑합니다. 소실점은 필드의 선이 만나는 것처럼 보이는 지점입니다. 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 프레임 내 정확한 위치를 표시하는 방식으로 작동합니다. 이 정보를 바탕으로 모델은 실시간으로 가상의 오프사이드 라인을 그릴 수 있습니다.

그림 3. AI와 컴퓨터 비전으로 구동되는 경기 분석입니다. (출처)

부상 예방 및 부하 관리를 위한 AI#

부상 위험을 피하고 시즌 내내 좋은 체력을 유지하는 것은 축구 선수들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나입니다. 피로, 과부하, 반복적인 긴장은 문제를 조기에 발견하지 못하면 심각한 부상으로 이어질 수 있습니다.

오늘날 Vision AI 시스템은 경기 및 훈련 영상을 의미 있는 건강 및 경기력 데이터로 변환하여 코치와 의료진을 지원하기 시작했습니다. 예를 들어 연구자들은 방송 영상과 딥러닝을 사용하여 선수가 공을 헤딩하는 시점을 감지하는 DeepImpact라는 시스템을 개발했습니다.

즉, 이 시스템은 비디오 영상을 분석하고 선수의 머리 움직임과 공에 닿는 순간을 식별하여 경기 중 모든 헤딩을 찾아낼 수 있습니다. 이는 중요한 의미가 있습니다. 전체 경기 영상에서 헤딩을 수동으로 검토하려면 몇 시간이 걸릴 수 있으며, 착용형 충격 센서는 비용이 많이 들고 정확도가 낮은 경우가 많기 때문입니다.

DeepImpact는 높은 민감도로 대부분의 헤딩 이벤트를 식별하여 이 과정을 자동화하는 데 도움을 줍니다. 따라서 연구자들은 선수들이 공을 얼마나 자주 헤딩하는지 측정하고 머리 충격 노출에 관한 대규모 데이터셋을 구축할 수 있습니다. 이러한 데이터셋은 반복적인 헤딩이 뇌 건강에 미칠 수 있는 장기적인 영향을 연구하는 데 매우 중요합니다.

그림 4. 컴퓨터 비전을 사용한 헤딩 이벤트 감지입니다. (출처)

컴퓨터 비전을 사용하여 영상을 실행 가능한 데이터로 변환하기#

이를 위해 DeepImpact는 백그라운드에서 함께 작동하는 몇 가지 컴퓨터 비전 단계를 결합합니다.

• 공 감지: 시스템은 Ultralytics YOLOv5를 사용하여 비디오의 각 프레임에서 공을 감지합니다.
• 공의 움직임 추적: Kalman 필터는 공이 부분적으로 가려지거나 잠시 시야에서 벗어난 경우에도 프레임에서 프레임으로 공을 추적합니다.
• 올바른 영역에 집중: 각 프레임은 추정된 공의 위치를 중심으로 잘라내므로 모델이 배경이 아닌 관련 플레이에 집중할 수 있습니다.
• 움직임 이해: 딥러닝 네트워크는 시각적 세부 정보와 시간에 따른 움직임을 모두 분석하여 플레이에서 일어나는 일을 이해합니다.
• 헤딩 식별: 마지막으로 시스템은 선수의 머리가 공에 닿는 순간을 플래그로 지정하고 이를 헤딩 이벤트로 분류합니다.

축구 분석에서 AI의 장단점#

축구 분석에서 Vision AI 알고리즘을 사용할 때의 이점은 다음과 같습니다.

• 실시간 인사이트: 코치는 경기 후 분석 보고서를 기다리는 대신 경기 중에 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 더 빠른 전술적 의사 결정과 선수와의 원활한 소통이 가능합니다.
• 객관적인 분석: AI 모델은 개인적인 판단이 아닌 데이터를 바탕으로 이벤트를 평가하므로 팀이 일관되고 측정 가능한 정보를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
• 일관성 및 확장성: AI 시스템은 한 번 학습되면 매번 동일한 방식으로 경기와 훈련 세션을 분석합니다. 이는 대규모 영상에서 인간 분석가가 재현하기 어려울 수 있는 작업입니다.

Vision AI는 많은 이점을 제공하지만 몇 가지 과제도 수반합니다. 축구에서 컴퓨터 비전과 AI를 사용할 때의 한계는 다음과 같습니다.

• 데이터 편향: AI 모델은 과거 영상에서 학습하므로 학습 데이터의 편향이나 불균형이 예측과 분류에 영향을 미칠 수 있습니다. 윤리적 고려가 핵심입니다.
• 제한적인 해석 가능성: 일부 딥러닝 모델은 “블랙박스”처럼 작동하므로 코치가 모델이 특정 결론에 도달한 이유를 이해하기 어렵습니다.
• 데이터 품질에 대한 의존성: 좋지 않은 카메라 각도, 낮은 해상도 또는 가려진 시야는 컴퓨터 비전 모델의 정확도를 낮추고 모델이 생성하는 인사이트의 신뢰성을 제한할 수 있습니다.

핵심 요점#

Vision AI는 축구 팀이 분석하고 훈련하며 경기력을 발휘하는 방식을 재편하고 있습니다. 이를 통해 코치와 분석가는 팀 경기력, 전술 구조, 경기 동향을 실시간으로 명확하게 파악할 수 있습니다. Vision AI는 시각 데이터를 측정 가능한 인사이트로 변환하여 축구 클럽이 경기장 안팎에서 의사 결정을 내리도록 지원합니다.

AI에 대해 더 알고 싶으신가요? 커뮤니티와 GitHub 저장소를 확인해 보세요. 솔루션 페이지에서 로보틱스 분야의 AI와 농업 분야의 컴퓨터 비전에 대해 알아보세요. 라이선스 옵션을 확인하고 지금 컴퓨터 비전 개발을 시작해 보세요!