축구 AI의 도움으로 더 스마트하게 득점하기

전 세계의 축구 팬들은 축구가 아름다운 경기라는 점에 동의합니다. 최근 인공지능(AI)과 같은 기술의 발전 덕분에 축구는 그 어느 때보다 더 매력적이고 흥미진진해지고 있습니다. 좋은 예로 최근 중국에서 열린 로봇 축구 대회가 있는데, 여기서는 AI 기반 로봇이 움직임을 인식하고, 플레이에 반응하며, 완전히 스스로 경기장 내 결정을 내렸습니다.

사실 AI는 스포츠에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 주요 축구 리그 전반에 걸쳐 AI는 팀이 훈련하고, 경쟁하며, 전략을 계획하는 방식을 재정의하고 있습니다.

이제 코치와 분석가는 패스 정확도와 압박 강도부터 선수 위치 선정과 전반적인 팀 대형에 이르기까지 수천 개의 경기 내 액션을 쉽게 연구할 수 있습니다. 이는 과거에 느리고 시간이 많이 걸렸던 수동 비디오 리뷰에서 크게 도약한 것입니다. AI를 통해 팀은 패턴을 감지하고, 전술을 조정하며, 훨씬 더 효율적으로 성과를 개선하는 데 도움이 되는 빠르고 데이터 기반의 인사이트를 얻습니다.

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

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

프리미어 리그, MLS, FIFA 월드컵과 같은 인기 있는 축구 대회는 이미 성과 추적 및 전술 분석을 위해 비전 AI와 같은 기술을 사용하고 있습니다. 이 기사에서는 축구에서의 AI와 그것이 만들어내는 변화를 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

Link to this section축구에서 AI의 영향 이해하기#

AI 기술과 데이터 분석은 현재 축구 경기 및 훈련 세션의 많은 부분에 통합되고 있습니다. 예를 들어, 많은 축구 클럽은 AI를 사용하여 전술을 연구하고, 훈련 세션을 계획하며, 경기 중 성과 분석을 수행합니다.

각 경기는 카메라, 센서, GPS 추적기에서 방대한 양의 선수 데이터를 수집할 기회입니다. 이 데이터는 코치가 훈련 및 경기 중에 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 패턴을 찾는 데 처리될 수 있습니다.

그렇다면 이 모든 것이 실제로 어떻게 작동할까요? 축구 AI의 핵심에는 컴퓨터가 방대한 양의 데이터로부터 패턴을 학습할 수 있게 해주는 머신러닝과 딥러닝이 있습니다. AI 모델은 경기 영상, 선수 움직임, 성과 통계 및 과거 경기의 많은 실제 사례를 포함하는 광범위한 데이터셋을 사용하여 훈련됩니다.

모델이 훈련됨에 따라 다양한 액션을 인식하고 그것이 경기장에서 일어나는 일에 어떤 영향을 미치는지 이해하게 됩니다. 훈련이 완료되면 AI 모델은 새로운 경기 클립이나 선수 데이터를 빠르게 분석하고 일반적으로 도달하는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 인사이트를 제공할 수 있습니다.

축구에서 AI의 다른 주요 활용 사례는 다음과 같습니다:

• 부상 예측 및 부하 관리: 선수가 어떻게 움직이고 얼마나 많은 신체적 스트레스를 받는지 추적함으로써, 팀은 피로의 초기 징후나 잠재적인 부상을 심각해지기 훨씬 전에 발견할 수 있습니다.
• 자동 하이라이트 및 팬 참여: AI를 사용하여 경기 하이라이트를 자동으로 생성하고 업데이트를 개인화하여 전반적인 팬 경험을 개선하고 더 매력적으로 만들 수 있습니다.
• 스카우팅 및 영입: 수천 개의 클립과 성과 지표를 몇 초 만에 검토할 수 있어, 클럽이 전통적인 스카우팅 방식으로는 간과될 수 있는 숨겨진 재능을 발견하도록 돕습니다.

Link to this section축구에서의 비전 AI 자세히 보기#

AI는 다양한 기술의 우산 역할을 하므로 축구에서의 AI는 광범위한 애플리케이션을 포함합니다. 스포츠에서 어떻게 사용되는지 더 잘 이해하기 위해 컴퓨터 비전이라는 하나의 핵심 영역에 집중해 보겠습니다.

비전 AI를 사용하면 선수 감지, 공 추적, 중요 순간 발생 시 식별을 통해 경기 영상을 실시간으로 분석할 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 인간이 세상을 보고 이해하는 방식을 모방하려는 시도라고 생각할 수 있지만, 피로를 느끼거나 주의가 산만해지는 일이 없습니다.

일반적인 프로 축구 경기를 생각해 보십시오. 일반적으로 경기장 주변에 배치된 고화질 카메라를 사용하여 여러 각도에서 녹화되며 모든 패스, 스프린트, 전술적 변화를 포착합니다.

이 원시 영상에는 엄청난 양의 정보가 들어 있지만 수동으로 검토하는 것은 느리고 라이브 경기 중에는 거의 불가능합니다. 컴퓨터 비전은 각 프레임을 처리하고 영상을 팀이 즉시 사용할 수 있는 명확하고 실행 가능한 인사이트로 변환하여 개입합니다.

Link to this section비하인드 스토리: 축구에서 비전 AI가 작동하는 방식#

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

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

예를 들어, 객체 감지는 비디오의 각 프레임 내에서 선수, 심판, 공이 어디에 위치하는지 식별할 수 있습니다. 이를 통해 선수 위치를 감지하고, 라인 간 간격을 측정하거나, 공의 움직임을 추적할 수 있습니다.

그림 2. YOLO를 사용하여 축구장에서 선수 감지. (출처)

인스턴스 세그멘테이션은 단순히 바운딩 박스로 표시하는 대신 각 선수나 객체의 정확한 모양을 윤곽선으로 그려 한 단계 더 나아갑니다. 이러한 수준의 세부 정보가 있으면 비전 AI 솔루션이 혼잡한 지역의 선수를 구별하고, 신체 방향을 이해하며, 태클이나 골문 앞 혼전 상황과 같이 빠르게 진행되는 순간에 겹치는 움직임을 분리할 수 있습니다.

마찬가지로 이미지 분류는 단일 프레임에 나타나는 것을 미리 정의된 카테고리에 할당하여 식별하는 데 중점을 둡니다. 축구의 경우, 공이 있는지, 심판이 카드를 보여주는지, 또는 선수가 특정하고 쉽게 인식할 수 있는 액션을 수행하는지와 같은 시각적 요소를 레이블링하는 데 사용할 수 있습니다.

이러한 컴퓨터 비전 작업이 결합되면 비전 AI는 경기 영상을 실시간으로 분석하고 의미 있는 인사이트로 변환할 수 있습니다. 선수를 감지하고, 움직임을 추적하고, 액션을 이해하며, 중요한 이벤트 발생 시 플래그를 지정할 수 있습니다.

Link to this section축구에서 AI가 사용되는 최첨단 사례#

이제 AI와 컴퓨터 비전이 어떻게 작동하는지 살펴보았으므로, AI 기반 기술이 게임을 최적화하고 팀에 확실한 경쟁 우위를 제공하는 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.

Link to this sectionAI를 사용하여 축구 경기 규칙 집행하기#

축구에는 파울, 핸드볼, 프리킥, 페널티 등 선수와 심판이 명심해야 할 많은 규칙이 있습니다. 가장 중요하고 종종 가장 많이 논의되는 규칙 중 하나는 오프사이드 규칙입니다.

선수는 팀 동료가 공을 패스하는 순간에 머리, 몸 또는 발의 일부라도 공과 뒤에서 두 번째 상대보다 상대 골라인에 더 가까이 있으면 오프사이드 위치에 있는 것입니다. 선수들이 빠르게 움직이고 수비 라인이 끊임없이 바뀌기 때문에 수석 코치와 심판이 모든 오프사이드 판정을 정확하게 내리는 것은 어렵습니다.

바로 여기서 AI와 컴퓨터 비전 시스템이 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기술은 오프사이드 판정을 더 정확하고 일관되게 내림으로써 심판을 지원할 수 있습니다.

최근 연구는 이것이 현실 세계에서 어떤 모습인지 엿볼 수 있게 합니다. 수십 개의 특수 카메라에 의존하는 대신 한 연구에서는 오프사이드 감지를 위해 단일 방송 카메라를 사용했습니다.

이 시스템은 필드 라인을 감지하고 경기장의 선들이 만나는 지점인 소실점을 계산하여 경기장을 매핑합니다. 그런 다음 컴퓨터 비전 작업인 포즈 추정을 사용하여 어깨, 무릎, 발과 같이 오프사이드 위치를 결정하는 개별 선수의 신체 부위를 정확히 찾아냅니다.

포즈 추정은 각 선수의 주요 관절을 식별하고 프레임 내 정확한 위치를 표시하여 작동합니다. 이 정보를 통해 모델은 실시간으로 가상 오프사이드 라인을 그릴 수 있습니다.

그림 3. AI와 컴퓨터 비전으로 구동되는 경기 분석. (출처)

Link to this section부상 예방 및 부하 관리를 위한 AI#

부상 위험을 피하고 시즌 내내 건강을 유지하는 것은 축구 선수들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나입니다. 피로, 과부하 및 반복적인 스트레스는 문제를 조기에 파악하지 못하면 심각한 부상으로 이어질 수 있습니다.

오늘날 비전 AI 시스템은 경기 및 훈련 영상을 의미 있는 건강 및 성과 데이터로 전환하여 코치와 의료진을 지원하기 시작했습니다. 예를 들어, 연구원들은 방송 비디오와 딥러닝을 사용하여 선수가 헤딩하는 순간을 감지하는 DeepImpact라는 시스템을 개발했습니다.

즉, 이 시스템은 비디오 영상을 분석하고 선수의 머리 움직임과 공이 닿는 순간을 식별하여 경기 내 모든 헤딩을 찾아낼 수 있습니다. 전체 경기 영상을 수동으로 검토하여 헤딩을 찾는 것은 몇 시간이 걸릴 수 있고, 웨어러블 충격 센서는 비용이 많이 들고 종종 부정확하기 때문에 이는 중요합니다.

DeepImpact는 대부분의 헤딩 이벤트를 높은 민감도로 식별하여 이 과정을 자동화하는 데 도움이 되며, 이는 연구원들이 선수가 얼마나 자주 헤딩하는지 측정하고 머리 충격 노출에 대한 대규모 데이터셋을 구축할 수 있음을 의미합니다. 이러한 데이터셋은 반복적인 헤딩이 뇌 건강에 미치는 잠재적인 장기적 영향을 연구하는 데 매우 중요합니다.

그림 4. 컴퓨터 비전을 사용하여 헤딩 이벤트 감지. (출처)

Link to this section컴퓨터 비전을 사용하여 영상을 실행 가능한 데이터로 전환#

이를 달성하기 위해 DeepImpact는 백그라운드에서 함께 작동하는 몇 가지 컴퓨터 비전 단계를 통합합니다:

• 공 감지: 이 시스템은 Ultralytics YOLOv5를 사용하여 비디오의 각 프레임에서 공을 감지합니다.
• 움직임 추적: 칼만 필터는 공이 부분적으로 숨겨져 있거나 잠시 시야에서 벗어날 때도 프레임별로 공을 따릅니다.
• 올바른 영역에 집중: 각 프레임은 추정된 공 위치를 중심으로 크롭되므로 모델은 배경 대신 관련 액션에 집중할 수 있습니다.
• 모션 이해: 딥러닝 네트워크는 시각적 세부 정보와 시간 경과에 따른 움직임을 모두 분석하여 플레이에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해합니다.
• 헤딩 식별: 마지막으로 시스템은 선수의 머리가 공과 접촉하는 순간에 플래그를 지정하고 이를 헤딩 이벤트로 분류합니다.

Link to this section축구 분석에서 AI의 장단점#

축구 분석에 비전 AI 알고리즘을 사용할 때의 이점은 다음과 같습니다:

• 실시간 인사이트: 코치는 경기 후 분석 보고서를 기다리는 대신 경기 중에 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이는 더 빠른 전술적 결정과 선수와의 더 나은 의사소통을 가능하게 합니다.
• 객관적 분석: AI 모델은 개인적인 판단이 아닌 데이터를 기반으로 이벤트를 평가하여 팀이 일관되고 측정 가능한 정보에 근거하여 결정을 내리도록 돕습니다.
• 일관성 및 확장성: 일단 훈련되면 AI 시스템은 경기와 훈련 세션을 매번 같은 방식으로 분석하는데, 이는 인간 분석가가 방대한 양의 영상에 걸쳐 재현하기 어려울 수 있는 것입니다.

비전 AI가 많은 장점을 제공하지만 몇 가지 과제도 있습니다. 축구에서 컴퓨터 비전과 AI를 사용할 때의 한계는 다음과 같습니다:

• 데이터 편향: AI 모델은 과거 영상을 통해 학습하기 때문에 훈련 데이터의 편향이나 불균형은 예측과 분류에 영향을 줄 수 있습니다. 윤리적 고려 사항이 중요합니다.
• 제한된 해석 가능성: 일부 딥러닝 모델은 "블랙박스"로 기능하여 코치가 모델이 특정 결론에 도달한 이유를 이해하기 어렵게 만듭니다.
• 데이터 품질에 대한 의존성: 열악한 카메라 각도, 낮은 해상도 또는 가려진 시야는 컴퓨터 비전 모델의 정확도를 떨어뜨리고 생성하는 인사이트의 신뢰성을 제한할 수 있습니다.

Link to this section핵심 요약#

비전 AI는 축구 팀이 분석하고, 훈련하며, 성과를 내는 방식을 재구성하고 있습니다. 이는 코치와 분석가에게 팀 성과, 전술적 구조 및 경기 역학에 대한 명확한 뷰를 실시간으로 제공합니다. 시각적 데이터를 측정 가능한 인사이트로 전환함으로써 비전 AI는 축구 클럽이 경기장 안팎에서 의사결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

AI에 대해 더 알고 싶으신가요? 저희 community와 GitHub repository를 확인해 보세요. AI in robotics와 computer vision in agriculture에 대해 알아보기 위해 솔루션 페이지를 탐색해 보세요. our licensing 옵션을 발견하고 오늘 바로 컴퓨터 비전 개발을 시작하세요!