[AI 스포츠 영상 분석으로 경기의 ‘질’ 끌어올리기! 시민들도 함께 참여] 인공지능(AI) 기술의 스포츠에의 응용이 진행되고 있다. 지금까지는 선수의 몸에 센서를 부착하여 퍼포먼스를 측정하는 방법이 중심이었지만, 동영상을 AI 기술로 분석할 수 있게 되었다. 텔레비전의 영상뿐만 아니라, 개인이 촬영한 영상도 분석 할 수 있게 되어가고 있다. 데이터 분석 및 전술 활용은 프로 스포츠에 한정되어 있었지만, 시민 스포츠도 협력하면 대량의 데이터를 모을 수 있다. 틀만 갖춰지면 AI에 의한 선수의 실력 향상에 큰 잠재력을 발휘할 수 있다. AI에 의한 정지 화면에서의 물체 인식은 인간의 정확도를 넘어 입체물과 동영상 등에 응용되고 있다. 도쿄 대학의 하라다 타츠야 교수는 동영상 데이터와 그 내용의 해설을 연결하는 AI 기술을 개발했다. 신기술은 먼저 동영상에 비치는 인물을 찾아내어 추적한다. 영상을 시간 순으로 나열하면 각각의 움직임이 이어지는 영상 데이터가 된다. 이 데이터의 특징과 단어를 연결시켜 의미가 통하는 문서로 마무리한다. 게이오 대학의 아오키 요시미츠 교수 팀의 AI 기술은 보다 스포츠의 분석에 특화하고 있다. 아오키 교수는 "스포츠 영상 피사체가 선수와 공 등으로 제한된다. 식별하기 전에 플레이와 포메이션 등의 전술적 분석이 필요하다"고 설명한다. 그래서 테니스는 영상에서 선수의 신체 골격을 식별하고 신체의 움직임과 샷의 성패를 분석하여 샷마다 성공률을 예측했다. 수영에서는 크롤링을 감지하여 스트로크 당 추진 거리와 속도 배분을 가시화했다. 또한 럭비에서는 선수들의 전체적인 움직임에서 공수 역전이나 장면을 분류하고 개인플레이와 집단플레이를 다루는 데 성공했다. 과제는 학습 데이터의 정비이다. 하라다 교수는 "상세 분석에는 상세한 데이터가 필요하다"고 설명한다. 성패뿐만 아니라 여러 구종의 데이터가 더해지면 AI 기술로 학습하고 섬세한 분석도 가능하다. 프로 스포츠에서는 전담 직원이 영상을 보고 플레이와 장면을 분류하여 데이터화하고 있다. 데이터의 질은 높지만 양이 제한된다. 한편, 시민 스포츠에서는 촬영자의 수는 방대하다. 스마트 폰이나 캠코더의 진화에서 영상의 질도 향상됐다. 시민이 협력하여 동영상에 설명을 추가해 모으면 학습한 만큼 AI는 똑똑해진다. 똑똑해진 AI에 동영상을 올리면 자동으로 분석되는 등 선수 전원이 혜택을 받아 경기 전체의 수준 향상으로 이어진다. 출처 : https://newswitch.jp/p/12279
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