[알아봅시다] 스포츠와 빅데이터 기술
데이터 분석을 통해 메이저리그 야구 승률을 높이는 내용을 담은 영화 `머니볼`의 한 장면.

대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 또는 이런 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술인 `빅데이터(Bigdata)'의 활용이 다양한 부문으로 확산되고 있습니다.

 

기존까지 데이터 분석은 기업들이 업무 역량을 확대하기 위해서 사용됐지만, 최근에는 스포츠와 심리분석, 선거, 기상 그리고 국가정책 등 다양한 부문에서 활용되고 있습니다.

특히, 스포츠 부문에서의 빅데이터 활용은 경기의 승패를 가를 정도로 주요하게 활용되고 있으며, 야구와 자동차 경주 F1 등은 일찍부터 빅데이터를 적용했습니다.

야구는 브래드 피트가 주연해 국내에도 잘 알려진 `머니볼' 이라는 영화는 빅데이터가 경기에 얼마나 중요한 영향을 끼치는지 보여주고 있습니다. 영화에 등장한 머니볼 이론은 명성이나 추측에 의존했던 기존 방식과 달리 철저한 통계학을 통해 경기의 승률을 최대로 높일 수 있는 방식입니다.

 

머니볼 이론이란 경기 데이터를 철저하게 분석해 오직 데이터를 기반으로 적재적소에 선수들을 배치해 승률을 높이는 게임 이론입니다. `머니볼' 영화는 실화를 바탕으로 하고 있는데, 미국 메이저리그 베이스볼 오클랜드 어슬레틱스의 구단장 빌리 빈이 리그 전체 25위에 해당하는 낮은 구단 지원금 속에서도 최소비용으로 최대효과를 거둔 상황에서 유래되었습니다.

빌리 빈은 하버드대에서 경제학을 전공한 폴 데포 데스터를 영입하여 타율, 타점, 홈런 등 흥행 요소만을 중시하던 야구계에서 출루율, 장타율, 사사구 비율이 승부와 관련되어 있음을 간파하고 데이터를 수집해 선수들을 기용하는데 활용했습니다. 이를 통해 빈은 좋은 선수를 발굴하고 이들을 적재적소에 배치해 최하위에 그치던 팀을 4년 연속 포스트시즌에 진출시키고 메이저리그 최초로 20연승이라는 신기록을 세우도록 탈바꿈 시켰습니다.

 

그는 출루율과 장타율, 타수를 변수로 두고 적재, 적소에 타자를 기용하는 방법을 활용해 승률을 높였습니다.

분석에 활용된 `출루율'은 타율로 인정되지 않는 볼넷을 포함하여 타자가 성공적으로 베이스를 밟은 횟수의 비율, `장타율'은 타수마다 밟은 총 베이스를 계산해서 타격력이 얼마나 강한지를 나타내는 비율입니다. 출루율과 장타율 못지 않게 `타수'는 한두 경기에서 낸 성적이 아닌, 수천 번의 타석에 들어 좋은 성적을 만들어낸 선수를 선별하기 위한 기초 통계자료입니다. 이처럼 한 선수의 타율에서 팀의 역대 시리즈 전적까지 모든 것을 숫자로 표현할 수 있다고 해서 야구를 `통계의 스포츠'라고 부르기도 합니다.

야구에서 최근 들어 과학기술과 카메라 기술의 발달로 더욱 정교한 데이터의 수집이 가능해졌으며 투구의 궤적 및 투수의 그립, 타구 방향, 야수의 움직임까지 잡아낼 수 있게 되었습니다. 이처럼 기존의 정형 데이터뿐만 아닌 비정형 데이터의 수집과 분석, 활용을 통해 최근 야구경기에서 빅 데이터의 중요성은 커지고 있습니다.

 

F1도 빅데이터가 광범위하게 사용되는 분야입니다. 넷앱에 따르면 F1 경기를 통해 1년 동안 약 20테라바이트의 데이터가 생성됩니다.

IT업체들은 F1 참가팀들이 최단 기간에 완주시간을 단축시킬 수 있는 가장 중요한 요소는 바로 고성능 데이터 관리 환경 기반의 빅데이터 분석이라고 강조하고 있습니다.

 

인피니티 레드불 레이싱 팀은 2013년 말레이시아 그랑프리에서 데이터 분석을 토대로 타이어 교체와 주유 등의 동선을 최소화해 맥라렌(McLaren)팀이 갖고 있던 기존 피트스톱 최고 기록 2.31초를 0.26초 앞당긴 2.05초를 기록했습니다.

또, 맥라렌 팀은 경기기록 단축을 위해 피트스톱을 두 번만 하는 것이 가장 유리하다고 판단해, 지난해 4월 상하이에서 개최된 중국 그랑프리에서 다른 팀(세 차례)과 달리, 두 차례만 피트스톱을 진행해 성적을 개선할 수 있었습니다.

예를 들어 자우버팀은 차량에 부착된 100여 개의 센서에서 생성된 타이어, 엔진, 차량온도와 연료상태 등의 핵심정보를 실시간으로 넷앱의 플렉스포드 데이터 센터(FlexPod Datacenter)로 전송해 분석해 기록을 단축하는데 활용하고 있습니다.

 

야구와 F1 뿐 아니라 다른 부분에도 다양한 부문으로 빅데이터는 확산되고 있습니다. 빅데이터를 활용하는 것이 선수들의 연습 못지 않게 기록을 단축할 수 있기 때문입니다. 또한, 최근에는 사물인터넷과 빅데이터를 결합해 스포츠 분석에 활용하고 있습니다. SAP에 따르면 독일 축구팀 중 한 곳은 연습시 축구공과 선수들의 몸에 센서를 부착해 연습 관련 정보를 빅데이터로 수집한 뒤 경기력 향상에 적용하고 있습니다.