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AI 스카우팅 혁명: 스마트폰으로 글로벌 스포츠 인재 발굴 시대 개막

우리는 스포츠의 위대함을 떠올릴 때 보통 르브론 제임스, 케이틀린 클락, 시몬 바일스, 호날두, 메시와 같은 세계적인 선수들을 생각합니다. 이들은 주로 특정 소수 국가 출신이라는 공통점이 있죠. 하지만 세계 최고의 재능이 그곳에서만 나온다고 생각한다면, 그것은 큰 오산입니다. 재능은 어디에나 존재하며, 잠재력을 실현하기 위해서는 많은 기회와 가시성이 필요합니다.

전통적인 스카우팅의 한계: 왜 수많은 재능이 사라지는가?

기존의 스카우팅 시스템은 너무나 제한적입니다. 모든 어린 선수의 꿈은 스카우트되는 것이지만, 스카우트의 수는 한정적이며, 그들이 직접 볼 수 있는 선수 또한 제한적입니다. 예를 들어, 세계에서 가장 명망 높은 유소년 아카데미를 운영하는 첼시 축구 클럽의 프리미어리그 스카우트는 연간 약 2,000명의 선수만을 볼 수 있습니다. 하지만 축구를 하는 어린이는 수백만 명에 달하죠. 이 2,000명조차 선수들의 지리적 위치, 비용, 접근성 등의 요인으로 인해 이미 극히 제한적인 풀입니다.

많은 젊은 선수들이 이제 소셜 미디어에 자신의 플레이 영상을 올리며 직접 기회를 찾고 있지만, 이는 인간 스카우트를 인재 식별에 최적화되지 않은 알고리즘으로 대체하는 것과 다름없습니다. 첼시가 전 세계의 모든 재능을 직접 볼 수는 없듯이, 기존 방식으로는 진정한 잠재력을 발굴하는 데 한계가 명확했습니다.

ai.io의 혁신적인 해답: AI 기반 aiScout 앱

바이오메카닉스와 AI의 만남

이러한 문제에 대한 해답은 뜻밖의 곳에서 시작되었습니다. 생체역학(움직임 과학) 전문가인 저는 스포츠 연구실에서 선수들의 경기력 향상이나 부상 위험 감소를 위해 일하고 있었습니다. 어느 날, 저의 현 창업자이자 CEO인 대런 페리이스가 부상으로 고생하는 아들 리프와 함께 연구실에 찾아왔습니다. 우리는 첨단 장비로 리프를 분석하며 스카우팅 문제에 대한 이야기를 나누었고, 그는 스카우팅이 얼마나 불공정하고 편향될 수 있는지 지적했습니다.

단 한 명의 스카우트의 의견에 의해 한 선수의 미래가 결정될 수 있다는 사실은 충격적이었습니다. 그는 유소년 스카우팅에 데이터가 너무나 부족하다는 점을 강조하며, 제게 “연구실의 모든 분석 프로토콜, 데이터, 장비를 표준화된 스마트폰 훈련 프로그램으로 옮겨 전 세계 모든 아이들이 공정하고 평등하게 테스트받을 수 있게 한다면 어떨까?”라고 물었습니다. 이 비전은 진정한 문제에 대한 탁월한 해답이었고, 저는 그의 팀인 ai.io에 합류하여 스포츠 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션을 구축하기 시작했습니다.

aiScout는 어떻게 작동하는가?

우리가 처음 개발한 것은 바로 aiScout였습니다. 작동 방식은 간단합니다. 어린 선수가 앱을 무료로 다운로드하고, 미리 정의된 훈련 동작을 스마트폰으로 직접 녹화합니다. 우리는 클라우드 기반의 컴퓨터 비전 AI를 사용하여 이 영상을 분석합니다. 22개의 주요 신체 부위를 분석하고, 2D 비디오를 추론된 3D 데이터로 변환할 수도 있습니다. 이를 통해 선수가 어느 방향으로 달렸는지, 어떻게 방향을 전환했는지, 얼마나 높이 점프했는지, 속도, 대칭성, 협응력 등 세밀한 데이터를 얻어냅니다.

데이터 해석과 맞춤형 스카우팅

그러나 원시 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이 데이터를 해석하고, 이를 기반으로 선수의 점수를 매기며, 가장 중요한 것은 재능을 찾는 이들에게 필요한 특정 정보를 제공해야 합니다. 축구의 경우, 각 팀이나 스카우트는 필요한 시점에 따라 서로 다른 특성을 찾습니다. 어떤 팀은 파워와 속도를 원하고, 어떤 팀은 협응력과 기술, 그리고 뛰어난 신체 움직임을 중시하죠. aiScout는 클럽별 요구사항에 맞춰 맞춤형 분석을 제공합니다.

이를 위해 우리는 번리 FC와 첼시 FC라는 두 프리미어리그 팀과 협력했습니다. 우리는 그들에게 스마트폰으로 전 세계 어떤 아이라도 분석하여 축구에 특화된 지표를 제공한다면, 무엇을 알아야 가장 유용하게 사용할 수 있을지 직접 물었습니다. 그들의 대답은 “비교 가능하고, 벤치마킹할 수 있으며, 신뢰할 수 있는 데이터”였습니다. 그리고 무엇보다 데이터의 출처를 명확히 이해할 수 있어야 한다는 점을 강조했습니다.

우리는 그들과 함께 10미터 스프린트, 카운터 무브먼트 점프, 콘 드리블, 패스, 슈팅 등 스카우트들이 실제로 선수를 평가할 때 사용하는 일반적인 훈련 프로그램을 개발했습니다. 그리고 스카우트들과 함께 수많은 영상을 보며 ‘선수 A와 선수 B 중 누구를 선호하는가?’를 물었습니다. 스카우팅의 ‘예술’은 놀라울 정도로 복잡했습니다. 경험 많은 스카우트들이 직관적으로 특정 선수를 선호하더라도, 그 이유를 명확히 설명하지 못하는 경우가 많았죠. 우리는 그들의 직관을 데이터로 전환할 수 있도록 질문하고 알고리즘을 만들었습니다. 그리고 이 알고리즘에 수천 개의 영상을 입력하여 나이와 성별에 따른 벤치마크와 표준을 구축했습니다. 13세 선수를 22세 선수와 비교할 수는 없으니까요. 같은 나이대의 선수들끼리 비교해야 진정한 재능을 발견할 수 있습니다.

aiScout, 숨겨진 인재를 세상 밖으로

벤(Ben) 이야기: 놓쳐질 뻔한 프리미어리그의 꿈

앱 개발 초기, 우리는 영국 대학생 50명을 모집했습니다. 그들은 솔직히 평범한 축구 선수들이었지만, 벤이라는 한 명의 학생은 유독 뛰어났습니다. 17세의 나이에 어떻게 이 친구가 아직 스카우트되지 않았을까 싶을 정도로 말이죠. 놀랍게도 그는 첼시 FC 훈련장에서 불과 몇 분 거리에 살고 있었습니다. 그는 외딴 마을에 사는 아이가 아니었음에도, 세계 최고 아카데미 근처에서 시스템에 의해 발견되지 못하고 있었습니다. 하지만 aiScout는 그를 발견했습니다.

이 이야기는 길지만, 간단히 말해 aiScout가 제대로 작동한다는 것을 증명하는 순간이었습니다. 벤은 첼시 FC에서 시험을 보았고, 18세 이하 데뷔전에서 득점했으며, 나중에는 또 다른 프리미어리그 클럽과 계약하고 자국 대표팀까지 경험했습니다. 하지만 우리는 여기에 만족하지 않았습니다. 이 기술은 외딴곳에 있는 모든 사람을 위한 것이어야 했습니다.

글로벌 인재 발굴의 새 지평: 인도, 세네갈, 그리고 MLS NEXT

aiScout의 모든 핵심 처리 과정은 클라우드에서 이루어지기 때문에, 런던에 있든 뭄바이에 있든 스마트폰만 있다면 누구나 사용할 수 있습니다. 우리는 인도의 릴라이언스 재단(Reliance Foundation)과 협력했습니다. 재단은 매년 스카우트를 파견하여 최고의 11세 재능을 찾아 5년간의 스포츠 장학금과 무료 교육을 제공합니다. 하지만 첼시와 마찬가지로 소수의 스카우트가 수백만 명의 잠재적 선수를 모두 볼 수는 없었죠.

재단은 aiScout를 통해 접근하기 어려운 지역의 어린이들을 찾기로 했습니다. 왓츠앱을 통해 부모와 학생들에게 앱을 다운로드하고 훈련을 수행하도록 요청했고, 수만 명의 아이들이 매년 이 과정을 거칩니다. 데이터 기반으로 선발된 최고의 아이들은 오프라인 인재 발굴의 날에 초대되어 스카우트들이 최종 결정을 내립니다. 이는 우리가 스카우팅 프로세스를 단순히 대체하는 것이 아니라, 보강(augmenting)하고 있음을 보여주는 훌륭한 예시입니다. 실제로 한 선수는 공유 스마트폰으로 앱을 다운로드하여 단 한 번도 조직적인 스포츠를 해본 적이 없었음에도 5년 장학금을 받았습니다.

또한, 작년에는 IOC와 인텔이 세네갈에서 개최될 유소년 올림픽을 앞두고 세네갈 국가대표팀에 충분한 재능이 부족하다는 우려로 우리에게 연락했습니다. aiScout의 가장 큰 장점 중 하나는 축구 선수를 위한 평가뿐만 아니라, 선수의 강점을 기반으로 그들에게 가장 적합한 다른 스포츠를 추천할 수도 있다는 것입니다. 예를 들어, 뛰어난 가속력과 반응성 근력을 가진 아이라면 럭비 7인제나 풋살에, 뛰어난 상체 파워와 눈과 손의 협응력을 가진 아이라면 야구나 소프트볼에 재능이 있을 수 있습니다. 우리는 이 앱을 태블릿에 담아 군 지휘관과 학교 선생님들에게 배포했고, 그들은 아이들을 녹화했습니다. 며칠 만에 수천 명의 아이들이 평가받았고, 40명의 아이들이 레슬링, 육상, 축구 등 다양한 종목에서 유소년 올림픽을 대비한 훈련을 받고 있습니다.

미래를 향한 aiScout: 스포츠를 넘어선 가능성

오늘날 aiScout 앱은 클럽, 연맹, 브랜드 파트너십 프로그램을 통해 수십만 명의 어린이들이 훈련에 참여하고 있으며, 그중 수백 명이 프로 스포츠 선수가 되는 성공적인 결과를 경험했습니다. 우리는 이제 다국어 지원과 멀티 클라우드 시스템을 구축하여 전 세계로 확장하고 있습니다. 이를 통해 각 국가의 특성에 맞는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.

특히 미국에서는 MLS NEXT 프로그램에 aiScout가 도입되어 45,000명의 어린이들이 연 3회(프리시즌, 미드시즌, 포스트시즌) 앱을 사용하고 있습니다. 이를 통해 시간 경과에 따른 선수들의 변화를 추적하고 모니터링할 수 있으며, 스카우트와 코치들은 실시간으로 모든 데이터를 받아볼 수 있습니다. 이는 ‘블랙박스’가 아닌, 신뢰할 수 있고 학습 가능한 투명한 데이터 시스템을 구축했음을 의미합니다.

나아가 aiScout는 가정용 건강 관리 및 의료 분야로도 확장될 수 있을 것이며, 미식축구, 농구, 야구, 크리켓 등 다양한 스포츠를 위한 ‘움직임 라이브러리’를 구축하고 있습니다. 왜냐하면 ‘자르고’, ‘감속하고’, ‘점프하고’, ‘던지고’, ‘타격하는’ 것과 같은 기본적인 움직임 원형은 많은 스포츠에서 공통적으로 적용되기 때문입니다.

스포츠에서 변치 않는 진실은 재능은 보편적이며, 탁월함은 지구촌 곳곳에 존재한다는 것입니다. 이제 기술과 스마트폰만 있다면, 그 숨겨진 재능을 세상 밖으로 드러내고 공정한 경쟁의 장을 만들 수 있습니다. 감사합니다.