선수 추적, 분석, AI 기반 심판 판정으로 농구의 AI가 어떻게 경기를 변화시키고 있는지 NBA를 중심으로 알아보세요.
.webp)
기술 발전 덕분에 팬 참여와 선수 분석은 스포츠 산업에서 중요한 부분이 되었습니다. 스포츠 이벤트는 점점 더 데이터에 의해 주도되고 있으며, AI는 이러한 변화에서 큰 역할을 하고 있습니다.
이전에는 컴퓨터가 현장에서 일어나는 일을 보고 이해하는 데 도움을 주는 컴퓨터 비전과 같은 기술이 포뮬러 원이나 올림픽과 같은 분야에서 어떻게 큰 영향을 미쳤는지 살펴봤습니다. 마찬가지로 미국농구협회(NBA)도 최근 새롭고 혁신적인 방식으로 AI를 활용하여 화제가 되고 있습니다.
하지만 NBA는 얼마 전부터 인공지능에 대한 논의에 뛰어들었습니다. 1949년 리그가 시작된 이래, 팬들과 소통하고 경기를 개선하기 위해 새로운 기술을 빠르게 도입해 왔습니다.
오늘날 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLO11 와 같은 컴퓨터 비전 모델은 실시간 물체 감지 및 추적을 가능하게 하여 농구 경기력 분석을 한 단계 더 발전시키고 있습니다. 비전 AI를 사용하면 경기를 즉시 분석하고 진행 상황을 더 잘 이해할 수 있습니다.
이 글에서는 AI와 컴퓨터 비전이 농구를 어떻게 재편하고 있는지 자세히 살펴봅니다. 이러한 기술이 어떻게 팀이 선수를 실시간으로 추적하고, 경기 데이터를 더 정확하게 분석하고, 더 현명한 코칭 결정을 내리고, 팬들에게 더 나은 경험을 제공하는 데 도움이 되는지 살펴봅니다.
AI가 농구 경기를 개선하는 데 어떻게 활용되고 있는지 살펴보기 전에, 지난 몇 년간 스포츠의 AI가 어떻게 발전해왔는지 살펴봅시다.
초창기 스포츠 분석은 대부분 기본 통계와 수동 기록 관리에 의존했습니다. 하지만 1997년부터 프로존과 같은 AI 기반 선수 추적 시스템이 선수의 움직임 데이터를 수집하기 시작하면서 상황이 바뀌기 시작했습니다.
2009년, NBA는 SportVU의 AI 기반 공 및 선수 트래킹을 통해 큰 발전을 이루었습니다. 이는 선수의 경기력과 경기 전략을 바라보는 팀의 시각을 변화시킨 상세하고 풍부한 데이터 분석의 새로운 이정표가 되었습니다.
지난 몇 년 동안 예측 분석을 위한 머신러닝부터 실시간 분석을 위한 컴퓨터 비전, 훈련을 보조하는 로봇 공학에 이르기까지 다양한 AI 기술이 스포츠에 활용되고 있습니다.
이러한 기술이 계속 발전함에 따라 AI 기반 분석은 스포츠 경기와 관행 모두에서 보편화되어 팀이 경쟁력을 확보하고 팬들이 좋아하는 경기에 대한 더 깊은 인사이트를 제공하는 데 도움이 되고 있습니다.
이번 시즌 NBA에 인공지능이 도입된 가장 흥미로운 방법 중 하나는 로봇을 통한 것입니다. 골든스테이트 워리어스는 연습 세션을 보조하는 AI 기반 로봇의 최첨단 시스템인 피지컬 AI 이니셔티브를 선도적으로 도입하고 있습니다.
이 로봇은 리바운드와 패스 훈련부터 수비 플레이 시뮬레이션까지 모든 것을 도와주며 선수들은 자신의 퍼포먼스에 대한 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다.
골든스테이트 워리어스의 포인트 가드 스테픈 커리는 팀에서 공개한 영상에서 처음에는 로봇이 이상하게 느껴졌지만, 지금은 훈련 루틴의 필수적인 부분이 되었다고 말했습니다.
다음은 NBA가 AI를 활용하는 다른 흥미로운 방법들입니다:
2025 NBA 올스타 기술 서밋은 주로 AI 혁신에 대한 논의가 주를 이루었습니다. 실제로 최근 팟캐스트에서 필라델피아 세븐티식서스의 농구 운영 담당 사장인 대릴 모레이는 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 의사 결정 과정에서 필수적인 부분이 되었는지에 대해 설명했습니다.
모리는 "우리는 모든 결정에서 모델을 투표로 활용합니다."라고 말하며 이제 AI가 드래프트 지명부터 경기 전략까지 모든 것을 평가하는 데 중요한 역할을 한다고 강조했습니다. 이러한 모델은 실시간 데이터, 과거 실적 및 기타 인사이트를 결합하여 추세와 결과를 예측함으로써 팀이 미래를 계획하는 방식에 새로운 차원의 정밀성을 더합니다.
모리는 이어서 이 과정에서 LLM의 역할에 대해 설명했습니다: "LLM은 예측을 상당히 잘하는 것으로 밝혀졌습니다. 하지만 여전히 슈퍼 예보관 같은 인간을 능가하지는 못합니다. 하지만 정찰이나 그런 것들에 신호를 추가하긴 하죠. 그래서 우리는 그들을 거의 하나의 정찰병처럼 취급할 것입니다."
시간이 지남에 따라 이러한 모델이 개선되면 NBA의 미래를 형성하는 데 더 큰 역할을 할 수 있습니다.
그렇다면 농구에서 실시간 선수 추적과 같은 비전 AI 애플리케이션은 어떻게 작동할까요? 한 걸음 물러서서 기술적인 세부 사항을 살펴보겠습니다.
YOLO11 같은 모델은 객체 감지, 인스턴스 분할, 객체 추적과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 기능을 통해 YOLO11 농구 경기의 각 비디오 프레임을 실시간으로 처리할 수 있습니다.
예를 들어 공이 골대를 통과하는 시점이나 슬램덩크가 발생하는 시점을 추적하려는 경우, YOLO11 통합된 컴퓨터 비전 시스템은 공이 선수의 손을 떠나 공중을 이동하고 백보드와 골대에 닿아 득점할 때 이를 감지하고 추적할 수 있습니다.
또 다른 좋은 예는 YOLO11 포즈 추정 기능을 사용하는 것입니다. 포즈 추정에는 비디오의 각 프레임에서 팔꿈치, 무릎, 엉덩이와 같은 선수의 신체 주요 지점을 식별하고 추적하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 선수의 움직임에 대한 상세한 지도를 생성하여 코트에서 선수의 위치뿐만 아니라 중요한 순간에 어떻게 움직이는지 보여줄 수 있습니다. 이렇게 수집된 인사이트는 경기력을 분석하고 훈련 기술을 미세 조정하며 부상 위험을 줄이는 데 사용될 수 있습니다.
선수 추적 및 공의 움직임 분석 외에도 YOLO11 AI 기반 심판 지원에 사용되어 파울, 아웃 오브 바운드 플레이 및 기타 위반 사항을 실시간으로 감지하는 데 도움이 됩니다.
Vision AI는 비디오 영상을 프레임 단위로 분석하여 심판에게 추가적인 인사이트를 제공함으로써 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 또한 인스턴트 리플레이 시스템에 통합하여 검토가 필요한 순간에 자동으로 플래그를 지정하여 프로세스를 더욱 빠르고 안정적으로 진행할 수 있습니다.
예를 들어, 선수가 바운드를 벗어나는 경우 YOLO11 코트 라인에 대한 선수의 발 위치를 감지하여 즉시 심판에게 알릴 수 있습니다. 또한 이 모델은 선수 간의 과도한 신체 접촉을 추적하여 파울을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
마찬가지로, 공이 움직이는 상황에서도 YOLO11 공의 궤적을 분석하여 슛 전에 공이 3점 라인을 완전히 넘었는지 또는 골텐딩 위반이 발생했는지 여부를 판단할 수 있습니다. 이러한 감지 기능을 자동화함으로써 AI 기반 심판 지원은 심판 판정의 정확성을 높이고 논란의 여지가 있는 판정을 줄이며 선수와 팀에게 더 공정한 경기를 만들 수 있습니다.
농구에서 AI는 선수의 경기력부터 팬 참여까지 모든 것을 변화시키고 있으며, 경기를 분석하고 더 현명한 결정을 내릴 수 있는 새로운 방법을 열어주고 있습니다. AI가 농구 팀과 조직에 제공하는 몇 가지 이점을 간략히 살펴보세요:
분명한 이점이 있지만 AI 솔루션을 구현하는 데에는 여러 가지 어려움이 따를 수 있습니다. 다음은 몇 가지 제한 사항과 유의해야 할 주요 고려 사항입니다:
AI는 농구를 흥미로운 방식으로 재정의하고 있습니다. YOLO11 통한 실시간 선수 추적부터 코치가 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 예측 모델까지, 이러한 기술은 팀에게 경기 분석과 경기력 향상을 위한 새로운 도구를 제공하고 있습니다.
NBA는 이미 경기 일정 최적화, 자동 하이라이트 릴 제작, 코칭 전략 개선, 팬 참여도 향상에 이르기까지 모든 분야에 AI를 활용하고 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 더욱 정확한 분석, 더 나은 부상 예방, 선수의 경기력에 대한 심층적인 인사이트를 기대할 수 있습니다.
자세한 내용은 GitHub 리포지토리를 방문하여 커뮤니티에 참여하세요. 솔루션 페이지에서 자율 주행 자동차의 AI와 농업 분야의 컴퓨터 비전과 같은 분야의 혁신을 살펴보세요. 라이선스 옵션을 확인하고 Vision AI 프로젝트를 실현하세요.
KO
EN
ZH
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI