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NBA 동작 스스로 학습 … 농구 해결사 된 컴퓨터

선수들의 동선을 분석하고 작전 성공 여부를 예측하는 솔루션 ‘데이터 FX’의 구동 장면. [사진 TED]
마이클 조던 같은 ‘수퍼 스타’가 이끌었던 미국프로농구(NBA)가 통계에 기반한 철저한 ‘컴퓨터 농구’로 변신하고 있다. 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술인 ‘딥 러닝’ 기법을 농구에 도입한 덕분이다. 이제는 3점슛 성공률이 가장 높은 위치, 리바운드 잡아낼 수 있는 위치 등을 컴퓨터가 알려준 대로 움직이면 성공률을 극대화할 수 있게 됐다.



미국 벤처사의 솔루션 ‘데이터 FX’
선수 능력, 성공률 높은 지점 분석

 미국 벤처기업 ‘세컨드 스펙트럼’의 라지브 마헤스와란 최고경영자(CEO)는 이런 기능을 가진 농구분석 솔루션 ‘데이터 FX’를 18일(현지시간) TED 콘퍼런스에서 선보였다. 데이터FX의 핵심은 컴퓨터 스스로 학습하는 능력이다. 마헤스와란은 NBA 선수 개개인의 슛·패스·리바운드 같은 기본 동작뿐만 아니라 ‘픽앤롤(2대 2 공격)’ 등 작전 상황마다 선수 개개인이 움직이는 동선까지 컴퓨터가 외우게 했다. 모든 상황을 입력한 다음에는 컴퓨터로 하여금 각각의 패턴 별로 성공 확률을 계량화시켰다. 그는 “마치 컴퓨터 게임처럼 패턴 플레이를 통해 각 상황 별 능력치와 성공 여부를 데이터화했다”고 말했다.



 예를 들어 우리 팀 선수가 3점슛을 던졌을 때 골대 왼편에서 리바운드를 잡을 확률이 2%에 불과하다면, 컴퓨터가 당장 오른쪽으로 이동하라고 지시하는 것이다. 실제로 NBA 결승 6차전에서 이런 상황을 맞이한 ‘마이애미 히트’는 데이터 FX가 가르쳐준대로 골대 오른편에서 리바운드를 따낸 다음, 경기 당일 3점슛 능력치가 가장 높게 측정된 선수에게 패스해 역전 우승을 차지했다.



밴쿠버(캐나다)=김영민 기자
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