책 소개

데이터로 읽는 승부, 인공지능이 설계하는 스포츠 전략
스포츠는 이제 기록과 감동을 넘어 인공지능과 데이터가 결합한 정밀 산업으로 재편되고 있다. 경기장에서 생성되는 방대한 정보는 판정의 공정성 강화, 선수 가치 평가와 영입 전략, 전술 설계와 시즌 운영 방식까지 전 범위를 변화시키고 있다. 인공지능은 선수의 움직임과 경기 흐름을 실시간으로 해석하고, 부상 위험을 예측하며, 감독의 결정을 보조하는 분석 체계를 구축한다. 동시에 데이터 편향, 개인정보 보호, 공정성의 재정의 등 새로운 과제를 제기한다. 이 책은 이러한 흐름을 단순 기술 소개가 아닌 산업 구조와 의사 결정 방식 전반의 변화로 이해하도록 안내한다. 세이버메트릭스의 진화, 다차원 선수 가치 분석, 전술 의사 결정의 과학화, 부상 예측과 재활 관리, 경기 결과 예측, 수익 모델 혁신, 팬 커뮤니케이션 전략, 스포츠 데이터 거버넌스 등 핵심 이슈를 열 개 장에 걸쳐 입체적으로 다룬다. 각 장은 질문에서 데이터, 모델, 판단으로 이어지는 분석 흐름을 일관되게 적용하며, 예측의 한계를 인정하는 균형 있는 시각을 제시한다.

차례

스포츠 애널리틱스, AI를 만나다

01 스포츠 애널리틱스 혁신 서막: 정의와 프레임
02 세이버메트릭스와 AI
03 AI·데이터 기반 선수 가치 평가
04 전술과 의사 결정의 과학화
05 부상 예측과 시즌 전략의 AI 혁신
06 AI 기반 스포츠 경기 결과 예측
07 스포츠 비즈니스 수익 모델 혁신과 최적화
08 데이터 분석이 바꾸는 팬 커뮤니케이션
09 스포츠 데이터 거버넌스와 공공·산업 협력
10 AI와 스포츠 애널리틱스의 미래

책속으로

스포츠 애널리틱스(Sports Analytics)는 스포츠 현장에서 생성되는 광범위한 정형·비정형 데이터를 과학적 방법론과 첨단 계산 기반 기법을 활용해 체계적으로 수집·정제·가공·분석·해석을 수행하고, 그 결과를 경기력 향상과 조직의 이익 극대화를 위한 전략적 의사 결정에 직결시키는 통합 관리 프로세스이자 운영 체계로 정의된다. 이는 단순히 데이터를 축적하거나 보관하는 활동이 아니라, 데이터 속에 숨어 있는 맥락적 의미를 식별하고 이를 구조화하여 스포츠 생태계 전반의 실행 단계에 깊숙이 스며들게 하는 과정이다. 데이터는 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 스포츠 현장과 경영을 동시에 움직이는 실행 가능한 지식으로 변환될 때 비로소 가치를 발휘한다.
－01_“스포츠 애널리틱스 혁신 서막: 정의와 프레임” 중에서

한국스포츠경영전략연구원은 KLPGA 투어 데이터를 활용하여 선수들의 컷 통과 가능성을 예측하는 딥러닝 기반 평가 모델을 개발하였다. 이 모델은 단순히 지금의 성적을 반영하는 것이 아니라, 선수 개개인의 잠재력과 효율성까지 동시에 고려해 기존 평가 방식의 한계를 넘어섰다. 이어지는 연구에서는 자료 포락 분석(DEA)과 머신러닝 알고리즘을 결합해 상위 10위권 진입 가능성을 예측하는 정교한 프레임워크를 제시했는데, 이는 단순 성적 예측을 넘어 선수의 경기 기여도와 효율성을 함께 드러낸다는 점에서 의미가 크다. 이러한 시도는 곧, “선수는 단순히 결과로 평가받는 존재가 아니라, 투입과 산출의 균형 속에서 장기적 가치를 창출하는 자산”이라는 새로운 패러다임을 열어젖힌 것이다.
－03_“AI·데이터 기반 선수 가치 평가” 중에서

AI 예측 시스템이 처리하는 데이터의 범위와 깊이는 전통적 방식과 비교할 때 차원이 다르다. 선수의 실시간 생체 정보, 경기 중 심리적 압박 지수, 팀 내 커뮤니케이션 패턴, 관중의 응원 강도, 미세한 기상 변화, 심지어 소셜 미디어에서의 여론 동향까지도 예측 모델에 반영된다. 이러한 다차원적 접근은 기존 방식으로는 포착하기 어려웠던 숨겨진 패턴과 상관관계를 발견하게 하며, 궁극적으로 예측 정확도의 비약적 향상을 가능하게 한다.
－06_“AI 기반 스포츠 경기 결과 예측” 중에서

스포츠 데이터의 국가적 전략 활용은 다음과 같은 효과를 창출한다. 첫째, 스포츠 데이터는 정책 자산으로 재정의되며 정부 행정의 효율화와 혁신을 촉진한다. 둘째, 산업 생태계와 민간 기업은 데이터 접근성 강화로 기술 혁신과 비즈니스 모델 개발을 가속화할 수 있다. 셋째, 국민 건강, 복지, 의료, 보험 정책이 스포츠 데이터와 연동되어 부처 간 통합 데이터 정책으로 발전하며 이는 점차 현실화하고 있다. 특히 AI 기반 예측·이상 탐지·군집 분석 등 고급 분석 기법은 스포츠 데이터를 정적 기록에서 미래 전략으로 전환하는 핵심 동력이며, 팬 행동 패턴, 감성, 관람 습관 분석을 통해 데이터의 사회적 자산으로서의 위상이 더욱 도드라진다.
－09_“스포츠 데이터 거버넌스와 공공·산업 협력” 중에서

지은이

김필수
Knapp Seymour University 교수로 재직하고 있으며, 한국스포츠경영전략연구원 원장 및 ㈜데이터플레이랩스 최고경영자를 겸하고 있다. 연세대학교 경영학 박사를 수료하고 한양대학교 스포츠 산업학 박사를 취득했다. 스포츠 애널리틱스 위에 인공지능과 데이터 과학을 접목해 스포츠 산업의 패러다임을 혁신하고 있다. 문화체육관광부 2024 디지털 혁신 대표 사례인 국민체육진흥공단 경륜·경정 승자 예측 솔루션 ‘AI Pick’과 인공지능 기반 프로스포츠 경기 예측 서비스 ‘PLai PICK’ 연구와 개발을 총괄했으며, 공공데이터와 첨단 AI를 결합한 혁신 모델을 현실로 구현했다. 한국연구재단에서 선정한 글로벌박사펠로(Global PhD Fellowship)로서 국제적 연구 경쟁력을 입증했으며, 지금까지 스포츠 분야에서 80편이 넘는 연구 성과를 게재했다.

이상현
㈜데이터플레이랩스 대표다. 아주대학교에서 경영학 박사학위를 받았다. 인간과 조직, 리더십, 인간의 동기와 성과에 대한 전문성을 바탕으로 스포츠 조직과 산업에서의 조직 구성원 간 역동과 성과 등을 연구했다. 데이터 기반의 기업, NGO, 의료기관 등 다양한 산업의 조직을 대상으로 컨설팅을 진행한 바 있고, 이러한 경험을 바탕으로 스포츠 애널리틱스 분야의 연구를 진행 중이다. 40여 편의 KCI, SCI 학술지에 게재했으며, 현재 한국스포츠경영전략연구원의 부원장을 겸임하고 있다.

전성삼
한국스포츠경영전략연구원 대표이자 ㈜데이터플레이랩스의 데이터 사이언티스트다. 인하대학교에서 문화콘텐츠문화경영학과 스포츠과학을 전공하고 상명대학교 스포츠ICT융합학과 석사 과정을 진행 중이다. 스포츠 애널리틱스 분야에서 16건의 연구를 게재했으며 국민체육진흥공단 경륜·경정 승자 예측 솔루션인 ‘AI Pick’과 인공지능 기반 프로스포츠 경기 예측 서비스 ‘PLai PICK’을 개발했다.