보라빛 소를 만나기 위한 도약

▸ 1877년에 제1 회 대회가 열린 ‘윔블던(Wimbledon)'은 테니스 4대 메이저 대회 중 가장 오랜 역사와 전통을 자랑하며, 매년 전세계에서 50만 명 내외의 관람객들을 런던으로 불러들이는 스포츠계의 빅 이벤트임

▸ 윔블던은 특히 격식을 강조하는 대회로 유명한데, 선수들이 흰색 옷만 입어야 한다는 드레스 코드를 고수하고 있는 것이 대표적으로, 심지어 여자 선수들의 경우 시합 전에 스커트 밑에 입는 속바지나 속옷이 흰색인지까지 확인할 정도

<자료> USA Today

[그림 1] 언더웨어 색이 문제가 된 비너스 윌리엄스

▸ 선수들뿐 아니라 로얄박스에 초청되는 인사들도 드레스 코드가 있는데, 남성은 정장 차림에 반드시 넥타이를 매야 하며, 여성 역시 정장을 입되 모자를 써서는 안 됨

▸ 그러나 겉으로 드러나는 이런 완고함과 달리 한편으론 선진 기술을 적극 도입하는 의외의 모습도 보여주고 있는데, 지난 7월에 개최된 올해 대회에서도 최신 AI(인공지능)와 AR(증강현실) 등의 기술을 도입, 지금까지 볼 수 없던 관전 경험을 제공하였음

▸ 기술을 제공하는 곳은 윔블던을 주최하는 영국 All England Lawn Tennis and Croquet Club(AELTC)과 1990년부터 29년째 장기 파트너십을 유지하고 있는 IBM임

▸ IBM은 2015년부터 윔블던에 AI 왓슨(Watson)을 활용한 서비스를 제공 중인데 올해 더욱 기능을 강화하였으며, 팬과의 관계, 즉 '팬들의 참여'를 높이기 위해 AI를 활용하는 성공 사례로 평가받고 있음

▸ 올해 윔블던 대회에서 AI는 ▲하이라이트 영상 자동편집, ▲페이스북 메신저에 채팅 봇 구현, ▲150주년 기념 포스터 작성 등에 활용되어 큰 호응을 얻었음

◾ 주최 측은 AI가 ‘Excitement Level(흥분도)'라는 독자적인 기준으로 영상을 판정하여 그 기준을 넘어선 순간들을 경기의 하이라이트 영상으로 자동 생성하게 하였음

▸ 하이라이트 영상은 테니스 팬들 사이에서 특히 인기가 높았는데, 테니스는 경기 시간이 비교적 길어 남자 경기의 경우 3시간 이상인 경우도 드물지 않으며, 따라서 자신이 놓친 경기의 하이라이트 영상을 몇 분 안에 체크하고 싶어 하는 요구가 강함

<자료> Wimbledon.com

[그림 2] 경기 종료 5분 후 하이라이트 제공

▸ AI는 ‘Excitement Level(흥분도)'라는 독자적인 기준으로 영상을 편집하는데, 관중의 흥분 또는 신남의 정도는 3가지 요소로 결정된다고 함

▸ 첫째 요소는 관객의 성원으로 소리로서 경기의 고조 정도를 판정하는데, 이를 위해 이전 경기의 소리를 데이터셋으로 하여 기계학습 시킴으로써 AI가 판단할 수 있게 하였음

▸ 둘째 요소는 경기 분석(match analytics)으로, 가령 랠리 횟수가 많다던가 하는 등의 경기 내용 분석을 통해 ‘플레이의 굉장함’ 정도를 판정함

▸ 셋째 요소는 선수의 세리모니 등 제스처로, 선수들은 경기의 주요 국면에서 이길 경우 승리의 포즈를 취하는 경우가 많아, 이러한 제스처를 미리 기계학습 시켰다고 함

▸ 단, AI가 자동 생성한 하이라이트 영상은 곧바로 공식 사이트에 게재되는 것은 아니며 AELTC 담당자가 AI가 생성한 영상 중에서 선별하여 하이라이트 영상을 구성함

▸ 올해 윔블던 하이라이트 영상의 자동 생성 알고리즘은 2017년 US 오픈 테니스 대회와 골프 메이저 대회인 ‘마스터스 토너먼트’에 채택된 것과 동일한 것이라고 함

◾ 다음으로 페이스북 메신저에 윔블던 채팅 봇의 구현하였는데, 이는 관객의 편의성을 높이고 관객과 소통을 활성화하려는 목적에서 실행되었음

▸ 작년까지는 윔블던 공식 앱에 있는 ‘FRED’라는 메뉴를 통해 대회와 관련된 정형적인 정보만 채팅 형식으로 대답할 수 있었는데, 올해부터는 수많은 관객이 이용하고 있는 페이스북 메신저를 통해 질문을 받고 답변할 수 있게 하였음

▸ 채팅 봇은 진행 중인 경기의 실시간 스코어도 알려주는데, 윔블던 대회장의 잔디 코트는 모두 19개로 여러 경기가 동시 진행으로 진행되는 경우도 많은데, 빠르게 플레이 결과를 확인하고 싶다는 팬들의 요구를 페이스북 메신저를 통해 대응한 것ㄹ임

▸ 이것이 가능하게 된 것은 올해 대회를 앞두고 데이터 관리 구조를 재구축했기 때문인데, 작년까지 플레이 결과는 IBM이 제공하는 스코어보드 앱 ‘SlamTracker(슬램트래커)’로 확인할 수 있었으나, 데이터가 이 서비스 안에만 갇혀 있는 문제가 있었음

▸ 하지만 올해는 경기에 대한 모든 데이터 및 영상 등을 클라우드로 통합했는데, 채팅 봇이 실시간으로 경기 데이터를 얻을 수 있게 된 것은 이런 변화 때문임

◾ AI가 윔블던 설립 150주년 기념 포스터를 제작하게 한 것도 독특한 사업인데, AELTC이 소장하고 있는 대량의 아카이브 사진을 이미지 AI를 이용해 작업하였음

▸ 기념 포스터는 대회장 안의 풍경 사진을 모티브로 하였는데, AELTC이 소장하고 있는 대량의 아카이브 사진을 토대로 AI가 모자이크 방식으로 구성하여 제작하였음

▸ 구체적으로 살펴보면 지난 150년 동안 축적한 30만 장의 사진을 미리 학습한 왓슨 API를 이용해 특징량 등을 분류하여 데이터화하였음

▸ 이어 왓슨 API가 포스터의 기반이 현재의 경기장 풍경 사진을 요소 분해한 다음, 아카이브 이미지의 특징과 비교하여 8,400 장의 사진을 골라낸 후 모자이크 형식의 포스터를 완성하게 하였음

<자료> IBM

[그림 3] AI가 사진 8,400장으로 제작한 포스터

◾ 이 밖에 AI의 활용 사례는 아니지만, 올해 대회에서는 실시간 경기 분석과 AR을 이용한 윔블던의 역사의 순간의 재현 등이 팬들로부터 큰 호응을 받았음

▸ 올해 대회는 슬램트래커의 ‘KEYS(키)’라는 기능이 강화되었는데, 이는 IBM의 경기 분석팀이 실시간 경기 데이터 분석을 바탕으로 해당 경기에서 각 선수가 승리하기 위해서는 어떤 부분을 더 잘해야 하는지를 보여주는 것임

▸ KEYS에는 플레이 속도, 공을 주로 보내는 방향, 베이스 라인 근접성 등에 대한 분석이 포함되어 있으며, 경기 진행 상황에 따라 진척도(승리 확률)가 나타남

<자료> IBM

[그림 4] 슬램트래커의 Key 기능

▸ 진척도는 IBM의 분석팀이 작성한 계산 모델로 산출되는데, 앞서 언급한 데이터 등을 통합하여 KEYS에서 설정한 항목으로 진척을 표시하는데, 지난해보다 정확히 판단할 수 있는 분석 모델이 추가되었다고 함

▸ 한편 오랜 역사를 자랑하는 윔블던이다 보니 경기장 곳곳에 기념비가 설치되어 있는데, 이들 장소에 AR 기술 장치들이 설치되었음

▸ 역대 윔블던에서 최장 시간 경기 기록은 2010년 니콜라스 마후와 존 이스너가 사흘에 걸쳐 진행한 11시간 5분으로 당시 5세트 스코어는 70-68이었음

<자료> Sports Innovators

[그림 4] 기념물에 AR 기술을 적용

▸ 세계 각국의 유서 깊은 스타디움에는 선수, 팀, 국가 등의 역사를 기억하기 위해 기념비가 설치해 놓은 경우가 많은데, 올해 윔블던은 AR을 통해 당시 장면의 영상이 그 자리에서 재현함으로써 관객에게 멋진 경험을 제공해주었다는 평가