Carnegie Mellon은 스포츠 분석을 혁신하여 경쟁 우위를 위한 선구적인 데이터 기반 통찰력을 제공합니다.

앤드류 코셀리

(이미지 :Pixabay를 통한 StockSnap)

오늘날의 스포츠 분석가는 그 어느 때보다 더 많은, 더 나은 데이터에 액세스할 수 있습니다. Carnegie Mellon University의 전문가들은 통계 및 데이터 과학을 사용하여 해당 데이터를 통찰력으로 전환하여 전문 팀이 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕고 있습니다.

CMU 통계 및 데이터 과학과 조교수이자 카네기 멜론 스포츠 분석 센터 소장인 Ron Yurko는 "10분의 1초마다 NFL의 차세대 데이터 칩은 모든 선수가 경기장에서 어디에 위치하는지, 즉 이동 방향, 이동 속도에 대한 정보를 제공합니다."라고 말했습니다.

필드에서 선수를 추적하는 것은 NFL 이상입니다.

론 유르코(이미지:CMU)

NFL의 학술 파트너이기도 한 Yurko는 "MLB는 메이저 리그 야구의 모든 스윙에 대한 정보를 보유하고 있습니다."라고 말했습니다. "야구와 농구에는 '포즈 골격 데이터'라는 것이 있는데, 이를 통해 우리는 1초도 안 되는 순간마다 팔꿈치, 어깨, 슬개골 및 3차원 공간의 위치를 알 수 있습니다."

물론 팀 소유자, 관리자, 코치부터 분석가, 베터, 팬에 이르기까지 모든 사람이 대답하고 싶은 질문은 모든 데이터를 어떻게 처리할 것인가입니다. 독점 기술 개요를 읽어보세요. 데이터로 무엇을 해야 할지 정확히 알고 있는 Yurko와의 인터뷰를 길고 명확하게 편집했습니다.

기술 요약 :이 데이터를 수집하기 위해 어떤 종류의 기술을 사용합니까? 그리고 이 모든 것이 어떻게 작동하는지 간단한 용어로 설명해 주시겠습니까?

유르코 :우리는 Carnegie Mellon에서 데이터를 개인적으로 수집하지 않습니다. 해당 데이터는 NFL에서 가져온 것입니다.

NFL에는 필드에 있는 모든 선수의 어깨 패드에 칩이 있습니다. 그들은 매 10분의 1초마다 현장에서 자신이 있는 곳을 선택합니다. 얼마나 빨리 움직이는지; 그들이 움직이고 변화하는 방향; 연극이 진행되는 동안 그들이 어떻게 가속하고 있는지. 그런 다음, 연구자로서 우리는 NFL과의 협력을 통해서든 그들이 제공하는 데이터의 공개를 통해서든 해당 데이터에 접근할 수 있게 될 것이며 이에 대해 작업할 것입니다. 이것으로부터 어떤 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니까? 그리고 우리 학생들은 이러한 프로젝트에 참여하고 NFL의 연례 빅 데이터 볼 대회에 참가하게 되며 이는 취업 기회로 이어질 것입니다.

그리고 대학 수준에서는 대학 축구 선수의 어깨 패드에 칩이 없지만 놀라운 양의 비디오가 있습니다. 그리고 컴퓨터 비전 AI 기술을 사용하면 해당 비디오를 NFL의 칩에서 나오는 매우 유사한 유형의 데이터로 변환할 수 있습니다. 현재 NFL 팀이 작업하고 있는 것은 대학 축구 전체에 걸쳐 동일한 유형의 풍부한 추적 데이터입니다. 그들은 이를 이용해 드래프트해야 할 선수가 누구인지 파악하고 있습니다.

기술 요약 :그들이 사용하고 있는 칩에 대해 말씀해주실 수 있나요?

유르코 :NFL에서는 NFL 경기장 내에서 포착되는 적외선 신호인 RFID 칩이 있습니다. NFL이 가지고 있는 매우 풍부한 데이터를 실제로 제공하는 것은 로컬 포지셔닝 시스템입니다. 그 외에도 이제 NFL은 경기장 주변에 전체 카메라 시스템을 갖춘 메이저 리그 야구 및 NBA와 같은 팀에 합류했습니다. 그리고 지난 해 NFL에서는 구식 체인을 처리하는 대신 이 카메라 시스템인 Hawkeye를 사용하여 공이 첫 번째 다운을 표시하는 위치를 선택합니다. 공이 첫 번째 다운 라인을 통과하는지 확인합니다. 이제는 축구공을 잡는 방법 때문에 자동화가 가능해졌습니다.

동일한 기술을 통해 NFL은 이제 문자 그대로 운동선수의 손, 팔꿈치, 무릎이 어디에 있는지, 즉 경기장에 있는 축구 선수의 완전한 골격 표현을 몇 분의 1초만에 접근할 수 있습니다. 해당 기술은 현재 존재하며 NFL에서 사용되고 있습니다. 이는 수년 동안 메이저 리그 야구 팀과 NBA 팀에서 사용되어 왔지만 이제는 다른 스포츠에서도 사용되고 있습니다.

기술 요약 :어느 리그가 가장 진보된 기술을 보유하고 있나요?

유르코 :현 시점에서는 메이저리그라고 말하고 싶습니다. 아마도 기술과 통계를 활용한 가장 발전된 기술일 것입니다. '머니볼'은 2000년대 초반 Oakland A의 데이터 사용에 관한 유명한 이야기입니다.

따라서 메이저 리그 야구 팀은 선수를 평가하는 방법을 이해하기 위해 기술을 통합하고 통계 모델링, 기계 학습을 사용하는 방법에 대해 생각하는 최초의 채택자임이 분명합니다. 팀뿐만 아니라 선수 자체도 볼 수 있습니다.

선수들은 이러한 투구 실험실에 갈 것입니다. 그들은 고속 카메라를 사용하여 야구 그립을 수정할 때 어떤 일이 일어나는지 이해합니다. 그것이 힘과 비행 경로와 움직임을 어떻게 변화시키는가; 새로운 경기장을 디자인합니다. 그리고 그들은 더 나은 플레이어가 되기 위해 문자 그대로 이 모든 기술과 데이터 자체를 사용하고 있습니다. 그래서 야구는 다른 스포츠에 비해 앞서있습니다.

2017년에 NFL에서 칩의 데이터 추적이 시작되면서 약간의 군비 경쟁이 시작되었습니다. 이제 NFL 팀은 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어를 고용하여 모든 정보를 어떻게 처리할지 파악하기 시작했습니다.

기술 요약 :제가 읽은 기사에서 "NFL의 차세대 데이터 칩은 말 그대로 10분의 1초마다 모든 플레이어의 위치, 속도 및 방향에 대한 정보를 제공합니다. 이제 문제는 그 모든 데이터를 어떻게 처리할 것인가입니다."라고 말한 것으로 인용되었습니다. 제 질문은 이렇습니다. 대답은 무엇입니까? 그 많은 데이터로 무엇을 하시나요? 다음 단계는 무엇입니까? 여기서 어디로 가시나요?

유르코 :좋은 질문이네요. 우리가 연구원으로서 연구해 왔고 NFL 팀에서 사용하고 있는 것으로 알고 있는 것은 우리가 관찰하는 움직임을 어떻게 특성화하고 고가치 유형의 움직임, 고가치 포지셔닝이 무엇인지 이해하는 것입니다. 예를 들어, 어떤 수비수가 경로를 달리는 동안 리시버를 상대로 최고의 커버리지를 펼치고 있는지를 알 수 있습니다. 이는 이전에 전통적인 박스 스코어에서 접근할 수 없었던 통계 유형이었습니다. 리시버를 커버하는 수비수가 있고 쿼터백이 결코 자신의 길을 던지려고 시도하지 않는 놀라운 수비수라면 그들은 결코 인터셉트를 얻지 못하고 태클도 얻지 못할 것이며 어떤 통계도 얻지 못할 것입니다.

스크립트

00:00:02 축구를 저녁식사, 스카우트, 코칭과 같다고 생각한다면 그게 바로 스테이크입니다. 스포츠 분석에는 으깬 감자가 있습니다. 그레이비입니다. 좋은 식사, 훌륭한 식사를 만들 수 있는 것입니다. 그들은 지난 40년 동안 콤바인을 정찰해 왔습니다. 얼마나 멀리 점프할 수 있나요? 키가 몇이에요?우리가 알아낼 수 있는 새로운 것은 무엇인가요? 이 사람은 언제 징집될 것으로 예상되나요? 분석은 사실상 게임의 모든 측면 뒤에 있습니다. CMSAC는 CarnegieMellon 스포츠 분석 센터입니다.

00:00:28 이는 카네기 멜론 대학교에서 열리는 연구, 교육 및 다양한 이벤트의 허브입니다. 우리 학생들은 프로 스포츠 팀과 리그가 어떤 유형의 개인을 찾고 있는지에 대한 표준과 정말 비슷해졌습니다. 이제 우리는 어깨 패드에 있는 칩으로 인해 모든 선수가 축구장에 있는 순간에 접근할 수 있습니다. 그래서 우리는 말 그대로 그들이 얼마나 빨리 움직이는지, 움직이는 방향은 무엇인지, 어깨의 방향은 무엇인지 문자 그대로 10분의 1초마다 알고 있습니다. 그래서 우리가 그룹으로서 집중하고 있는 것은 통계 방법론을 구축하는 것입니다.

00:01:02 실행 가능한 통찰력으로 이어질 수 있는 기계 학습 방법, AI 도구입니다. 이 데이터 세트가 주어지면 팀의 경쟁 우위를 확보하는 데 유용한 통찰력을 식별할 수 있을 만큼 충분히 창의적으로 분석할 수 있습니까? 플레이 내에서 우리는 말 그대로 그들이 필드의 어느 위치에 있게 될지, 얼마나 많은 야드를 얻게 될지 예측할 수 있습니다. 그들이 터치다운할 확률은 얼마나 됩니까? 오른쪽. 이를 위해서는 매우 정교한 방법론이 필요합니다. 스포츠는 많은 사람들에게 매우 큰 의미를 갖습니다. 데이터는 스포츠와 연결되는 또 다른 방법을 제공합니다.

00:01:35 구조화되지 않은 데이터를 가져와서 자세히 살펴보고 스토리를 전달할 수 있다는 것은 정말 보람 있는 일입니다. CMU 학생들이 자신의 열정을 직업으로 전환하여 프로 축구의 미래를 형성하는 데 도움이 되는 모습을 보는 것은 정말 놀라운 일입니다. 축구를 저녁 식사, 스카우트, 코칭과 같다고 생각한다면 그것이 바로 스테이크입니다. 스포츠 분석에는 으깬 감자가 있습니다. 그레이비입니다. 좋은 식사, 훌륭한 식사를 만들 수 있는 것입니다. 그들은 지난 40년 동안 콤바인을 정찰해 왔습니다. 얼마나 멀리 점프할 수 있나요?

01:00:19 키가 얼마나 되나요?우리가 알아낼 수 있는 새로운 것은 무엇입니까? 이 사람은 언제 징집될 것으로 예상되나요? 분석은 사실상 게임의 모든 측면 뒤에 있습니다. CMSAC는 Carnegie Mellon University에서 개최되는 연구, 교육 및 다양한 이벤트의 허브인 Carnegie Mellon 스포츠 분석 센터입니다. 우리 학생들은 프로 스포츠 팀과 리그가 어떤 유형의 개인을 찾고 있는지에 대한 표준과 정말 비슷해졌습니다. 이제 우리는 모든 플레이어가 있는 찰나의 순간에 액세스할 수 있습니다

어깨 패드에 있는 칩으로 인해 축구장에서 01:00:51. 그래서 우리는 말 그대로 그들이 얼마나 빨리 움직이는지, 움직이는 방향은 무엇인지, 어깨의 방향은 무엇인지 문자 그대로 10분의 1초마다 알고 있습니다. 그래서 우리가 그룹으로서 집중한 것은 실행 가능한 통찰력으로 이어질 수 있는 통계 방법론, 기계 학습 방법, AI 도구를 구축하는 것입니다. 이 데이터 세트가 주어지면 팀의 경쟁 우위를 확보하는 데 유용한 통찰력을 식별할 수 있을 만큼 충분히 창의적으로 분석할 수 있습니까? 플레이 내에서 우리는 그들이 필드의 어느 지점에 도착하게 될지, 얼마나 많은 야드를 얻을지, 그리고 그들이 얻을 수 있을지 말 그대로 예측할 수 있습니다.

01:01:25 그들이 터치다운할 확률은 얼마나 됩니까? 오른쪽. 이를 위해서는 매우 정교한 방법론이 필요합니다. 스포츠는 많은 사람들에게 매우 큰 의미를 갖습니다. 데이터는 스포츠와 연결되는 또 다른 방법을 제공합니다. 구조화되지 않은 데이터를 가져와서 자세히 살펴보고 스토리를 전달할 수 있다는 것은 매우 보람 있는 일입니다. CMU 학생들이 자신의 열정을 직업으로 전환하여 프로 축구의 미래를 형성하는 데 도움이 되는 모습을 보는 것은 정말 놀라운 일입니다.