CBS뉴스의 "How technology is helping shape football players"라는 꼭지를 보고 놀람. IoT, 센서를 통한 데이터기술이 이 정도까지 실제경기에 적용되고 있었다니.
선수와 공의 움직임을 완벽하게 트래킹. 그것도 3차원으로.
경기마다 각 선수가 얼마나 뛰었는지를 실시간 데이터로 보고 있다가 어느 지점에 이르면 교체, 컨디션을 유지할 수 있도록 함.
이런 동전만한 장치를 모든 공에 집어넣어서 트랙킹.
선수는 이런 센서가 들어간 어깨보호구를 입고 플레이.
이렇게 하면 공과 각 선수의 움직임을 화면상에서 정확하게 트래킹 가능.
마치 게임화면과,
실제경기가 함께 움직이는 듯한 모습.
이런 장치로 센서의 움직임을 트래킹하는데 공을 얼마나 높이 던졌는지, 선수가 얼마나 빨리 달리는지도 측정가능.
그래서 스타플레이어 Todd Gurley의 경우 그의 피로도가 어느 레벨에 오르면 경기에서 빼면서 컨디션 조절. 그래서 시즌경기가 진행될 수록 오히려 그의 평균 스피드가 더 올라갔다고. 시속 21.2마일... 이렇게 속도까지 정확하게 나옴.
모든 사물의 움직임을 데이터로 측정할 수 있고 그것을 어떻게 분석하느냐에 따라 승패가 갈릴 수 있다는 것을 이 뉴스꼭지를 보면서 깨달았다.
와.. 미식축구는 아무래도 장비를 착용하다보니 저런식으로 칩들이 많이 들어갈 수 있나 보군요. 아 그리고 기본적으로 kr 태그를 앞에 활용해주시면 많은 한국 사용자들이 볼 것입니다:) @홍보해
아. 그렇게 하는거군요. 저도 배우는 중이라서요. 그런데 한글 태그는 못붙이나봐요.
역으로 저 데이터를 이용하면 게임도 더욱 실제같이 만들 수 있겠군요.
여담이지만 미국 방송이 NFL을 4K로 중계를 안 하기 때문에 풋볼을 4K로 볼 수 있는 유일한 방법은 플레이스테이션이나 엑스박스에서 매든 게임을 돌리는 거라는 우스갯 소리도 있습니다. 그만큼 게임과 현실의 구분이 점점 사라져간다는 얘기겠죠.
거의 모든 기술의 최전방이라고 하더군요! 실제로 통계학과 박사 동기들 중에 굉장히 많이들 가서 일하더라고요. 장비를 많이 입으니 센서 데이터 활용이 훨씬 수월하고, 축구농구야구 같은 입는 장비가 없는 쪽은 computer vision 기술을 기반으로 엄청난 연구를 많이 하고 있더군요.