축구 빅데이터 분석 - chuggu bigdeiteo bunseog

초록
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본 연구는 빅데이터 분석 기법을 적용하여 축구 감독의 전술 및 포메이션 패턴분석을 진행하였다. 데이터 분석을 위해 공신력 높은 축구 웹사이트인 후스코어드로부터 다양한 축구 선수 기록 데이터를 수집하였다. 각 포지션에 따라 중요한 변수를 선택하기 위해 특징 엔지어링 알고리즘 중 하나인 보루타 알고리즘을 적용하여 변수를 선택하였다. 선택된 변수를 활용하여 K-평균 군집 분석을 실시하였고, 그 결과 홀딩 미드필더와 딥라잉 플레이메이커와 같이 각 포지션의 세분화 된 역할에 대하여 정의할 수 있었다. 상대 수준별 감독의 전술 및 포메이션 패...

본 연구는 빅데이터 분석 기법을 적용하여 축구 감독의 전술 및 포메이션 패턴분석을 진행하였다. 데이터 분석을 위해 공신력 높은 축구 웹사이트인 후스코어드로부터 다양한 축구 선수 기록 데이터를 수집하였다. 각 포지션에 따라 중요한 변수를 선택하기 위해 특징 엔지어링 알고리즘 중 하나인 보루타 알고리즘을 적용하여 변수를 선택하였다. 선택된 변수를 활용하여 K-평균 군집 분석을 실시하였고, 그 결과 홀딩 미드필더와 딥라잉 플레이메이커와 같이 각 포지션의 세분화 된 역할에 대하여 정의할 수 있었다. 상대 수준별 감독의 전술 및 포메이션 패턴이 다름을 파악하고자, CL(Champions League Level), EL(Europa League Level), ML(Middle Level), RL(Relegation Level)로 클럽의 수준을 나누어 분석하였다. 또한, 선수 간의 시너지를 고려하기 위해 평점데이터를 가중치로 활용하여 가중 연관 분석을 실시하여 상대 수준별 전술 패
턴 및 포메이션에 대해 파악했다. 이는 감독이 실제로 상대의 수준을 고려하여 포메이션과 전술을 수립한다는 의미이다.

Abstract
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This study applied big data analysis techniques to conduct analysis of the football manager’s tactics and formation pattern. by collecting and analyzing data from Whoscored, the largest detailed football statistics website.
For each position, the variable was selected by applying Boruta algorith...

This study applied big data analysis techniques to conduct analysis of the football manager’s tactics and formation pattern. by collecting and analyzing data from Whoscored, the largest detailed football statistics website.
For each position, the variable was selected by applying Boruta algorithm, one of the feature engineering algorithms, to select the important variables. K-means clustering was performed using the important variables, which allowed the definition of the detailed role of each position, such as holding midfielder and deep-lying playmaker. The analysis was conducted by dividing the CL(Champions League Level), EL(Europa League Level), ML(Middle Level) and RL(Relegation Level) in order to identify the differences in the tactics and formation patterns of the managers by the level of opponent.
Also, in order to include synergy between players, Weighted association rule mining was performed using the rating data as the weight to detect the strategy for each club. This means that the manager actually establishes formations and tactics based on the level of the opponent.

날씨가 많이 더워져서 벌써 여름 같네요..

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주변에서 빅데이터, 빅데이터 하는데 우리 일상생활에 밀접한 관련이 있는지 모르겠다 생각하신 분들 있으시죠?

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어떻게 하면 빅데이터 사례를 재미있게 알려드릴까 하다가,

이번에 손흥민 선수가 소속되어있는 #토트넘 이 창단 이후 #UEFA #챔피언스리그 첫 #결승진출 하게 되어서

많은 분들이 축구에 관심을 가지실 거 거 같아요ㅎㅎ

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그래서 준비했습니다!

축구를 잘 모르시는 분들도 축구가 다른 스포츠보다도 보수적이라는 거는 알고 계실 텐데요,

다양한 변화가 있는 다른 스포츠들에 비해 축구는 변화를 꺼리는 모습을 보였었습니다.

하지만 2016년 처음으로 VAR(비디오 판독 시스템)이 도입되며 큰 변화를 가져왔습니다.

다소 주관적이던 심판의 판정에서 공정한 시스템이 도입되니, 오심이 80%나 감소하게 되었습니다.

그렇다면 축구와 빅데이터가 만나면 어떤 변화가 있을까요?

축구에서 빅데이터를 사용하는 분야는 크게 3가지로 나누어집니다.

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데이터 및 전략분석 효과 / 부상 방지 효과 / 경기 분석을 통한 팬의 욕구 충족 효과

먼저 유명한 2014브라질 월드컵에서 우승한 독일팀 이야기는 알고 계시는 분들 많으시죠?

소프트웨어 업체인 SAP는 독일 대표팀과 함께 하면서 빅데이터 솔루션을 축구에 적용시켰습니다

당시 독일은 선수들의 무릎 보호대를 비롯 어깨 등에 센서를 달아 개개인의 움직임을 저장해

플레이 스타일을 분석하고 전술을 만들었습니다!

그동안 감독과 코칭스태프의 경험과 직관으로 전술을 만들었다면,

최근에는 빅데이터를 기초로 전술과 선수 운용뿐만 아니라 훈련까지도 펼친 것이죠!

지난 2014월드컵에서 브라질전이 끝나고 독일 선수들이 한 인터뷰를 보면

"비디오 게임을 하는 것 같았다"라고 말했었습니다.

브라질 선수들이 자신들이 예상했던 대로 움직이고 패스했다면서 말이죠.

브라질과 독일이 맞붙는 월드컵에서 7-1이라는 점수가 나왔다는 건 게임에서나 나올법한 일이라고 하는데요,

전문가들은 독일이 데이터를 바탕으로 브라질에 대한 완전한 조사 분석을 끝낸 상태에서

경기에 나섰기 때문에 나올 수 있는 결과였다고 말했습니다.

많은 스포츠 선수들이 있지만 부상으로 인해 선수 시절이 한 번에 종료되는 경우도 있습니다.

그래서 그동안 의학은 부상 선수의 '치료'중심으로 발전해되어왔는데요,

단순히 치료만으로는 선수들의 문제 해결이 어렵다는 단점이 있었습니다.

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하지만.. 사진에 있는 브라질의 네X마르 같은 헐리우드 액션은 빅데이터로 막을 수 있을까요?

이런 가운데 IT 기술의 발달이 예방 의학에 새 기회를 열어주고 있습니다.

데이터 과학이 발전해 과거를 통해 미래 예측을 시도하는 수준으로 발전하고 있는 건데요,

'SAP'는 사물인터넷(IoT)과 데이터 분석을 통해 운동선수의 부상을 예측할 수 있는

‘부상 위험관리(IRM)’ 솔루션을 개발했다고 발표했습니다!

‘부상 위험관리(IRM)’는 특정 선수에 대한 실시간 데이터와 과거 이력 데이터,

그리고 다른 선수들의 이력 데이터를 분석해 패턴을 찾아내고 부상 위험을 예측하는 것입니다.

각 항목별 분석 결과를 통해 코치진과 의료진은 선수의 부상 방지를 위한 계획을 만들 수 있는데요.

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확인된 데이터는 심박수, 활동량, 신체 부위별 데이터 등이며, 선수 피로도 측정과 관련됩니다.

선수가 경기와 훈련 중 어떤 식으로 운동하는지, 평소 습관과 일상생활은 어떤지

등등도 더해 부상 위험 정도를 계산하고 부상을 방지하는 프로그램을 활용할 수 있다는 장점이 있습니다.

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세 번째는, 인공지능 활용 축구 분석

'big db'는 제이 퍼스트 게임즈가 개발한 축구 인공지능 해설 서비스와 인공지능 축구 분석관 서비스입니다.

'big db'는 축구 경기와 선수를 대상으로 하는 ‘빅 디비(Big db) 차트 100’ 등의 서비스를 제공하는 앱인데요,

축구 중계와 동시에 실시간 팀 전력과 선수를 데이터로 평가하는 시스템과

실시간 축구 중계 중에 공격 전술의 패턴을 인공지능이 분석해 시각화 시키는 장치입니다.

축구 경기에 대한 분석은 물론 축구 선수 개개인에 대한 기술과 평점이 실시간으로 평가되어

스마트폰으로 확인이 가능해서 축구를 잘 모르는 분들과,

간략하게 분석된 데이터를 보며 축구 경기를 보고 싶은 팬들에게 도움이 될 거 같네요!

최근 인공지능의 발달로 일자리가 없어질 것이라고 예측하지만,

전문가들은 오히려 관련 사업이 확장되면서 일자리 수요가 증가할 수 있다고 보고 있습니다!

데이터 분석을 위해서는 데이터를 추출하는 사람이 있어야 하고 분석 소프트웨어를 다루는 사람도 필요하며,

통계 지식을 바탕으로 분석한 숫자를 해석하는 사람도 있어야 하기 때문입니다!

앞으로 다양한 곳에서 활용 가능한 '빅데이터' 어디서 배워야 잘 배울 수 있을까요?

양질의 교육 / 탄탄한 커리큘럼 / 세심한 강의 / 퀄리티 높은 국비교육 / 개인에 맞는 취업연계까지!

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빅데이터 교육

내 미래를 위해 투자하는 시간, 확실한 기관 '스마트미디어인재개발원'에서 시작하세요!

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