한국스포츠경영전략연구원(김필수 원장)이 AI(인공지능) 기반 스포츠 경기 결과 예측 서비스가 스포츠 베팅 산업의 신뢰성·투명성을 높인다는 연구 결과를 공개했다고 9일 밝혔다.

연구원은 최근 경영·마케팅 분야 권위지인 '상품학연구' 제43권 제2호에 관련 논문을 발표했다. 논문 제목은 'AI 기반 스포츠 경기 결과 예측 서비스가 스포츠 베팅 산업에 미치는 영향: 국민체육진흥공단 경륜·경정 AI Pick(픽)의 사례'다.

이번 연구는 국민체육진흥공단이 발주한 '경륜·경정 승자 예측 서비스' 사업의 일환으로, 한국스포츠경영전략연구원이 국내 최초로 개발한 'AI 픽' 솔루션을 중심으로 진행됐다.

연구진은 경륜·경정 경주의 승자 예측에 합성곱 신경망(CNN), 로지스틱 회귀모델, 다층신경망(MLP) 등의 AI 알고리즘을 적용했다. 그 결과 AI 픽 도입 후 여성 고객이 26.8%, MZ세대 고객이 16.7% 늘어나는 등 비인기 종목의 확장을 확인했다.

연구 관계자는 "AI 기술 도입이 스포츠 마케팅 효과를 높이고 스포츠 베팅 산업의 발전과 스포츠산업 전반의 구조 개선에 기여할 수 있음을 입증했다"고 말했다.

한국스포츠경영전략연구원은 연구 중심의 스포츠 AI·데이터 분석 전문기업이다. 경륜·경정 경기 결과 예측 시스템(AI 픽)을 국민체육진흥공단에 공급했다. AI 기반 프로스포츠 경기 예측 솔루션(PLai PICK)도 출시했다. 관련 기술의 특허를 보유하고 있다.

또한 연구원은 70여 개의 스포츠 데이터 분석 연구를 수행한 바 있다. 회사 측은 경기 결과 예측, 선수·팀 분석, 프로스포츠 팬 행동 분석 등의 R&D(연구·개발) 프로젝트로 국내 스포츠산업의 디지털 혁신을 이끌고 있다고 했다.

한국스포츠경영전략연구원 관계자는 "이번 연구로 스포츠 베팅 산업의 잠재력을 확인했다"며 "AI와 데이터 기반 기술을 적극 도입한다면 스포츠 마케팅 효과를 높이는 동시에 공정성과 효율성을 갖춘 산업으로 발전할 수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "앞으로도 스포츠 AI와 데이터 분석 경쟁우위를 강화해 국내 스포츠산업의 글로벌 경쟁력을 높이는 데 주력하겠다"고 덧붙였다.

한국스포츠경영전략연구원(원장 김필수)이 최근 한국체육학회지 제64권 3호에 '한국프로농구 경기 결과 예측을 위한 인공지능(AI) 모델 개발 및 효용성 검증' 논문을 게재했다고 28일 밝혔다.

한국스포츠경영전략연구원은 이번 연구로 2017~2018시즌부터 2023~2024시즌까지 한국프로농구(KBL) 1833경기의 데이터를 분석했다. 이를 통해 경기 시작 전 확보할 수 있는 여러 변수와 외부 환경 요인을 반영한 예측 모델을 개발했다.

연구원은 자원 기반 이론과 직무 요구-자원 이론을 통합 적용, 팀의 경기 전력을 파악했다. 그 결과 7가지 머신러닝 알고리즘 중 로지스틱 회귀 모델이 66.79%의 높은 예측 정확도를 보였다.

연구팀은 경기 기록 중심의 분석을 넘어 △경기 일정 △이동 거리 △외국인 선수 출전 불가 여부 등 사전에 접할 수 있는 정보를 반영, 스포츠 현장의 변수들을 효과적으로 대변하는 예측 체계를 선보였다고 했다.

연구팀 관계자는 "이번 연구는 스포츠 애널리틱스 분야의 학술적 기여로 평가될 수 있다"며 "스포츠 데이터 과학이 스포츠 산업의 디지털 트랜스포메이션에 이바지할 수 있음을 보여줬다"고 말했다.

한국스포츠경영전략연구원은 스포츠 AI 적용 데이터 분석과 스포츠 산업 경영 전략 연구에 특화된 곳이다. 현재까지 70여 편 이상의 논문을 국내외에 발표했다. 자사 AI 예측 모델이 스포츠 산업 현장의 의사결정 지원과 팬 경험 혁신을 위한 핵심 도구가 될 것으로 내다보고 있다.

연구원 관계자는 "이번 연구 성과는 연구진의 뛰어난 학술 능력과 혁신 분석 기법을 보여주는 사례"라며 "스포츠 산업의 경쟁력 강화를 위한 R&D(연구·개발) 투자와 기술 확장이 앞으로의 성장 동력이 될 것"이라고 말했다.

한국스포츠경영전략연구원(김필수 원장)이 최근 한국체육학회지 제64권 2호에 '한국프로야구 경기결과 예측을 위한 머신러닝 성능 비교와 스포츠 팬 몰입(fan engagement) 함의에 관한 탐색적 연구' 논문을 게재했다고 8일 밝혔다.

이번 연구는 2013-2023시즌 한국프로야구(KBO) 1만5488경기 데이터를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 비교 분석한 것이다. 연구 결과 로지스틱 회귀 모델이 59.3%의 예측 정확도를 기록하며 최적 모델로 선정됐다.

연구팀은 스탯티즈(Statiz) 플랫폼에서 수집한 108개 변수를 △팀 상대성 지표 △선수별 최근 성적 △경기 환경 요소 등 3개 차원으로 재구성했다. 연구팀 관계자는 "경기 시작 전 확보할 수 있는 정보만으로 예측 모델을 구축했다"며 "팬들이 경기 전 접할 수 있는 정보 기반의 실용적 분석 체계를 확립했다"고 말했다.

연구팀은 7가지 머신러닝 알고리즘(로지스틱 회귀, SVM, 라이트 GBM 등)에 대한 교차 검증도 실시했다. 그 결과 로지스틱 회귀 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 로지스틱 회귀 모델에는 단계적 선택법으로 도출한 18개 핵심 변수가 적용됐다. 연구팀 관계자는 "특히 투수력 지표(ERA·WHIP)와 타선 생산성(OPS·wRC+)의 상대적 격차가 예측력에 결정적 영향을 미치는 것으로 나타났다"고 설명했다.

한국스포츠경영전략연구원 측은 "이번 연구를 통해 스포츠 데이터 과학이 단순한 승부 예측을 넘어 팬 경험 재정의 도구로 진화하고 있다는 점이 확인됐다"고 했다. 이어 "앞으로도 스포츠 과학과 인공지능(AI) 기술의 융합이 창출하는 사회적 가치를 입증하겠다"며 "디지털 트랜스포메이션 시대의 스포츠 산업 발전 방향을 제시할 것"이라고 덧붙였다.

한편 한국스포츠경영전략연구원은 스포츠 AI 적용 데이터 분석 및 스포츠 산업 경영 전략 연구에 특화된 곳이다. 70여 편의 논문을 국내외에 발표한 바 있다.

데이터플레이랩스(DataPlay Labs, 구 한국스포츠경영전략연구원)가 최근 2025년 중소기업융합회 협업 지원사업에 선정됐다고 7일 밝혔다.

이 사업의 목표는 데이터플레이랩스의 'AI(인공지능) 기반 스포츠 분석 기술'과 엘더케어의 '데이터 수집 인프라'를 결합, 시너지를 창출하는 것이다. 데이터플레이랩스와 엘더케어는 '국민체력100' 등에 도움 될 수 있는 '스포츠 데이터 분석 기반 맞춤형 운동 솔루션' 개발에 속도를 낼 계획이다.

이번 사업으로 양사는 국민들의 운동 패턴을 수집·분석하고 이를 토대로 개인별 미래 건강 상태를 예측하는 알고리즘 개발에 나설 방침이다. 분석 결과를 기반으로 개인 맞춤형 운동 솔루션을 제공하는 통합 시스템도 구축할 예정이다.

데이터플레이랩스는 'AI 경기 예측 시스템'과 '선수 퍼포먼스 분석 기술'을 보유한 스포츠 AI 데이터 분석 전문기업이다. 국민체육진흥공단에 경륜·경정 경기 예측 서비스 'AI PICK(AI 픽)'을 제공한 바 있다.

데이터플레이랩스 측은 이번 선정을 계기로 국민 건강 관리 분야로 영역을 확장, 생체 데이터와 운동량 데이터를 통합 분석하는 솔루션을 개발할 계획이라고 했다. 회사는 데이터 기반의 운동 처방이 국민 건강 증진과 의료비 절감에 기여할 것으로 기대했다.

데이터플레이랩스 관계자는 "프로스포츠 선수와 팀의 경기력 향상을 위한 데이터 분석 기술을 국민 건강 증진에 활용할 것"이라며 "국민 개개인의 운동 패턴을 분석하고 건강 증진용 맞춤형 솔루션을 제공하겠다"고 말했다.