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AI·데이터 분석 전문기업 ㈜데이터플레이랩스가 한성대학교와 산학협력 강화를 위한 가족회사 협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양 기관은 인적 자원과 연구 인프라를 연계해 AI·데이터 기반 실무형 인재 양성과 공동 기술개발 및 사업화를 본격적으로 추진한다.
구체적으로 양측은 ▲PBL(Project-Based Learning) 기반 캡스톤디자인 및 HS 프로젝트 등 산학연계 교육 협력 ▲현장실습·인턴십을 통한 현장교육 활성화 및 취업 연계 ▲공동기술개발, 경영·기술자문, 지식재산·표준화 지원 및 기술이전·사업화 협력 ▲기업맞춤형 재직자 교육 및 공용 장비 활용 등 다양한 분야에서 협력하기로 했다.
이번 협약은 데이터플레이랩스가 인공지능을 활용한 데이터분석 솔루션 기업으로서 대학 기관과의 업무 협력을 통해 역량을 확장하고, 현장 중심의 실무 노하우를 교육 과정과 연계하는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다. 데이터플레이랩스는 AI 기반 스포츠 예측, 부동산 가격 산정, 중고차 가격 예측, 아트테크 솔루션 등 다양한 데이터 기반의 예측·분석 서비스를 개발·운영해 왔으며, 최근에는 스포츠데이터 분석 교육과정까지 운영 범위를 확대하고 있다.
김필수 데이터플레이랩스 대표는 “이번 산학협력을 계기로 AI·데이터 역량과 기술을 활용한 공동 연구와 인재 양성을 확대하고, 실제 산업 수요에 부합하는 인재 양성을 통해 대학과 기업이 함께 성장하는 지속 가능한 협력 모델을 만들어가겠다”라고 밝혔다. 이번 협약은 대학의 연구·교육 역량과 기업의 AI·데이터 기술을 결합해 학생들에게 실질적인 현장 경험을 제공하고, 기술사업화 성과를 창출하는 데 의미가 있다.
출처 : 스타트업데일리(https://www.startupdaily.kr)
2026.01.2121
국내 스포츠 산업이 인공지능(AI)과 데이터 분석 중심으로 재편되는 가운데 ㈜데이터플레이랩스가 한국스포츠경영전략연구원(원장 김필수)과 함께 실무자와 전략 담당자를 위한 안내서 AI와 스포츠 애널리틱스’(커뮤니케이션북스)를 출간했다고 16일 밝혔다.
이 책은 스포츠 애널리틱스를 ‘현장에서 생성된 데이터를 과학적으로 수집·분석해 경기력 향상과 조직 이익을 위한 의사결정으로 연결하는 통합 프로세스’로 정의하고 이를 10개 장에 걸쳐 단계적으로 설명한다. 데이터플레이랩스의 AI 테스트베드 경험을 바탕으로 ‘On-field(경기 내)’와 ‘Off-field(팬·수익·조직)’ 영역을 구분했다.
책에서는 데이터를 ‘실행 지식’으로 전환하는 과정, WAR·xG 지표와 MLB(미국프로야구)·NBA(미국프로농구) 사례를 통한 세이버메트릭스 발전 과정을 추적한다. 또한 데이터플레이랩스가 KLPGA(한국여자프로골프) 투어 데이터를 바탕으로 구축한 딥러닝 모델도 소개한다. 컷 통과 가능성과 상위 10위 진입 확률을 예측하면서 자료포락분석(DEA)·머신러닝을 결합해 선수의 잠재력과 효율성을 동시에 분석한다.
전술·의사결정 과학화와 부상 예측, 시즌 전략 수립도 다룬다. 경기 결과 예측에서는 실시간 생체 정보, SNS(사회관계망서비스) 여론, 기상 변화 등 다차원 데이터를 반영한 AI 시스템으로 숨겨진 패턴을 발굴한 사례를 공유한다.
이 밖에 수익 모델 혁신에서는 다이내믹 프라이싱과 팬 참여 최적화를, 팬 커뮤니케이션에서는 SNS와 고객 생애 가치 분석법을 소개한다. 스포츠 데이터를 정책 자산으로 재정의한 데이터 거버넌스 등도 포함됐다.
데이터플레이랩스는 인공지능 기반 데이터분석 솔루션 기업으로 스포츠 애널리틱스를 비롯해 다양한 예측·분석 서비스를 개발·운영하고 있다. 스포츠 경기 결과 예측, 부동산 가격 예측, 반려견 건강 솔루션, 중고차 가격 예측 솔루션 등을 제공한다. 최근에는 스포츠데이터 분석 교육과정도 운영하며 데이터 기반 의사결정 역량 확산을 위한 활동을 확대하고 있다.
데이터플레이랩스 관계자는 “복잡한 수식이나 코드는 최소화하고 체크포인트와 적용 시나리오를 중심으로 구성했다”며 “구단 프런트, 리그 사무국, 공공기관, 스포츠테크 기업 관계자가 전략 수립과 보고서 작성에 바로 활용할 수 있도록 했다”고 말했다.
데이터플레이랩스는 이 책을 기반으로 ‘AI 스포츠 애널리틱스 전략 워크숍’을 정기 운영하고 스포츠 AI 데이터 분석 교육과 맞춤형 컨설팅도 확대할 방침이다.
출처 : 스타트업데일리(https://www.startupdaily.kr/news/articleView.html?idxno=9096)
2025.12.2323
AI(인공지능) 기반 데이터 분석 기업 데이터플레이랩스가 한국부동산원이 주최한 '제2회 부동산정보 활용성 제고를 위한 논문 공모전'에서 전문가 분야 최종 라운드에 진출했다고 19일 밝혔다.
해당 공모전은 부동산 공공데이터의 활용도를 높이기 위해 AI·빅데이터 기반 연구를 대상으로 진행된다. 제안서 평가를 통과한 연구팀만 최종 논문을 제출할 수 있으며 최종 라운드에서는 기술 완성도와 정책·시장 활용 가능성을 종합 평가한다.
데이터플레이랩스는 'AI 기반 수원시 주택가격 예측'을 주제로 연구 논문을 제출했다. 공공데이터와 실거래 데이터를 결합, 개별 주택의 가격 결정 구조와 적정 가치를 머신러닝으로 분석한 연구다. 회사에 따르면 수원시 아파트 데이터를 대상으로 한 트리 기반 회귀 모델에서 설명력(R²) 약 0.98 수준의 성능을 확보했다.
이번 연구는 데이터플레이랩스가 개발 중인 AI 기반 부동산 자산 판단 엔진 'PLai Asset(플레이 애셋)'의 핵심 기술을 바탕으로 진행됐다. 회사 측은 "플레이 애셋은 단순 시세 예측을 넘어 부동산을 하나의 자산으로 정의하고 가치·리스크·활용가능성을 종합 분석하는 AI 의사결정 솔루션"이라며 "특정 투자 유형에 국한하지 않고 부동산 가치 판단이 필요한 다양한 상황을 분석 대상으로 삼는다"고 말했다.
데이터플레이랩스는 그동안 스포츠 경기 결과 예측, 선수 가치 평가, 중고차 가격 예측, 비영리기관 경영 효율성 분석 등 데이터 기반 분석 모델을 실제 서비스로 구현해 왔다. 최근에는 공공 데이터와 시장 데이터를 결합한 부동산 자산 가치 분석 분야로 연구와 사업을 확장하고 있다.
김필수 데이터플레이랩스 대표는 "이번 최종 라운드는 부동산 가격 예측을 넘어 AI 기반 자산 분석 기술이 실제 의사결정 환경에서도 작동할 수 있는지를 검증하는 과정"이라며 "플레이 애셋을 통해 부동산을 거래 대상이 아닌 데이터 기반 자산으로 재정의해 나가겠다"고 말했다.
출처-머니투데이(https://n.news.naver.com/article/008/0005294463?sid=101)
2025.12.0202
AI(인공지능) 기반 스포츠 데이터 분석 기업 데이터플레이랩스가 국민체육진흥공단 '국민체력100 체력인증센터'의 운영 효율성을 분석한 연구 결과를 한국체육학회지(64권 6호)에 발표했다. 이번 연구는 전국 84개 센터의 2022~2025년 운영 데이터를 자료포락분석(DEA) 모형으로 분석, 공공 체육 정책의 효율성 향상을 위한 실증적 근거를 제시했다.
데이터플레이랩스는 문화 빅데이터 플랫폼의 체력 측정 데이터와 국민체육진흥공단의 스포츠 강좌 이용권 시설 정보, 지역 동호회 현황, 공공 체육시설 보급 정보 등 다차원 공공데이터를 통합한 분석 데이터베이스를 구축했다. 여기에 행정안전부의 주민등록 인구 현황과 국토교통부의 지적 통계를 결합, 시·군·구 단위의 정밀 분석 체계를 마련했다. 업체 관계자는 "프로스포츠 경기 예측과 선수 퍼포먼스 분석에서 축적한 AI 분석 역량을 공공 체육 정책 분야로 확장했다"고 말했다.
연구팀은 K-평균 군집분석으로 전국 센터를 '인구 밀집권'과 '인구 저밀권'으로 유형화했다. 인구 밀집권(50개)은 평균 인구 47만7000명, 750m 이내 대중교통 44.8개로 방문 중심 서비스가 효과적이었으며 방문 효율성과 이용 효율성 간 정(+)의 상관관계를 보였다. 인구 저밀권(34개)은 평균 인구 13만4000명으로, 출장 서비스가 핵심 성공 요인으로 나타났다.
취약계층 지원 프로그램의 효과도 확인됐다. 인구 대비 스포츠 강좌 이용권을 지원받은 실제 기초생활보장 수급자 수가 효율성과 0.41의 가장 높은 양(+)의 상관계수를 기록했다. 사회복지 프로그램이 단순 형평성 차원을 넘어 센터 운영 효율성 향상에도 기여할 수 있음을 보여준 결과라는 설명이다.
데이터플레이랩스는 2025년 중소기업융합회 협업 지원사업에 선정돼 'AI 기반 스포츠 분석 기술'과 '데이터 수집 인프라'를 결합한 맞춤형 운동 솔루션을 개발 중이다. 이번 연구를 해당 사업의 실증적 근거로 활용할 방침이다.
김필수 데이터플레이랩스 대표는 "센터 운영 데이터를 기반으로 효율성 요인을 규명한 경험이 개인 맞춤형 운동 처방 솔루션 개발의 기반이 될 것"이라며 "운동 패턴과 생체 데이터를 통합 분석해 미래 건강 상태를 예측하고 최적화된 운동 솔루션을 제공하는 시스템을 구축하겠다"고 말했다.
회사 관계자는 "이번 연구 결과는 AI 기반 데이터 분석과 지역사회 네트워크의 결합이 공공 체육 서비스의 효과를 높이는 요인이 될 수 있음을 보여준다"며 "국민체력100 사업은 지역별 전략이 필요하다는 것을 데이터로 증명했다"고 말했다.
데이터플레이랩스는 방문자 수와 이용 건수 같은 양적 지표를 넘어 체력 향상 수준, 건강행태 변화, 참여 만족도, 장기 지속 이용률 등 질적 성과를 포함한 다차원 분석으로 연구를 확장할 계획이다. 또 코로나19 팬데믹 전후 정책 환경 및 효율성 변화의 인과관계 분석과 국제 비교 연구도 추진, 한국형 공공 체육 모델의 경쟁력을 검증할 예정이다.
출처-머니투데이(https://www.mt.co.kr/industry/2025/11/28/2025112710430950869)
