한국스포츠경영전략연구원

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연구목적 본 연구는 인공지능이 일상화되고, 모든 분야에서 인공지능 연구가 활발하게 진행되고 있는 현시점에서 스포츠 애널리틱스 분야에서 최신화된 인공지능 연구의 변화를 분석하기 위해 실시되었다. 본 연구는 국내 스포츠 분야에서 인공지능(AI)을 활용한 스포츠 애널리틱스 연구 동향을 체계적으로 분석하고, 기술 발전에 따른 연구 변화와 향후 과제를 제시하는 것을 목적으로 설정하였다. 연구방법 2024년 1월에 스포츠 애널리틱스 분야의 인공지능 적용 연구에 대해 체계적인 문헌 고찰을 진행한 연구의 틀을 활용하여, 2025.01.08.~2025.01.08. 동안 국내 연구자들이 즐겨 활용하는 DBPia, 교보 스콜라, 구글 스콜라에서 “스포츠”, “체육”, “AI”, “머신러닝”, “인공지능”, “기계학습”, “스포츠 애널리틱스”의 키워드를 혼용하여 국내 프로스포츠와 관련한 출판 문헌을 검색하였다. 총 28개의 문헌이 분석에 활용되었다. 결과 본 연구의 결과 종목별: 야구(8건)가 가장 많았고, 일반 연구(7건), 축구(5건), 씨름(4건) 순으로 나타났다. 분석 방법의 측면에서 경기 데이터분석(13건)이 가장 많았고, 사례/문헌 분석(6건), 리뷰/동향 분석(4건) 순으로 드러났다. 분석 단위: 리그 단위(8건)가 가장 많았고, 개인(6건), 산업(5건) 순으로 나타났으며, 연구 목적: 실무 제언(9건)이 가장 많았고, 경기 결과 예측(6건), 연구 동향 분석(4건) 순으로 정리되었다. 인공지능 알고리즘 별로는 랜덤 포레스트, XG 부스트 그래디언트 부스트가 각각 6회로 가장 많이 활용되는 것으로 체계적 검토가 이루어졌다. 이러한 인공지능 적용한 스포츠 애널리틱스는 스포츠산업의 융합과학적 가치를 증진하는 대표적인 사례로 진화하고 있으며, 스포츠 경기 데이터분석에 기반한 핵심 의제와 실증결과의 축적이 중요하다는 측면에서 논의되었다. 결론 향후 연구는 단순히 알고리즘을 통한 정확도 제시를 넘어, 경기 데이터분석이 스포츠산업에 미치는 영향과 미래 방향을 통합적 관점에서 분석해야 할 것으로 보인다. 또한, 공학적 기술로서의 인공지능뿐만 아니라, 스포츠 애널리틱스의 융합적 측면에서의 영향, 즉 사회적 함의, 팬 참여 유도 등 다양한 관점에서 논의되어야 한다. 

Keyword: 스포츠 애널리틱스, 인공지능, 체계적 문헌 검토, 스포츠 융합