최근에 제 게임 영상을 AI에 보여주고 있어요. AI에 게임 영상을 넣어서 자동으로 선수들을 색깔별로 표시하고 코트 위에 매핑하는 걸 가지고 놀고 있거든요. ㅋㅋ. 엔지니어가 아님에도 혼자서 반나절 정도 만에 설정하고 실행할 수 있었어서, 한번 공유해보려고 해요!
이 글은 기술 얘기가 많으니, 도전해보고 싶다면 절반쯤은 읽어주세요! 관심 있으시면 끝까지 봐주세요!
소개하기 전에 하나 공지할게요! 저는 현역 농구 선수이지만, 스포츠 특화 라이브 스트리밍 플랫폼 Fantrance도 운영하고 있어요! 선수들이 경기 후에 자신의 플레이에 대해 이야기하는 곳이라, 여기서만 들을 수 있는 이야기로 가득하니 꼭 확인해보세요!
자, 이 글은 제가 엔지니어가 아님에도 기존 기술과 AI를 활용해 실제로 작동하는 걸 만들어본 이야기예요!
이번에 사용한 것은 미국 AI 기업 Roboflow가 공개한 이미지 인식 AI 개발 플랫폼 속 농구 분석 도구입니다.
위 영상을 보셨을 수도 있는데, ENEOS Sunflowers 경기를 이 분석 도구에 넣었더니 AI가 빨간 유니폼과 노란(초록) 유니폼 선수들을 자동으로 "ENEOS Sunflowers"라고 라벨링하며 각 선수를 계속 추적했어요.
"빨간색이 여기", "노란색이 ENEOS"라고 미리 가르쳐줄 필요 없이, AI가 그 경기의 유니폼 색상을 스스로 학습했어요.
명단 입력이 귀찮아서 그냥 0부터 99까지 설정했어요. 심판도 식별됐지만, 나중에 수정할 수 있으니 일단 그대로 뒀어요.
현재로서는 여기까지지만, 공도 감지하고 슛 성공 여부도 감지할 수 있어서, 목표는 선수가 몇 미터를 뛰었는지, 코트에서 어디에 가장 많이 있었는지, 어디서 슛을 쐈는지 등 모든 종류의 데이터를 추출하는 거예요.
선수들의 움직임을 매핑하는 것도 시도해봤어요!
추가로, 이 프로젝트로 최근에 모인 AI 스터디 그룹(기업가들이 모인 자리)에 유일한 선수로서 참가해 발표도 했어요.
정확도나 할 수 있는 범위는 아직 갈 길이 멀지만... 지금 하고 싶은 말은, 정말 재미있다는 거예요. ㅋㅋ. 보안 등 걱정이 많다는 것도 잘 알고 있어요.
하지만 요즘 AI는 정말 재미있어요.
만들고 싶은 게 너무 많아서 이것저것 해보는데, AI 출력의 퀄리티가 점점 높아지는 걸 보면 떠오르는 "재미있는 아이디어"들을 계속 구체화하고 싶어져요. 저한테 AI는 최고의 장난감이에요.
참고로, 이런 걸 할 때마다 제 엔지니어들이 요즘 불안한 눈빛으로 저를 보고 있어요. ㅋㅋ.
제가 계속 AI를 돌리면서 온갖 프로젝트를 만들고 끊임없이 이야기하니까, "Evelyn이 실수로 운영 환경에 영향을 줄 수도 있지 않을까?"라고 생각하는 것 같아요. ㅋㅋ.
제가 PC를 완전히 분리해서 사용한다고 아무리 설명해도, 그들은 방심하지 않고 있네요. ㅋㅋ.
[선수는 AI와 어떻게 관계를 맺어야 하는가]
저는 엔지니어가 아니고, 진짜 개발자 입장에서는 아주 서투른 짓을 하고 있다고 생각해요. "그냥 브라우저에서 클릭만 하고 있네"라거나 "그런 기술은 예전부터 있었어"라는 말을 들을 수도 있어요.
하지만 얼마 전만 해도 저에게 이 정도 구현은 꽤 높은 벽이었고 시간이 필요했어요.
그럼에도 불구하고 최첨단 AI를 따라잡고 매일 접하다 보면, "이해하지 못해도 기술을 만져보는 것"에 가치가 있다고 생각해요.
매일 AI와 가능한 것들에 대해 이야기하다 보면, 자신의 경기 영상이 단순한 기록이 아니라 점점 "데이터"로 보이기 시작해요. "이 스탯과 이 플레이 사이에 상관관계가 있을지도 몰라!"라는 생각이 들고, 그게 이미 정립된 데이터 분석 방법이라 할지라도, 자신의 스포츠를 새로운 시각으로 바라볼 수 있게 돼요.
그리고 선수는 누구보다 많은 신체 데이터를 가지고 있는 특권이 있어요. 이전에는 직관에 불과했던 것들이 자신에 대한 더 명확한 이해로 이어질 가능성이 있어요.
"AI를 만져야 하는 건 바로 선수가 아닐까?" 이번에 정말 그렇게 생각했기 때문에, 여기서 제안을 드립니다!
"AI 시대에 선수에게 필요한 5가지 태도"를 소개할게요.
- 첫째, AI로 뭔가 실험해볼 수 있는 능력
- 일이 잘 안 풀릴 때 해결 방법을 생각하는 능력
- 새로운 기술이 자신이 사랑하는 분야와 어떻게 연결되는지 상상하는 능력
- 자신이 좋아하는 무관한 분야의 수를 얼마나 늘릴 수 있는가
- 전혀 모르는 분야의 지식과 네트워크에 뛰어들 수 있는가
저는 이 다섯 가지 포인트가 선수가 독특하면서도 이 시대를 살아가기 위해 매우 중요하다고 생각해요!
"Evelyn이 그 정도로 AI를 하고 있을 줄은 몰랐어요."라는 말을 최근에 정말 자주 들어요. 앞으로도 더 들을 것 같아요.
선수 x 기업가 x AI 구현. 일본에서 이 모든 걸 자신의 손으로 직접 하는 사람이 몇 명이나 될까요. 없다면, 저를 "테크 선수(Tech Athlete)"라고 불러주세요. ㅋㅋ.
기술에 관심 있는 분들을 위해 아래에 조금 더 자세히 설명할게요. 관심 없으시면 건너뛰셔도 됩니다. (비엔지니어로서 제가 쓸 수 있는 한도 내에서요.)
그리고! 이렇게 거의 매일 AI를 만지고 있으니, 여러 가지 이야기를 나누고 싶어요! 기술에 관심 있는 선수나 스포츠 관계자 분들 계신가요?
반대로, "이런 걸 기술 x 스포츠로 할 수 없을까?"라는 게 있다면 부담 없이 상담해주세요! 🙋🏽♂️
그리고 이렇게 AI로 영상 분석을 하고 계신 엔지니어 분들이나 모션 분석에 정통하신 분들! 원하신다면 의견을 들려주세요.
이상, 테크 선수(Tech Athlete) Evelyn Mawuli의 AI 고군분투 보고서였습니다!
--- 관심 있으신 분들은 아래를 봐주세요! ---
제가 매일 사용하는 AI 도구들:
- Claude Code (텍스트 기획 및 조언자 역할)
- Codex (코드 생성)
- ChatGPT (빠른 상담용)
- OpenClaw (최근에 만든 AI 에이전트. 이름은 Shaq)
이번에 사용한 것은 미국 AI 기업 Roboflow가 공개한 이미지 인식 AI 개발 플랫폼 속 농구 분석 도구입니다.
추가로:
- RF-DETR (선수를 높은 정밀도로 감지하는 AI)
- Meta's SAM2 (경기가 끝날 때까지 각 선수를 추적하는 AI)
- Google's SigLIP (유니폼 색상으로 자동 팀 구성하는 AI)
이것들을 Google Colab Pro+에서 NVIDIA L4 GPU를 사용해 실행했어요.
하지만 솔직히 말하면, 전혀 순조롭지 않았어요. 공개된 AI 노트북이라면 버튼만 누르면 작동할 거라고 생각하잖아요...
약 6개월이 지나면 대부분 망가져 있다는 걸 배웠어요. ㅋㅋ.
제가 막힌 부분은:
- Pillow(이미지 처리 라이브러리) 버전 충돌로 인한 무한 루프 → 이미지 처리 도구 간 호환성이 나빠서 오류가 계속 발생.
- SAM2 빌드 오류 → AI 모델 실행을 위한 초기 설정이 제대로 진행되지 않음.
- 유니폼 번호 인식 모델의 API 변경으로 인한 오류 → 외부 도구의 사양 변경으로 코드가 갑자기 작동하지 않음.
가장 짜증 났던 것은:
- Colab 내 AI 어시스턴트(Gemini)가 오류 설명과 코드 수정을 꽤 틀리게 했다는 점 ㅋㅋ.
스크린샷을 Codex나 Claude Code에 보내면, "이 녀석이 잘못된 말을 하고 있으니 그 녀석한테 묻기 전에 나한테 물어봐"라고 해서, 이런 직장도 있겠다 싶어 웃으면서 고쳤어요. ㅋㅋ.
하지만 실제로 제가 하는 건 그렇게 어렵지 않아요. 그냥 셀을 실행하고 오류가 나면 AI에게 물어보는 걸 반복하는 거예요.
결국 영상에서 유니폼 번호를 감지하고, 순간을 잘라내며, 색상별로 표시된 영상을 생성합니다. 엔지니어라면 30분이면 할 수 있을 거예요.
그래서, 비엔지니어 선수나 저 같은 사람이 AI로 무언가를 이루는 비결은 그냥 계속 물어보는 거예요. AI에게 묻는 걸 부끄러워하지 마세요. 게다가 계속하면 학습이 되니까, 낭비라고 생각하지 말고 이해할 때까지 계속 물어보세요!
이렇게 거의 매일 AI를 만지고 있으니, 기술에 관심 있는 선수나 스포츠 관계자 분들은 이야기 나눠요!
반대로, "이런 거 안 될까?" 같은 상담이 있다면 알려주세요! 🙋🏽♂️
Back Dooor Inc.는 일본 국내뿐만 아니라 가까운 미래에 해외로도 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 멋진 선수들은 전 세계에 존재하고, 그곳에는 최고의 팬들이 있습니다. 스포츠는 보편적인 콘텐츠이기 때문에 시장이 크고 확장에 의미가 있다고 믿습니다. 이를 위해 제품을 만들 엔지니어, 영업 직책, 비즈니스를 글로벌로 추진할 인재 채용에 주력할 것입니다.
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이상, 테크 선수(Tech Athlete) Evelyn Mawuli의 AI 고군분투 보고서였습니다!
