AI·빅데이터로 KBO 경기 변화를 읽다—전북대 이섬균 교수, 세계 운동학 학술대회 ‘젊은 연구인상’

자동 볼·스트라이크 판정(ABS) 도입 후 선수 수행력 변화 딥러닝 분석… 프로스포츠 규정 연구에 새로운 자료 제시

전북대학교 스포츠과학과 이섬균 교수가 제주국제컨벤션센터에서 열린 2025 전 세계 운동학 및 스포츠과학 연합 학술대회(World Congress on Kinesiology and Sport Science)에서 ‘젊은 연구인상(Young Investigator Award)’ 2등상을 수상했다. 이번 수상은 AI·빅데이터 기반 스포츠 퍼포먼스 분석 연구의 국제적 활용 가능성을 입증했다는 점에서 의미가 크다. 이 교수는 명지대학교, 미국 퀴니피액대학교(Quinnipiac University) 교수진과 함께 진행한 ‘From Human Calls to Automation’ 연구를 발표하며 한국 프로야구(KBO)에 도입된 자동 볼·스트라이크 판정 시스템(ABS)의 실제 경기력 변화 분석 결과를 공개했다.

연구팀은 자동 판정 시스템 ABS가 도입된 이후 KBO 리그의 투수·타자 경기 전략과 수행력에 어떤 변화가 발생했는지를 딥러닝 기반 기계학습 기법으로 분석했다. 기존 심판 판정 체계와 ABS 판정 간의 차이가 경기 상황에서 어떤 전술적 변화를 촉발했는지, 선수별 접근 방식과 수행 패턴이 어떻게 달라졌는지를 정량적으로 검증하는 데 초점을 맞췄다. 특히 투수의 코스 공략 경향, 타자의 존 관리 방식, 스트라이크존의 일관성이 경기 흐름에 미치는 영향 등이 주요 분석 기준으로 활용됐다. 이 교수는 해당 연구가 도입 초기 논란이 많았던 ABS 시스템의 실제 효과를 과학적으로 규명하는 데 도움이 될 뿐 아니라, 향후 프로스포츠 규정 개선과 기술 도입의 파급 효과를 예측하는 중요한 참고자료가 될 것이라고 설명했다.

이 교수는 전 세계 연구자들과 발표 내용을 공유하고 논의한 경험에 큰 의미가 있었다며, 데이터 기반 스포츠 퍼포먼스 분석 연구의 국제적 필요성이 더욱 커지고 있음을 강조했다. 또한 “ABS처럼 프로스포츠 산업에서 새롭게 도입되는 규정과 기술이 경기력, 전략, 팬 경험에 어떤 영향을 주는지를 면밀히 분석할 계획이며, AI와 빅데이터 기반 연구를 더욱 고도화해 통찰력 있는 분석을 제시하겠다”고 밝혔다. 전북대는 이번 수상을 통해 스포츠 데이터 분석과 AI 기반 경기력 연구 분야에서 경쟁력을 강화하려는 연구 환경을 더욱 확대할 계획이다.

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