美·中·英 '격돌'…글로벌 AI 정책 주도권 다툼
미, 중의 AI전략에 가려 존재감 없었던 영국
AI박사 취업 지원하는 등 적극 모드로 전환
"뒤처지면 죽는다"는 절박감에서 비롯
◆“AI 인재 끌어가겠다”…직접 나선 영국 정부
최근 영국 정부는 35페이지 분량 ‘국가 AI 전략’ 보고서를 발표했습니다. “다가오는 10년, AI 분야 글로벌 초강대국인 영국의 선도적 위치를 공고히 하겠다”는 취지를 담고 있습니다. 3개월·6개월·1년 이후 등 3가지로 시기를 나눠, 인력 확보와 연구개발(R&D) 투자 및 대중 신뢰 향상 등 포괄적인 육성책을 제시했습니다.AI 인재 확보는 주요 키워드입니다. 영국은 해당 보고서에서 “글로벌 인재 유치를 위해 비자 발급 자격 확대를 검토할 것”이라고 밝혔습니다. 연간 실적 또는 고용 성장률이 20% 이상인 기업이 해외 인력을 유치한다면 편의를 봐주고, ‘글로벌 기업가 프로그램(GEP)’을 통해 우수한 기술 창업가를 영국으로 유치한다는 방침입니다. 영국에서 AI 관련 박사학위를 받은 이는 별다른 인허가 절차 없이 취업할 수 있도록 제도도 손보기로 했습니다.
영국연구혁신기구(UKRI)에서 운영하는 지원 프로그램을 통해 연구 투자를 증액하고, AI 개발 핵심 인프라인 컴퓨팅 능력 평가 체계를 마련하는 등 R&D 관련 정책도 내놨습니다. ‘국가 AI R&I’ 프로그램을 통해선 잠재력이 높은 AI 기술을 선별해 초기 투자를 집행하겠다고 했습니다. 주기적으로 경제 전반에 걸쳐 AI 확산이 미치는 영향에 대한 연구 결과도 발표할 예정입니다. 데이터 거래 촉진을 위한 무역 장벽 완화, 신뢰도를 얹어줄 기술 적합성 평가 시행안도 마련합니다.
◆미·중 ‘정책 경쟁’…기술 표준화·AI 교육 확대
영국이 다각도 정책을 발표한 배경 한켠엔 위기감이 자리하고 있습니다. 영국은 현대 컴퓨터의 모태인 ‘튜링 머신’이 개발된 컴퓨터 과학 분야 종주국으로 분류됩니다. 하지만 최근 미국과 중국에서 AI를 마치 ‘전략자산’처럼 취급하기 시작하며 기술 격차가 벌어지기 시작했습니다. KAIST 혁신전략정책연구센터에 따르면, 지난 10년간 국가별 AI 특허는 중국이 9만 1236건, 미국이 2만 4708건을 차지했습니다. 영국은 971건에 불과했습니다.미국은 2019년 ‘아메리칸 AI 이니셔티브’ 정책을 발표하며 국가 AI 역량 제고에 시동을 걸었습니다. 연구개발 투자, 인프라 개방, 거버넌스 표준화, 전문인력 확충, 국제 협력 5개 분야에서 신규 전략을 내걸었습니다. 연방기관들이 AI R&D 투자를 최우선으로 추진하는 방안과, 데이터 리소스를 AI 연구자들에게 개방하는 것이 주요 골자입니다. AI 시스템 개발 지침을 수립하고 연수 프로그램을 확대하며, 전국민을 대상으로 과학(S)·기술(T)·공학(E)·수학(M) 교육도 확대하기로 했습니다.
중국은 지난 2015년부터 정부 주도 정책이 시작됐습니다. ‘중국제조 2025’ 정책은 오는 2025년까지 제조업에 AI를 전면 도입하겠다는 것이 주요 내용입니다. 연장 선상에서 올해 발표된 ‘14.5 규획’은 제조업 강화 범위를 구체화해 항공 엔진, 전기자동차, 신소재 개발, 신약 등 8대 분야에 AI를 도입하는 방안을 정부가 직접 이끌기로 했습니다. 이를 위해 전국 230여개 대학에 AI 관련 전공을 개설하기도 했습니다.
우리 정부는 2019년 ‘AI 국가전략’을 발표했습니다. 글로벌 흐름을 감안하면 선언 자체는 늦지 않았습니다. 다만 각론에서 아쉬운 대목이 많다는 목소리는 이어지고 있니다. 당시 발표에 포함된 ‘과감한 규제혁신’ ‘AI 스타트업 지원’ ‘AI 인재양성’이 현장에서 구체적으로 확대되지 못하고 있다는 지적입니다. AI패권을 잡기 위한 국가간 경쟁이 거세지는 만큼, 우리 정부의 분투를 기대해야 겠습니다.
이시은 IT과학부 기자
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누군가와 약속을 잡을 때 가장 고민이 되는 부분이 바로 장소 선정이다. 각기 다른 위치에서, 다른 교통수단으로 출발하기 때문에 적정한 장소를 물색하기 어렵다. 그러다 보니 한 번 약속을 잡으려면 여러 번 대화를 해야 했던 경험이 있을 것이다. 인공지능(AI) 스타트업 위밋플레이스가 노린 기회다.2017년 창업사관학교 입교를 통해 사업을 시작한 위밋플레이스는 위치기반 모임 서비스를 제공하는 플랫폼이다. 모바일 애플리케이션(앱)을 통해 모임 참석자의 출발 위치를 기점으로 최적의 모임 장소를 교통 데이터에 기반해 추론해 준다. 이를 통해 다양한 교통수단을 포함해 합리적이고 빠른 동선으로 도달 가능한 모임 장소를 선별하는 식이다.위밋플레이스를 사용하려면 모두의 출발 위치를 각자 입력하기만 된다. 그러면 시간, 거리, 환승 등을 고려해 중간 장소를 제안해 준다. 그룹 채팅 기능을 통해 모임 안에서 대화도 가능하며, 친구 초대기능과 약속관리 캘린더 서비스를 통해 지인들과 일정도 조율할 수 있다. 익명 간 모임이 많아지는 추세를 고려해, 사용자의 취미 혹은 관심사를 기반으로 한 모임도 구성할 수 있다.위밋플레이스가 이러한 플랫폼을 운영할 수 있는 이유는 독자 개발한 등시선 알고리즘 기술 덕분이다. AI를 통해 최단 거리뿐만 아니라 최소 환승으로 모일 수 있는 곳, 번화가, 조용한 거리 등 다양한 스팟 데이터 등을 제공한다. 위밋플레이스는 지난 6월엔 중소벤처기업부 주관 기술창업프로그램 '팁스(TIPS)' 대상 기업에 선정된 이후 자사 서비스에 빅데이터 기술과 AI 기술을 더해 서비스 품질을 고도화 하고 있다.위밋플레이스는 합리적인 대안을 찾는 젊은 세대를 중심으로 입소문을 타고 있다. 객관적인 지표로 장소를 정하기 때문에 약속을 잡기 위해 실랑이를 벌일 필요가 없어졌다는 게 대부분의 앱 사용자들의 후기다. 위밋플레이스에 따르면 지난 5월 기준 위밋플레이스 앱의 누적 가입자 수는 50만 명을 돌파했다. 이들이 사용한 누적 약속 수는 150만 건, 약속 참여 인원 수는 480만 명을 넘어섰다.위밋플레이스는 향후 펼쳐질 서비스형 미디어(MaaS) 시대를 맞아 이동에 필요한 검색, 예약, 결제 등의 기능을 위밋플레이스에서 해결할 수 있도록 서비스를 총망라해 제공하는 토탈 플랫폼을 구축하는 게 목표다. 다양한 이동 수단의 통합 모빌리티 서비스를 통해 사용자들의 고민과 이동의 시간을 줄이겠다는 구상이다.위밋플레이스는 사업 확장에도 공을 들이고 있다. 위밋플레이스가 확보한 데이터와 위치 기반 기술력을 자사의 사업에 활용하고 싶은 대기업과 협력하는 방식이다. 지난해엔 SK텔레콤과 모빌리티 분야에서의 협업에 나섰고, 최근엔 LG CNS가 주관·지원하는 스타트업 몬스터 프로그램 4기에도 선정됐다. 양사는 LG CNS의 마이데이터 테스트 얼라이언스(MTA)와 연계해 데이터 가치를 고도화할 수 있는 방안을 모색한다.위밋플레이스의 행보에 업계도 주목하고 있다. 위밋플레이스는 지난 2월 중소기업은행, 씨엔티테크, 스타트업리서치로부터 프리A 투자유치를 했다. 회사는 글로벌 시장에도 진출했다. 지난 7월부턴 글로벌 정식 오픈을 통해 전 세계 200여 개국에서 위밋플레이스 글로벌 서비스를 제공하고 있다. 회사는 중소벤처기업부 산하 코리아스타트업센터(KSC)가 지원하는 싱가포르 해외진출 지원사업에도 선정됐다.강귀선 위밋플레이스 대표는 “글로벌 출시를 계기로 국내 이용자뿐만 아니라 해외 이용자의 증가도 기대고 있다”며 “위밋플레이스 글로벌 서비스를 통해 더 큰 시장 확보에 집중해 글로벌 위치 기반 모임의 정체성에 걸맞은 행보를 이어 나갈 것”이라고 말했다.배성수 IT과학부 기자
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활짝 열리는 미국 국방 시장 그 기회를 잡기 위한 조건
‘실리콘밸리의 국방 침공’시리즈 마지막은 미국 국방시장에 몰아치고 있는 거대한 변화를 한국 정부와 기업들이 어떻게 대처해야 성공적인 미국시장 진출의 기회로 만들 수 있는지에 관한 것이다.지난 25년간 미국 현지에서 하워드휴즈 연구소, 보잉, 레이시언 등의 대기업 연구원부터 딥테크 스타트업 창업까지 두루 경험하면서 느낀 건, 연구든 무기든 무언가를 미국 국방시장에 ‘지속적으로’ 팔려면, 그 회사는 미국 안보를 자신의 안보와 뼛속까지 동일시해야 한다는 점이다. 이를 성공적으로 보여준 회사가 영국에 본사를 둔 BAE 시스템이다. 위키피디아에 따르면 BAE는 영국에서 가장 큰 제조업 회사라고 나와있다. 미국 지사만 미국 국방시장에서 여섯 번째로 큰 회사로 알려져 있다. 한국 IT업계나 제조업과 비교하자면 삼성 LG 현대기아 네이버 카카오 바로 밑쯤이라 할 수 있겠다. 이 회사에 대해 필자가 정말로 놀랐던 점은, 미국 법인 BAE 시스템이 정말 미국회사처럼 행동한다는 것이다. 이 회사와 여러 번의 협력을 해 봤는데, 본사가 영국 회사라는 것을 최근에서야 알았을 정도로 본사와 지사는 완벽하게 분리돼 있었다. 뿐만 아니라 다른 국방 대기업과는 달리 연구팀의 기술적 완성도, 개발, 의사결정 속도도 스타트업이나 벤처기업과 맞먹을 정도로 유연하고 자유로웠다. 한국의 KAI나 한화, 대한항공, 새트렉아이 같은 국방 항공회사들이 미국 진출을 심각하게 고려하고 있다면 필자는 이 회사를 벤치마킹 하기를 적극 추천한다. BAE 시스템과는 다른 접근 방식으로 미국 국방시장에서 크게 활약하는 회사는 한국에도 잘 알려진 이스라엘의 IAI다. 공식적으로 미국에 지사는 없지만 거의 지사라고 해도 과언이 아닐 정도의 협력 회사들이 널려 있다. 특히 최근에는 국방 항공 분야의 미국 스타트업 투자를 지속적으로 늘리고 있으며, 직접적인 무기 판매 이외에도 이들 회사를 통해서 미국 국방시장에 상당히 적극적으로 참여하고 있다. 코로나 팬데믹이 터지기 전이긴 하지만, 한가지 반가운 점은 IAI와 비슷한 방식으로 미국 국방시장에 참여하려는 한국 방산회사들이 보이기 시작했다는 점이다. 그러나 접근 속도나 스케일을 보았을 때 현재보다 최소 열 배 이상의 인력과 자본을 투자해야 그만큼의 성과가 나오지 않을까 하는 걱정이 앞선다.물론 BAE 시스템이나 IAI 같은 방식이 아닌, 미국 국방시장에 한국 회사가 기술과 무기를 직접 수출하는 건 가능하다. 실제 미국의 국방시장은 기술력을 갖춘 한국회사들에게 과거보다 더 커다란 기회를 주는 방향으로 변화하고 있다. 미국 국방부는 개발에 중점을 두는 과제의 양과 수를 점점 더 줄이면서 짧은 시간 내에 가능한 프로토타입 제작, 모의실험과 성능테스트 과제의 비율을 늘리고 있다. 미국이 완성도 높은 고도 기술을 언제나 환영하기 때문이기도 하지만, 인공지능이 열어준 민간+국방 협력체계는 사이버 보안이나 무선통신 같은 비국방 소프트웨어 기술을 개발속도만큼 빠르게 국방 분야로 흡수하려는 미국 국방부 리더들과 정치인들의 지속적인 노력이 있기 때문이다. 지난 2015년 신속 국방 수주사업의 목적으로 설립된 미국의 Defense Innovation Unit (DIU) 소장인 마이클 브라운은 국방이 원하는 기술을 아마존이나 구글, 마이크로소프트 같은 IT회사들의 개발 속도와 스케일로 국방 수주 체계를 만들어야 한다고 역설하기도 했다.IT강국이자 최근 탑 기술력을 가진 인공지능 스타트업 회사들에 대한 투자와 지원을 아끼지 않고 있는 한국에게, 이같이 비국방 기술과 소프트웨어를 중심으로 개편중인 미국 국방시장은엄청난 기회라고 생각한다. 문제는 미국 수주자인 국방부의 입장에서 볼 때 보유하고 있는 기술력에 비해 한국회사들의 참여나 노력이 너무 미미하게 느껴진다는 점이다. 앞서 이야기 한 ‘뼛속까지’ 미국 안보를 걱정하는 지에 대한 의문점을 해결하는데에도 상당한 시간이 걸릴 거 같아 안타깝다. 또 다른 과제는, 설사 우리만의 기술과 제품이 준비되어 있다고 하더라도 이를 미국이 구매하려면 구매자 기관과 관계 정립은 물론이고, 미국 의회에서 이런 기술과 제품을 구매할 예산이 책정되어 있어야 한다는 것이다. 전편에서 소개한 안드릴이나 팔렌티어 같은 회사가 워싱톤DC에 30~50명의 로비 그룹을 상주시키면서 의회 담당자나 군 정책 담당자들과 지속적으로 대화하고 설득하는 데에 많은 시간을 들이는 것도 이런 이유에서다. 이런 점을 이해하지 못하면 아무리 좋은 기술과 제품이 있다 하더라도 실질적인 판매까지는 상당한 시간과 노력이 뒤따른다. 우리는 그럼 이를 어떻게 극복해야 할까? 과연 한국 정부나 기업들은 이 기회를 진정으로 우리의 것으로 만들고자 하는가?또 한 가지 우려스러운 점은, 한국의 정부 주도형 연구 기획, 모니터링, 그리고 평가가 전반적으로 너무 지나치게 세부적일 뿐더러, 또 연구기술개발과는 거의 무관한 부수적인 사항들에 너무나 많은 에너지를 허비하고 있다는 것이다. 지난 2~3년간 한국 정부 관계자들과 산업, 국방 분야에서 신생 프로그램을 기획하고 또 수주 과정에 참여했던 경험이 있었는데, 한국의 과제기획은 모험적이고 도전적이어야 할 개발이 분명함에도 소위 파이널 ‘스펙’이 연구 시작 전부터 ‘완성’되고 연구 기간 동안 거의 바뀌지 않는다고 한다. 모든 과제가 이렇게 기획되지 않기를 바라지만, 이쯤 되면 한국의 과제 기획자들은 앞으로의 2~5년 동안의 기술발전 정도를 오차없이 볼 수 있는 특별한 힘이 있는지 궁금하지 않을 수 없다. 한국형 DARPA 과제를 기획하고 진행한다면, 정부 과학기술 관계자들은 이 프로젝트의 방향을 잡아주고 개발과정을 투명하게 관찰할 수 있는 구조를 만들어 주는 것에 중점을 둬야 한다. 실제 기술개발과 스펙은 연구자와 개발자들에게 전적으로 맡겨야 할 것이다. 또 국회에서 요구하는 자료 제작이나 발표가 있다면 이를 연구자나 기술자들에 전가하지 않고 정부 과제 담당자가 해결해 주어야 하지 않을까? 25년 동안 미국 국방과제를 하면서 미국 국회 발표에 필요한 자료 만들어 달라고 요구받은 적은 단 한 번도 없었다. DARPA는 자신들이 만들고 있는 기술이 세계 최초이자 최고임을 인지하면서도 동시에 세부 스펙 목표 수정을 필요에 따라 비교적 자유롭게 조정하는 유연함이 강점이다. 반대로 한국 정치인들은 어떤가. 전문 지식 없이 언론의 주목만을 위한 ‘한방’을 찾고자 하는 국정감사 같은 권력을 무기로 관련 전문가들이 모험적인 연구개발에 집중하기 어려운 환경을 아직도 만들고 있는 것 같아 안타깝다. 필자의 이런 걱정이 기우이기를 바라지만, 선진국 모두가 지금 자국의 이익을 위해 인공지능 개발과 교육에 전력을 쏟고 있다는 현실을 감안하면, 우리 나라 뉴스의 95%이상이 부동산과 검찰 경찰 관련 기사라는 점에 씁쓸함을 금할 수 없다. 정부 관계자, 출연연구소, 그리고 기업에서 묵묵히 국방, 항공 연구와 기술개발에 매진하고 있는 분들에게 응원의 파이팅을 보내드린다. ＜류봉균 대표＞▶현 (주)세이프가드AI 창업자 겸 대표▶현 EpiSys Science 창업자 겸 대표▶전 보잉 팀장, 수석연구원, 및 개발책임자▶미국 콜럼비아대 전자공학 박사
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지난 5월 영국 프리미어리그의 리버풀 FC는 축구에 인공지능(AI)을 접목하기 위해 알파고로 유명한 구글의 딥마인드(DeepMind)와 함께 공동연구에 착수했다. 이를 위해 리버풀은 딥마인드에 2017년부터 2019년까지 프리미어리그에서 치른 모든 경기 데이터를 제공했다. 연구를 주도한 딥마인드의 AI 연구원 칼 투일스(Karl Tuyls) 박사는 축구는 여러 명의 선수가 협동, 경쟁하는 동적인 스포츠로 예측이 쉽지 않지만, 향후 5년 내에 AI가 ‘자동화된 비디오 보조 코치’(Automated Video Assistant Coach)로서 의미 있는 역할을 할 것으로 내다봤다. 걸음마 뗀 축구 AI최근 몇 년 동안 경기 중 선수의 활동량을 측정하는 EPTS(Electronic Performance & Tracking Systems) 센서와 컴퓨터 비전 기반의 대상 추적(Object tracking) 카메라 등을 통해 선수 개인의 활동 정보는 물론 경기장 내 모든 선수와 공의 움직임이 담긴 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 여기에 컴퓨팅 퍼포먼스도 증가하면서 방대한 경기 영상에 대해 보다 효과적인 분석이 가능해졌다.이는 과거 골, 어시스트 등 공격 포인트 중심이었던 선수 가치 평가의 패러다임을 바꿔 놓았는데, 골에는 관여하지 않았지만, 오프 더 볼(Off the ball) 상태의 좋은 움직임으로 팀 승리에 기여한 선수의 가치가 높아지는 계기가 되었다. 또한 신체활동 데이터를 활용, 선수의 체력과 부상 리스크를 과학적으로 관리하여 선수가 최고의 컨디션으로 경기를 할 수 있도록 도움을 주고 있다.AI는 전술에도 영향을 미쳤다. 축구에서 xG(Expected Goals)라는 지표는 어떤 상황에서 슈팅이 골로 이어질 확률이다. 슈팅한 선수가 골대에서 떨어진 위치와 각도, 어시스트 종류, 킥/헤딩 여부 등 다양한 변수가 관여한다. 과거에도 xG와 유사한 개념이 있었지만, xG가 축구계에서 의미 있는 지표로 인정받기 시작한 건 비교적 최근의 일이다. 과거 사람이 일일이 모니터링하던 것을 AI가 대체하면서 지표의 정확도와 신뢰도가 증가했기 때문이다. 이에 따라 전술에도 변화가 생겼는데, 팀 전체의 xG를 높이는 것을 목표로 하는 것이 그 예다. 그러나 AI가 경기 전체의 맥락을 이해하여 코치진의 수고로움을 덜어주는 수준까지는 아직 갈 길이 멀어보인다. 현재는 훈련 역시 세트피스나 특정 플레이 상황을 가정한 단편적인 전술 중심으로 이루어지고 있다. 이번 딥마인드의 연구만 보더라도 가장 데이터 집약적(Data-Intensive)인 분석은 페널티킥 기회가 주어졌을 때 공을 찰 확률이 가장 높은 방향을 포지션별로 예측한 부분이었다. 경기장 안팎 상황 반영한 표준 데이터 수집 필요AI가 단편적 수준의 적용을 넘어 경기 전체의 맥락을 이해하는 똑똑한 보조 코치로 거듭나려면 22명 선수의 움직임 분석뿐 아니라, 경기장 안팎의 상황까지 고려할 필요가 있다. 축구는 바둑과 달리 선수 개인 역량에 차이가 있고, 경기장의 상태, 기상 상황, 팀이 직면한 상황(승패에 따른 팀의 승격 또는 강등 여부 등) 등 여러 경기 외적인 요소에도 영향을 받을 수 있기 때문이다. 이러한 경기장 안팎의 상황에 대한 표준화된 데이터 수집과 함께 인공신경망 등의 기계학습 적용이 필요하다. 그리고 변수의 증가에 따라 기계학습을 통한 솔루션 도출을 위해 알파고가 학습한 바둑의 기보보다 훨씬 방대한 양의 경기 데이터가 요구된다. 알파고가 2016년 이세돌 9단과 대국할 당시 16만 개의 기보에서 총 3000만 개 이상의 착점을 학습했고, 바둑판이 불과 361개의 착점으로 이루어진 점을 감안하면 축구 경기장 안팎의 데이터를 학습하는 데 얼마나 방대한 데이터가 필요한지 가늠하기 어려울 정도다. 이렇게 많은 데이터를 분석하기 위해서는 매우 효율적인 데이터 처리와 학습방법이 요구된다. AI가 그리는 원대한 미래, 디지털 트윈영국 프리미어리그 맨체스터 시티 FC의 모기업 시티풋볼그룹(CFG)의 데이터과학자 브라이언 프레스티지(Brian Prestidge)는 이상적인 AI 훈련 환경은 시뮬레이션을 통한 전술을 테스트하는 것이며, 전술 테스트라는 개념은 모든 상대 선수를 가상의 디지털 공간에 구현한 후 궁극적으로 경기가 어떻게 전개될 지 예측하는 것을 의미한다고 주장했다. 이는 알파고가 무수히 많은 수에 대한 시뮬레이션 후에 가장 승리 가능성이 높은 수를 두는 것과 같은 원리로, 이렇게 가상으로 구현된 공간을 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’이라고 할 수 있다. 지금 축구계에서 그리는 AI의 이상향은 실제 경기 상황과 유사한 디지털 트윈을 구현하여 상대팀과의 플레이를 시뮬레이션하고, 그 중 가장 승리할 가능성이 높은 전략을 구사하는 것이다. 선수 개개인은 고유한 성격을 가진 인격체바둑과 축구의 가장 큰 차이는 바둑알과 달리 선수 하나하나가 고유한 성격을 가진 인격체라는 점이다. 22명의 선수가 모두 동일한 운동능력을 가졌다 해도 바둑처럼 완벽하게 컨트롤되지는 않을 것이다. 왜냐하면 선수 모두가 다른 태도와 정신으로 경기에 임하기 때문이다. 데이터를 통한 예측과 실제 경기 내용이 일치하기 어려운 가장 큰 이유는 여기에 있다. 이러한 멘탈적인 요소는 선수의 축구지능(감독의 지시를 완벽히 이해한 상태로 경기에 임하는지, 경기장에서 동료나 상대 선수의 움직임을 전술적으로 이해하는지 등), 팀을 위해 희생하는 정신, 상대팀 선수에 대한 개인적인 감정 등 다양하다. 현 수준의 데이터에서는 이러한 멘탈적인 요소에 대한 답을 찾기 어렵다. 이 문제를 해결해야 성공적인 디지털 트윈을 구현할 수 있을 것이다. 경기 맥락을 넘어 선수의 멘탈까지 이해하는 AI 기대선수의 멘탈적인 측면에서 보면 성공적인 디지털 트윈을 구현하는 문제는 사람에 대한 이해로 귀결된다. 앞으로는 EPTS, 컴퓨터 비전 기반의 대상 추적을 통해 수집되는 경기 데이터만큼 선수의 멘탈적인 요소로 간주될 수 있는 데이터의 중요도도 높아질 것이다. 경기장 안팎의 상황(맥락)과 선수의 운동능력(움직임), 선수의 멘탈 등에 대한 이해를 바탕으로 축구계의 디지털 트윈이 구현될 미래를 기대해본다.황설욱 선임연구원
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