한국스포츠경영전략연구원(원장 김필수)이 한국여자프로배구 경기 결과를 AI(인공지능)로 예측하고 이를 스포츠 베팅 배당률과 결합해 실제 수익성을 검증한 연구 결과를 발표했다. 연구원 관계자는 "2005~2024년 21개 시즌의 공식 경기 데이터를 수집·정제한 뒤 AI 예측 모델을 구축했다"고 말했다.

연구팀은 총 3834경기(N=7668)의 패널데이터를 기반으로 공격·수비·범실 등 팀 경기력 지표와 주요 공격수의 공격 점유율 및 득점 분포 등을 19개 설명변수로 체계화해 AI 학습 데이터를 구축했다. 8개 머신러닝 알고리즘(로지스틱 회귀, SVM, 랜덤 포레스트 등)을 비교한 결과, 로지스틱 회귀모델이 테스트 데이터 기준 정확도(0.6479)와 F1-스코어(0.6454)에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이를 2024~2025시즌 130경기에 적용한 결과, 정확도는 66.9%로 나타났다. 기존 학계 기준(약 65%)을 상회하는 예측 성능을 보였다는 설명이다.

이번 연구에서는 실제 스포츠 토토 베팅 구조를 모사한 경제적 실험도 수행했다. 연구팀은 경기 배당률과 AI가 산출한 승리 확률을 곱한 값을 '기대수익(Expected Return)'으로 정의하고, 기대수익 구간별로 베팅 전략을 달리해 수익률을 분석했다. 결과에 따르면 기대수익 1.1~1.2 구간 11경기에서는 동액 베팅 수익률 26.4%, Kelly 베팅 수익률 22.3%를 기록했다. 기대수익 1.0 이상 전체 구간(47경기)에서는 동액 베팅 총수익률 4.0%, Kelly 베팅 총수익률 2.3%를 기록했다.

특히 이번 연구는 경기 종료 후 기록을 예측 변수로 사용하는 기존 연구와 달리 경기 전 획득 가능한 정보만으로 예측 모델을 구성했다. 연구 관계자는 "예측 목적과 설명 목적을 분리한 예측 모델을 구현했다"며 "경기 전후 변수 간 시간적 인과 구조를 엄격히 통제했다"고 말했다. 이어 "한국여자프로배구 데이터 기반의 첫 AI 예측 모델을 구축했다"며 "예측 결과와 경제적 의사결정(베팅)의 연결을 실증한 것"이라고 덧붙였다.

김필수 한국스포츠경영전략연구원 원장은 "국내 프로배구는 팬층이 빠르게 늘고 있지만 AI 적용과 데이터 기반 예측 연구는 거의 없었다"며 "경기 전 정보만으로 예측하고 경제적 가치까지 검증했다는 점에서 의미가 크다"고 했다. 이어 "정확한 예측과 기대수익 분석은 책임 베팅 문화 조성에 기여할 수 있다"며 "운영 정책이나 중계 전략, 팬 참여 서비스 등의 분야에서도 활용 가능하다"고 말했다.

연구팀은 앞으로 △실시간 부상·컨디션 정보를 반영한 동적 예측 알고리즘 △외국인 선수 교체나 경기 일정 밀도 등 비정형 변수 자동 반영 시스템 △구단·리그·미디어 맞춤형 AI 분석 판넬 △팬 데이터와 경기력 변수를 결합한 멀티모달 예측 등으로 연구를 확장할 방침이다.

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.

한국스포츠경영전략연구원(원장 김필수)이 AI(인공지능) 및 빅데이터 분석 기술 기반의 연구 논문을 국제 학술지에 발표했다. NBA 팀 데이터를 활용, 프로스포츠 구단의 연봉 구조가 경기 성적과 구단 가치에 미치는 영향을 심층 분석한 연구다.

해당 논문 'Does pay level always work? The roles of pay dispersion and the level of human resources in the case of NBA teams'는 국제 학술지 'Evidence-based HRM: a Global Forum for Empirical Scholarship' 2025년 11월호에 게재됐다.

연구원은 팀 전체 연봉 수준, 선수 간 연봉 격차, 인적자원 수준 등 세 가지 요인을 중심으로 다년간의 NBA 데이터를 패널 분석했다.

분석 결과, 일정 수준 이상의 연봉 투자는 전력 강화에 도움이 되는 것으로 확인됐다. 하지만 선수 간 보상 불균형이 과도할 경우 팀 내 협업 구조가 약화돼 효과가 줄어드는 것으로 나타났다. 반면 핵심 선수와 역할 선수 간 보상 구조를 균형 있게 설계한 팀은 동일한 연봉 총액에서도 더 우수한 성과를 냈다. 데이터 기반의 정교한 인사전략이 구단 가치 향상의 핵심임을 과학적으로 입증했다는 설명이다.

연구원 측은 이번 연구가 프로스포츠 구단뿐 아니라 일반 기업의 조직 관리에도 적용할 수 있는 실용적 해법을 담고 있다고 했다.

김필수 한국스포츠경영전략연구원 원장은 "데이터 기반 의사결정 솔루션으로 스포츠 산업의 경쟁력 강화에 기여하겠다"며 "지속적인 R&D(연구·개발)로 글로벌 스포츠 애널리틱스 연구를 이어갈 것"이라고 말했다.

한편 연구원은 AI 기반 경륜·경정 승자 예측 솔루션 'AI Pick(AI 픽)'을 국민체육진흥공단에 제공한 바 있다. 연구원 측은 국내외 학술지에 80여 편의 논문을 게재하며 AI·빅데이터 기반 스포츠산업 연구를 지속하고 있다고 했다.

스포츠 산업에서 인공지능(AI)의 영향력이 빠르게 확대되고 있다. 단순한 경기 분석을 넘어, AI는 팬들에게 신뢰성 있는 예측 정보를 제공하고, 스포츠 베팅 산업의 운영 효율성을 높이며, 나아가 공공기관까지 도입하는 솔루션으로 자리매김하고 있다. 

최근 국내에서는 한국스포츠경영전략연구원(현 데이터플레이랩스)이 ‘AI 픽(AI Pick)’을 통해 학술적 성과를 입증했고, 글로벌 시장에서는 AI 인프라 기업들이 개인화된 맞춤형 베팅 경험을 제공하며 새로운 산업 패러다임을 만들어가고 있다.

한국스포츠경영전략연구원은 국민체육진흥공단의 발주로 개발한 AI 스포츠 경주 예측 서비스 ‘AI 픽(AI Pick)’을 통해 산업 매출 증대 효과를 학술적으로 입증했다. 2023년부터 2024년까지 56개 경륜 회차 데이터를 분석한 결과, 단순히 경주 수를 늘리는 것보다 AI 예측 서비스의 조회 수가 매출 상승의 핵심 요인임이 확인됐다. 이는 참가자들이 ‘더 많은 이벤트’보다 신뢰할 수 있는 데이터 기반 예측을 중시한다는 점을 보여주는 사례다.