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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.

출처 - 머니투데이(https://n.news.naver.com/article/008/0005288884?sid=101)