<축구 분석의 비하인드 스토리: 3부> 축구 분석의 비하인드 스토리: 3부 공 비보유 상태의 공격 패턴 분석하기(OBSO)
인사말
안녕하세요, Playbox의 스캇입니다.
지난 1, 2부에서는 '데이터 수집'과 '볼 보유자 분석'에 대해 소개해 드렸습니다. 이번에는 관점을 바꿔서 '공을 가지고 있지 않을 때 = 오프 더 볼의 움직임'에 초점을 맞춰 보겠습니다.
축구 경기 중 선수들이 공을 만지는 시간은 1인당 평균 3분.
클라이프 씨가 말한 이 수치는 단순 계산해도 90분 경기를 22명으로 나누면 1인당 약 4분, 인플레이 시간(약 60분)으로 따지면 3분 미만으로, 어쨌든 매우 짧은 시간 동안만 공을 만지고 있는 셈이다. 즉, 경기의 대부분은 '공을 가지고 있지 않은 상태'에서 행동하고 있는 것이다.
이 공을 가지고 있지 않을 때 어떻게 움직이느냐에 따라 공격의 질이 극적으로 달라집니다. 그래서 이번에는 공 비보유 시 공격 가능성을 분석하는 기법, OBSO(Off-Ball Scoring Opportunities)에 대해 설명합니다.
글을 써주신 분은 나고야 대학 후배인 우메키 씨. 일본인으로서는 처음으로 StatsBomb Conference에서 발표를 한 국내 최고 수준의 데이터 분석 연구자이다.
Evaluation of Team Defence Positioning: Umemoto Rikuhei | StatsBomb Conference 2023
축구 분석의 최전선을 전하는 시리즈의 마지막입니다!
- 축구 분석의 비하인드 스토리: 1부 방송 영상에서 경기 데이터를 얻는 방법
- 축구 분석의 비하인드 스토리: 2부 볼 소유자 분석(xG, VAEP)
- 축구 분석 비하인드 스토리: 3부 볼을 소유하지 않은 상태의 공격 패턴 분석(OBSO)
서론 : 서론
축구의 전술 분석은 경기장의 전용 시스템에서 수집된 트래킹 데이터를 이용하는 방법이 일반적이다. 하지만 실제로는 자유롭게 사용할 수 있는 공식 데이터가 제한적이거나, 비용적으로 부담이 되는 경우가 많습니다. 그래서 주목해야 할 것은 방송 영상을 활용한 데이터 추출입니다. 또한, 축구 선수 분석에 있어서 온더볼(공 보유 상태) 선수보다 오프더볼(공 비보유 상태) 선수에 대한 평가도 중요합니다. 예를 들어, 아래 장면을 보시죠.
자기 진영에서 카운터를 마무리한 선수는
- U-NEXT Football (@UNEXT_football) April 27, 2025
모 살라 💪
리그 우승을 확신하고
서포터와 함께 기념촬영📸
프리미어리그 제34라운드 #리버풀 v #토트넘 홋스퍼
📺https://t.co/IQcfgHPywb pic.twitter.com/s5zf98Z068
축구 팬이라면 기억에 남는 골 장면일지도 모르겠네요. 물론 골을 넣은 11번 모하메드 살라 선수도 훌륭하지만, 이번에 주목해야 할 것은 그가 아닌 다른 공격수들입니다. 살라 선수가 볼을 잡고 있을 때, 반대편에 있는 7번 루이스 디아즈 선수나 골문 바로 앞에 있는 10번 알렉시스 맥아리스 선수 등이 다음 순간에 볼을 받아 슈팅을 했다면 그 골의 가능성은 어느 정도였을까요?
실제로 0:09에 살라 선수가 슛을 날렸을 때, 두 선수 모두 골대 쪽에 더 많은 공간이 있어 슛이 더 잘 들어갈 것 같았다. 그래서 패스를 하는 것이 더 낫지 않았을까? 라고 생각하시는 분들도 계실 것 같습니다. 이처럼 공을 가지고 있지 않은 공격 선수의 가치까지 고려할 수 있다면, 앞으로의 경기력 향상과 팬의 눈높이에 맞는 엔터테인먼트성 향상도 기대해 볼 수 있을 것 같습니다.
그래서 이번에 소개할 것은 방송 영상에서 피치 좌표를 추정하여 선수와 공의 위치를 파악한 후, 'OBSO(Off-Ball Scoring Opportunities)'라는 지표를 사용하여 팀의 공격 패턴을 시각화하고 공을 가지고 있지 않은 공격 선수의 가치를 평가하는 방법입니다. 입니다!
그 원리를 간략하게 설명해 드리겠습니다.
OBSO란?
OBSO는 잉글랜드의 강호 FC 리버풀의 현 수석 데이터 과학자인 William Spearman에 의해 개발되었습니다. 특징적인 점은 특정 시점의 다음 이벤트에서 온더볼 공격수뿐만 아니라 오프더볼 공격수가 득점할 확률도 확률모델로 표현한다는 점입니다. 따라서 필드에 있는 모든 공격 선수의 공격 기회를 수치화할 수 있는 지표가 되고 있습니다.
OBSO(Off-Ball Scoring Opportunities)는 한 순간에 필드에 있는 모든 공격 선수가 다음 플레이에서 골을 넣을 확률을 정량적으로 표현한 것이다.
리버풀 FC 데이터 사이언티스트 William Spearman의 피치 컨트롤에 대한 마스터클래스
OBSO는 다음 세 가지 요소를 곱하여 계산한다:
- 득점 확률(득점 기대치): 경기장의 각 위치에서 득점 성공률
- 점유율 (선수가 그 위치에서 공을 받을 확률)
- 전환율(공이 실제로 그 위치에 도달할 확률)
이 지표를 이용하면 선수들 간의 위치 관계와 수비, 공간 유무에 따라 '패스 성공 확률'과 '득점 가능성'을 통합적으로 평가할 수 있게 된다.
예를 들어 OBSO의 계산 결과를 히트맵이나 선수별 추이 그래프나 표에 넣으면 다음과 같은 분석이 가능하다.
패스 선택지 비교: 볼을 받은 순간, 여러 패스 대상 중 득점 기대치가 가장 높은 곳은 어디인가?
드리블을 통한 공간 창출: 볼 소유자가 드리블을 통해 상대 수비수를 끌어당김으로써 아군의 OBSO가 어떻게 변화했는가?
슛 판단 평가: 슛 시점의 자신의 OBSO와 아군의 OBSO를 비교하여 더 높은 기대치를 가진 선택이 있었는지 되돌아본다.
이렇게 온더볼 선수가 '패스', '드리블', '슛' 등을 선택할 때, 어떤 옵션으로 오프더볼의 누가 얼마나 많은 득점을 기대할 수 있는지를 수치화할 수 있기 때문에 정량적인 평가가 가능해진다. 또한, 앞의 간단한 세 가지 확률의 곱셈으로 표현되기 때문에 사람의 해석이 용이하다는 특징도 있어 향후 분석에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
OBSO를 이용한 분석 예시
앞서 소개한 두 가지 기법을 이용하여 실제 방송 영상에서 OBSO의 평가까지의 흐름에 대한 예시를 보여드리겠습니다. 마침 일본 대표팀이 FIFA World Cup 2026 본선 진출이 결정된 시점에 AFC 아시아 최종예선 중 4경기를 OBSO를 이용하여 분석하였습니다. 그럼 지금부터 바로 살펴보도록 하겠습니다!
AFC 아시아 최종예선 일본 대 호주 일본의 골 장면
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- DAZN Japan (@DAZN_JPN) October 15, 2024
개로 벗겨냈다
＼＼(^o^)
나카무라 케이토의 기지가 불러온 동점골‼️
일본이 동점골로 만회하다🇯🇵
AFC 아시아 최종예선
🆚日本×オーストラリア
📺 #DAZN 생중계 #대표하자 #축구일본대표팀 pic.twitter.com/Sk8DQupMFX
이 장면은 나카무라 선수의 개인기로 자책골을 유도해 귀중한 승점 1점을 획득한 장면이다. 이 장면에서는,
- 나카무라 선수의 마지막 패스까지의 드리블이 효과적이었는가?
- 나카무라 선수의 마지막 패스까지 다른 선수들의 움직임이 좋았는지
를 살펴보겠습니다.
먼저 나카무라 선수의 마지막 패스까지의 드리블이 효과적이었는지 알아보기 위해 나카무라 선수의 드리블 중 OBSO 값의 변화를 살펴봅시다!
그림1 나카무라 선수의 드리블 시작 후부터 마지막 패스까지 나카무라 선수 자신의 OBSO 변화.
그림 1을 보면 두 번째 도전에서 돌파한 후 OBSO의 값이 급격하게 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 앞서 설명했듯이 OBSO는 다음 시점의 득점 기대치를 나타내므로, 첫 번째 도전부터 다음 도전까지는 측면 깊숙한 곳, 즉 골대에서 멀리 떨어진 곳에서 벌어진 이벤트였기 때문에 득점 기대치가 크게 변하지 않았습니다. 하지만 두 번째 도전에서 돌파 후 그대로 드리블을 한 것이 자신의 득점 기대치를 높인 것으로 판단됩니다. 또한, 돌파 후 볼을 놓는 위치를 조절하여 골을 향해 드리블을 한 것도 OBSO 값의 점진적이고 급격한 상승에 기여했음을 알 수 있습니다. 이처럼 OBSO의 관점에서도 나카무라 선수의 드리블이 효과적이었다는 것을 알 수 있습니다.
또한 나카무라 선수의 드리블은 다른 선수들이 공격에 참여할 수 있는 '틈을 만드는 움직임'으로 볼 수 있습니다. 그렇다면 이 '틈을 만드는 동안 다른 선수들은 공간을 활용할 수 있었을까요? 여기서는 나카무라 선수가 패스를 하는 순간에 페널티 에어리어에 침입한 우에다 선수, 카마타 선수, 다나카 선수를 주목해 보겠습니다.
그림2 나카무라 선수의 드리블 시작 후부터 마지막 패스까지 우에다, 나카무라, 카마타, 다나카 선수의 OBSO 변화.
9번은 우에다 선수, 13번은 나카무라 선수, 15번은 카마타 선수, 17번은 다나카 선수를 나타내며, 세 선수 모두 OBSO의 수치가 높아져 나카무라 선수의 드리블이 효과적이었다는 것을 알 수 있습니다! 이제부터 각 선수에 대해 자세히 알아보겠습니다.
먼저 우에다 선수의 경우, 나카무라 선수의 두 번째 돌파 이벤트 전후까지 OBSO 수치가 다른 3명의 선수에 비해 높게 나타났는데, 9번이라는 역할로 인해 지속적으로 골문 바로 앞에 있었기 때문에 애초에 득점 가능성이 높았던 것으로 보입니다. 또한, 나카무라 선수의 돌파 이후 우에다 선수의 OBSO 값은 한 번 낮아졌다가 다시 상승하고 있습니다. 이 부분을 보면 우에다 선수는 호주 수비수의 뒤를 잡는 듯한 움직임을 보였습니다. 이 움직임을 통해 자신의 득점 기대치를 높이는데 성공하여 효과적인 오프볼 움직임이 가능했음을 알 수 있습니다.
다음으로 카마타 선수의 경우 OBSO 값이 기본적으로 계속 상승하고 있지만, 특히 나카무라 선수가 패스를 내기 직전의 상승으로 인해 최종적으로 다른 선수들보다 높은 값을 가져간 것을 볼 수 있습니다. 나카무라 선수의 돌파 이전 시점부터 프리 상태가 되어 계속 골 방향으로 움직이고 있었던 것이 OBSO 값 상승의 원인으로 생각됩니다. 또한 패스를 하기 직전에 카마타 선수가 갑자기 방향을 전환하여 보다 골을 향해 움직인 것이 직전의 OBSO 값의 급격한 상승과 관련이 있다고 볼 수 있습니다. 따라서 나카무라 선수는 패스를 보낼 대상을 우에다 선수에게 보낸 것으로 보이지만, 카마타 선수에게 보내는 편이 득점 기대치가 더 높았음을 알 수 있습니다.
마지막으로 다나카 선수의 OBSO 값은 기본적으로 카마타 선수와 비슷한 추이를 보이고 있으며, 나카무라 선수의 두 번째 돌파 직후와 패스 직전에 급격하게 상승하는 것을 볼 수 있습니다. 이 부분을 실제 영상으로 살펴보면, 나카무라 선수의 두 번째 돌파 직전에 다나카 선수는 방향 전환을 통해 상대 수비수 뒤쪽의 공간으로 이동하고 있었습니다. 이후 다나카 선수를 보고 있었던 것으로 보이는 상대 수비수가 골대 앞 커버링으로 이동하면서 다나카 선수와 골대 사이에 공간이 생긴 것이 원인으로 추정된다. 따라서 마지막에는 우에다 선수보다 OBSO 값이 더 높은 값을 가져가면서 패스를 받는 선수의 선택지 중 하나였음을 알 수 있습니다.
AFC 아시아 최종예선 일본 대 호주, 미카미오 선수의 슈팅
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- DAZN Japan (@DAZN_JPN) October 15, 2024
컷인부터 기대감이 높아진다
＼＼(^o^)
슈팅은 상대에게 맞았지만...
미사마 카오루가得意な形でゴールに迫る
AFC 아시아 최종예선
🆚日本×オーストラリア
📺 #DAZN 생중계 #대표팀 #축구일본대표 #축구일본대표팀 pic.twitter.com/zTeaIz0ZxJ
이 장면은 모리타 선수의 롱패스를 미나미노 선수가 쳐서 떨어뜨린 후, 미시마 선수가 공을 받아 드리블을 한 후 직접 슈팅까지 연결한 장면입니다. 이 장면에서는
- 미카미 선수는 공을 받은 직후의 드리블 판단이 좋았는가?
- 드리블에서 컷백까지의 '타메'는 효과적이었는가?
- 마지막 슛의 판단은 좋았는지
를 살펴보겠습니다.
먼저, 미시마 선수가 공을 받은 직후의 판단에 대해 이 때의 OBSO 값을 미시마 선수와 다른 선수들의 OBSO 값을 비교해 보겠습니다.
표1 미카미 선수가 공을 받은 시점의 미카미 선수와 다른 선수들의 OBSO값.
| 선수 (등번호) | OBSO 값 |
|---|---|
| 三笘 선수 (7) | 0.02664 |
| 미나미노 선수 (8) | 0.02477 |
| 우에다 선수 (9) | 0.04781 |
| 구보 선수 (20) | 0.01817 |
그림3 미시마 선수가 공을 받은 시점의 OBSO 히트맵.
표1보다 미시마 선수보다 우에다 선수의 OBSO 값이 더 높은 것을 알 수 있다. 실제로 그림 3보다 우에다 선수의 앞쪽에 공간이 있고, OBSO의 히트맵도 미타마 선수의 앞쪽보다 더 짙게 표시되어 있다. 따라서 패스를 직접 보내는 것도 하나의 선택지였다고 할 수 있습니다. 하지만 표1을 보면 우에다 선수를 제외한 다른 선수들의 OBSO 수치가 미타마 선수보다 낮은 수치를 보이고 있습니다. 따라서 미시마 선수가 드리블을 시작한 것은 다른 선수의 득점 기대치를 높이고 싶어서였을 가능성도 생각해 볼 수 있습니다.
다음으로, 이 드리블 후 컷백까지 '타메'의 움직임이 효과적이었는지를 살펴보겠습니다.
표2 미시마 선수가 컷백을 한 시점의 미시마 선수와 다른 선수들의 OBSO 값.
| 선수 (등번호) | OBSO 값 |
|---|---|
| 三笘 선수 (7) | 0.04319 |
| 미나미노 선수 (8) | 0.04538 |
| 우에다 선수 (9) | 0.08042 |
| 구보 선수 (20) | 0.05574 |
그림4 미카미 선수가 컷백을 한 시점의 OBSO 히트맵.
표 2에서 미시마 선수를 제외한 모든 선수의 OBSO 값이 표 1보다 높아진 것을 확인할 수 있다. 따라서 미카미 선수의 '타메'의 움직임이 효과적이었다고 할 수 있다. 특히 구보 선수의 OBSO 값은 미타마 선수가 공을 받았을 때보다 두 배 이상 높은 값을 가지고 있습니다. 호주의 19번이 골문 방향으로 내려와 있었기 때문에 그림 3에서도 그림 4에서도 쿠보 선수 앞에는 항상 공간이 있어 골문에 가까워지면서 득점 가능성도 높아졌기 때문에 OBSO 값도 높아졌다고 볼 수 있습니다.
마지막으로 미시마 선수의 슈팅 선택이 좋았는지 살펴보자.
표 3 미시마 선수가 슛을 한 시점의 미시마 선수와 다른 선수들의 OBSO 값.
| 선수 (등번호) | OBSO 값 |
|---|---|
| 三笘 선수 (7) | 0.05434 |
| 미나미노 선수 (8) | 0.04518 |
| 우에다 선수 (9) | 0.08122 |
| 구보 선수 (20) | 0.05597 |
그림 5 미카미 선수가 슛을 던진 시점의 OBSO 히트맵.
표2와 표3을 비교해보면, 미시마 선수의 OBSO가 높아졌지만 그 외의 선수들의 값은 크게 변하지 않았다. 미카미 선수의 경우, 컷백으로 인해 골문 앞으로 이동하면서 값이 높아진 것으로 생각된다. 하지만 슈팅 시점에서는 우에다 선수와 쿠보 선수의 OBSO 값이 더 높은 것을 볼 수 있습니다. 실제로 우에다 선수와 쿠보 선수의 앞에는 어느 정도 공간이 있다는 것을 그림 5에서도 알 수 있습니다. 따라서 만약 패스를 줄 수 있었다면 우에다 선수에게 패스를 주는 것이 최선의 방법이었음을 알 수 있습니다.
AFC 아시아 최종예선 일본 대 중국, 미카미 선수의 골 장면
이 장면은 쿠보 선수가 상대를 끌어당겨 도안 선수에게 패스를 하고, 도안 선수의 크로스를 미시마 선수가 골로 연결한 장면입니다. 이 장면에서는,
- 쿠보 선수의 '타메'는 효과적이었는가?
- 도안 선수의 크로스의 질은 어땠을까?
를 살펴보겠습니다.
먼저, 쿠보 선수의 타메는 효과적이었는지를 살펴봅시다.
표4 쿠보 선수가 공을 받은 시점과 도안 선수에게 패스한 시점의 OBSO 값 비교.
| 선수 (등번호) | 쿠보 선수가 공을 받았을 때의 OBSO 값 | 쿠보 선수가 패스를 했을 때의 OBSO 값 |
|---|---|---|
| 모리타 선수 (5) | 0.02848 | 0.04196 |
| 三笘選手 (7) | 0.0004084 | 0.001054 |
| 미나미노 선수 (8) | 0.02626 | 0.03477 |
| 우에다 선수 (9) | 0.02335 | 0.04476 |
| 도안 선수 (10) | 0.03321 | 0.03944 |
| 구보 선수 (20) | 0.03328 | 0.02974 |
그림6 쿠보 선수가 공을 받은 후 도안 선수에게 패스하기까지의 OBSO 히트맵 추이.
표 4를 보면, 1대1을 했던 쿠보 선수를 제외한 다른 선수들의 OBSO 값이 올라간 것을 볼 수 있다. 즉, 쿠보 선수의 '타메'로 인해 다른 선수의 득점 기대치가 상승하고 있기 때문에 이 행동이 효과적이었다는 것을 확인할 수 있습니다. 실제로 이 행동 동안 모리타 선수, 미시마 선수, 우에다 선수가 페널티 에어리어에 진입하여 득점을 할 수 있는 선수가 늘어난 것으로 보아 이 행동이 중요했음을 알 수 있습니다. 또한, 도안 선수는 골문에서 멀어지는 것처럼 보임에도 불구하고 OBSO 수치가 상승하고 있습니다. 이는 경기 중에도 '2명을 끌어당기는 쿠보'라고 말씀하신 것처럼, 쿠보 선수의 행동으로 인해 도안 선수가 공을 받으면 슈팅까지 할 수 있는 상태가 되었기 때문이라고 생각됩니다.
다음으로 도안 선수가 미시마 선수에게 올린 크로스의 질에 대해 살펴보겠습니다.
표 5 도안 선수가 크로스를 올린 시점의 OBSO 값.
| 선수 (등번호) | OBSO 값 |
|---|---|
| 모리타 선수 (5) | 0.05406 |
| 미카타 선수 (7) | 0.001865 |
| 미나미노 선수 (8) | 0.03865 |
| 우에다 선수 (9) | 0.02820 |
| 도안 선수 (10) | 0.04058 |
그림7 도안 선수가 크로스를 올린 시점의 OBSO 히트맵.
표 5를 보면, OBSO는 득점률과 점유율뿐만 아니라 전이율도 포함하고 있기 때문에, 미시마 선수의 OBSO가 다른 선수들에 비해 낮은 것을 알 수 있다. 따라서 대각선에 있는 산토 선수에게 다음 순간에 볼이 넘어가는, 즉 크로스를 올리기가 어렵다고 계산된 것이 그 이유 중 하나라고 볼 수 있다. 따라서 이를 통해 도안 선수의 크로스의 질이 높았음을 짐작할 수 있습니다.
맺음말
방송영상의 활용은 공식 데이터를 구할 수 없는 환경에서도 고도의 전술적 분석을 할 수 있는 새로운 문을 열어줍니다. 또한 OBSO와 같은 지표를 통해 "왜 이 순간 패스를 하지 않았을까?", "왜 저 장면에서 드리블을 하지 않았을까?" "이 장면에서 왜 드리블을 선택했을까?" 등의 플레이 의도를 수치로 가시화할 수 있다면, 팬의 관점에서도 분석가의 관점에서도 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.
이번에 소개한 두 가지 방법을 활용하면 전용 시스템을 도입하지 않고도 기존 방송 영상을 활용할 수 있고, 수동 트래킹과 결합하면 공식 트래킹 데이터에 가까운 세분화된 분석이 가능하다. 또한, 농구, 럭비 등 코트-필드 식별이 용이한 스포츠에도 적용할 수 있어 집단 스포츠의 경기력 향상에도 기여할 수 있다.
향후 AI를 활용한 자동 트래킹과 스트리밍 영상 분석 기술이 발전하면 실시간으로 OBSO 스코어를 표시하는 것도 꿈이 아니다. 또한, 프로팀뿐만 아니라 아마추어 팀도 영상을 활용해 전술 분석을 심화할 수 있는 가능성이 넓어집니다.
당사는 방송 영상 분석을 이용한 OBSO 분석 시스템 노하우를 지속적으로 업데이트하면서 축구팀과 미디어에 도입 지원을 해나갈 예정입니다. 관심이 있으신 분은 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.
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