AI-컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위의 국제 컨퍼런스 'CVPR 2025' 대회 'SoccerNet GSR Challenge'에서 세계 4위 입상
～MIXI와의 협업을 통한 연구개발. 축구 경기 영상으로부터 '상태 인식'을 고정밀도로 자동 추정
주식회사 Playbox(본사: 도쿄도 지요다구, 대표이사 CEO: 스콧 아톰, 이하 Playbox)는 주식회사 MIXI(본사: 도쿄도 시부야구, 대표이사 사장 겸 수석부사장 CEO: 히로키 키무라, 이하 MIXI)와 공동으로 AI・컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위의 국제 컨퍼런스인 CVPR 2025의 세계 최고 권위의 국제 컨퍼런스 'CVPR 2025'의 대회 'SoccerNet Challenge(Game State Reconstruction)'(*1)(이하 SoccerNet GSR Challenge)에 출전하여 세계 4위의 성적을 거두었습니다.
본 챌린지는 축구 경기 영상에서 선수와 공의 위치, 움직임, 경기 상황을 재구성하는 고도의 AI 과제로, 스포츠 영상의 분석 정확도와 응용 가능성을 겨루는 대회입니다. 당사는 MIXI와의 협업을 통해 영상 분석 알고리즘의 공동 연구 및 개발을 추진하며, 실제 운용 가능한 스포츠 분석 기술 구축에 힘써왔다.
CVPR(※2)은 AI-컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위의 국제 학술대회로, 영상 인식 기술 관련 최고 연구자들이 모이는 최대 규모의 학회입니다. CVPR과 연계된 대회로 축구 경기 영상을 활용해 '상태 인식(Game State Reconstruction)' 자동화를 위한 AI 기술을 겨루는 'SoccerNet GSR Challenge'가 2021년부터 매년 개최되고 있습니다.
당사는 2024년 12월부터 MIXI의 AI 모델링 그룹과 협업하여 스포츠 영상의 AI 분석은 물론, 트래킹, 이벤트 감지 등의 데이터를 활용한 분석 기반 구축을 위한 연구개발에 힘써왔다. 올해 'SoccerNet GSR Challenge'에 양사가 공동 출전해 전 세계 76개 팀(*3)이 참가한 가운데 세계 4위의 평가를 받았다.
연구개발 개요
축구 경기 영상에서 각 인물의 역할(필드 플레이어, 골키퍼, 심판 등)과 위치 정보 등을 파악하는 상태 인식(GSR)은 2D 뷰로 경기 상황을 재구성하는 작업으로, 전술 분석과 플레이 평가에 있어 매우 중요한 기술입니다, 필드 및 인물 감지, 선수 식별(소속팀, 등번호), 선수 추적, 위치 관계 추정 등 여러 AI 기술의 조합이 필요하며, 실용화를 위해서는 각각의 기술 개선이 요구되고 있다.
이번 연구에서는 보다 정밀한 딥러닝 모델과 기하학적 추론(카메라 보정), 그리고 축구 규칙과 선수 역할에 기반한 도메인 지식(예: 골키퍼는 주로 골 지역 근처에 위치한다/심판은 선수와 유사한 색상의 유니폼을 입는 경우도 있다 등)을 활용한 휴리스틱 기술을 적용했다. 등)을 활용한 휴리스틱 최적화를 통합하여 기존 방식보다 훨씬 더 높은 정확도 향상에 성공했다.
원본 영상 제공: SoccerNet [Giancola et al., 2018] / 트래킹 결과: 본 연구팀 제공
향후 전망
제시된 분석 파이프라인을 통해 축구 경기 영상에서 '누가, 어느 팀에 소속되어 있는지, 등번호는 몇 번인지, 어떤 역할을 하고 있는지, 경기장의 어디에 있는지' 등의 상세한 정보를 정확하게 파악할 수 있게 되었다. 특히 카메라의 움직임에 따라 경기장 내 위치를 추정하는 '카메라 캘리브레이션'에서 인식 정확도가 크게 향상되어 국제 벤치마크에서도 높은 평가를 받고 있다.
고정밀 상태 인식(GSR)을 실현하는 기술은 아직 개발 중이며, 향후 선수의 역할 및 팀 분류의 정확도 향상, 등번호 식별의 안정화 등 개선의 여지가 남아 있다. 또한, 현재 분석 파이프라인은 처리 시간이 오래 걸리는 문제도 있어, 향후 병렬화 및 추론 최적화를 통해 보다 빠르고 효율적인 처리를 구현해 실용성을 높일 예정이다. 향후에는 축구 특유의 도메인 지식을 AI에 깊이 학습시켜 보다 인간처럼 상황을 이해하고 분석할 수 있는 시스템 구현을 목표로 하고 있다.
이러한 노력을 통해 얻은 지식과 기술은 팀과 선수가 자신의 퍼포먼스를 객관적으로 이해하고 전술과 플레이의 질을 높이는 데 중요한 단서가 될 것입니다. Playbox는 '사람의 움직임을 계산 가능하게 한다'는 비전 아래, 누구나 쉽게 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있는 세상을 보다 정확하고 누구나 쉽게 사용할 수 있는 스포츠 분석 기술 개발을 추진하고 있습니다. 또한 향후 이 기술을 아마추어부터 프로까지 다양한 스포츠 팀에 제공하여 새로운 스포츠의 재미와 가치 창출에 기여하는 것을 목표로 하고 있다.
'SoccerNet GSR Challenge 2025' 참여 멤버의 코멘트
주식회사 MIXI - 개발본부 민들레실 AI 모델링 그룹 매니저 리오 와타나베 와타나베
MIXI에서는 개발 본부를 중심으로 컴퓨터 비전 기술을 활용한 영상 분석의 가능성을 탐구하고, 스포츠 분야에서의 AI 기술 적용에 힘쓰고 있습니다. 이번 Playbox와의 공동 연구를 통해 축구 경기 영상에서 선수의 역할과 위치 관계를 자동으로 추정하는 매우 난이도 높은 과제에 도전하여 이번 대회에서 세계 4위라는 성과를 얻을 수 있었습니다. 앞으로도 우리는 AI 기술을 활용하여 스포츠를 더 깊이 있게 즐길 수 있는 경험과 기술 개발을 목표로 하고 있습니다.
주식회사 플레이박스 - 대표이사 CEO 스콧 아톰(Scott Atom)
Playbox는 '사람의 움직임을 계산 가능하게 한다'는 비전 아래 AI 기술을 활용하여 스포츠의 가능성을 넓히는 도전을 계속하고 있다. 이번 성과에서는 공개 데이터만으로 작년 비공개 데이터 이용 시보다 더 높은 정확도를 달성할 수 있었으며, AI 스포츠 분석 기술이 엄청난 속도로 진화하고 있음을 실감할 수 있었다. 앞으로도 Playbox는 더 많은 분들에게 고도화되고 흥미로운 데이터를 제공하고, 스포츠의 가치를 높이는 제품과 비즈니스를 창출해 나가겠습니다. 마지막으로, 협업해 주신 MIXI를 비롯한 많은 관계자 분들의 성원에 진심으로 감사드립니다.
(*1) SoccerNet Challenge(Game State Reconstruction): SoccerNet이 주최하는 'Game State Reconstruction(GSR)' 과제에 관한 국제 대회입니다. 축구 경기 영상을 이용하여 '상태 인식(GSR)'의 자동화를 목적으로 하는 고도의 AI 기술을 겨루는 대회로, GSR은 스포츠의 데이터 분석과 전술 분석에 폭넓게 적용 가능한 주목받는 주제로 산업계에서도 높은 관심을 받고 있다.
(※2) CVPR(The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition): 컴퓨터 비전, 인공지능, 머신러닝 및 관련 분야의 연구개발에 있어 업계 최첨단 연구 성과가 발표되는 세계 최고 권위의 국제 컨퍼런스. 회의.
(※3) SoccerNet의 리더보드에 표시된 참가 수 기준.
본 건에 관한 문의처
주식회사 Playbox
홍보 담당
이메일: info@play-box.ai
웹사이트: https://www.play-box.ai