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[IT뉴스][비즈人워치]국대 '금빛 찌르기' 뒤에 펜싱AI 있었다

온카뱅크관리자

2026-10-21 07:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 최종혁 SKT 스포츠마케팅팀 매니저 인터뷰 하이라이트에 이어 선수별 장단점 분석까지 코칭스태프·분석관 등 피드백으로 완성도↑ 
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 <img alt="최종혁 SKT 스포츠마케팅팀 매니저가 펜싱 AI 전력분석 시스템 'SKT-FAN'에 대해 설명하고 있다. /사진=비즈워치" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/21/BUSINESSWATCH/20261021074143652rbfi.jpg" data-org-width="645" dmcf-mid="3eWtaAu5TW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/21/BUSINESSWATCH/20261021074143652rbfi.jpg" width="658">
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 최종혁 SKT 스포츠마케팅팀 매니저가 펜싱 AI 전력분석 시스템 'SKT-FAN'에 대해 설명하고 있다. /사진=비즈워치
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 "출정식에서 받은 태극기에 담긴 응원과 AI 전력분석 시스템 덕분에 좋은 성적을 낼 수 있었습니다."
 올해 아이치·나고야 아시안게임에서 펜싱 남자 사브르 2관왕에 오른 오상욱 선수는 이달 초 열린 '팀 SKT' 메달리스트 세리머니 행사에서 이 같은 소감을 밝혔다. 오 선수가 언급한 AI 전력분석 시스템은 SK텔레콤이 자체 개발한 'SKT-FAN(펜싱 AI 넥서스)'이다. 경기 영상에서 득·실점 시점을 자동으로 찾아 데이터화하고 선수별 전력을 다각도로 분석한다.
 SKT-FAN이 나오기까지는 최종혁 SKT 스포츠마케팅팀 매니저의 남다른 도전이 있었다. 스포츠 콘텐츠 채널 '스크라이크(SKLIKE)' 등의 기획·운영을 담당하는 최 매니저는 놀랍게도 전문 개발자나 펜싱 선수 출신이 아니다. 비개발자 출신인 그가 어떻게 국가대표팀의 경기력을 보조하는 AI 전력분석 시스템을 구축했는지, 개발에 얽힌 뒷이야기를 들었다.
 '롤'에서 착안…선수 동작·습관까지 분석
 펜싱은 찰나의 순간에 승패가 갈리는 특성상 정확한 판정과 분석을 위해 경기 영상을 수차례 확인 게 필수인 종목이다. 이 때문에 전력분석관들은 매번 실제 분석 작업에 앞서 필요한 주요 장면을 수작업으로 찾아 추려내는 단순·반복 업무에 많은 시간과 노력을 들여야 했다.
 지난해 펜싱 종목 담당으로 국가대표 선수단과 코칭스태프와 소통하던 최 매니저는 이 같은 현장의 애로사항을 접했고 AI 기술로 분석관들의 부담을 덜어줄 방안을 구상하기 시작했다. 그는 유튜브 콘텐츠의 반응 지표를 확인할 수 있는 내부 사이트를 직접 제작하는 등 AI 활용에 거부감이 덜하기도 했다.
 아이디어의 물꼬를 튼 건 그의 '겜덕후' 성향이었다. 인기 게임 리그 오브 레전드(LoL·롤)의 리플레이 시스템에서 힌트를 얻었다. 최 매니저는 "펜싱과 SKT의 강점인 AI를 결합해 어떤 시너지를 낼 수 있을지 고민했다"며 "전력분석관들이 영상 하나하나를 일일이 확인하는데 물리적 한계가 있다는 말을 듣고, 롤 리플레이처럼 핵심 장면만 자동으로 추출해주면 도움이 될 것으로 생각했다"고 말했다.
 현재 SKT-FAN은 단순 하이라이트 추출을 넘어 각 선수의 동작 특성과 경기 습관까지 다각도로 분석한다. 예를 들어 왼쪽 하단 공격에 약하다든지 오른쪽으로 공격할 확률이 높다든지 하는 선수별 공격 성향과 강·약점을 데이터로 정리해준다.
 AI가 일종의 초안을 짜주는 것으로, 코칭스태프는 이를 바탕으로 한층 깊이 있는 전략수립에 집중할 수 있다. 또한 반복적인 업무가 줄어들면서 전력분석관은 선수의 동작을 세밀하게 살피고 훈련 전략을 설계하는데 더 많은 시간을 할애하게 됐다.
 개발 후 선수들 역시 SKT-FAN의 분석 결과에 높은 관심을 보였다. SKT-FAN은 공격 주도성, 반응 속도, 거리 유지, 수비 능력 등 전력분석관들이 실제로 사용하는 평가 항목을 기준으로 파라미터를 산출한다. 선수들끼리 서로의 수치를 비교하며 "내 능력치가 왜 이렇게 나왔냐"며 열띤 토론을 벌이기도 한다는 후문이다.
 현장 피드백 반영해 진화…"올림픽까지 완성도 높일 것"
 처음부터 선수의 장단점까지 분석하는 거창한 시스템을 목표로 했던 것은 아니다. 초기에는 하이라이트 추출 기능으로 출발했지만, 현장 분석관들의 추가 요청사항을 수용하면서 다루는 기능과 범위가 점차 확장됐다. 이후 올해 1월부터 약 6개월간 집중적인 개발과 수정·보완 작업이 이어졌다.
 개발 과정이 순탄치만은 않았다. 최 매니저는 대학에서 전자공학을 전공했지만 코딩이나 소프트웨어 개발을 전문적으로 익히지 않은 비개발자다. SKT-FAN을 구현하기 위해 사내 AI 교육 프로그램을 활용하는 한편 빅데이터 분석과 마이크로소프트 애저(Azure) 관련 자격증을 취득하며 스스로 개발 역량을 키웠다.
 사내 개발자들과 소통하며 프로그램 설계 방식이나 오류 해결 노하우를 배웠고 국가대표 코칭스태프와 전력분석관들을 찾아가 분석 결과가 맞는지 확인하는 과정을 반복했다. SKT 사내 비전 담당 조직으로부터 알고리즘 개발에 도움을 받기도 했다. 특히 펜싱은 참고할 기존 분석 모델이 없어 다른 스포츠의 분석 모델을 튜닝하고 수정하는 등 수차례 시행착오를 거쳐야 했다.
 최 매니저는 현장에서 실질적으로 쓰이는 시스템을 만드는 과정은 수작업에 가깝다고 회고했다. 그는 "사람이 축적한 경험과 판단을 AI가 이해할 수 있는 형태로 바꾸는 과정은 결국 사람의 몫"이라며 "단순 반복 작업은 AI에 맡기고, 사람은 세부적인 분석에 집중할 환경을 만들어야 한다"고 말했다.
 최 매니저의 시선은 이제 다음 목표를 향하고 있다. SKT-FAN을 꾸준히 고도화해 2028년 로스앤젤레스(LA) 올림픽까지 완성도를 높여나가겠다는 구상이다. 그는 "아시안게임 선수들이 메달을 획득한 뒤에 SKT-FAN이 도움이 됐다고 했을 때 가장 뿌듯했다"면서 "데이터가 쌓일수록 정확해지는 만큼, 경기력 향상에 도움을 줄 수 있는 시스템으로 발전시키겠다"고 말했다.
 편지수 (pjs@bizwatch.co.kr)
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