농구의 격렬한 동작 속에 숨은 수학
-
0:01 - 0:05동료와 저는 움직이는 점의
과학에 푹 빠져있습니다. -
0:05 - 0:06이 점들은 무엇일까요?
-
0:06 - 0:07글세요. 우리 모두죠.
-
0:07 - 0:10우리는 집에서나 회사에서도 움직입니다.
-
0:10 - 0:15시내를 돌며 쇼핑하거나
전 세계를 여행할 때처럼 말이죠. -
0:15 - 0:19이 모든 움직임을 이해할 수 있다면
굉장하지 않을까요? -
0:19 - 0:22움직임 속에 담긴 패턴과
의미를 찾아 이해할 수 있다면 -
0:23 - 0:29다행히 자신에 대한 정보를 수집하는데
굉장히 능숙한 시대에 살고 있습니다. -
0:29 - 0:32센서나 비디오나 어플을 통한다면
-
0:32 - 0:36엄청나게 아주 미세하고 자세히
움직임을 담아낼 수 있습니다. -
0:36 - 0:41움직임을 가장 잘 수집할 수
있는 곳 중 하나가 -
0:41 - 0:42스포츠죠.
-
0:43 - 0:48농구, 야구, 미식축구, 축구 경기라면
-
0:48 - 0:52경기장에서 선수들의
움직임을 포착할 수 있습니다. -
0:52 - 0:54매초 모든 움직임을 말이죠.
-
0:54 - 0:58동료와 제가 하는 일은 선수들을
-
0:58 - 1:00여러분이 아마 짐작하고 있는
-
1:00 - 1:02움직이는 점으로 변환하는 것입니다.
-
1:02 - 1:07움직이는 점을 엄청 많이 가지고 있는데
대부분의 원데이터 처럼 -
1:07 - 1:09처리하기도 어렵고
흥미롭지도 않은 것이죠. -
1:09 - 1:13하지만 예를 들면 농구 코치들이
알고 싶어하는 것들이 있죠. -
1:13 - 1:20매 경기를 모두 지켜보고 기억했다가
처리해야 하기 때문에 알 수 없죠. -
1:20 - 1:22사람이 그것을 할 수 없죠.
-
1:22 - 1:24하지만 기계는 할 수 있습니다.
-
1:24 - 1:27문제는 기계가 코치의 눈으로
경기를 지켜볼 수 없다는 거죠. -
1:27 - 1:30적어도 지금까지는요.
-
1:30 - 1:34기계가 볼 수 있게 하려면
무엇을 가르쳐야 할까요? -
1:34 - 1:35간단한 것부터 시작했어요.
-
1:35 - 1:39패스, 슛, 리바운드
같은 것들을 가르쳤죠. -
1:39 - 1:42보통 팬이라면 그 정도는
알 수 있는 거죠. -
1:42 - 1:45그런 다음 조금 더
어려운 것을 가르쳤죠. -
1:45 - 1:49포스트업, 픽앤롤,
아이솔레이션 같은 기술이죠. -
1:49 - 1:53이런 기술을 몰라도 괜찮습니다.
대부분 보통 팬들도 아마 그럴 거예요. -
1:54 - 1:59현재는 기계가 복잡한 기술을
이해하는 수준까지 와 있습니다. -
1:59 - 2:02다운 스크린과 와이드 핀
같은 기술 말이죠. -
2:02 - 2:05기본적으로 이런 것들은
전문가만 아는 것입니다. -
2:05 - 2:09우리는 기계가 코치의 눈으로
볼 수 있도록 가르쳐 왔습니다. -
2:10 - 2:12우리가 어떻게
이것을 할 수 있었을까요? -
2:13 - 2:16제가 코치에게 픽앤롤
같은 것을 설명해 달라고 하면 -
2:16 - 2:17제게 설명하죠.
-
2:17 - 2:20그러면 전 그것을 알고리즘으로
인코딩하려면 죽을 맛이죠. -
2:21 - 2:25픽앤롤은 농구에서 4명 선수 사이에서
이런 식으로 움직이며 일어납니다. -
2:25 - 2:27두명은 공격하고
두 명은 방어하면서 말이죠. -
2:27 - 2:29예를 들면 이런 거예요.
-
2:29 - 2:32공 없이 공격하는 선수가 있습니다.
-
2:32 - 2:35공을 가지고 있는 선수를
수비하는 선수 옆을 지나가다가 -
2:35 - 2:36잠시 거기에 있다가
-
2:36 - 2:40그 선수 둘이 움직였다가 채워넣으면서
짜잔, 이게 픽앤롤이죠. -
2:40 - 2:42(웃음)
-
2:42 - 2:44그것 역시 복잡한 알고리즘의 예입니다.
-
2:45 - 2:49막아 주는 선수를 스크리너라고 부르는데
-
2:49 - 2:52가까이 다가가지만 막아주지 않는다면
-
2:52 - 2:54아마 픽앤롤은 아닌 것 같네요.
-
2:55 - 2:59그가 막지만, 가까이에서
충분히 막지 않는다면 -
2:59 - 3:00아마 픽앤롤이 아닐 거예요.
-
3:01 - 3:04또는 가까이 다가가서 막는데
-
3:04 - 3:07골대 아래서에서 그렇게 한다면
아마 픽앤롤이 아닐 거예요. -
3:07 - 3:10제가 틀렸다면 지금까지 말한
모두가 픽앤롤이겠죠. -
3:10 - 3:15정확한 타이밍, 거리,
위치에 따라 진짜 달라집니다. -
3:15 - 3:16그러니 그게 힘든 거지요.
-
3:17 - 3:22다행이 기계가 학습을 하면서
우리가 알고 있는 것을 설명하는데 -
3:22 - 3:23우리의 능력을 넘어설 수 있습니다.
-
3:23 - 3:26이게 어떻게 가능할까요?
예를 들어보죠. -
3:26 - 3:29우리가 기계에게 가서
"좋은 아침이네. 기계 씨. -
3:29 - 3:33여기 몇 가지 픽앤롤과
이전에 없던 몇 가지가 있네. -
3:33 - 3:35방법을 찾아 차이점을 말해줬으면 해."
-
3:35 - 3:39이 모든 것의 핵심은 특징을 찾아
그것을 분리해내는 거죠. -
3:39 - 3:42만약 제가 사과와 오렌지의
차이점을 가르치려고 하면 -
3:42 - 3:44"색과 모양을 사용하는
게 어때?"라고 말하겠죠. -
3:44 - 3:47우리가 풀려는 문제는
그것들이 뭔가라는 거죠. -
3:47 - 3:49어떤 핵심기능으로
-
3:49 - 3:52컴퓨터가 움직이는 점의 세계를
처리할 수 있을까요? -
3:52 - 3:57상대적이고 절대적인 위치,
거리, 타이밍, 속도로 -
3:57 - 3:59이 모든 것을 설명한다는 것이
-
3:59 - 4:03그게 "움직이는 점의 과학"에서
진짜 핵심이죠. -
4:03 - 4:08학계에서 쓰는 말로는
시공간적 패턴 인식이라고 하죠. -
4:08 - 4:11여러분이 발음하기 힘들기 때문에
-
4:11 - 4:12세게 발음해야 합니다.
-
4:12 - 4:16핵심은 NBA코치들이
알고 싶어하는 것이 -
4:16 - 4:17픽앤롤이 일어났는지
안 일어났는지가 아니라 -
4:17 - 4:19어떻게 일어나느냐하는 거죠.
-
4:19 - 4:23왜 그게 코치에게 그렇게 중요할까요?
바로 직관때문이죠. -
4:23 - 4:24현대 농구에서 밝혀진 바로는
-
4:24 - 4:27이런 픽앤롤 기술이 아마
가장 중요한 플레이입니다. -
4:27 - 4:29어떻게 달리고 방어하는지 아는 것이
-
4:29 - 4:32기본적으로 대부분의
경기의 승패를 가르는 열쇠입니다. -
4:32 - 4:36이 기술이 매우 많은 변형이
있다는 것을 알아냈죠. -
4:36 - 4:40변형을 알아내는 것이
진짜 중요한 일이죠. -
4:40 - 4:42아주 아주 잘 해내려면
이것이 필요한 이유죠. -
4:43 - 4:44예를 들면,
-
4:44 - 4:46두 공격 선수와
두 수비 선수가 있죠. -
4:46 - 4:48픽앤롤 기술을 하려고
준비합니다. -
4:48 - 4:52공을 가진 선수가 그 기술을
받아들일 수도 거부할 수도 있죠. -
4:52 - 4:55그의 동료는 뒤로 돌아나가거나
외곽쪽으로 빠질 수 있죠. -
4:55 - 4:58수비 선수는 위쪽 또는
아래쪽으로 뛸 수 있죠. -
4:58 - 5:01그의 동료는 공을 가진 선수를
따라가거나 스크리너를 막거나 -
5:01 - 5:03뒤쪽으로 빠지거나
-
5:03 - 5:05둘다 스위치나 블리치를 할 수 있죠.
-
5:05 - 5:08제가 시작할 때는
이런 것들을 대부분 몰랐어요. -
5:08 - 5:12모두가 이런 화살표대로
움직인다면 좋았을 거예요. -
5:12 - 5:16그러면 아주 쉬웠을 텐데
움직임은 매우 복잡했죠. -
5:16 - 5:21사람들은 매우 자주
움직이고 변형도 많았죠. -
5:21 - 5:22매우 정밀하게 확인해 바로는요.
-
5:22 - 5:25정확하게 회상하기는 힘들었어요.
-
5:25 - 5:28여러분이 믿을 만한 전문 코치를
구하는 데 시간이 걸렸기 때문이죠. -
5:28 - 5:31정확한 시공간 특징을 찾아낸다는 것이
어려움에도 불구하고 -
5:31 - 5:33그것을 해낼 수 있었습니다.
-
5:33 - 5:37코치가 기계의 능력을 믿고
이런 변형을 확인했죠. -
5:37 - 5:41거의 모든 경쟁자들이
-
5:41 - 5:43올해 NBA 선수권을 위해
-
5:43 - 5:47이 소프트웨어를 이용하려고 하고 있죠.
-
5:47 - 5:50농구의 움직이는 점을 이해하는
기계로 만든 소프트웨어 말이에요. -
5:50 - 5:55그것뿐만 아니라 전술을
바꾸는 조언을 해 줘 -
5:55 - 5:58팀을 도와 매우 중요한
경기에서 승리하게 했죠. -
5:58 - 6:02매우 들떴던 이유는
30년동안 리그에서 있었던 코치가 -
6:02 - 6:05기계에서 나온 조언을 기꺼이
수용했기 때문이죠. -
6:06 - 6:09픽앤롤을 알았을 때보다
훨씬 더 신났어요. -
6:09 - 6:11컴퓨터는 간단한 것부터 시작해서
-
6:11 - 6:13점점 더 복잡한 것을 학습했고
-
6:13 - 6:14지금은 많은 것을 알고 있습니다.
-
6:14 - 6:17솔직히 전 컴퓨터가
하는 일을 다 이해하지 못하지만 -
6:17 - 6:21저보다 더 똑똑해진다고
그렇게 특별해지지 않겠지만 -
6:21 - 6:25궁금하기는 하네요. 기계가
코치보다 더 많이 알 수 있을까요? -
6:25 - 6:27사람보다 더 많이 알 수 있을까요?
-
6:27 - 6:29밝혀진 바로는 "네."입니다.
-
6:29 - 6:31코치는 선수들이
슛을 잘 쏘기 바랍니다. -
6:31 - 6:33제가 골대 근처에 서 있고
-
6:33 - 6:35근처에 아무도 없다면 슛하기 좋죠.
-
6:35 - 6:39수비수에 둘러싸여 골대 멀리 서있다면
대개 슛하기 좋지 않죠. -
6:39 - 6:40하지만 결코 알지 못하죠.
-
6:40 - 6:44좋은 게 얼마나 좋은지
나쁜 게 얼마나 나쁜지를요. -
6:44 - 6:45현재까지는요.
-
6:46 - 6:49할 수 있는 것은 다시
시공간적인 특징을 이용해서 -
6:49 - 6:50슛을 모든 방향에서 보았습니다.
-
6:50 - 6:53슛을 어디서 했고 골대까지 각도가
어떤지 알 수 있었죠. -
6:53 - 6:56수비수가 어디 서있는지?
그 거리는 얼마인지? -
6:56 - 6:57그들과의 각도는 얼마인지?
-
6:57 - 7:00다수의 수비수가 어떻게
움직이는지 볼 수 있었죠. -
7:00 - 7:02슛 타입도 예상할 수 있었고요.
-
7:02 - 7:06공의 속도를 보고
예측 모델을 만들 수 있었죠. -
7:06 - 7:10이 슛이 이런 상황에서
나올 가능성이 얼마나 될까? -
7:10 - 7:12이게 왜 중요할까요?
-
7:12 - 7:15슛을 해석할 때
-
7:15 - 7:18전에는 하나로 보았던 것을
지금 둘로 나누어 해석하죠. -
7:18 - 7:21슛의 유효율과 슈터의 자질입니다.
-
7:22 - 7:25버블차트가 있습니다.
이거 없이는 테드 강연을 할 수 없죠. -
7:25 - 7:26(웃음)
-
7:26 - 7:27NBA 선수들입니다.
-
7:27 - 7:30크기는 선수들의 체격이고
색은 선수들의 포지션입니다. -
7:30 - 7:33X축에는
슛성공률입니다. -
7:33 - 7:35왼쪽에 있는 선수는
슛을 성공하기 힘들죠. -
7:35 - 7:37오른쪽에는 있는 선수는
슛을 성공하기 쉽죠. -
7:37 - 7:39Y축은 슛을 쏠 수 있는 능력입니다.
-
7:39 - 7:42위에는 능력이 좋은 선수,
아래는 능력이 나쁜 선수입니다. -
7:42 - 7:46예를 들면, 대체로 슛의 47%를
넣는 선수가 있는데 -
7:46 - 7:47그게 여러분이 아는 전부죠.
-
7:47 - 7:52하지만 오늘 말씀드릴 수 있는 것은
NBA 평균 선수들이 -
7:52 - 7:54그 당시 슛성공률은 49%이고
-
7:54 - 7:56슛 쏘는 능력은 -2%라는 것이죠.
-
7:56 - 8:01중요한 사실은 47%인
선수가 많다는 거죠. -
8:02 - 8:04알아야 할 정말 중요한 것은
-
8:04 - 8:081억 달러를 주기로 한 47%의 선수가
-
8:08 - 8:11좋은 슈터지만 슛을 잘 못 던지는지
-
8:11 - 8:14나쁜 슈터지만 슛을
잘 던지는지 아는 거죠. -
8:15 - 8:18기계가 이해하고 있는 것이 선수를
보는 방법을 변화시키지 못하지만 -
8:18 - 8:20경기를 바라보는 방법을
변화시킵니다. -
8:20 - 8:24가장 흥미진진했던
몇 년 전 NBA 결승 경기에서 -
8:24 - 8:27마이애미는 3점을 뒤지고
20초가 남았었습니다. -
8:27 - 8:29우승을 놓치기 일보 직전이었죠.
-
8:29 - 8:33르브론 제임스 선수가 3점슛을 쏴
동점을 만들려고 했으나 -
8:33 - 8:34실패했죠.
-
8:34 - 8:36동료선수 크리스 보쉬가
리바운드를 잡았고 -
8:36 - 8:38공을 동료선수
레이 알렌에게 패스했습니다. -
8:38 - 8:403점을 성공했고 연장전으로 들어갔죠.
-
8:40 - 8:42경기에 이겼고 챔피언십에서 우승했죠.
-
8:42 - 8:45가장 흥미진진했던
농구경기 중 하나였습니다. -
8:45 - 8:49매 순간 모든 선수의 슛성공률과
-
8:49 - 8:52매 순간 리바운드를 따낼
가능성을 파악하는 능력을 -
8:52 - 8:57전에는 불가능했던 방법으로
설명할 수 있게 되었죠. -
8:57 - 9:00현재, 안타깝게도 여러분에게
그 비디오를 보여줄 수 없네요. -
9:00 - 9:05하지만, 여러분을 위해
그 순간을 재현했습니다. -
9:05 - 9:073주 전 주말 농구경기에서 말이죠.
-
9:07 - 9:10(웃음)
-
9:10 - 9:14직관을 보여주는 경기를 재현했죠.
-
9:14 - 9:17이곳입니다.
로스앤젤레스 차이나타운이죠. -
9:17 - 9:19매주 경기를 했던 공원입니다.
-
9:19 - 9:21레이 알렌이 플레이했던 순간과
-
9:21 - 9:24그것과 관련된 모든 것을
재현했습니다. -
9:25 - 9:26슛장면입니다.
-
9:26 - 9:29그 순간을 여러분에게
보여주려고 합니다. -
9:29 - 9:31그 순간의 직관까지요.
-
9:31 - 9:35차이점이라곤 전문 선수들이 아니라
제 동료라는 거죠. -
9:35 - 9:38전문적인 아나운서가 아니라
제가 하고 있다는 거죠. -
9:38 - 9:39잠시 참아주세요.
-
9:41 - 9:43마이애미
-
9:43 - 9:443점이 지고 있는 상황
-
9:44 - 9:4520초가 남았네요.
-
9:47 - 9:49제프가 공을 몰고 오네요.
-
9:51 - 9:52조쉬가 받아 3점 슛!
-
9:53 - 9:54[슛 성공률 계산 중]
-
9:55 - 9:56[슛의 유효율]
-
9:57 - 9:59[리바운드 성공률]
-
10:00 - 10:02잡지 못했네요.
-
10:02 - 10:03[리바운드 성공률]
-
10:04 - 10:05노엘이 리바운드했습니다.
-
10:05 - 10:06다리아에게 패스
-
10:07 - 10:10[슛의 유효율]
-
10:11 - 10:123점 슛, 골!
-
10:12 - 10:155초를 남긴 상황
-
10:15 - 10:16관중이 흥분하기 시작합니다.
-
10:17 - 10:18(웃음)
-
10:18 - 10:20대충 이런 식으로 일어나죠.
-
10:20 - 10:21(박수)
-
10:21 - 10:22대충이요.
-
10:22 - 10:24(박수)
-
10:24 - 10:30그런 순간은 NBA에서
일어날 확률이 약 9%라고 하죠. -
10:30 - 10:32아시다시피 다른 것들도 매우 많죠.
-
10:32 - 10:35얼마나 많이 일어나는지
말하려고 하는 게 아닙니다. -
10:35 - 10:37(웃음)
-
10:37 - 10:39좋아요. 말해줄게요. 네 번 정도죠.
-
10:39 - 10:40(웃음)
-
10:40 - 10:41잘했어. 다리아
-
10:42 - 10:46하지만 그 비디오에서 중요한 것과
-
10:46 - 10:51모든 NBA경기의 매 초마다
파악하려고 한 직관은 그게 아니죠. -
10:51 - 10:55사실 움직임을 추적하기 위해
전문적인 팀일 필요는 없습니다. -
10:55 - 10:58움직임에 대한 안목을 키우려고
전문적인 선수일 필요는 없죠. -
10:58 - 11:03사실 굳이 스포츠일 필요는 없죠.
우리는 모든 순간 움직이니까요. -
11:04 - 11:06집에 가거나
-
11:09 - 11:11회사에 가거나
-
11:12 - 11:14쇼핑을 하고
-
11:14 - 11:16여행하죠.
-
11:17 - 11:19도시 여기 저기를
-
11:20 - 11:22그리고 전 세계를
-
11:23 - 11:26우리는 무엇을 알고 배웠을까요?
-
11:26 - 11:28아마 픽앤롤을 감지하는 대신
-
11:28 - 11:33딸의 첫발을 내딛는 순간을 감지해
알려줄 수 있습니다. -
11:33 - 11:36말 그대로 현재 일어나고
있는 모든 순간을 말이죠. -
11:36 - 11:38아마 건물을 더 잘 이용하고
-
11:38 - 11:40도시 설계를
더 잘 할 수 있을 겁니다. -
11:40 - 11:44움직이는 점의 과학 발전을 통해
-
11:44 - 11:48우리는 더 좋은 쪽으로 더 영리하게,
앞으로 나아갈 거라 믿습니다 -
11:48 - 11:50대단히 감사합니다.
-
11:50 - 11:54(박수)
- Title:
- 농구의 격렬한 동작 속에 숨은 수학
- Speaker:
- 라지브 매헤스워렌 (Rajiv Maheswaran)
- Description:
-
농구는 즉흥적인데다가 신체 접촉이 많고 시공간적 패턴을 인식해야 하는 동작이 빠른 경기입니다. 라지브 매헤스워렌과 동료들은 농구 경기의 핵심적인 플레이 속에서 동작을 분석해 코치와 선수들에게 직관과 새로운 데이터를 결합할 수 있도록 돕고 있습니다. 보너스: 코치와 선수들의 학습을 통해 우리는 어떻게 인간이 움직이는지 이해하는 데 도움을 얻을 수 있습니다.
- Video Language:
- English
- Team:
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- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:08
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Gemma Lee
번역 수고하셨습니다. 자막 1줄에 21자는 잘 맞춘 것 같은데 자막 속도가 10자/sec 이상인 곳이 몇 군데 있어서 말을 줄이려고 수정했습니다. 거기에 대해 다른 의견이 있으면 알려주세요. 승인 후라도 수정 가능합니다.