AI가 분석하는 e스포츠 음성 데이터, 승리 공식 바꾼다
SAP가 e스포츠 게임단 팀 리퀴드와 선수 간 커뮤니케이션과 감정, 의사결정 과정까지 데이터화해 경기력 향상에 나섰다. SAP는 23일 서울 중구 HJ비즈니스센터에서 개최한 간담회를통해 팀 리퀴드와 공동 개발한 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션을 소개했다. SAP와 팀 리퀴드는 2018년부터 협력 관계를 이어오고 있다. 초기에는 경기 데이터 분석을 중심으로 협력했지만 최근에는 생성형 AI와 기계학습(ML)을 활용한 고도화된 분석 영역으로 확대되고 있다. 현재 양사는 AI 드래프트 시뮬레이터, 팀파이트 자동 탐지 기능에 이어 음성 인텔리전스 솔루션까지 공동 개발해 활용하고 있다. 음성 감정 분석…팀워크·리더십 구조 검증 이번에 공개된 AI 기반 음성 인텔리전스는 e스포츠 경기 중 선수 간에 음성 데이터를 자동 수집한 뒤 AI를 활용해 선수별 음성을 분리하고 음성 내용을 코치진이 활용할 수 있도록 데이터로 제공한다. 그동안 프로 e스포츠 팀은 매일 수시간 분량 음성 커뮤니케이션 데이터를 생성해 왔지만 대부분 오디오 형태로 저장돼 체계적인 분석이 어려웠다. 리그 오브 레전드와 같은 팀 기반 게임에서는 선수 간 의사소통과 감정 상태가 경기 결과에 직접적인 영향을 미치지만 이를 정량적으로 측정할 수단이 제한적이었다. SAP는 이번 솔루션을 통해 음성 데이터 분석 과정을 완전 자동화했다. 경기 녹화본이 확보되면 AI가 멀티채널 오디오를 수집하고 선수별 음성을 분리한 뒤 음성 활동 감지(VAD), 음성 전사(STT), 화자 식별, 감정 분석 등을 수행한다. 이를 통해 기존에 수시간이 걸리던 수동 리뷰 작업을 수분 내에 완료할 수 있다는 설명이다. 톰 발크스 파트너십 매니저는 "실제 경기 환경의 압박 속에서 팀 커뮤니케이션을 체계적으로 분석할 수 있게 된 것은 이번이 처음"이라며 "정제되지 않은 음성 채팅 데이터를 가치 있는 인사이트로 전환해 코치진이 경기 결과와 커뮤니케이션, 감정, 의사결정 과정 간의 관계를 분석할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 이어 "이는 경기력 분석과 선수 육성, 팀 문화에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것"이라고 강조했다. 특히 팀 리퀴드는 이번 솔루션을 단순 감정 분석 도구가 아닌 팀워크와 리더십 구조를 분석하는 플랫폼으로 활용하고 있다. 하이탐 알그보리 팀 리퀴드 LoL 애널리틱스 및 데이터 총괄은 "감정 분석 결과를 선수 평가에 직접 활용하는 것이 아니라 경기 중 평소와 다른 플레이나 의사소통 패턴이 나타났을 때 이를 객관적으로 검증하는 용도로 활용한다"고 설명했다. 그는 "선수 5명이 모두 정보만 전달하면 실제 의사결정은 이뤄지지 않는다"며 "누가 정보를 종합해 팀의 행동 방향을 제시하는지, 어떤 선수가 전략적 결정을 주도하는지 파악하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "특정 선수가 지나치게 의사결정을 독점하거나 반대로 리더십 공백이 발생하는 상황도 확인할 수 있다"며 "선수들의 커뮤니케이션 성향과 협업 방식을 이해하는 데 큰 도움이 된다"고 덧붙였다. 전 프로게이머이자 현재 스트리머로 활동 중인 매즈 '브록사' 브록-페데르센은 리그 오브 레전드의 전략적 복잡성을 설명하며 데이터 분석의 중요성을 강조했다. 그는 "현재 리그 오브 레전드에는 170개가 넘는 챔피언이 존재하며 프로팀들은 경기 전 수 시간 동안 밴픽 전략과 상대 분석에 집중한다"며 "SAP의 분석 도구는 선수와 코치진이 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움을 주고 있다"고 말했다. SAP는 현재 약 1000만 건의 리그 오브 레전드 경기 데이터를 기반으로 분석 플랫폼을 운영하고 있다. 게임 패치가 수시로 변경되는 e스포츠 특성을 고려해 최신 버전 데이터를 중심으로 AI 모델을 지속적으로 업데이트하고 있다. 객관적 지표 눈으로 확인…경기력 향상 도움 토마스 에써 SAP 글로벌 스폰서십 부문 시니어 디렉터는 "전통 스포츠에서는 데이터를 확보하기 위해 센서를 부착하거나 별도의 측정 장비가 필요하지만 e스포츠에서는 모든 행동이 디지털 데이터로 기록된다"며 "AI와 데이터 분석 기술의 가치를 보여주기에 최적의 환경"이라고 말했다. 그는 "특히 음성 데이터는 지금까지 사실상 활용되지 못했던 영역"이라며 "AI를 통해 선수들의 의사소통과 감정, 팀 내 협업 구조를 분석할 수 있게 됐다"고 설명했다. 이번 솔루션은 SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP)을 기반으로 구축됐다. SAP HANA 클라우드는 구조화된 데이터를 저장하고 감정 분석 기능을 수행하는 핵심 인프라 역할을 담당한다. AI 모델은 SAP AI 코어를 통해 운영되며 음성 전사와 감정 분석 등 고성능 AI 워크로드를 처리한다. 하이탐 알그보리 총괄은 "현재까지 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션은 팀 리퀴드의 수천 개 오디오 트랙을 처리하며 검색 가능하고 감정 점수가 반영된 인사이트를 제공해 왔다"며 "파편화된 커뮤니케이션 데이터를 구조화된 성과 데이터로 전환해 팀이 게임과 대회, 시즌 전반에 걸쳐 활용할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 이어 "AI가 데이터와 맥락, 실행을 연결해 사람들이 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 것이 자율형 엔터프라이즈의 핵심"이라며 "이번 사례는 비즈니스 AI가 실시간 성과 환경에서도 충분한 가치를 창출할 수 있음을 보여준다"고 강조했다. 실제 서비스를 체험한 선수도 AI 기반 음성 분석이 경기력 향상에 실질적인 도움을 주고 있다고 평가했다. 모건 박로한 선수는 "경기가 끝난 뒤 리뷰를 할 때 내가 얼마나 콜을 했는지 기억나지 않는 경우가 많다"며 "데이터를 통해 경기별 커뮤니케이션 패턴을 확인해보면 게임이 잘 풀렸을 때는 콜이 많았고, 반대로 잘 안 풀렸을 때는 말수가 줄어든다는 점을 객관적으로 확인할 수 있었다"고 말했다. 이어 "이런 데이터를 보면서 다음 경기에서는 어떤 부분을 보완해야 할지 준비할 수 있게 됐다"고 덧붙였다. 코어장전 조용인 선수는 "게임에서는 감정이 판단에 영향을 줄 수 있기 때문에 중요한 순간이 아니면 최대한 감정을 중립적으로 유지하려고 한다"며 "AI 분석은 경기 중 나타나는 감정 변화와 커뮤니케이션 패턴을 객관적으로 확인하는 데 도움이 된다"고 설명했다. 그는 "코칭스태프가 단순히 말이 많았다거나 적었다고 이야기하는 것보다 데이터를 통해 시각적으로 보여주면 훨씬 이해하기 쉽다"며 "잘된 경기와 그렇지 않은 경기에서 내가 어떤 방식으로 소통했는지 추적할 수 있어 선수 입장에서도 많은 도움이 된다"고 말했다.
