오늘야구완료

덕아웃에 있는 패드의 ABS(로봇심판) 데이터 전송이 실제보다 10~15초, 최대 1분 이상 정도로 느렸다고 한다.

이유는 현장 요원이 심판의 선언한 투구의 결과 값 ('스트/볼/파울/인플레이') 을 입력해야 전달되는 과정인데 여기서 조금씩 지연되고 있기 때문.

즉 ABS 값을 자동 전달하는 게 아니라 일종의 검수에 최종 검수를 거치는 절차에서 발생하고 있는 중.

절차를 뜯어보면,
①ABS 알고리즘으로 '스트/볼' 분류
②결과를 심판에게 전달
③심판의 최종적인 선언 '스트/볼/파울/인플레이'
④선언한 것을 현장 요원이 입력하면 모두에게 전달

를 거치게 된다. '파울/인플레이' 구분을 해야되니 심판이 판단이 필요한 셈.
그런데 ②~③을 스킵하며 [로케이션]과 [투구의 결과 값] 을 자동으로 먼저 전달하고, 현장 요원이 ③에서 '파울/인플레이'일 때만 추가 수정을 하는 시스템으로 하면 어떨까 싶다.

*이렇게 하지 않으면 여전히 ABS의 결과를 심판이 다르게 선언할 수도 있다는 점이 존재한다.

만약 이 시스템으로 가지 않는다면, 덕아웃 뒤 각 소속 팀의 일원을 배치하여 트랙맨 값을 전달 받아 이상 시 실시간으로 현장에게 전달하는 방법도 필요할 수도.

물론 이것만 하는 게 아니라 비디오를 보며 누공과 했는지 등 영상을 확인하며 추가 어필의 요소를 제공하는 역할도 부여.

+ 서버에 전송되고 지연이 길어지니 뭐니 하는 건 좀 신빙성 없는 얘기. 업체 업력이 20년이 넘는다.

거기에 Pitch F/X (PTS)는 투구가 도달하기 전, 투구할 때 추정하여 로케이션과 구속 등등이 전달된다.

사실상 중계 화면 상에도 포수가 포구하기 전에 띄울 수 있는데, 이렇게 하면 유저가 어색해하니 딜레이한 값을 제공하는 중.

물론 Pitch F/X의 측정 오차는...

파나마 야구장에서 혼자 그림을 그리던 친구.

신기해서 잠깐 얘기를 나눴는데 자기도 한국에서 살았다나 뭐래나. 잊고 있다가 1년이 지난 지금 어찌어찌 연락이 왔다.

"그때 기억나니? 나 한국에서 야구팬이 됐다고 소개했잖아. 지금은 세계 구장을 돌아다니며 그림을 그리고 있어. 그때 만난 이후는 멕시코 도미니카 등등에서 그리다 지금은 본국인 영국으로 돌아왔어"

여기저기 지원받으며 그림 그리다 크보도 지원을(?) 찾고 있는 모양.

그러다 기사를 찾아보니,, 어라 진짜네. 한국에 있었을 때 기사도 있구나.

영국인이 야구에 이렇게 빠진 것도 신기한 일. 근데 은근 나의 주변엔 한국 야구에 열광했던(?) 유럽 친구들이 많았다. 여전히 K-Sports로 K-야구가 가능하지 않을까하는 생각을 해본다.

+야구 덕질로 밥먹고 사는 방법이 굉장히 다양하지 않나라는 생각도.

지난해 아시안게임 관련 자료를 준비하다가 특이한 걸 하나 발견했다. 일본은 대표팀 예비명단 선수들의 랩소도 데이터를 측정해서 일부를 공유한다는 것. 굉장히 신박했다.

사회인야구 수준에서 결과 데이터로 모델링 하기엔 지역 간의 실력 차이가 너무 클 것 같고. 스타디움 트래킹데이터는 수집하기엔 한계가(비용이나 샘플 누적) 있겠고.

근데 포터블인 랩소도 활용을 잘만 설계하면 이런 문제점을 해결이 가능해진다.

감이 아닌 정량화하려는 노오력과 훌륭한 아이디어에 감탄.

-- 어쩌다 최근 한국 유소년 선수들의 데이터 분석을 맡게 됐다.

하는 김에 기준값(비교대상)을 세워야지 했는데, 아무리 찾아봐도 연령별 데이터는 없더라.

연령별 평균 구속 데이터. 이것도 없다. 유소년 측정 사업 꽤 많이 했던 것 같은데, 나이대가 겹치도록 진행했거나 원하는 데이터는 없거나 그랬다.

여기저기 다 긁으면 있긴 하겠지만 DB화하기엔 안 봐도 비디오.

그러다 미국 쪽에 검색해봤는데 지피티나 구글이 친절하게 안내한다.

연도별 구종별 구속, 회전수,..., 무브먼트 등등. 얘들은 없는게 없구나.

생각해보면 잘 정리해놓으면 활용도는 굉장히 많을텐데. (갠적으론 선수선발이나 육성 등등)

가능한 빠른 시간내에 연령별 정리 해보겠다. 도와주십셔

평생 야구데이터만 만지다가 축구데이터를 만져보는 중에 재밌는 데이터를 발견했다.

*축알못이라 잘 모릅니다만 더 좋은 데이터가 있으면 공유 부탁 드립니다!

Statsbomb이란 데이터인데 pbp 단위로 데이터가 있었다. 

영리 목적으론 안된다고 하나 교육 사업한다고 하니 괜찮다고 직접 답변 받았다.

우선 로데이터는 이벤트가 있을 때 기점으로 그때 시간(프레임), 2차원의 좌표, 이동 방향 등이 있었다.

로데이터를 pull해서(5GB) 써도 되고 그냥 땡겨써도 됐다.

맛보기 정도로 튜토리얼이나 시중에 돌아다니는 코드를 몇개 돌려봤는데 어느정도 감이 온다.

xT같이 xSTAT도 이렇게 친절하게 구하는 코드가 공유되어있다니 너무 편하다. (유뚭이나 깃에도 자료가 많은데 한국엔 잘 보이지 않는다)

https://mplsoccer.readthedocs.io/en/latest/index.html

개인적으론 플랫폼에서 태깅하는거 배우는 거 대신 이런 파이썬으로 분석하는 방법을 배웠으면 한다.

프로그래밍 외에도 수리 사고를 바꿀 수 있다고 생각.

속도나 좀 디테일 트래킹 데이터가 있으면 좋겠지만 아무래도 무료로 쓰는 단계는 아닌가보다.

(참고로 야구 쪽은 바이오메카닉스 데이터도 쉽게 얻을 수 있다)

https://contents.diegobaseball.com/