LG Aimers 9기: 다음 투구의 제구 성공 확률을 AI로 예측하라

LG AI연구원은 9월 19일부터 1박 2일 일정으로 경기도 이천 LG인화원에서 AI 기술로 산업 난제를 해결하는 실전형 프로그램 ‘LG 에이머스(Aimers) 해커톤’을 열었습니다.

LG 에이머스는 2022년 하반기에 시작해 올해까지 2만 3천 명 이상의 청년들이 참가하며, 대한민국의 청년 AI 인재 교육을 선도하는 국내 최대 규모 프로그램으로 자리매김하고 있습니다.

이번 LG 에이머스 9기에는 역대 최다인 3,393명의 청년들이 참가하며 뜨거운 관심을 입증했습니다. 이 중 온라인 교육부터 해커톤 온라인 예선까지 거쳐 34대 1의 경쟁률을 뚫고 최종 96명이 결선에 진출했습니다. LG AI연구원은 결선 참가자 전원에게 총 1억 원 규모의 지원금을 지급하고 있습니다.

 
결과 중심에서 '예측 중심' AI 지표로

이번 해커톤의 주제는 LG스포츠가 출제한 ‘투수 제구 성공 확률을 예측하는 AI 모델 개발’입니다.

제구력은 투수가 공을 원하는 곳에 던질 수 있는 능력을 뜻합니다. 이번 해커톤은 평균 자책점, 볼넷과 탈삼진 비율 등 기존의 결과 중심 지표를 넘어, 현장에서 실제로 쓰일 수 있는 예측 중심의 새로운 지표를 AI로 개발하는 도전 과제로 진행됐습니다.

LG스포츠가 이번 문제를 출제한 배경에는 데이터 기반 분석이 단지 결과 확인에 그치지 않고, 실제 현장에 적용되어 선수와 코치, 프런트, 그리고 팬들이 모두 같은 그림을 볼 수 있는 '공용 언어'가 되어야 한다는 철학이 담겨 있습니다. 단 한 번의 예측을 넘어 데이터가 누적될 때 비로소 새로운 가치가 만들어지듯, 정해진 하나의 해법에 갇히지 않고 기존에 보지 못했던 새로운 변수와 피처, 다각도의 모델링을 통해 숫자 너머의 통찰을 발굴하고자 했습니다. LG스포츠는 이미 데이터 기반의 의사결정을 야구 현장에 접목해 성과를 내고 있지만, 성능 좋은 AI 모델을 바탕으로 발상의 전환을 가져올 청년들의 신선한 시각과 아이디어를 기대하며 이번 과제를 준비했습니다.

해커톤 참가자들은 경기의 유불리, 경기 중요도, 최근 경기 흐름, 투수별 특성 등 다양한 맥락 정보를 바탕으로 다음 제구의 성공 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하며 깊이 있는 실전 경험을 쌓았습니다.

LG 에이머스 9기 해커톤 현장 분위기

1박 2일 동안 참가자들은 집중력을 잃지 않고 모델 개발에 몰두했습니다. 현장에 참여한 한 학생은 다음과 같이 소감을 전했습니다.

"이번 LG Aimers 해커톤을 준비하며 LG AI연구원에서 진행하는 다양한 연구를 찾아보게 되었는데, 생각했던 것보다 훨씬 깊이 있는 프로젝트들이 진행되고 있다는 점이 인상 깊었습니다. 평소 시계열 데이터 연구에 관심이 많았는데, 이번 해커톤 문제를 풀며 실제 프로야구 현장에서 활용될 수 있는 '예측 지표'를 직접 고민해 볼 수 있어 뜻깊은 경험이었습니다. 그리고 현장에 계신 LG AI연구원 멘토분들과 평소 고민하던 연구 논문에 대해서도 이야기 나눌 수 있어 더욱 의미 있는 시간이었습니다."

청년 AI 인재를 위한 LG 계열사 4곳의 채용 박람회

이미지 3. LG Aimers 9기 채용 박람회 현장

대회 이튿날인 20일, LG AI연구원은 LG전자, LG유플러스, LG CNS 등 주요 계열사 3곳과 함께 참여하는 채용 박람회를 진행했습니다.

이날 각 사의 인사 담당자들은 대회 참가자들에게 채용 정보를 공유하고, 진로 상담과 향후 채용 시 우선 검토 대상이 될 수 있는 LG AI 인재풀(pool) 등록을 안내했습니다. 또한, 채용 전문 컨설턴트의 1:1 취업 컨설팅과 모의 AI 면접 강의 등을 제공해 청년 AI 인재들의 취업 경쟁력 제고를 적극 지원했습니다.

LG Aimers 9기 해커톤 주요 수상 팀

이번 해커톤은 실제 야구 현장에서 수집되는 수많은 환경적 변수와 피처 데이터를 깊이 있게 분석하고, 이를 바탕으로 높은 예측 정밀도와 뛰어난 현장 활용성을 갖춘 AI 모델을 선보인 상위 3개 팀이 선정되며 마무리되었습니다.

1위: [랜덤포레스트야구공맛있어]

이미지 4. 1위 수상팀 '랜덤포레스트야구공맛있어' 프리젠테이션
 

1. 제시 방법론: 투수 데이터에 소속 팀의 특성을 압축한 정보를 결합하여 모델의 예측 결과에 대한 해석 가능성을 높였습니다. 모델링 측면에서는 작동 원리가 다른 3개의 모델을 배치하고 각각 서로 다른 역할을 수행하게 하는 앙상블 방식을 채택하여 혼합 효과를 얻을 수 있었습니다.

2. 소감: "하이브리드 모델링을 채택한 것이 기대 이상의 시너지를 발휘하여 우수한 결과로 연결된 것 같아 매우 기쁩니다. 단순한 추론을 넘어 실제 현장에서의 활용 가치까지 높은 평가를 받게 되어 더욱 뜻깊고 보람찬 성과였습니다."

2위: [Again Latent Graph]

이미지 5. 2위 수상팀 'Again Latent Graph' 프리젠테이션

1. 제시 방법론: 전략적 의사결정을 지원하기 위해 단순히 최종 엔드포인트만 예측하는 것은 현장 활용성이 낮다고 판단했습니다. 이에 따라 이동 궤적 데이터를 함께 적용하여 최종 도달 위치를 함께 고려하고자 했으며, 물리적 특성을 결합한 접근법으로 예측 정밀도를 높이는 방법론을 제안했습니다.

2. 소감: "다양한 모델링을 시도하며 많이 배울 수 있었고, 이틀 동안 함께 고생하며 최선을 다해 준 팀원들과 매우 뜻깊은 시간을 보냈습니다."

3위: [ululu]

이미지 6. 3위 수상팀 'ululu' 프리젠테이션

1. 제시 방법론: 야구의 특성상 수많은 환경적 요인이 영향을 미친다는 점을 반영하여, 경기장 상황 변수와 투수 컨디션·타자 상대 이력을 통합한 Tabuler data 관계 지표를 생성했습니다. 이후 현장 적용성을 최우선으로 고려하여 추론 속도가 빠르고 정밀도가 뛰어난 모델을 구축해 제안했습니다

2. 소감: "야구 팬으로서 실제 야구 데이터를 직접 분석하고, 실제 경기에 적용해 볼 수 있는 모델을 고민하는 기회를 주신 LG AI연구원에 감사드립니다."

이미지 7. LG Aimers 9기 단체 사진

 
LG 에이머스는 AI 기초 지식과 코딩 역량을 갖춘 만 19세에서 29세의 청년이라면 누구나 지원할 수 있으며, 연 2회 진행됩니다. 청년 대상으로 AI 실전 경험을 제공하는 LG 에이머스 프로그램에 대해 앞으로도 많은 기대 부탁드립니다!

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