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선정된 과제는 ‘센티미터급 선수 트래킹과 AI 코칭 어시스턴트 기반 차세대 스포츠 퍼포먼스 인텔리전스 플랫폼 개발’이다. 핏투게더는 RTK-GNSS와 IMU 기반 선수 트래킹 데이터에 영상을 결합해 피지컬 테스트 자동 계측, 공 궤적 복원, 경기 이벤트 탐지, 전술 분석, 부상 위험 예측 및 맞춤형 훈련 추천 기능을 개발할 계획이다. 또한 실내 트래킹과 현장 엣지 연산 기술도 연구 범위에 포함된다.
이번 과제는 신규 AI 사업 진출보다는 기존 연구성과의 제품화와 통합에 중점을 둔다. 핏투게더는 선수 움직임 데이터를 활용한 Sports AI 연구를 꾸준히 진행해왔다. 2022년 ACM SIGKDD에서 포메이션과 선수 역할 변화를 탐지하는 ‘SoccerCPD’를 발표했고, 2023년에는 선수 궤적으로 공의 위치와 점유 상태를 추론하는 연구를 공개했다. 2026년에는 선수 궤적만으로 패스와 볼 컨트롤 등의 이벤트를 탐지하는 ‘PathCRF’를 선보일 예정이다.
글로벌 축구 기관 및 구단과의 공동 연구도 활발하다. FIFA Football Technology & Innovation 연구진과는 경기장 환경에 따른 GNSS 신호 품질과 위치 정확도를 분석한 연구를 공동 수행해 2025년 Sports Engineering에 게재했다. Aspire Academy 연구진과는 단일 IMU와 머신러닝을 활용해 축구 방향전환 동작의 지면반력 및 관절 모멘트를 예측하는 연구를 2026년 Sensors에 발표했다. AFC Ajax 연구진과도 이벤트 및 트래킹 데이터 분석 연구를 진행 중이며, 2026년 MIT Sloan Sports Analytics Conference에서는 Graph Neural Networks를 활용해 축구 선수의 수비 기여도를 평가하는 연구를 공동 발표할 계획이다.
핏투게더는 이번 과제를 통해 정밀 트래킹 기술과 AI 연구성과를 통합하고, 데이터 수집부터 해석, 코칭 의사결정 지원까지 아우르는 Performance Intelligence 플랫폼으로 제품 범위를 확대할 계획이다.
윤진성 핏투게더 대표는 “핏투게더는 정밀한 선수 데이터 수집 기술과 선수 움직임으로 경기 상황을 해석하는 AI 연구를 지속해왔다”며 “이번 과제를 통해 축적된 연구성과를 실제 제품에 통합하고 글로벌 현장에서 활용할 수 있는 퍼포먼스 인텔리전스 기술로 발전시키겠다”고 전했다.
