빅데이터 분석을 활용한 스포츠산업 서비스화 방안에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

스포츠산업은 높은 성장잠재력을 바탕으로 최근 그 중요성이 부각되고 있는 미래 신성장 산업이다. 세계 스포츠산업 규모는 약 1조 3000억 달러에 달하며, 국내 스포츠산업도 74조 7000억 원 규모이다. 특히, 사물인터넷, 빅데이터 등으로 대표되는 4차 산업혁명 기술과 스포츠 분야가 접목되어 스마트신발·의류가 개발되는 등 세계적으로 신시장이 출현하고 있다. 그러나 국내 스포츠기업 중 95.9%는 종사자 10인 미만의 영세기업이고 해외 수출은 전체 매출액의 2% 미만에 그치는 등 내실이 미흡한 실정이다. 3차 스포츠산업 중장기 발전계획에는 △국내 스포츠산업시장 규모 확장(2017년 약 75조원 →2023년 95조원), △기업의 영세성 완화, △작지만 강한 기업 육성 등, 3가지 목표를 수립하고 이를 실행하기 위한 5대 전략과 10대 과제(41개 세부과제)가 포함되어 있다.
이러한 스포츠산업의 발전은 그 동안 급속하게 발달한 정보통신의 발달과 모바일 인터넷의 확산과 더불어 빅 데이터는 IT(정보통신기술) 업계의 기술적 혁신만이 아니라 향후 비즈니스와 산업 구조의 모습까지 바꿀 정도의 잠재력이 있다고 평가받고 있으며, 인터넷과 소셜 네트워크서비스(SNS) 등 소셜 미디어가 급성장함에 따라 개인정보와 소비패턴, 위치정보 등이 포함된 가치 있는 데이터가 매 순간 거대한 양으로 생성되고 있으며, IT 및 생산 인프라 자체도 다량의 데이터를 직접 생성하기 시작했다. 더불어, 운동 스포츠 컨텐츠를 포함하는 웰리스 산업분야에서도 셀프케어, 리빙케어, 월리스 엔터테인먼트 분야에서 새로운 산업 기술 개발을 위한 다양한 연구개발 사업을 추진해 왔으며, 스포츠 환경에서도 다양한 데이터의 생성, 관리, 분석 환경의 요구가 지속적으로 증가하여 왔다.
이에 따라 스포츠 현장에서도 다양한 정형, 비정형 데이터가 생산되고 있으며 전통적 관점의 자료 생성, 분석, 활용의 차원을 넘어 전혀 새로운 관점에서 스포츠 데이터를 보는 시각이 대두하고 있다. 또한, 정부나 공공기관은 물론 기업과 학계에서도 빅 데이터의 중요성에 주목하는 등 사회적 인식의 확대가 맞물리면서 빅 데이터의 제반 여건이 빠르게 성숙하고 있다. 그러나 아직은 빅 데이터 시장의 형성기로 개념, 기술, 사업화 모델 등에 불확실성이 없는 것은 아니며, 여전히 빅 데이터가 기존의 데이터와의 차이를 구분하는 것과, 이를 가장 효과적으로 분석하여 새로운 가치를 창출하는 다양한 연구방법이 필요하다.
지난 2019년 문화체육관광부는 국민체육진흥공단과 함께 서울올림픽파크텔에서 ‘2019 국제 스포츠산업 학술회의’를 개최하였다. 이 행사는 4차 산업혁명 핵심 기술인 ‘거대자료(빅데이터)’와 ‘인공지능(AI)’ 기술의 해외 스포츠산업 분야에서의 우수 활용 사례를 소개하고, 이 기술들을 국내 스포츠산업에 어떻게 적용할 수 있을지를 논의하기 위해 마련됐다. 스포츠산업 유관 기업과 학계, 전문가, 시민 등 250여명이 행사에 참석하였다. 스포츠산업은 높은 성장잠재력을 바탕으로 최근 그 중요성이 부각되고 있는 미래 신성장 산업이다. 국내 스포츠산업은 2018년 기준 74조 7,000억원 규모로 최근 5년간 연평균 3.6%의 안정적인 성장세를 보이고 있으며 가상·증강현실, 인공지능, 거대자료 등 4차 산업혁명 기술과 접목돼 다양한 융·복합 시장을 출현·성장시키고 있다. 특히, 거대자료 분석시장은 전 세계적으로 2018년부터 2022년까지 연평균 40.1%의 성장률로 약 40억달러 규모까지 성장이 기대되는 분야다. 이에 스포츠 분야에 거대자료 기술이 본격적으로 융합될 경우 스포츠산업은 더욱 광범위하게 외연을 확장할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이와 같이, ‘빅데이터’는 프로스포츠 현장에서도 큰 위력을 발휘하는 분야는 기록경기의 현장이다. 자동차 경주와 경정 등 촌각을 다투는 경기일수록 축적된 기록 데이터를 통해 장비의 이상 부위를 미리 예상하고 실시간 대응을 통해 기록을 얼마나 단축할지 가늠할 수 있기 때문이다. 유럽의 일부 베팅 비즈니스 회사들은 첨단 영상기법 등을 활용해 복권 구입자들에게 객관성과 재미를 줄 수 있는 다양한 부가 서비스를 적용하고 있다. 또한, 글로벌 IT 기업들이 빅데이터를 활용한 스포츠 시장 진입에 열을 올리는 이유는 객관적인 숫자로 그 성과를 보여줄 수 있기 때문이다. 스포츠가 갖는 공공성과 대중성도 스포츠 시장을 선호하는 이유다. 이들은 빅데이터가 경기력 향상뿐 아니라 스포츠 참여자의 성향과 소비 패턴 등을 분석해 수익성을 높이고 시장을 확대하는 데 크게 기여할 것으로 내다보고 있다.
따라서 본 연구는 스포츠 빅 데이터의 기본적인 이해 제고와 함께 스포츠 빅데이터 분석기법을 소개하고, 이에 적용한 사례를 비교 분석하여 스포츠 산업에서의 빅데이터 분석의 활용한 서비스화 방안을 다음과 같이 제시하였다.
첫째, 스포츠산업에서의 빅데이터에 대한 인식 및 활용 활성화를 적극적으로 추진해야 한다. 고부가가치 및 신 성장 산업으로 평가받고 있는 스포츠 관련 시장에서 국가 경쟁력과 역량을 강화하기 위해 스포츠 빅데이터에 대한 개념을 정립하고 특성을 이해하여 스포츠 빅데이터를 적극적으로 활용할 때이다. 이를 위해, 스포츠분야의 빅데이터에 대한 관심과 이해, 그리고 그 활용에 대한 인식 제고가 무엇보다 선행되어야 할 것이다.
둘째, 스포츠분야에서 빅데이터 축적과 더불어 이에 대한 보다 체계적인 분석과 더불어 일련의 환경구축을 위한 보다 적극적이고 전략적인 방안을 모색해야 한다. 즉, 그 동안 축적된 데이터에 대한 다양한 분석방법이 필요하고, 이를 바탕으로 한 전략적 추진방안을 모색해야하는 빅데이터 분석시스템을 구축해야 한다. 이에 따라, 무엇보다 자료에 대한 접근 및 이용의 수월성을 제고해야 하며, 수집 된 자료에 대한 만족도를 놓이기 위해 빅데이터 연구 방법 모형이 선제되어야 할 것이다.
셋째, 기술의 발전에 따른 스포츠산업 4차 산업혁명시대에 맞추어 빅데이터의 활용이 더욱 확산됨에 따라 스포츠 산업에서도 융·복합 기술을 기반으로 새로운 서비스가 등장을 하고 있다. 모바일 애플리케이션을 통한 건강관리 서비스 등 정보를 제공함으로써 소비자의 욕구를 기반으로 서비스 아이디어를 구체화할 수 있도록 제조업과 서비스업 간의 상호작용을 통해 다양한 가치창출이 필요하다.
넷째, 인식확산을 위한 스마트시대의 모바일 어플 활용 활성화 방안이 필요하다. 따라서 일상에서 쉽게 접근 및 활용할 수 있는 스마트어플의 활용을 통한 스포츠산업의 활성화를 기할 수 있으며, 이러한 어플활용에 대한 데이터는 지속적인 구축을 통한 “빅포츠(bigports = big + sports)" 빅데이터로써의 활용가능성을 제고할 수 있다.
마지막으로, 여타 기관의 열린 데이터광장을 벤치마킹하여 ‘열린 빅스포츠광장’을 개발 및 운영방안에 보다 적극적인 노력이 필요하다. 이를 위해서는 무엇보다 스포츠 빅데이터에 대한 인식을 확산시키고, 일련의 데이터의 활용 활성화를 위한 공개시스템 구축이 절실히 필요하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the field of sports, the methodology of analyzing games, tactics, and records based on social networks and applying them to field and academic research is widely used worldwide. In addition, the Welles industry, which includes sports contents, has been promoting various research and development projects for the development of new industrial technologies in the fields of self-care, living care, and Wallace entertainment. In addition, smart infrastructure has been rapidly spread over the past few years, with smart devices with various sensors and functions embedded in them spreading, and the collection of a wide range of micro data from individual activities to environmental conditions has become possible. As the sports environment has evolved rapidly with various convergence technologies in all areas such as equipment, parts, clothing, infrastructure, training measurement methods, and so on, new dimensions of services are being provided in the industrial fields such as sports media marketing.
Accordingly, various types of orthopedic and atypical data are being produced in sports sites, and the view of sports data from a completely new perspective is emerging beyond the dimension of data generation, analysis and utilization from a traditional perspective. In addition, the importance of big data is paid attention to the importance of big data in the government and public institutions as well as in corporations and academia.However, there is no uncertainty in the concept, technology, commercialization model as the formation of the big data market, and there is still a need for various studies to distinguish the difference between the big data and the existing data and to create new value by analyzing it most effectively.
On November 29, 2019, the Ministry of Culture, Sports and Tourism held the 2019 International Sports Industry Conference at the Seoul Olympic Parktel with the National Sports Promotion Corporation. The event was designed to introduce examples of excellent use of the four major industrial revolution technologies, Big Data and Artificial Intelligence (AI), in the overseas sports industry and discuss how these technologies can be applied to the domestic sports industry. More than 250 people, including academics, experts, and citizens, attended the event. The sports industry is a new growth industry that has recently become more important based on its high growth potential. The domestic sports industry has grown at an annual average rate of 3.6% over the past five years, reaching 74.7 trillion won in 2018, and has been combined with the fourth industrial revolution technology such as virtual, augmented reality, artificial intelligence, and huge data, . In particular, the huge data analysis market is expected to grow to about $ 4 billion annually from 2018 to 2022 (Research and Markets, 2018). Therefore, if the huge data technology is integrated into the sports field in earnest, the sports industry is expected to expand more widely.
Today, Big Data is a big contributor to professional sports. The most powerful field is the field of record competition. The more games that compete with the car racing and the police, the more they can predict the abnormal parts of the equipment through accumulated record data and how much they will shorten the record through real-time response. Some betting business (sports lottery) companies in Europe are applying a variety of additional services that can provide objectivity and fun to lottery buyers using advanced video techniques. In addition, global IT companies are keen to enter the sports market using big data because they can show their achievements in objective numbers. The publicness and popularity of sports is also a reason for preferring the sports market. They expect that Big Data will contribute not only to improving performance but also to boost profitability and expand the market by analyzing the tendency and consumption patterns of sports participants.
Therefore, this study is meaningful in that it compares and analyzes the cases of marketing application using big data analysis technique in the flood of information increasing exponentially and examines the utilization plan of big data analysis in sports industry.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구배경 및 필요성 1
• 2. 연구목적 8
• 3. 용어의 정의 9
• 4. 연구의 제한점 10
• Ⅱ. 이론적 배경 11
• 1. 스포츠 산업 11
• 1) 스포츠 산업의 정의 11
• 2) 스포츠 산업의 유형 12
• 2. 빅데이터 13
• 1) 빅데이터 정의와 특징 13
• 2) 빅데이터분석 접근방법 17
• 3) 우리나라 빅데이터 산업 18
• 4) 빅데이터와 전통적 데이터의 차이점 19
• 5) 빅데이터 분석방법 22
• 3. 빅데이터와 스포츠 마케팅 30
• 1) e스포츠 환경으로의 변화 30
• 2) 스포츠의 마케팅(Marketing of Sport) 32
• 3) 스포츠를 통한 마케팅(Marketing through Sport) 33
• 4) 시장세분화 34
• 5) 표적시장 선정 36
• 4. 서비스화 37
• 1) 서비스화의 정의 37
• 2) 서비스화 사례 38
• Ⅲ. 연구방법 42
• 1. 연구절차 42
• 2. 자료의 수집 42
• 3. 자료의 분석 44
• Ⅳ. 연구결과 46
• 1. 스포츠산업에서의 빅데이터 활용사례 고찰 46
• 2. 텍스톰 솔루션을 활용한 빅데이터 분석 72
• 1) 데이터 수집 73
• 2) 운동 키워드 연관단어 빈도 74
• 3) 트레이닝 키워드 연관단어 빈도 75
• 4) TF-IDF 분석 76
• 5) CONCOR 분석 79
• 3. 썸트렌드 솔루션을 활용한 빅데이터 분석 80
• 1) 운동 키워드의 연관어 수집과 분석 80
• 2) 생활체육 키워드의 수집과 분석 87
• 3) 운동종목 키워드 연관어 수집과 분석 89
• 4) 운동시간 키워드 수집과 분석 91
• 5) 평일운동키워드 수집과 분석 94
• 6) 운동강도 키워드 수집과 분석 95
• 7) 체육시설 키워드 평판 요인분석 96
• Ⅴ. 논의 98
• 1. 스포츠산업에서의 빅데이터 사례연구 고찰 논의 98
• 2. 운동 연관어 빅데이터 분석 논의 101
• Ⅵ. 요약 및 결론 104
• 1. 요약 104
• 2. 결론 107
• 3. 제언 110
• 참고문헌 111
• ABSTRACT 119
• 감사의 글 122