데이터 시각화 사례로 분석하는 올림픽의 선수, 경기 그리고 역사

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여러분은 ‘올림픽’ 하면 어떤 장면이 가장 먼저 떠오르시나요? 저는 메달을 향한 치열한 순위 경쟁이 끝난 후 시상대 가장 높은 곳에 올라선 선수들의 환희 섞인 표정이 떠오르는데요! 우리가 숨죽여 지켜보는 0.001초 승부 이면에는 사실 엄청난 양의 데이터가 숨겨져 있습니다. 선수의 미세한 보폭 변화, 구간별 속도 흐름, 체공 시간과 도약 높이 등은 인간의 육안으로는 도저히 쫓아갈 수 없는 정보들입니다.

과거에는 이런 세밀한 차이를 전문가의 감이나 해설자의 직관적인 설명에 의존했지만, 기술이 발전하면서 이제는 경기장 위에서 벌어지는 모든 움직임을 실시간으로 확인할 수 있게 되었습니다. 우리는 경기 중 폭발적으로 쏟아지는 이 복잡한 숫자와 데이터를 어떻게 직관적으로 이해하고 즐길 수 있을까요? 그 해답은 바로 ‘데이터 시각화’에 있습니다.

전 세계 최대 스포츠 축제인 올림픽에서 인간의 눈으로 포착하기 힘든 선수들의 땀방울을 어떻게 시각화로 생생하게 그려냈는지 궁금하지 않으신가요? 지금부터 데이터 시각화의 기본 요소인 색상, 형태, 기울기를 활용해 올림픽 경기를 입체적으로 분석한 사례를 함께 살펴보겠습니다. 

1. 선수를 분석하다 : 색(Color)로 확인하는 선수의 전략

수영은 물속에서 경기가 이루어지는 종목 특성상 선수의 미세한 속도 변화나 영법의 차이를 포착하기가 매우 어렵습니다. 하지만 수영 코스를 미터 단위로 잘게 쪼개고, 각 지점에서 누가 가장 빠르게 물살을 가르고 있었는지 ‘색상(Color)’으로 표현하면 완전히 새로운 경기가 펼쳐집니다.

위 차트는 2020년 도쿄 올림픽 여자 4x100m 자유형 계주 결승전에서 구간별 선수의 속도를 기록한 히트맵입니다. X축은 수영 거리(m), Y축은 참가 국가를 나타내고 있습니다. 위 히트맵은 하나의 지점에서 다른 경쟁자들과 비교해 누가 가장 빠른가를 보여주는 ‘상대 평가’를 색상으로 표현해 구간별로 가장 빠른 속도를 내고 있다면 빨간색, 속도가 가장 느리면 짙은 파란색으로 나타냈습니다.

색상을 따라가면 숫자 기록에서 볼 수 없는 선수들의 치열한 눈치 싸움과 전략적인 페이스 조절을 한눈에 파악할 수 있는데요! 금메달을 차지한 호주(AUS) 팀을 자세히 살펴보겠습니다. 1위 팀은 경기 내내 최고 속도를 냈을까요? 차트 속 호주를 살펴보면 빨간색, 주황색 그리고 노란색을 오가며 경기를 운용하는 것을 알 수 있습니다. 눈에 띄는 점은 턴을 도는 기점이나 다음 주자와 교대하기 직전에 짙은 붉은색으로 표시되어 있는 것인데요. 선수들이 특정 지점에서 폭발적인 속도를 냈다는 것을 알 수 있습니다. 특히 경기 막바지를 향해가는 300m 구간부터는 짙은 붉은색이 길게 표시되어 있는 것으로 보아 이 순간이 2위가 역전할 수 없을 만큼 엄청난 격차를 벌려 놓은 승부처였음을 예측할 수 있습니다. 결승선을 앞둔 마지막 50m 구간에서 호주는 이미 격차를 벌려놓은 상태로 노란색과 옅은 파란색인 반면, 2위(CAN)와 3위(USA)는 짙은 붉은 색으로 표시되어 있습니다. 은메달과 동메달을 다투는 선수들은 마지막 순간 필사적인 추격전을 벌였다고 해석할 수 있겠네요!

초당 수십 장의 프레임으로 수집한 순간의 속도를 색상으로 시각화하니 ‘호주가 1위를 했다’라는 최종 스코어 보드에서는 알 수 없었던 경기 중 숨 막히는 속도 싸움과 경기 운용 전략을 확인할 수 있었습니다.

두 번째 사례는 2024년 파리 올림픽 육상 남자 100m 결승전 출전 선수의 빠르기를 나타낸 히트맵입니다. 점의 색상은 옅은 노란색에서 짙은 붉은색으로 선수의 절대 속도(m/s)를 나타내고 있습니다. 육상 경기의 꽃이라 불리는 100m 단거리 달리기는 불과 10초도 안 되는 짧은 시간에 승부가 결정됩니다. 엄청난 속도감 때문에 육안으로는 그저 모든 선수가 출발선부터 결승선까지 전력 질주하는 것처럼 보입니다. 하지만 선수들이 달리는 트랙 위로 속도를 나타내는 점을 찍어보면, 선수마다 자신의 기량을 어떻게 배분하고 있는지 확인할 수 있습니다.

위 시각화 경기에서 1위 노아 라일스(Lyles) 선수는 9.784초, 2위 키셰인 톰슨(Thompson) 선수는 9.789초로 불과 0.005초 차이로 메달 색이 갈렸습니다. 트랙 5번 라인에서 달리고 있는 라일스 선수의 궤적을 따라가 보면 경기를 훨씬 더 재미있게 볼 수 있는데요! 라일스 선수의 출발을 보면 옅은 노란색으로 다른 선수들에 비해 출발 반응 속도가 다소 느렸지만, 25m 지점부터 라일스 선수의 트랙에는 가장 짙은 붉은 점이 집중적으로 찍히기 시작합니다. 2위 톰슨 선수와 비교해 보면 라일스 선수는 자신이 낼 수 있는 가장 빠른 속도로 결승선을 통과할 때까지 지속적으로 유지했다는 것을 알 수 있습니다.

선수들의 절대 속도를 나타낸 색상 점을 통해 단거리 달리기에서 우승을 결정짓는 핵심 기량이 남들보다 빨리 치고 나가는 가속력뿐만 아니라 엄청난 공기 저항 속에서 자신의 최고 속도를 잃지 않고 끝까지 버텨내는 유지력도 중요하다는 것을 확인할 수 있었습니다.

2. 경기를 분석하다 : 도형과 기울기로 보는 경기 흐름

스포츠는 상대방과의 끊임없는 상호작용 속에서 이루어집니다. 엎치락뒤치락하며 역전에 역전을 거듭하는 과정이야말로 스포츠가 가진 진짜 묘미라고 할 수 있습니다. 경기가 끝난 후 남은 최종 스코어만으로는 그날 코트 위에서 벌어진 치열한 경쟁과 흐름을 온전히 설명할 수 없습니다. 승리를 향한 여정 속에서 경기 주도권이 언제, 어떻게, 누구에게 흘러갔는지 시각화 차트로 보면 어떨까요? 눈에 보이지 않는 경기의 팽팽한 긴장감을 시각화 차트로 어떻게 표현했는지 함께 살펴보겠습니다.

위 시각화는 2024년 파리 올림픽에서 대한민국에 첫 금메달을 안겨준 오상욱 선수와 튀니지 페르자니 선수의 결승전 경기의 득점 흐름을 보여주는 타임라인 시각화입니다. X축은 두 개의 축으로 나뉘어 경기를 펼치는 두 선수를 나타내고 있습니다. 왼쪽은 한국의 오상욱 선수, 오른쪽은 튀니지의 페르자니 선수입니다. Y축은 경기 득점 타임라인을 보여주고 있습니다. 특정 선수가 득점할 때마다 해당 선수의 방향으로 삼각형이 하나씩 그려지며 차트가 채워집니다.

아래에서 위로 삼각형이 쌓이는 순서를 따라가면 경기의 득점 양상을 읽을 수 있는데요! 경기 초반, 주황색과 검은색 삼각형이 번갈아 나타나며 두 선수가 쉴 새 없이 공격과 방어를 주고받았음을 알 수 있습니다. 이후 5 대 4의 팽팽한 상황에서 주황색 삼각형이 계속해서 위로 쌓이는 구간이 등장합니다. 오상욱 선수가 연속으로 5점을 획득해 점수 차를 벌린 승부처입니다. 이후 검은색 삼각형이 쌓이며 점수 차를 좁혀 나가는데요! 마침내 14 대 11의 상황에서 오상욱 선수가 마지막 1점을 획득하며 승리를 거두었습니다.

펜싱은 눈 깜짝할 사이에 득점이 인정되는 매우 속도감 있는 종목인데요. 두 선수의 칼끝이 순식간에 교차하기 때문에 경기가 끝난 후에 승부처가 언제인지, 주도권이 어떻게 넘어갔는지 확인하기 어렵습니다. 하지만 위 차트처럼 하나의 득점을 하나의 ‘삼각형’으로 치환하여 타임라인으로 쌓아 올려 시각화하면 연속적인 득점과 경기의 주도권을 한눈에 확인할 수 있습니다.

두 번째 사례는 가파른 설산을 시속 100km가 넘는 속도로 활강하는 다운힐 스키의 경기 속 1위와의 시간 격차를 나타낸 라인차트입니다. 다운힐 스키는 선수들이 한 명씩 차례대로 출발하여 최종 기록을 재는 ‘타임 트라이얼(time Trial)’ 방식의 종목인데요. 동시에 레이스를 펼치는 육상이나 수영과 달리 관중의 관점에서 실시간으로 1위와의 격차를 체감하기가 매우 어렵습니다. 이를 잘 보여주기 위해 구간별로 1위와의 기록 차이를 선의 기울기로 시각화했는데요!

X축은 현재 1위 선수와의 시간 차이를, Y축은 코스 중간에 위치한 체크포인트인 ‘인터벌(Interval)’을 나타내고 있습니다. 선의 색상은 선수의 최종 순위로 1위는 노란색, 2위는 은색, 3위는 동색, 4위는 회색으로 표시했습니다.

위 시각화에서 선의 방향과 기울기는 각 선수의 경기 운용 흐름을 뜻하는데요. 동메달을 딴 Goggia(고지아)선수의 라인을 통해 자세히 살펴보겠습니다. 차트의 가장 상단을 보면 고지아 선수가 인터벌 1구간에서 가장 빠르게 출발한 것을 알 수 있습니다. 하지만 출발 직후 선이 오른쪽으로 꺾이며 1위와의 시간 격차가 급격하게 벌어졌습니다. 반면, 선이 1위와의 격차가 0초인 왼쪽을 향해 꺾인다면 속도를 내며 시간 격차를 줄였다고 해석할 수 있는데요. 고지아 선수의 인터벌 2에서 3까지의 구간을 보면 선이 왼쪽을 향하며 1위와의 시간 격차를 0.35초까지 줄이며 맹추격하는 순간을 확인할 수 있습니다.

1위 선수인 Johnson(존슨) 선수의 라인을 통해 승자의 경기 흐름을 살펴볼까요? 가장 상단의 출발점을 보면 3위로 출발한 것을 알 수 있습니다. 하지만 인터벌 1에서 2구간, 인터벌 3에서 4구간에서 선이 왼쪽 안으로 급격히 기울며 폭발적인 속도를 내며 선두 자리를 차지했습니다. 놀랍게도 1위와 2위의 차이는 겨우 0.04초였습니다. 1초도 안 되는 찰나의 순간이었는데요! 인터벌을 통과할 때마다 꺾이는 선의 기울기로 경기를 보니, 어떤 선수가 어떤 구간에서 속도를 냈는지, 어느 구간의 기록이 아쉬웠는지 흐름을 확인할 수 있었습니다.

3. 역사를 분석하다 : 궤적과 간격으로 확인하는 인간의 한계 

올림픽은 인류가 신체의 한계에 끊임없이 도전해 온 역사 그 자체입니다. 하지만 100년 전의 기록과 지금의 기록을 단순히 숫자로만 본다면 그 발전이 얼마나 대단한 것인지 단번에 체감하기 어려운데요. 만약 하나의 경기가 아니라 100년 간의 데이터를 한 번에 시각화해 본다면 어떨까요? 올림픽의 역사와 인류의 스포츠 기량 변화를 직관적으로 확인할 수 있는 두 가지 사례를 살펴보겠습니다.

1968년 멕시코시티 올림픽에서 밥 비먼(Bob Beamon) 선수는 무려 8.9m라는 멀리뛰기 세계 신기록을 세웠습니다. 이 기록은 1991년까지 무려 30년 가까이 깨지지 않은 전설적인 기록인데요. 여러분은 ‘8.9m’라는 숫자를 들었을 때 그 거리가 어느 정도인지 정확히 와닿으시나요? 뉴욕타임스(The New York Times)에서는 이 전설적인 기록을 선수가 점프하여 착지하기까지의 데이터를 포물선 형태의 궤적으로 시각화했습니다. 하지만 단순히 선만 그려놓으면 궤적만 보일 뿐 실제로 어느 정도로 멀리 뛰었는지는 감을 잡기 어렵습니다. 우리에게 아주 익숙한 ‘농구코트’를 대입해 생각해 보면 어떨까요?

위 시각화는 1896년부터 2012년까지 올림픽 남자 멀리뛰기 기록을 농구코트 도면 위에 겹쳐서 표현한 산점도입니다. X축은 연도를, Y축은 점프 거리(ft)를 나타내고 있습니다. 점의 색상은 해당 연도의 순위(금,은,동)를 뜻합니다. 농구코트를 기준으로 살펴보면 골대 아래 선에서부터 가장 바깥쪽 3점 슛 라인까지의 거리는 약 6.7m인데요. 기록을 담은 점들을 농구코트와 함께 살펴보면, 골대 밑에서 점프한 선수가 3점 슛 라인을 훌쩍 뛰어넘어 날아갔다는 사실을 단번에 확인할 수 있습니다.

또한 점들이 찍힌 분포를 왼쪽에서 오른쪽으로, 과거에서 현재로 살펴보면 현대에 가까워질수록 점진적인 우상향 그래프를 그리고 있다는 것을 알 수 있습니다. 올림픽이 거듭되면서 인간의 한계 기록이 계속해서 경신되고, 선수들의 기량 역시 꾸준히 높아지고 있음을 확인할 수 있습니다. ‘몇 미터’라는 거리 단위를 ‘NBA 농구 코트’ 도면을 활용해 사용자가 거리 감각을 직관적으로 이해할 수 있게 만든 아이디어가 눈에 띄는 시각화 사례였습니다.

세계에서 가장 빠른 사나이로 불리는 우사인 볼트(Usain Bolt)는 2012년 런던 올림픽 100m 결승전에서 9.63초라는 엄청난 올림픽 신기록을 세웠습니다. 이 기록은 얼마나 빠른 걸까요? 뉴욕타임스는 116년간 올림픽에 출전했던 100m 메달리스트들을 하나의 트랙 위에 모아 가상의 레이스를 시각화했는데요.

위 시각화는 우사인 볼트가 결승전을 통과하는 시점에 과거의 메달리스트들은 트랙의 어디쯤을 달리고 있었는지를 표현한 산점도입니다. X축은 우사인 볼트와의 거리 격차(m)를, Y축은 올림픽 개최 연도를 나타내고 있습니다. 각 점은 연도별 올림픽 메달리스트들을 뜻합니다. 점들의 분포를 보면 과거에서 현재로 올수록 점들이 점차 우사인 볼트와 가까운 오른쪽을 향해 이동하고 있는 것을 알 수 있습니다. 이는 시간이 흐름에 따라 인류의 달리기 속도가 점진적으로 빨라져 왔음을 보여주고 있습니다.

차트의 맨 왼쪽 점을 보면 더 확연히 느낄 수 있는데요! 1896년 제1회 아테네 올림픽 금메달리스트의 기록을 보면, 2012년 우사인 볼트가 결승선을 통과했을 때 20m 이상 뒤처진 곳을 달리고 있었다는 것을 알 수 있습니다. 이처럼 116년이라는 긴 시간의 기록을 단순히 속도로 나열하지 않고 가늠할 수 있는 ‘물리적인 거리’로 변환하여 비교하니 실제 거리를 상상하고 이해할 수 있었습니다.

에디터의 한마디

올림픽 중계를 통해 보는 선수들의 기량은 눈앞을 스쳐 지나가는 찰나의 순간에 불과합니다. 하지만 데이터 시각화를 통해 보니 경기 이면에 숨겨진 놀라운 숫자와 맥락들을 새롭게 발견할 수 있었습니다. 차트의 색상을 통해 육안으로 볼 수 없었던 선수의 숨겨진 기량과 전략을 발견했고, 도형으로 보이지 않는 경기 속 주도권 싸움과 역전의 순간을 포착할 수 있었습니다. 또, 100년이 넘는 시간 동안 인류가 만들어온 기록의 역사까지 확인할 수 있었는데요! 여러분은 어떤 시각화 사례가 가장 기억에 남으셨나요?

순위와 기록 데이터가 데이터 시각화와 결합하니 올림픽 경기와 중계에 더욱 깊이 몰입하게 되는 경험을 할 수 있었습니다. 오늘 사례처럼 우리가 익숙하게 만나는 숫자 데이터 속에 어떤 흥미로운 이야기가 숨어 있을지 발견하는 계기가 되었기를 바랍니다.

<참고 자료>

• “Australia Dominates Again in the Women’s 4×100 Freestyle Relay”, The New York Times, 2021-07-25
• Kalina Borkiewicz, Weiyi Cai, Bora Erden, Lazaro Gamio 외 6인, “How Noah Lyles Won the Men’s 100-Meter Gold by a Fraction”, The New York Times, 2024-08-04
• krszcs, “Fencing Gold Medal Results from Paris Olympics”, Reddit, 2024
• Bora Erden, Karthik Patanjali, Raj Saha, Joe Ward and Ashley Wu, “See How Breezy Johnson Won Downhill Gold by 0.04 Seconds”, The New York Times, 2026-02-08 
• “All the Medalists: Men’s Long Jump”, The New York Times, 2012
• Kevin Quealy, Graham Roberts and Amanda Cox, “All the Medalists: Men’s 100-Meter Sprint”, The New York Times, 2012

Editor. 진젤리