2020.08.19

AWS-F1, 머신러닝과 클라우드 기술 활용해 ‘가장 빠른 드라이버’ 선정

편집부 | ITWorld
아마존웹서비스(이하 AWS)는 70주년을 맞이하는 포뮬러 원(이하 F1)과 함께 역대 드라이버들의 속도를 비교해 가장 빠른 드라이버 최종순위를 정했다고 밝혔다. 

AWS에서 제공하는 최신 F1 통계(F1 Insight)인 ‘가장 빠른 드라이버(Fastest Driver)’는 머신러닝 기술을 활용해 F1 경주차 간의 차이를 배제하고 1983년부터 현재까지 모든 드라이버에 대한 객관적 데이터 기반 순위를 제공하는 도구이다.

예선 속도(그랑프리 주말 동안 코스를 횡단한 모든 드라이버의 기록 중 최단 속도) 순위에서는 3회 월드 챔피언 우승자인 브라질의 아이르통 세나가 1위를 차지했으며, 세나와 +0.114초 차이를 기록한 7회 월드 챔피언 마이클 슈마허가 2위, 그리고 현 월드 챔피언 루이스 해밀턴이 +0.275초 차이로 3위를 차지했다.



이 머신러닝 기반 도구는 예선 경기에 참가한 팀원들을 비교함으로써 전 시간 범위에 걸치고 상호 연결돼 비교가 가능한 팀원들의 네트워크를 구축해 각 드라이버의 최종 성과를 분석한다. 

‘가장 빠른 드라이버 알고리즘(Fastest Driver algorithm)’은 팀원 간의 랩타임만을 비교해 자동차와 팀 성적을 효과적으로 정규화한다. 순수하게 속도만을 판단할 수 있는 지표인 예선전 랩을 분석해 여러 다른 세대의 드라이버들을 종합적으로 비교할 수 있게 했다.

이 F1 통계 도구는 F1 팀들이 다음 시즌의 목표 드라이버를 정의하기 위해 수행하는 유사 연습에 대한 고유한 이해를 제공하기도 하지만 이번에는 규칙과 기계적 차이에도 불구하고 37년의 F1 역사 전기간을 걸쳐 적용됐다. 

AWS의 머신러닝 기술을 활용해 F1과 아마존 머신러닝 솔루션스 랩(Amazon Machine Learning Solutions Lab)의 데이터 전문가들은 객관적이고 복잡한 데이터 기반의 드라이버 속도 순위인 가장 빠른 드라이버 통계를 탄생시켰다.

가장 빠른 드라이버 통계를 통해 드라이버, 순위(정수), 1위와의 격차(0.001초 단위) 등의 결과를 내림차순으로 분류한 속도(또는 예선 속도) 기반 순위의 데이터셋이 산출되었다.

상위 10위 드라이버 순위에는 현 F1 스타인 막스 베르스타펜, 샤를 르클레르, 세바스찬 베텔 과 전 세계 챔피언 페르난도 알론소와 니코 로즈버그, 그리고 많은 팬을 보유한 헤이키 코발라이넨과 야르노 트룰리 등이 포함됐다. 앞으로 시즌이 계속되고 더 많은 데이터가 분석됨에 따라 몇 주 내에 F1 홈페이지(F1.com)에서 추가 드라이버들이 발표될 예정이다.

F1 방송 & 미디어 디렉터인 딘 로크는 “이번 프로젝트는 기계에서 사람만을 빼내어 역대 드라이버들에 대한 풍부한 데이터를 살펴보는 매우 흥미로운 작업이었다”며, “우리는 AWS의 도움으로 오랜 동안 이어진 궁금증을 해결하고, 경주차의 성능이 얼마나 좋은지에 상관없이, 여러 시대에 걸쳐 플라잉 랩 속도라는 단일 속성만으로 드라이버 순위를 매길 수 있었다”라고 말했다.

AWS 아마존 머신러닝 솔루션즈 랩의 책임 과학자 및 선임 매니저인 프리야 포나팔리 박사는 “복잡한 문제에 대한 해답을 얻기 위해 머신러닝 기술을 적용할 수 있는 기회가 많이 있다”며, “이 경우 의사결정에 데이터를 활용해 오랫동안 이어진 팬들과의 의견충돌을 해결하는 데 도움이 되길 바란다”라고 밝혔다. editor@itworld.co.kr


AWS / f1
2020.08.19

AWS-F1, 머신러닝과 클라우드 기술 활용해 ‘가장 빠른 드라이버’ 선정

편집부 | ITWorld
아마존웹서비스(이하 AWS)는 70주년을 맞이하는 포뮬러 원(이하 F1)과 함께 역대 드라이버들의 속도를 비교해 가장 빠른 드라이버 최종순위를 정했다고 밝혔다. 

AWS에서 제공하는 최신 F1 통계(F1 Insight)인 ‘가장 빠른 드라이버(Fastest Driver)’는 머신러닝 기술을 활용해 F1 경주차 간의 차이를 배제하고 1983년부터 현재까지 모든 드라이버에 대한 객관적 데이터 기반 순위를 제공하는 도구이다.

예선 속도(그랑프리 주말 동안 코스를 횡단한 모든 드라이버의 기록 중 최단 속도) 순위에서는 3회 월드 챔피언 우승자인 브라질의 아이르통 세나가 1위를 차지했으며, 세나와 +0.114초 차이를 기록한 7회 월드 챔피언 마이클 슈마허가 2위, 그리고 현 월드 챔피언 루이스 해밀턴이 +0.275초 차이로 3위를 차지했다.



이 머신러닝 기반 도구는 예선 경기에 참가한 팀원들을 비교함으로써 전 시간 범위에 걸치고 상호 연결돼 비교가 가능한 팀원들의 네트워크를 구축해 각 드라이버의 최종 성과를 분석한다. 

‘가장 빠른 드라이버 알고리즘(Fastest Driver algorithm)’은 팀원 간의 랩타임만을 비교해 자동차와 팀 성적을 효과적으로 정규화한다. 순수하게 속도만을 판단할 수 있는 지표인 예선전 랩을 분석해 여러 다른 세대의 드라이버들을 종합적으로 비교할 수 있게 했다.

이 F1 통계 도구는 F1 팀들이 다음 시즌의 목표 드라이버를 정의하기 위해 수행하는 유사 연습에 대한 고유한 이해를 제공하기도 하지만 이번에는 규칙과 기계적 차이에도 불구하고 37년의 F1 역사 전기간을 걸쳐 적용됐다. 

AWS의 머신러닝 기술을 활용해 F1과 아마존 머신러닝 솔루션스 랩(Amazon Machine Learning Solutions Lab)의 데이터 전문가들은 객관적이고 복잡한 데이터 기반의 드라이버 속도 순위인 가장 빠른 드라이버 통계를 탄생시켰다.

가장 빠른 드라이버 통계를 통해 드라이버, 순위(정수), 1위와의 격차(0.001초 단위) 등의 결과를 내림차순으로 분류한 속도(또는 예선 속도) 기반 순위의 데이터셋이 산출되었다.

상위 10위 드라이버 순위에는 현 F1 스타인 막스 베르스타펜, 샤를 르클레르, 세바스찬 베텔 과 전 세계 챔피언 페르난도 알론소와 니코 로즈버그, 그리고 많은 팬을 보유한 헤이키 코발라이넨과 야르노 트룰리 등이 포함됐다. 앞으로 시즌이 계속되고 더 많은 데이터가 분석됨에 따라 몇 주 내에 F1 홈페이지(F1.com)에서 추가 드라이버들이 발표될 예정이다.

F1 방송 & 미디어 디렉터인 딘 로크는 “이번 프로젝트는 기계에서 사람만을 빼내어 역대 드라이버들에 대한 풍부한 데이터를 살펴보는 매우 흥미로운 작업이었다”며, “우리는 AWS의 도움으로 오랜 동안 이어진 궁금증을 해결하고, 경주차의 성능이 얼마나 좋은지에 상관없이, 여러 시대에 걸쳐 플라잉 랩 속도라는 단일 속성만으로 드라이버 순위를 매길 수 있었다”라고 말했다.

AWS 아마존 머신러닝 솔루션즈 랩의 책임 과학자 및 선임 매니저인 프리야 포나팔리 박사는 “복잡한 문제에 대한 해답을 얻기 위해 머신러닝 기술을 적용할 수 있는 기회가 많이 있다”며, “이 경우 의사결정에 데이터를 활용해 오랫동안 이어진 팬들과의 의견충돌을 해결하는 데 도움이 되길 바란다”라고 밝혔다. editor@itworld.co.kr


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