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많이 뛰면 늘 이길까요
박원식 기자 자료출처 헤비톱스핀  |  editor@tennispeople.kr
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승인 2017.03.04  07:20:19
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▲ 도미니크 팀
   
▲ 앤디 머레이
   
▲ 노박 조코비치

지난 몇 년 동안 해외 테니스 방송에는 선수의 주행 거리가 표시되어 경기중 얼마나 많이 뛰었는 지를 나타냈다. 
테니스 코트 모든 지점을 점으로 표시해 선수의 움직인 거리를 IBM은 디지털 기술로 표시했다. 긴 랠리에서 팬들은 선수들이 얼마나 뛰는 지 궁금했는데 그 궁금증이 해소됐다.  우리나라에서 축구 A매치를 하면 두 팀의 주행거리를 측정하고 볼 점유율을 표시해 시청자들엑 서비스를 한다.

우리나라 테니스 방송도 선수들의 세트당 주행거리, 게임당 주행거리, 샷 당 주행거리를 표시해 주면 시청의 재미가 더해질 것이다.  테니스 경기 분석가 제프 색먼은 자신이 운영하는 사이트(헤비 톱스핀)에서 선수들의 주행 거리와 승패와의 상관관계를 아래와 같이 분석했다. 

클레이코트의 대명사 롤랑가로스와 잔디코트대회를 상징하는 윔블던에 출전한 몇몇 선수들을 추적한 결과를 내놓았다.
이 두 그랜드슬램 본선 남자단식 출전자 254명의 경기중 103개를 포인트간 거리를 IBM은 측정했다. 여자 선수의 거리는 다음 기회에 측정할 예정이다.

주행거리 측정 중 가운데 가장 적은 주행거리를 기록한 선수는 라파엘 나달과 샘 그로스의 롤랑가로스 1회전에서 나달이 960m, 그로스가 923m를 걸었다. 두 선수의 합계 거리가 2km 미만이었다.
노박 조코비치는 로베르타 바우티스타 아구와의 롤랑가로스 4회전에서 4.3km를 달렸다.
바우티스타 아구는 4.6km를 뛰었다.
앤디 머레이는 이부문에서 거의 톱이다.
노박 조코비치와의 2016년 롤랑가로스 결승전에서 두 선수가 뛴 거리의 합계 6.7km다. 조코비치가 3.4km를 달리고 머레이는 3.3km를 달렸다. 머레이는 마라톤 매치에 익숙하다. 마라톤 선수 톱10중 4위를 차지하고 있다.

윔블던과 롤랑가로스 경기에서 선수들은 평균 합계 4.4km를 달렸고 포인트 당 20m를 뛰었다.

클레이코트인 파리 앙투카에서 선수들간의 포인트 결정은 길어지고 선수들은 더 많은 주행을 해야 한다. 롤랑가로스 경기에서는 평균 4.8km로 윔블던의 4.1km에 비교해 선수들의 주행거리가 길다. 포인트 당 앙투카에선 47m, 잔디에선 37m가 평균 소요됐다.

잘 달리는 것이 경기에서 필요하지만 많이 뛰었다고 승리하는 것은 아니다. 104 경기 중 거의 절반(53개)이 더 길게 뛰었던 선수에게 승리가 주어졌다. 덜 뛴 선수에게도 승리가 돌아갔다.

   
2016 윔블던 결승. 머레이와 라오니치.  우승자 머레이가 2368m 뛰고 라오니치가 2430m를 달렸다.  머레이가 82m 덜 달렸고 포인트 결정할때도 평균 30cm를 덜 뛰었다  
놀랍게도 머레이는 이보 카를로비치나 존 이스너 등과 14경기 중 10경기에서 상대보다 덜 뛰었다. 빅 서버는 움직이지 않는 경향이 있으며, 상대방의 공격이 너무 많아서 덜 뛸 수가 있다. 머레이는 윔블던에서 빅 서버 닉 키르기오스보다 더 뛰었다.

   
조코비치의 2016 윔블던 2회전. 조코비치는 3세트를 하면서 상대보다 무려 139m 더 뛰었다. 포인트 평균도 70cm 더 달렸다  

머레이와 조코비치처럼 피지컬이 좋은 선수는 코트 전체를 뛰어 다니는 올라운드 플레이어다. 상대에게도 올라운드 플레이를 요구한다.
노박의 롤랑가로스와 윔블던의 10경기중 단지 두번 더 주행거리가 길다. 노박은 윔블던 2회전 아드리안 마나리노와 롤랑가로스 머레이와의 결승 단 두 경기에서 상대 보다 더 뛰었다.

경기에서의 선수가 뛴 거리 측정은 가치있는 척도가 될 수 있다. 매치당 두 선수의 차이는 125미터에 불과하다. 백분율로 환산하면 5.5% 정도 차이다. 한 플레이어가 다른 플레이어보다 5.5 % 더 뛰었다는 것을 의미한다.


대다수의 포인트에서, 리턴이 서버보다 많이 뛴다. 서버는 일반적으로 상대방에게 먼저 액션을 취하도록 하며 현대 테니스서 남자 경기에서 서버는 거의 다음번 공격을 안해도 될 정도다.
평균적으로 리턴하는 선수는 서버보다 10%를 더 뛰고 첫 번째 서브가 시작되면 그 차이는 12%로 증가한다. 두 번째 서브 포인트에서는 7%로 떨어진다.

상대방이 자신보다 더 열심히 뛰도록 하게하는 것이 게임에서 중요하다.
100건의 데이터와 다소 편향된 샘플로 거리 실행 통계에 대해 내릴 수 있는 결론이 그리 많지 않다. 2개의 그랜드슬램 쇼 코트 경기는 우리에게이 수치를 이해하고 최고의 선수에 대한 흥미로운 발견을 암시하기위한 일반적인 맥락을 제공하기에 충분하다. IBM이 이러한 통계를 계속 수집하고 ATP 및 WTA가 계속해서 따르면 좋은 연구 결과가 나올 것이다.

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