미래 코스 관리 방향은 인공지능 머신러닝(Machine Learning) 플랫폼을 기반으로, 과학(Science)과 예술(Art)의 조합이다!

20여년전, 미국 애리조나 소노란 사막에 있는 트룬노스 골프클럽 코스관리자로 근무할 때의 일이다. 여름이면 당연히 섭씨 40~45도가 넘어가는 기온에 바람마저 뜨겁고 건조해 “Hot & Dry”라는 말을 입에 달고 다녔다. 이 곳은 최근 우리가 느끼는 국내 폭염수준보다 훨씬 더 심각해 숨을 쉬기가 힘들 정도다.

세계 최고 수준의 골프매니지먼트사인 트룬골프 본사가 골프장 바로 옆인 스카츠데일에 소재하고 있어, 본사 대표나 임원들이 수시로 들락거렸다.

이들이 올 때면 으레 무전기가 바빠지고 온갖 험악한 말들과 특정 단어들의 조합이 날아다녔는데, 대략 Grass, Burning, Fire on fairway, Diseases(병해), Symptom(증상) 등 이다.

코스 책임자였던 필자의 주요 업무 중 하나는, 그 넓은 골프장에 카트를 타고 다니며 직접 눈으로 잔디 상태를 확인하는 것이었다.

관수가 닿지 않아 잔디가 타고 있지는 않은지, 혹은 너무 많은 물을 주어 잔디가 쪄 죽는 건 아닌지, 매년 같은 장소에 나타나는 병해충이 이 시기에 또 다시 발생할 조짐이 보이는지.

그러다 힘이 들면, 시원한 캔맥주 2개를 몰래 들고 나가 사막 한가운데 가장 높은 티그라운드의 암벽 그늘에 서서 원샷 하곤했다.

이때 들었던 생각은, 하늘을 나는 Bird eyes가 되어 한눈에 코스를 내려다볼 수 있다면, 매년 상습적으로 발생하는 병해충 구역이나, 코스 마운드 경사에 따른 관수 실패 지역 등을 지도화(Mapping)하고, 연중 특정 시기별, 토양온도와 습도 조건에 따라, 사전에 문제들을 예측 처리할 수 있겠다는 것이다.

코스관리는 일반관리(General Maintenance)와 부분관리(Spot Treatment) 등 크게 두가지로 나눠 생각할 수 있다.

단순 일반관리와 달리, 문제 발생지역에 대한 부분관리(Spot Treatment)에 많은 비용과 시간이 투입되고 있다.

기존에 미국 코스관리 트렌드는 과학 30%와 예술 70%의 결합이 최상의 코스 결과를 만든다고 했다.

하지만 전제 조건은 실력 있고 학구적인 코스관리자가 근무할 경우에 가능한 시나리오이기 때문에 실제 골프장별 코스컨디션 차이는 누구나 느낄 수 있다. 사람에 의한 코스관리의 한계가 분명히 존재하기 때문이다.

이제 이러한 문제를 해결해주는 것이 머신러닝(ML) 플랫폼을 기반으로 Vision AI 기술을 도입하는 것이다.

골퍼들 플레이에 방해되지 않고, 복잡한 코스환경에서도 적용 가능한 Vision AI 기술로 코스문제의 증상과 징후를 사전에 발견하고 예방할 수 있다. 그렇게 되면 코스관리 비용을 최대 50% 절감할 수 있을 뿐 아니라, 최상의 코스 컨디션 유지로 고객만족 역시 높아지기 때문이다.

또한 머신러닝 플랫폼을 통한 빅데이터 축적과 빠른 학습효과는 최적의 토양물리성 유지를 위한 갱신작업 스케줄, 농약/비료의 사전 예방 살포, 드넓은 코스의 관리인력 및 효율적인 기계장비의 이동 동선 계산과 관리스케줄 등 기존에 인간이 할 수 없었던 수많은 관리기법을 개선할 수 있다

만약 여기에 머신러닝 플랫폼이 골퍼들이 코스를 바라보는 레이아웃과 잔디 컷팅(Cutting) 패턴을 익히고 심미성을 이해한다면. 그리고 필요에 따라 특정 홀이나 지역만을 위한 별도 관리를 결정할 수 있는 예술의 경지에 오른다면 모든 골프장 오너들은 당장 도입하지 않을까!

 

짐황 : 한·미·일·중국 등에서 골프장 운영·컨설팅과 코스관리부터 운영·마케팅·M&A경험. 미국 트룬노스와 란초미라지CC 대표. 일본 피닉스CC 총책임자. 스카이72·안양·이스트밸리·핀크스CC 등 다수 골프장 컨설팅. 현재는 세계 최초 골프GDS 개발사인 에이지엘(AGL) 대표이사로서 전세계 740여개 골프장을 직접 예약하는 플랫폼을 제휴 파트너사에 제공.