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롯데는 왜 질까.
사실 이 물음의 정답 개수는 서울시내에 소재한 러브호텔 숫자만큼 차고 넘칠 것이나, 그 중에도 단연 돋보이는(?) 이유 중 하나는 ‘다 된밥에 코를 빠뜨린 경우’가 많았기 때문이라고도 볼 수 있다.  2009년 시즌이 끝난 지금, 롯데 자이언츠의 통산승률은 0.462로, 1530승 1782패 84무를 기록하고 있다. 반면 같은 기간(1982년-2009년)동안의 득실점 등을 근거로 산출한 ‘피타고리안 승률*’은 0.472로,  실제 승률보다 1푼이나 높다. 프로야구 8개 구단 중 통산성적에서 실제 승률과 피타고리안 승률이 1푼 이상 차이가 나는 팀은 오직 롯데뿐이다. 실제 승률과 피타고리안 승률 사이에 큰 편차가 난다는 것을 다시 말하면, 롯데는 ‘이겨야 할 경기를 진 경우’가 많았다고 볼 수 있다. 실제 승률보다 피타고리안 승률이 높은 팀은 선발보다는 불펜에서 약점을 드러내는 경우가 많다.

‘뭐 안 닦고 나온 느낌’을 주는 롯데의 허약한 마무리 야구는 기록에서도 드러난다. 통산 롯데의 WHIP(이닝당 출루 허용률)은 1.37로 기아-두산-한화에 이어 4위를 기록하고 있다. 통산 방어율도 4.05로 SK-한화-히어로즈보다 앞선다. 경기당 볼넷 허용률(BB/9)도 3.29개로 기아와 함께 공동 1위다. 문제는 세이브에서 드러난다. 롯데의 통산 세이브 개수는 590개로, 프로야구 원년인 1982년부터의 누적기록을 가지고 있는 5개 팀(삼성 895개, 기아 743개, 두산 753개, LG 806개, 롯데 590개) 중 꼴찌이며, 뒤늦게 창단된 한화(705개)나 ‘사라진 구단’ 현대(683개)보다도 적은 숫자다. 그렇다, 롯데의 ‘여러’ 문제점 중 하나는 바로 ‘마무리’였다.

<사진> 1년 내내 뜨거운 응원열기를 자랑하는 롯데 자이언츠. 문제는 그 열기가 마운드로 옮겨 붙어 구원진의 ‘방화’가 잦았다는 점이다.

현대 들어서 대체적으로 마무리 투수의 중요성은 쉽게 동의되고 있다. 문제는 ‘훌륭한 마무리 투수’를 어떻게 찾아낼 것인가다. ‘머니볼’의 주인공 오클랜드 빌리 빈 단장은 “평균보다 약간 나은 투수를 선택해 마무리 보직을 맡긴 뒤, 쌓여진 세이브 숫자를 근거로 시장에 비싼 값에 내놓으면 된다”고 말했다. 빈 단장은 실제로 이와 같은 방법을 통해 제이슨 이스링하우젠과 키스 폴크, 휴스턴 스트리트 등을 ‘발굴’해, 이들을 대가로 유망주를 싹쓸이하는 거래를 수차례 성공시킨 바 있다. 빈 단장이 이와 같은 결론에 도달한 것은 ‘9회를 책임지는 마무리 투수와, 7-8회를 책임지는 셋업맨 사이에는 누가 먼저 나오느냐 이외의 어떤 논리적 차이도 발견할 수 없다’는 분석에 따른 것이다.

<사진> ‘머니볼’의 주인공으로도 유명한 오클랜드 어슬레틱스의 빌리 빈 단장. 세이버 매트릭스를 현실 야구에 적용시킨 대표적인 인물이기도 한 그는 특유의 시각에 따른 ‘마무리 투수 장사’로 재미를 톡톡히 보기도 했다.

이 논리를 받아들인 보스턴 레드삭스는 2003년 변형된 형태의 ‘집단 마무리 체제’를 도입했다. 레드삭스는 당시 경기 후반부 위기가 닥쳤을 때 불펜에서 가장 뛰어난 투수를 (비록 9회가 아니더라도) 투입하는 방식을 사용했다. 즉 9회에 주자가 없는 상황에 가장 뛰어난 구원투수를 등판시켜 아웃카운트 세 개를 잡아내는 것보다, 7회나 8회 위기의 순간이 도래했을 때 ‘불펜 에이스’를 투입하는 것이 더 사리에 맞는다는 판단이었다. 당시 레드삭스의 ‘불펜 에이스’는 김병현이었고, 국내 야구팬들은 “왜 세이브 조건도 아닌 상황에서 김병현을 내보내느냐”며 분통을 터뜨리기도 했다. 하지만 2003년 레드삭스에서 7회 위기의 순간에 김병현을 올렸다는 것은, 그가 가장 믿을만한 투수라는 점을 뜻한다는 점에서 오히려 반가웠어야 할 상황이었던 셈이다.

그러나 2003년 레드삭스의 실험은 구원진의 잇따른 방화로 활활 타오른 마운드와 함께 실패로 돌아갔다. 레드삭스는 이듬해인 2004년 오클랜드의 마무리 투수 키스 폴크를 영입하고, 몇 해 뒤 마이너 유망주였던 조나단 파펠본을 ‘전문 9이닝 클로저’로 육성하며 ‘변형 집단 마무리 체제’를 사실상 폐기했다. 레드삭스의 실험 이후 ‘9회’라는 특수한 상황이 갖는 멘탈적 요소를 결코 무시할 수 없다는 논리에 힘을 싣는 주장도 봇물처럼 터져 나왔다.

<사진>레드삭스 시절의 김병현. 그 유명한 ‘박규’ 사건만 아니었다면, 부러진 배트에 맞아 부상을 입지 않았더라면, 투구 밸런스가 무너진 속에서 무리하게 투구를 계속하지 않았다면, WBC 대표팀 출국날 여권을 잃어버리지 않았더라면, 노아가 방주를 만들지 않았더라면, 이브가 사과를 먹지 않았더라면, 태초에 인간이 만들어지지 않았다면.......

‘마무리 투수’와 ‘중간계투’의 역할분담이나, ‘1이닝 클로저 체계’에 대한 논쟁은 여전히 완료되지 않았다. 하지만 그게 마무리던 중간계투던, 현대 야구에서 구원투수의 중요성이 크게 두각을 나타내고 있다는 점은 분명하다. 그렇다면 감독(혹은 단장)은 어떤 투수를 구원으로 활용하는 것이 현명한 것일까. 과거 구원투수는 ‘선발투수가 되기에 능력이 모자란 투수’로 이해돼 왔다. 이 정의는 과연 올바른 것일까. 구원투수로 ‘적격’인 선수를 찾는 데에는 어떤 잣대를 활용해야 하는 것일까. THT의 제프 사크만(Jeff Sackmann)은 세 가지 요소를 제시한다.

1. 처음 한 타순을 훌륭하게 막아낼 수 있지만, 타순이 한 바퀴 돈 두 번째 타석부터는 약점을 보이는 투수
2. 좌타자와 우타자를 상대할 때 각각의 투구성적에 큰 폭의 차이를 보이는 투수.
3. 중압감 속에서도 잘 던지는 투수

이 세 가지 요소에 동의할 수 있다면, 이 요소를 측정할 수 있는 기록이 뒤따라야 한다. 1번 요소는 타순 횟수에 따른 투구성적 변화를 찾아보면 될 것이며, 2번 요소 역시 좌우타자별 투수기록 변화를 쉽게 찾아볼 수 있다. 3번 요소의 경우 ‘주자가 있는 상황’과 ‘주자가 없는 상황’의 투구성적 변화를 비교해 유추할 수 있다. 사크만은 최상위 마이너리그인 AAA리그의 2009년 투구성적을 바탕으로 이 세가지 요소를 측정했다. 이 분석에 사용된 집단은 '2009년 AAA리그에서 100이닝 이상을 투구한 선발투수 104명‘이다. 아래 표는 두 번째 타순을 맞이했을 때 가장 크게 고전한 투수 10걸이다. ‘투수의 능력’을 측정하는 지표인 만큼, 방어율이 아닌 FIP(Fielding Independent Pitching)*를 사용했다.

Name             Team              IP  FIP 1st time  FIP 2nd+  FIP ratio 
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Brad Salmon      Salt Lake      111.7          3.81      6.49       1.70 
Clay Buchholz    Pawtucket      102.0          2.43      4.02       1.65 
Dana Eveland     Sacramento     125.7          3.37      5.49       1.63 
Gustavo Chacin   Lehigh Valley  103.7          3.47      5.24       1.51 
Tobi Stoner      Buffalo        100.0          3.31      4.86       1.47 
Jason Jones      Rochester      137.7          4.00      5.85       1.46 
Rodrigo Lopez    Lehigh Valley  103.3          2.77      4.03       1.45 
Carlos Carrasco  Lehigh Valley  116.3          3.24      4.64       1.43 
Lenny DiNardo    Omaha          156.7          2.62      3.74       1.43 
Carlos Torres    Charlotte      132.7          2.48      3.51       1.42

‘FIP 1st Time’은 첫 타순을 맞은 타자를 상대로 한 FIP 기록이며, 'FIP 2nd+'는 두 번째 타순을 상대로 한 기록이다. 때로 거의 두 배 가까이 차이가 나고 있다. 반면 (이 리스트에는 나와 있지 않지만) LA 다저스 산하 AAA팀 소속이 너클볼러 찰리 해거의 경우 FIP 1st가 7.21인 반면 FIP 2nd는 4.41로 오히려 낮아진 모습을 보인 경우도 있다.

Name              Team              IP  FIP vLeft  FIP vRight  FIP Ratio 
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Clay Buchholz     Pawtucket      102.0       4.63        2.44       1.90 
Kei Igawa         Scranton/WB    155.3       2.87        5.24       1.83 
Douglas Fister    Tacoma         111.3       4.96        2.93       1.69 
Matt Kinney       Fresno         158.3       7.29        4.43       1.65 
Charlie Zink      Pawtucket      140.7       4.58        7.45       1.63 
Jerome Williams   Sacramento     119.0       6.99        4.34       1.61 
Chuck Lofgren     Columbus       100.3       3.50        5.61       1.60 
Rodrigo Lopez     Lehigh Valley  103.3       4.46        2.83       1.58 
Enrique Gonzalez  Pawtucket      143.3       6.25        3.98       1.57 
Jack Egbert       Charlotte      115.0       5.63        3.61       1.56

위 표는 두 번째 요소인 ‘좌우타자 상대 성적 차이’를 분석한 결과다. 뉴욕 양키스의 ‘먹튀’ 케이 이가와 투수가 메이저리그에서 부진했던 여러 가지 이유 중 하나를 여기에서도 발견할 수 있다. 아마도 케이 투수는 선발보다 ‘좌완 스페셜리스트’로 활약할 경우 좀 더 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

Player          Team                 IP  FIP None On  FIP Men On  FIP Ratio 

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Josh Towers     Scranton/WB       104.7         5.90        3.53       1.67 
Scot Drucker    Toledo            114.3         5.75        3.60       1.60 
Kris Johnson    Pawtucket         103.3         5.62        3.66       1.54 
Chris Seddon    Tacoma            142.3         6.58        4.37       1.51 
Steven Hammond  Fresno            163.7         7.35        5.15       1.43 
JR Mathes       Iowa              136.7         5.12        3.73       1.37 
Kevin Mulvey    Rochester         153.7         4.68        3.44       1.36 
James Simmons   Sacramento        117.7         5.09        3.75       1.36 
Brandon Hynick  Colorado Springs  159.7         5.51        4.14       1.33 
Charlie Haeger  Albuquerque       145.3         5.89        4.51       1.31

마지막 표는 세 번째 요소인 ‘주자가 있는 상황과 없는 상황에 따른 투구성적 변화’를 나타낸 표다. FIP Rario가 높을수록 위기 상황에서 강했다고 볼 수도 있으나, 사실 좀 애매하다. ‘주자 없는 상황에서의 FIP'가 높으면 ’좋은 구원투수‘로 판명되는 다소 어처구니 없는 모순이 있기 때문이다. 사크만은 위 세가지 분석표를 기초로, 각각의 요소별 순위를 5등분해 최상위 그룹에 5점을, 최하위 그룹에 1점을 주는 식으로 점수를 부여했다. 아래는 그 결과.

Name            IP     Lineup Rank  Platoon Rank  Stretch Rank  Total Rank 

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Chad Reineke    140.0            5             4             5          14 
James Simmons   117.7            3             5             5          13 
Kei Igawa       155.3            3             5             5          13 
Tobi Stoner     100.0            5             3             5          13 
Willie Collazo  132.3            3             5             5          13 
Wade Davis      165.0            3             5             5          13 
Ty Taubenheim   106.0            5             4             4          13 
Rodrigo Lopez   103.3            5             5             3          13 
Charlie Zink    140.7            5             5             3          13 
Josh Towers     104.7            2             5             5          12 

Name            IP     Lineup Rank  Platoon Rank  Stretch Rank  Total Rank

---------------------------------------------------------------------------

Scot Drucker    114.3            3             4             5          12 
Andy Mitchell   119.3            4             4             4          12 
Ramon Ramirez   130.7            4             4             4          12 
Carlos Hernandez 115.0            4             5             3          12 
Kevin Pucetas   165.3            5             4             3          12 
Travis Blackley 115.0            5             4             3          12 
Gustavo Chacin  103.7            5             5             2          12

<사진> AAA리그에서 ‘구원투수로서의 요소를 갖춘 최고의 떡잎’으로 선정된(?) 채드 레인키의 2008년 샌디에고 시절. 요즈음 사진을 보면 고 사이에 많이 늙었다.

‘좋은 구원투수’에 대한 기준이라고 해봤자 고작 ‘강심장’이었던 과거에 비하면, 요즈음은 △삼진능력 △땅볼-뜬공 비율 등 다양한 측정지표들이 등장했다. 위에서 분석된 지표들은 이와 같은 내용들을 보완하고, 보다 정확한 ‘떡잎’을 알아보기 위한 도구로 활용될 수 있다. 하지만 더욱 근본적인 문제는 ‘구원투수’에 대한 인식이다. 구원투수는 선발투수보다 ‘당연히’ 저평가되고 있는 인식이 변화되지 않는 한, 과거 한국축구가 겪었던 ‘골키퍼난’과 같은 상황이 지속될 수밖에 없을 것이다.

* 피타고리안 승률(PW%) = 득점[R]^X/(득점[R]^X+실점[RA]^X)
   X = 0.45+1.5×log10{(득점+실점)/경기수}

* FIP = (홈런*13+(볼넷+몸에 맞는 공-고의사구)*3-삼진*2)/투구이닝수