사사키 로키, 괴물 투수의 약점? 포스트시즌 직구 구속 저하, 체력 문제인가

압도적인 구속, 그러나…

메이저리그 LA 다저스의 일본인 투수 사사키 로키가 포스트시즌 5번째 등판에서 첫 실점을 허용했다. 연투를 하면서 160km 강속구 구속이 떨어지는 것이 우려된다. 다저스는 14일(이하 한국시간) 미국 밀워키 아메리칸 패밀리 필드에서 열린 밀워키 브루어스와의 내셔널리그 챔피언십시리즈(7전4선승제) 1차전에서 2-1로 승리했다. 9회말 2사 만루 역전 위기를 막고 아슬아슬한 1점 차 승리를 거뒀다.

 

 

 

 

9회, 흔들리는 강속구

2-0으로 앞선 9회말, 사사키가 마운드에 올랐다. 포스트시즌에서 마무리 투수로 변신한 사사키는 첫 타자 칼렙 더빈을 3루수 뜬공으로 아웃을 잡았다. 이삭 콜린스를 5구째 볼넷으로 내보냈다. 직구 제구가 흔들렸다. 대타 제이크 바우어 상대로 풀카운트에서 던진 97.3마일(156.6km) 직구는 가운데 담장을 바운드로 넘어가는 인정 2루타를 얻어맞았다.

 

 

 

 

구속 저하의 그림자

사사키는 이날 직구 최고 구속이 최고 99.3마일(159.8km)로 160km를 넘지 못했다. 평소 100마일이 넘는 광속구를 던지는 것과 비교하면 직구 구속이 뚝 떨어졌다. 사사키는 와일드카드 시리즈 2차전에서 직구 평균 구속 100.6마일(161.9km)을 찍었다. 최고가 아니라 평균 구속이다. 디비전시리즈 1차전에서는 직구 평균 구속이 100.1마일(161.1km)까지 나왔다.

 

 

 

 

계속되는 구속 하락

디비전시리즈 2차전에서 직구 평균 구속이 99.3마일(159.8km)로 떨어졌다. 연투를 하자, 1km 넘게 떨어졌다. 이틀 쉬고 디비전시리즈 4차전에서는 3이닝을 던지면서 투구 수가 많아서인지 직구 평균 구속은 99.5마일(160.1km)까지만 올라갔다. 챔피언십시리즈 1차전에서 직구 평균 구속이 98마일(157.7km)까지 뚝 떨어졌다. 포스트시즌 5경기 중에서 가장 낮았다. 3일 휴식 시간이 있었는데, 직구 구속은 회복이 안 됐다.

 

 

 

 

체력 문제인가, 아니면 다른 변수?

올해 다저스 유니폼을 입고 메이저리그에 진출한 사사키는 정규 시즌에서 어깨 부상으로 재활을 하느라 10경기(36⅓이닝) 1승 1패 평균자책점 4.46을 기록했다. 지난 겨울 4년 7200만 달러(약 1032억원) FA 계약으로 영입한 마무리 태너 스캇은 시즌 막판 부진하더니, 부진으로 포스트시즌에 단 1경기도 등판하지 못한 채 디비전시리즈 도중 종기 제거 수술을 받으며 엔트리에서 제외됐다. 챔피언십시리즈에 출장하지 못한다. 사사키는 포스트시즌에서 마무리 1옵션을 맡았고, 5경기 1홀드 2세이브 평균자책점 1.50을 기록하며 잘 던지고 있다.

 

 

 

 

남은 과제

불펜투수 경험이 처음인 사사키는 연투에도 자신감을 보였지만, 경기가 거듭될수록 직구 구속이 떨어진 것이 걱정된다.

 

 

 

 

사사키 로키, 포스트시즌을 흔드는 구속 저하, 해결책은?

사사키 로키는 포스트시즌에서 마무리 투수 역할을 훌륭히 수행하고 있지만, 연투와 휴식 부족으로 인해 직구 구속이 눈에 띄게 감소하고 있습니다. 이는 체력적인 문제인지, 아니면 다른 요인이 작용하는 것인지 면밀한 분석이 필요해 보입니다. 다저스 팀은 사사키의 구속 저하 문제를 해결하고, 그의 강점을 극대화할 수 있는 전략을 마련해야 할 것입니다.

 

 

 

 

자주 묻는 질문

Q.사사키 로키의 구속 저하는 왜 발생했을까요?

A.체력적인 문제, 잦은 등판, 또는 어깨 부상 후유증 등 다양한 원인을 추측해 볼 수 있습니다. 정확한 원인은 추가적인 분석이 필요합니다.

 

Q.다저스는 이 문제를 어떻게 해결해야 할까요?

A.사사키의 투구 수를 조절하거나, 충분한 휴식을 부여하는 등 체력 관리에 힘써야 합니다. 또한, 투구 폼 교정, 훈련 방법 개선 등 다양한 방법을 고려해볼 수 있습니다.

 

Q.사사키 로키의 미래는 어떻게 될까요?

A.사사키가 구속 저하 문제를 극복하고, 꾸준히 좋은 성적을 낸다면 다저스의 핵심 투수로 자리매김할 수 있을 것입니다. 하지만, 부상 등 변수에 따라 미래는 달라질 수 있습니다.