Track2 아이디어 개발 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회

K리그에서 잘하는 선수가 아니라, 실패하지 않을 선수를 찾습니다.
많은 K리그 구단이 막대한 비용을 들여 외국인 선수를 영입하지만, 데이터의 한계와 정보 비대칭으로 인해 절반 이상의 선수가 리그 적응에 실패합니다. 특히 한국 특유의 고온다습한 여름 기후와 문화적 차이는 기존 스카우팅 데이터가 간과해온 치명적인 리스크였습니다.
저희 애니원(ANYONE) 팀의 AdaptFit AI는 이러한 '묻지마 영입'의 고리를 끊기 위해 탄생했습니다. 120만 건 이상의 경기 이벤트 데이터와 글로벌 문화 가치 지표(WVS)를 결합하여 , 선수가 한국의 여름을 버틸 수 있는지, 구단의 전술에 녹아들 수 있는지를 정량적인 스코어로 산출합니다.
단 한 건의 영입 실패만 막아도 구단은 시스템 구축 비용 이상의 ROI를 얻을 수 있습니다. 스카우터의 직관을 데이터로 검증하고, AI로 심층 리포트를 생성하는 AdaptFit AI는 K리그를 넘어 글로벌 시장으로 확장 가능한 차세대 스카우팅 표준이 될 것입니다.

주요 기능 및 기술적 특징:
1. HSI 핵심 알고리즘: K리그 120만 건 이상의 공식 이벤트 데이터를 기반으로 베이지안 스무딩(Bayesian Smoothing)과 퍼센타일 변환을 적용하여 통계적 신뢰도가 높은 3대 적응 지표를 산출합니다.
2. 문화적 적응도(C-Fit) 연산: WVS(World Values Survey)의 6차원 지표를 벡터화하여 선수 성장 도시와 구단 연고지 간의 코사인 유사도를 계산, 문화적 거리감을 정량화합니다.
3. 생성형 AI 리포트 엔진: 분석된 정량 지표를 Google Gemini 1.5 Flash API와 연계하여 유럽 빅리그 스카우팅 리포트 규격의 심층 분석 보고서를 자동 생성합니다.
4. 인터랙티브 대시보드: Streamlit 프레임워크를 활용해 실시간 선수 검색, 분석 시각화(Radar Chart), 리스크 알림 및 PDF 리포트 발행 기능을 제공합니다.