Track2 아이디어 개발 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회

analysis_real.ipynb 코드 설명

- 개요

`analysis_real.ipynb`는 실제 K리그 데이터로 경기 변곡점을 분석하는 주피터 노트북입니다.

- 코드 구조

1. 환경 설정
프로젝트 모듈과 `IPython.display`를 import합니다. 실제 데이터 로더와 선수 분석 모듈을 포함합니다.

2. 경기 목록 확인 (페이지네이션)
`list_available_matches()`로 경기 목록을 로드하고, 10개씩 표시합니다. `n`(다음), `p`(이전) 키로 탐색하거나, 경기 ID를 직접 입력할 수 있습니다. 엔터를 누르면 첫 번째 경기가 자동 선택됩니다.

3. 경기 데이터 로드
`load_match_by_id()`로 선택한 경기 데이터를 로드하고 경기 정보를 출력합니다.

4. 변곡점 탐지
`detect_turning_points()`로 5분 단위 모멘텀 점수를 계산하여 변곡점을 탐지합니다.

5. 설명 생성
`ExplanationGenerator`로 각 변곡점에 대한 팬 친화형 설명을 생성합니다.

6. 모멘텀 곡선 시각화
`plot_momentum_curve()`로 그래프를 생성하고 `display(Image())`로 인라인 표시합니다.

7. 선수 분석
각 변곡점마다 `extract_player_activities()`, `get_key_players()`로 주요 선수를 식별하고, 히트맵과 움직임 그래프를 생성하여 표시합니다.

- 주요 특징

인터랙티브 경기 선택, 단계별 실행, 자동 이미지 표시, 선수 분석 기능을 제공합니다.