Track2 아이디어 개발 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회

축구 데이터 분석에서 선수 평점은 오랫동안 공격 이벤트 중심으로 발전해왔다. 골, 슈팅, xG와 같은 지표는 정교해졌지만, 수비 퍼포먼스는 여전히 태클이나 차단 같은 단발성 이벤트 위주로 평가된다. 그러나 수비의 본질은 상대의 공격을 막고, 위험한 전개를 사전에 차단하는 것이며, 이는 단일 이벤트만으로 설명되기 어렵다.

우리는 이 한계를 해결하기 위해 수비를 개별 행동이 아닌 ‘시퀀스와 맥락’의 흐름으로 해석했다. 수비가 발생한 위치, 그 이전의 공격 전개, 그리고 이후의 위협 차단 여부를 함께 고려해 시퀀스 기반 맥락형 수비 지표를 설계했다.

이렇게 계산된 수비 지표는 정보량이 많고 해석이 복잡하다. 그래서 우리는 분석 결과를 LLM과 연결해, 수비 지표와 시각화 결과를 자연어 해설로 자동 변환했다. 이를 통해 데이터 분석부터 해설까지 이어지는 수비 분석 파이프라인을 구축하고자 했다.