Aimers 9기 : 투구 제구 성공 확률 예측 AI 오프라인 해커톤

LG Aimers | 채용 | 알고리즘 | 코드제출 | 정형 | 스포츠 | 야구

  • moneyIcon 상금 1,000만원
  • 97명 종료까지 D-1
참가신청 마감

[배경] 

스포츠 현장에서는 선수의 경기력을 분석하고 경기 전략을 수립하기 위해 데이터 기반 의사결정의 중요성이 커지고 있습니다. 특히 야구에서 투구의 제구력은 볼카운트 운영과 타자 대응, 실점 억제에 영향을 미치는 핵심 요소입니다.

투구의 제구 특성을 이해하려면 스트라이크 여부나 경기 후 집계 지표와 함께, 공이 들어간 위치와 투구 당시의 상황을 살펴볼 필요가 있습니다. 같은 스트라이크라도 존 중앙에 들어간 공과 존 경계 주변에 들어간 공은 서로 다른 위치 특성을 가집니다. 또한 투구 직전의 볼카운트, 주자 상황, 투수·타자의 특성, 과거 투구 이력은 다음 투구를 예측하는 데 활용할 수 있는 중요한 정보입니다.

이번 오프라인 해커톤(Phase 3)은 온라인 해커톤(Phase 2)에서 검증한 문제 해결 능력을 바탕으로, 투구의 제구 특성을 세 등급으로 구분하여 예측하는 과제로 확장합니다. 참가자는 경기 데이터와 과거 트랙맨(Trackman) 관측 정보를 활용해 투구별 제구 등급의 확률을 예측하고, 데이터 해석과 피처 설계, 모델링 역량을 발휘하게 됩니다.


[주제]

투구 단위의 제구 성공 확률 예측 AI 모델 개발


[설명]

이번 오프라인 해커톤(Phase 3)은 투구 직전까지 확인할 수 있는 경기 상황과 선수 정보, 과거 이력을 바탕으로 투구의 제구 성공 가능성을 예측하는 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. Phase 3에서는 제구 특성을 Shadow·Heart·Failure의 세 등급으로 구분하고, 각 등급에 해당할 확률을 예측합니다.

참가자는 2019~2024년의 경기 데이터와 트랙맨(Trackman) 관측 이력을 활용하여 2025년 평가 대상 투구를 예측합니다. 학습 데이터에는 제구 등급(control_grade)과 투구 위치 좌표가 제공되며, 좌표 정보는 위치 예측 등 보조 Label을 활용한 학습에도 사용할 수 있습니다.


제구 등급은 실제 투구 위치와 반대투구 여부를 기준으로 다음과 같이 정의합니다.

자세한 사항은 [링크]를 참고하시기 바랍니다.

  • Shadow Zone(100점): 지정된 외곽 영역 안에서 Heart 영역을 제외한 존 경계 주변의 투구
  • Heart Zone(30점): 지정된 존 중앙 영역에 들어간 투구
  • Failure Zone(0점): 외곽 영역 밖에 위치하거나 반대투구로 기록된 투구. 반대투구는 위치와 관계없이 Failure로 우선 분류합니다.


참가자는 각 평가 투구에 대해 prob_shadow, prob_heart, prob_failure를 출력해야 합니다. 각 값은 0 이상 1 이하의 확률이며, 세 확률의 합은 1이어야 합니다.

존별 점수는 투수별 제구 수준을 평가하는 데 활용됩니다. 리더보드 점수 계산 과정에서 각 등급의 예측 확률에 해당 점수를 곱해 더한 뒤, 이를 투수별로 평균하여 예측 제구 순위를 산출합니다. 이 순위를 실제 Label의 점수로 계산한 투수별 순위와 비교하여, 투구별 확률 예측 성능과 함께 평가합니다.


평가 대상 투구의 실제 위치·결과·구종과 2025년 Trackman 관측값은 추론 입력으로 제공되지 않습니다. 참가자는 제공된 사전 정보와 학습 기간의 이력만으로 각 평가 투구를 독립적으로 예측해야 합니다.

이번 오프라인 해커톤은 온라인 해커톤(Phase 2)을 통해 선발된 34팀이 최종 수상팀 선정을 위해 경쟁하는 과정입니다.


[코드 제출 대회]

본 대회는 submit.zip 업로드 방식의 코드 제출 형식 대회로 진행됩니다.

  • 전체 추론 실행 시간 ≤ 10분 (218,992개 샘플 추론)
  • 패키지(라이브러리) 설치 시간 ≤ 10분
  • 제출 파일 용량 ≤ 10GB (*압축해제 후 최대 32GB)
  • 오프라인 환경 실행 (패키지 설치 외 인터넷 연결 불가능)
  • 6 vCPU, 28GB RAM, L4 GPU 22.4GiB VRAM 환경에서 실행

자세한 사항은 평가 탭코드 제출 가이드를 반드시 참고하여 진행하시길 바랍니다.


[주최 / 주관]

  • 주최 : LG AI 연구원
  • 주관 : 데이콘
  • 참여 : 한경닷컴


[참가 자격]

Aimers 9기 오프라인 해커톤(Phase3) 진출자 34팀 (102명)

대회 주요 일정

  1. 09.16

    팀 병합 마감

  2. 09.19

    해커톤 시작 (13:00)

  3. 09.20

    리더보드 제출 마감 (10:00)

  4. 09.20

    해커톤 종료 (11:00)

[배경] 

스포츠 현장에서는 선수의 경기력을 분석하고 경기 전략을 수립하기 위해 데이터 기반 의사결정의 중요성이 커지고 있습니다. 특히 야구에서 투구의 제구력은 볼카운트 운영과 타자 대응, 실점 억제에 영향을 미치는 핵심 요소입니다.

투구의 제구 특성을 이해하려면 스트라이크 여부나 경기 후 집계 지표와 함께, 공이 들어간 위치와 투구 당시의 상황을 살펴볼 필요가 있습니다. 같은 스트라이크라도 존 중앙에 들어간 공과 존 경계 주변에 들어간 공은 서로 다른 위치 특성을 가집니다. 또한 투구 직전의 볼카운트, 주자 상황, 투수·타자의 특성, 과거 투구 이력은 다음 투구를 예측하는 데 활용할 수 있는 중요한 정보입니다.

이번 오프라인 해커톤(Phase 3)은 온라인 해커톤(Phase 2)에서 검증한 문제 해결 능력을 바탕으로, 투구의 제구 특성을 세 등급으로 구분하여 예측하는 과제로 확장합니다. 참가자는 경기 데이터와 과거 트랙맨(Trackman) 관측 정보를 활용해 투구별 제구 등급의 확률을 예측하고, 데이터 해석과 피처 설계, 모델링 역량을 발휘하게 됩니다.


[주제]

투구 단위의 제구 성공 확률 예측 AI 모델 개발


[설명]

이번 오프라인 해커톤(Phase 3)은 투구 직전까지 확인할 수 있는 경기 상황과 선수 정보, 과거 이력을 바탕으로 투구의 제구 성공 가능성을 예측하는 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. Phase 3에서는 제구 특성을 Shadow·Heart·Failure의 세 등급으로 구분하고, 각 등급에 해당할 확률을 예측합니다.

참가자는 2019~2024년의 경기 데이터와 트랙맨(Trackman) 관측 이력을 활용하여 2025년 평가 대상 투구를 예측합니다. 학습 데이터에는 제구 등급(control_grade)과 투구 위치 좌표가 제공되며, 좌표 정보는 위치 예측 등 보조 Label을 활용한 학습에도 사용할 수 있습니다.


제구 등급은 실제 투구 위치와 반대투구 여부를 기준으로 다음과 같이 정의합니다.

자세한 사항은 [링크]를 참고하시기 바랍니다.

  • Shadow Zone(100점): 지정된 외곽 영역 안에서 Heart 영역을 제외한 존 경계 주변의 투구
  • Heart Zone(30점): 지정된 존 중앙 영역에 들어간 투구
  • Failure Zone(0점): 외곽 영역 밖에 위치하거나 반대투구로 기록된 투구. 반대투구는 위치와 관계없이 Failure로 우선 분류합니다.


참가자는 각 평가 투구에 대해 prob_shadow, prob_heart, prob_failure를 출력해야 합니다. 각 값은 0 이상 1 이하의 확률이며, 세 확률의 합은 1이어야 합니다.

존별 점수는 투수별 제구 수준을 평가하는 데 활용됩니다. 리더보드 점수 계산 과정에서 각 등급의 예측 확률에 해당 점수를 곱해 더한 뒤, 이를 투수별로 평균하여 예측 제구 순위를 산출합니다. 이 순위를 실제 Label의 점수로 계산한 투수별 순위와 비교하여, 투구별 확률 예측 성능과 함께 평가합니다.


평가 대상 투구의 실제 위치·결과·구종과 2025년 Trackman 관측값은 추론 입력으로 제공되지 않습니다. 참가자는 제공된 사전 정보와 학습 기간의 이력만으로 각 평가 투구를 독립적으로 예측해야 합니다.

이번 오프라인 해커톤은 온라인 해커톤(Phase 2)을 통해 선발된 34팀이 최종 수상팀 선정을 위해 경쟁하는 과정입니다.


[코드 제출 대회]

본 대회는 submit.zip 업로드 방식의 코드 제출 형식 대회로 진행됩니다.

  • 전체 추론 실행 시간 ≤ 10분 (218,992개 샘플 추론)
  • 패키지(라이브러리) 설치 시간 ≤ 10분
  • 제출 파일 용량 ≤ 10GB (*압축해제 후 최대 32GB)
  • 오프라인 환경 실행 (패키지 설치 외 인터넷 연결 불가능)
  • 6 vCPU, 28GB RAM, L4 GPU 22.4GiB VRAM 환경에서 실행

자세한 사항은 평가 탭코드 제출 가이드를 반드시 참고하여 진행하시길 바랍니다.


[주최 / 주관]

  • 주최 : LG AI 연구원
  • 주관 : 데이콘
  • 참여 : 한경닷컴


[참가 자격]

Aimers 9기 오프라인 해커톤(Phase3) 진출자 34팀 (102명)

대회 주요 일정

  1. 09.16

    팀 병합 마감
  2. 09.19

    해커톤 시작 (13:00)
  3. 09.20

    리더보드 제출 마감 (10:00)
  4. 09.20

    해커톤 종료 (11:00)