Track1 Algorithm : University of Seoul Public AI Competition

[배경] 

현대 축구에서 승패는 개별 선수의 기량을 넘어, 보이지 않는 공간을 창출하고 유기적인 팀 패턴을 만드는 능력에서 갈립니다.

그라운드 위 모든 움직임은 데이터로 기록되고 있지만, 이 방대한 데이터 속에서 실제 경기의 흐름을 바꾸는 ‘전술적 의도’를 읽어내는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다.

기존의 축구 데이터 분석은 ‘패스한 선수와 공을 받은 선수’와 같은 단편적인 사실을 기록하는 데 그칩니다.

하지만 진정한 통찰은 해당 시점의 선수 배치, 상대 압박, 공격의 전개 방향 등 복합적인 맥락 속에서 ‘왜 그 공간으로 패스하는 것이 최적이었는가’를 이해하는 데서 나옵니다.

이는 숙련된 선수처럼 경기 상황을 ‘이해’하고 다음 수를 예측해야 하는 고차원적인 문제입니다.

이번 챌린지는 이러한 문제의식에서 출발합니다. K리그의 실제 경기 데이터를 기반으로, 단편적인 이벤트의 나열을 넘어 특정 상황의 맥락을 AI가 학습하고, 이어지는 패스가 도달할 최적의 위치를 예측하는 것을 목표로 합니다.

이를 통해 K리그 내 데이터 분석의 저변을 확대하고, 데이터 기반의 선수 평가 및 전술 분석에 대한 새로운 가능성을 발굴하고자 합니다.

[주제]

K리그 경기 내 최종 패스 좌표 예측 AI 모델 개발

[설명]

K리그 경기 내 주어진 플레이 시퀀스의 마지막 패스 도착 좌표(X,Y)를 예측하는 AI 모델을 개발해야합니다.

제공되는 좌표 값은 모든 경기장의 실제 크기 차이를 보정하고 일관된 분석을 제공하기 위해, 피파 공식 권장 경기장 규격인 105 x 68 크기의 그리드에 매핑한 상대 좌표 값입니다.

[주최 / 주관]

주최/주관: 서울시립대, 한국프로축구연맹

후원: 서울시립대

운영: 데이콘

[참가 자격]

누구나 참여 가능

[문의처]

대회 기간 중 공식 답변은 토크 게시판을 통해서만 제공됩니다.

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