Track2 Idea Development : University of Seoul Public AI Competition

프로젝트 소개
축구 경기의 결정적 순간에서 "만약 다른 선택을 했다면?"이라는 질문에 AI로 답을 제공하는 서비스입니다.
K리그 실제 경기 데이터를 기반으로 선수의 의사결정을 분석하고, 대안 선택지의 성공 확률을 예측합니다.

핵심 기능
- 자동 Moment 탐지: 슈팅, 전진 패스, 턴오버 상황을 기반으로 경기 내 핵심 장면 자동 추출
- 가상 선택지 제공: 실제 플레이 외 '안전한 대안'과 '공격적인 대안' 제시
- AI 기반 성공 확률: KNN 알고리즘으로 유사 상황 데이터 기반 성공률 추정
- 맞춤형 AI 피드백: 상황별 전술 분석 및 코칭 피드백 제공

개발 스택
Backend/분석** : Python, Pandas, NumPy 
AI/ML : KNN (K-Nearest Neighbors) 
시각화 : Matplotlib
데이터 포맷 SPADL (Socceraction)

핵심 모듈 설명
1. app/app.py (메인 애플리케이션)
- Streamlit 기반 웹 인터페이스
- 경기 선택 → Moment 선택 → 선택지 비교 → AI 피드백 플로우
- 축구 피치 시각화 (Matplotlib)
- 다크/라이트 모드 지원
2. src/counterfactual.py (대안 분석 엔진)
- KNN 알고리즘으로 유사 상황 검색
- 각 선택지별 성공 확률 계산
- 상황 벡터화: 공 위치, 선수 배치, 압박 강도 등
3. src/options.py (전술 옵션 생성)
- 공격/수비 상황별 동적 선택지 생성
- '안전한 빌드업', '공격적인 침투 패스' 등 전술 분류
- 팀 공격 방향 자동 감지
4. src/feedback.py (AI 피드백)
- 선택 결과에 따른 맞춤형 전술 분석
- 3줄 요약 형태의 코칭 피드백 제공
5. scripts/detect_pivots.py (Moment 탐지)
- 경기 내 중요 의사결정 순간 자동 추출
- 슈팅 기회, 전진 패스, 턴오버 상황 기반 필터링