Track2 Idea Development : University of Seoul Public AI Competition

 K-리그 경기 로그 데이터(Event Data)를 활용하여 팀의 전술적 특징과 득점 과정을 시각화하는 데이터 기반 축구 전술 분석 플랫폼입니다.
 Streamlit 프레임워크를 통해 웹 대시보드로 구현되었으며, 데이터 전처리부터 AI 모델링, 시각화까지의 과정을 포함합니다.

1. 역추적 알고리즘 -> 득점 이벤트 발생 시점을 기준으로 과거 데이터를 역순으로 탐색하여, 골이 터지기까지의 빌드업 경로를 자동으로 추출합니다.
2. AI 전술 스타일 군집화 -> 추출된 빌드업 경로의 시작점 및 전개 좌표를 벡터화하여 머신러닝(비지도 학습)을 수행, 팀별 고유의 공격 패턴(측면 집중형, 중앙 침투형, 후방 기점 등)을 3가지 스타일로 자동 분류합니다.
3. 공격 방향성 분석 -> 패스 좌표(Y축) 분포를 계산하여 팀의 주 공격 루트(좌/우/중앙) 비율을 산출합니다.