Track2 Idea Development : University of Seoul Public AI Competition

K리그 경기 이벤트 데이터를 활용해 선수 및 팀의 약점과 특징을 데이터 기반으로 정량화하고, 이를 이그노벨상(재미 요소) 형태로 시각화한 Streamlit 웹앱입니다.
Shot, Pass, Duel, Tackle 등 주요 이벤트 타입과 성공/실패 결과, 발생 위치(피치 좌표를 Zone 단위로 변환), 시간대 정보를 조합해 공격·수비 지표를 구성했습니다.

성능 최적화를 위해 원본 대규모 이벤트 데이터를 웹앱에서 직접 로딩하지 않고, 배치 스크립트를 통해 사전 분석한 events_light.parquet, team_zone_profile.parquet 등의 아티팩트를 활용하여 빠르고 안정적인 UI를 제공합니다.
멀티페이지 구조를 통해 Awards, Players, Teams, Pitch Analysis, Team Patterns 등 다양한 분석 기능을 제공합니다.

실행 방법
GitHub 저장소 clone 후
pip install -r requirements.txt
streamlit run kleague_ignobel/app.py

코드 링크(GitHub)
https://github.com/Ryan-Bae0121/kleague-ignobel

웹사이트 링크(Streamlit Cloud)
https://kleague-ignobel.streamlit.app

코드 시연 영상(YouTube)
https://youtu.be/2pbWQraz6ME