[DACON] K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회 수상 인터뷰

1. 대표 이미지

2. 우승 소감

딱딱한 50만 개의 숫자 데이터를 K리그 팬들이 향유할 수 있는 '살아있는 서사'로 재구성한 과정이 인정받아 매우 기쁩니다.

3. 팀 구성 및 팀명 의미  

팀 구성: 금성윤, 김동훈, 김민혁, 김대한 총 4인으로 구성되었습니다.         

팀명(CAPP!C) 의미: 'Capture'와 'Pick', 'Picture'의 조합으로, 팬들을 위한 특별한 순간을 만들겠다는 의지를 담았습니다. 

결성 계기: 스포츠와 AI에 대한 깊은 이해를 토대로, 공급자 중심의 스포츠 문화를 모든 사람이 즐길 수 있도록 혁신하고자 이번 프로젝트를 위해 결성했습니다.             

4. 우리 팀만의 차별점

실제 데이터 감사를 통한 좌표계 정규화(Coordinate Normalization) 로 분석 정확도 확보했습니다. 데이터 분석 AI(XGBoost)와 생성형 AI(LLM)를 결합한 하이브리드 모델 설계했으며, D3.js와 Framer Motion을 활용해 팬들이 소비하기 쉬운 카드 형태로 구현했습니다. 특히 팬의 입장에서 K리그 선수와 클럽의 스토리를 이해하며 더 깊은 재미를 느낄 수 있도록 돕고자 했습니다.

5. 성과의 비결

가장 큰 비결은 'Context Missing(맥락의 부재)'이라는 Pain Point를 짚어낸 점입니다. 높은 예측 모델 성능에만 매몰되지 않고, 일반 팬들이 이해하기 어려운 579,306개의 이벤트를 어떻게 '읽을 수 있는 이야기'로 바꿀 것인가에 집중했습니다.

6. 기억에 남는 순간

기획 초기 단계에서 50만 개가 넘는 방대한 이벤트 데이터를 어떻게 일반 팬들에게 전달할지 고민하던 순간이 가장 기억에 남습니다. 팀원들과 평소 즐겨 하던 축구 게임의 선수 카드 시스템에서 영감을 얻었습니다. 좌표와 코드로 이루어진 '데이터 리치(Data Rich)'에서 벗어나, 게임처럼 직관적인 '플레이 DNA 카드'로 시각화하자는 아이디어였습니다. 축구 게임을 통해 익힌 직관적인 UI/UX적 감각을 분석 모델에 이식하여, 일반 팬들이 선수 개개인의 서사를 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 완성할 수 있었습니다.

7. 데이터 분석 노하우  

도메인 기반 지표 설계: 단순 통계가 아닌 'KEEPING', 'MOVE' 등 축구 전문성을 반영한 6-Stat 지표를 설계하여 선수별 플레이 DNA를 정의했습니다.             

철저한 전처리: 데이터의 일관성을 위해 Per 90min 또는 Per 100 Actions 기준의 정규화를 적용하여 노이즈를 제거했습니다.         

8. 수상 기념 소원

'K리그 스토리 엔진'이 공모전 아이디어에 머물지 않고, 실제 K리그 공식 애플리케이션의 'Second Screen' 서비스로 도입되어 경기 전 실시간으로 선수들의 이야기를 즐길 수 있는 도구로 발전되길 바랍니다.

9. 향후 목표와 꿈

저의 목표는 AI를 통해 스포츠가 일부 전문가의 영역을 넘어 모두가 쉽고 깊게 즐길 수 있는 문화가 되도록 돕는 것입니다. 나아가 스포츠가 각자에게 특별한 추억으로 남는 여정을 만드는 데 기여하고 싶습니다.

10. 데이콘 커뮤니티에 바라는 점

현장의 생생한 이벤트 데이터가 더 많이 공개되어, 팬을 위한 창의적인 콘텐츠 시각화 대안을 제시할 수 있는 기회가 확장되길 기대합니다.