축하합니다, EyeofSol 님! 수상의 영광을 함께 나누게 되어 기쁩니다. 

 우승의 기쁨을 맛본 소감을 한마디로 표현해 주세요.

타 스포트와 리그들에서만 보던 데이터 시각화를 K리그에도 적용할 수 있다는 가능성을 증명한 것 같아 뿌듯합니다.

 팀의 이야기를 들려주세요.

저희 팀은 데이터 분석에 관심이 있는 대학 동기끼리 모여 구성되었습니다. K리그가 BePro 파트너십, 통합 GPS 시스템, 데이터 포털 등 이미 풍부한 데이터 인프라를 갖추고 있음에도 불구하고, 실제 중계에서는 이 데이터가 거의 활용되지 않고 있다는 문제의식에서 출발했습니다. "데이터는 있는데, 왜 팬들은 볼 수 없을까?"라는 질문이 저희 프로젝트의 시작점이었습니다.

 여러분을 돋보이게 한 특별한 점은 무엇인가요?

저희의 핵심 차별점은 GPS 장비 없이 영상만으로 모든 분석을 수행한다는 점입니다. YOLO 기반 객체 감지와 호모그래피 변환을 활용해 방송 영상에서 직접 선수 위치를 추출하고, 이를 바탕으로 패스 성공률과 Expected Threat(xT)를 계산했습니다. 특히 쓰루패스(공간 패스)까지 고려한 최적 경로 계산은 기존 발밑 패스 분석을 넘어선 시도였습니다.

 이번 성과의 비결은 무엇이라고 생각하시나요?

아이디어를 실제로 적용 가능한 MVP로 발전시킨 점이라고 생각합니다. 기술적 완성도도 중요하지만, 저희는 항상 "축구 중계 시청자의 관점에서 어떤 정보가 경기를 더 재미있게 만들어줄까?"를 먼저 고민했습니다. 덕분에 기술 구현과 사용자 경험 사이의 균형을 잘 맞출 수 있었던 것 같습니다.

 대회 기간 중 특별히 기억에 남는 순간이 있다면 공유해 주세요.

패스 예측 경로 시각화를 처음으로 구현했던 순간이 가장 기억에 남습니다. 동적 보로노이와 xT 기댓값을 결합한 시스템이 수비수의 뒷공간, 측면 돌파 루트 등 실제로 축구에서 의미 있는 지점들을 지목하는 것을 보고, "이거 진짜 되는구나"라는 확신이 들었습니다. 그 순간 구현한 MVP에 대한 자신감을 가질 수 있었습니다.

 데이터 분석이나 학습 과정에서의 나만의 비법이 있다면요?

주어진 데이터에서 어떤 부분을 활용할 수 있고, 무엇을 구현할 수 있는지를 먼저 파악하는 과정이 중요하다고 생각합니다. 저희는 데이콘에서 제공된 패스 이벤트 데이터를 집중적으로 분석하면서 xT 그리드와 패스 성공률 모델의 구현 가능성을 발견했고, 이를 바탕으로 서비스 전체를 기획할 수 있었습니다. 데이터에 대한 깊은 이해가 좋은 서비스의 출발점이라고 생각합니다.

 수상을 기념하여 빌 수 있는 한 가지 소원이 있다면?

언젠가 실제 K리그 중계에서 저희가 구현한 것과 같은 시각화 기술이 도입되는 것을 보고 싶습니다. 시청자들이 "저 패스가 왜 좋은 선택이었는지" 화면으로 직접 확인할 수 있는 날이 오면 정말 뿌듯할 것 같습니다.

 앞으로의 목표와 꿈을 말씀해 주세요.

앞으로도 가지고 있는 데이터를 활용해 새로운 의미와 가치를 만들어가고 싶습니다. 이번 대회를 통해 스포츠 데이터 분석의 매력을 깊이 느꼈고, 앞으로 이 분야에서 더 다양한 도전을 해보고 싶습니다.

 데이콘 커뮤니티에 바라는 점이 있다면 무엇인가요?

앞으로도 스포츠, 엔터테인먼트 등 우리 일상생활에 밀접한 주제의 공모전이 많이 열렸으면 합니다. 개인적으로 흥미가 있는 주제일수록 몰입도 잘 되고, 결과물의 퀄리티도 높아지는 것 같습니다. 이번 K리그 대회처럼 실제 산업 데이터를 다뤄볼 수 있는 기회가 더 많아지길 기대합니다!