상세 설명

CIDA 연구실은 스포츠 데이터, 특히 축구 데이터를 활용한 인공지능 및 머신러닝 기반 분석 연구를 선도하고 있습니다. 최근 GPS, 카메라, 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 선수 및 공의 실시간 위치 데이터를 대규모로 수집할 수 있게 되었으며, 본 연구실은 이러한 시공간적 데이터를 효과적으로 분석하는 다양한 알고리즘을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 선수 트래킹 데이터와 이벤트 데이터를 활용한 포메이션 분석, 선수별 퍼포먼스 평가, 전술 변화 탐지, 그리고 경기 내 다양한 상황(스프린트, 패스, 압박 등)에 대한 맥락적 해석이 주요 연구 주제입니다. 특히, 본 연구실은 딥러닝, 강화학습, 세트 트랜스포머 등 최신 AI 기술을 접목하여 결측 데이터 보간, 궤적 예측, 이벤트 예측, 전략 최적화 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 예를 들어, 다중 객체의 이동 궤적에서 결측 구간을 보완하는 트랜스포머 기반 모델, 선수별 기대 위협(xT) 및 기대 득점(xG) 지표 산출, PPDA(수비 액션 당 허용 패스 수) 등 첨단 축구 분석 지표의 자동화 및 시각화 기술을 개발하였습니다. 또한, 실제 경기 데이터를 활용한 실증적 연구와 함께, 다양한 국제 스포츠 분석 대회 및 학술대회에서 우수한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 연구는 단순한 통계 분석을 넘어, 복잡한 팀 스포츠의 전술적·전략적 의사결정 지원, 선수 영입 및 트레이드 가치 평가, 경기력 향상 등 실질적 현장 적용 가능성을 높이고 있습니다. 나아가, 스포츠 데이터 분석 기술을 타 분야(예: 모빌리티, 군집 행동 분석 등)로 확장하는 연구도 병행하고 있어, 데이터 기반 의사결정의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

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