About me

안녕하세요, 저는 강원대학교에서 축구 데이터 분석을 연구하고 있는 조건희입니다. 저는 축구 경기에서 일어나는 모든 사건을 분석하고자 합니다. 하지만 축구는 시간이 지남에 따라 계속 변화하고, 22명의 선수가 있는 매우 동적인 스포츠이기 때문에 분석하기 쉽지 않습니다. 야구의 세이버메트릭스처럼 정확하지 않다는 것이죠. 그럼에도 불구하고, 인공지능의 발전으로 축구 분석 분야에서도 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 현재 다양한 축구 데이터 분석 연구가 존재하는데, 그 중에서 저는 플레이 가치 평가 알고리즘(VAEP, EPV), 움직임 분석(Movement Analysis)를 연구중입니다.

BackGround Details

player performance analysis

축구에서 플레이의 가치를 평가하는 것은 여러 이유로 중요합니다. 이적 시장에서 선수를 탐색할 때나, 상대 팀 선수들을 분석할 때 그들의 가치를 정확히 파악하는 것이 유용합니다. 현대 축구에서는 주로 패스 성공률, 히트맵, 기대 득점(XG) 등의 지표를 활용하여 분석합니다. 그러나 실제 연구에서는 이러한 지표보다 훨씬 깊이 있는 다양한 메트릭이 존재합니다. 축구 플레이 가치 평가 알고리즘 중에서도 특히 VAEP와 EPV와 같은 유명한 지표들을 연구하고 있습니다. 이 지표들은 현대 축구에서 아직 완전히 활용되고 있지 않습니다. 선수, 감독, 코치진이 이러한 새로운 지표들을 완전히 신뢰하는 데에는 아직 어려움이 있어 보입니다.

Movement analysis

축구 플레이 가치 평가는 이벤트를 수행하는 선수에 초점을 맞추어 분석되고 있습니다. 하지만 실제 축구 경기에서 선수가 이벤트를 수행하는 시간은 전체 90분 중 약 3분에 불과하다고 합니다. 이는 즉, 경기 시간의 대부분을 차지하는 나머지 87분 동안의 움직임이 충분히 분석되지 않고 있다는 의미입니다. 따라서 저는 경기 중 발생하는 이벤트뿐만 아니라, 이러한 ‘볼을 다루지 않는(off-the-ball)’ 움직임까지 포함하여 연구하고자 합니다. 아직 이러한 움직임을 분석하는 연구는 초기 단계에 있습니다.

Contact

Affiliation: Computational Intelligence and Data Analytics (CIDA) Laboratory
Institution: University of Seoul, Seoul, South Korea
Email: geonhee@uos.ac.kr