딥러닝 기반 축구 경기 중 패스 의도 예측 알고리즘

Q: 이 논문에서 정의한 패스 의도란 무엇인가?

패스 의도란 축구 경기 중 선수가 패스를 시도할 때, 공을 받을 것으로 예상되는 특정 팀 동료 선수를 의미한다. 본 연구에서는 초기 0.4초 동안의 공과 선수의 궤적 데이터를 활용하여 시간에 따른 선수들의 변화와 상호작용을 파악하고, 이를 통해 패스하는 선수가 누구에게 패스할 의도를 가졌는지 예측하는 개념으로 정의한다.

Q: 딥러닝 기반 패스 의도 예측 알고리즘은 실패한 패스의 가치를 어떻게 평가하는가?

연구 결과, 제안된 STT 기반 알고리즘은 실패한 패스의 의도를 70.2%의 정확도로 예측한다. 이는 기존 방법론들이 실패한 패스의 의도를 정확히 파악하기 어려웠던 한계를 극복하며, 패스를 차단한 수비수의 가치를 xT(기대 위협) 관점에서 더 정확하게 평가할 수 있게 한다.

조건희; 강민구; 고상기

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조건희 (강원대학교) 강민구 (서울시립대학교) 고상기 (서울시립대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,254 - 2,256 (3page)

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웨어러블 센서와 컴퓨터 비전 기반 영상 분석 기술의 발전으로 대량의 스포츠 경기 데이터 수집이 가능해짐에 따라, 수집된 데이터를 기반으로 선수 및 팀의 경기력 향상, 전술 최적화, 팬들을 위한 콘텐츠 창출 등 다양한 부가가치를 창출하고 있다. 본 논문에서는 축구 경기에서 중요한 이벤트 중 하나인 패스를 심층적으로 분석하고자 한다. 기존 연구의 경우 실패한 패스의 의도를 정확히 파악하는 것이 어렵기 때문에 주로 성공한 패스를 분석하고 학습하는 데 집중한 ... 전체 초록 보기

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