축구 이벤트 데이터와 스냅샷 데이터를 활용한 선수 위치 예측 모델

Q: 이 논문에서 정의한 선수 위치 예측 모델이란 무엇인가?

선수 위치 예측 모델은 이벤트 데이터와 스냅샷 데이터를 통합하여 축구 경기 중 이벤트 발생 시점마다 모든 선수의 위치를 예측하는 모델이다. 이는 선수 간 상호작용을 포착하는 공간적 주의집중과 선수들의 시간적 흐름을 학습하는 시간적 주의집중 메커니즘을 기반으로 한다.

Q: 제한된 축구 경기 데이터로 모든 선수의 위치를 예측할 수 있는가?

연구 결과, 이벤트 데이터와 스냅샷 데이터를 결합한 모델은 제한된 정보 환경에서도 트래킹 데이터 수준에 근접하는 선수 궤적을 예측할 수 있다. 이는 고비용의 트래킹 데이터 없이도 Pitch Control과 같은 다운스트림 분석의 접근성을 향상시키는 데 기여한다.

조건희; 홍미루; 고상기

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조건희 (서울시립대학교) 홍미루 (서울시립대학교) 고상기 (서울시립대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 1,491 - 1,493 (3page)

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웨어러블 센서와 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 스포츠 경기에서 선수들의 움직임을 기록하는 트래킹 데이터 수집이 가능해짐에 따라, 이를 활용한 정밀한 데이터 분석이 중요한 도구로 자리잡고 있다. 그러나 이러한 데이터는 높은 수집 비용과 기술적인 한계로 인해 과거 경기나 특정 리그에서는 수집이 어렵다는 한계가 존재한다. 반면, 이벤트 데이터는 비교적 널리 확보되어 있으며, 일부 선수의 위치는 영상 기반 시스템을 통해 부분적으로 관측될 수 있다. 본 연구는 이러한 제한된 정보를 활용하여 이벤트 시점마다 모든 선수의 위치를 예측하는 모델을 제안한다. ... 전체 초록 보기

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