KPI Lab · 구상 · 부품 ② 전술 시뮬레이터

계획을 평가하는 도구

최종 목표는 같은 경기를 같이 보며 대화하고, 그 대화가 감독의 결정에 쓰이는 것이다. 그 목표를 향해 예비 측정 4종을 수행했고, 그 결과에 따라 지금 구현 가능한 범위는 예측이 아니라 계획 평가로 확정했다. 측정 데이터·판정·설계 결정·남은 한계를 순서대로 적는다.

한혁진 2026.09 상태 구상 · 예비 측정 4종 구현 없음

01문제 설정 — 교체

교체 가능 인원은 3명에서 5명으로 늘었다. 실제 사용량은 팀당 경기 평균 4.4장(FC서울) · 4.9장(화성FC)으로, 양 팀 합산 경기당 8.84건이다. 경기 중 감독이 직접 통제할 수 있는 변수 중 가장 큰 단위다.

한 경기의 교체 카드

FC서울 2026 K리그1 25경기 · 양 팀 교체 221건의 실제 시점 분포

02선행 연구 현황

2026년 9월 기준, 이벤트 데이터로 경기를 이어서 생성하는 기술은 이미 공개돼 있다. 아래는 조사 범위에서 확인한 계보다.

두 생성 계보(LEM · ScoutGPT)는 모두 경기 시작 시점의 라인업에서 선수를 교체한다. 경기 중 교체와 그에 대한 상대의 조정은 다루지 않는다. 교체를 양 팀이 주고받는 시퀀스로 다룬 연구는 조사 범위에서 확인되지 않았다.

단, 선행 연구가 없다는 사실이 그 방향의 타당성을 보증하지는 않는다. 신호가 존재하지 않아 다루지 않았을 가능성을 먼저 배제해야 한다. 03·04절이 그 확인이다.

03측정 ① — 교체 타이밍의 상호작용

가설 — 상대 교체는 우리 교체에 반응한다.
데이터 — 화성FC 2026시즌 23경기, 양 팀 교체 224건. 우리 교체 114건 각각에 대해 상대의 N분 내 응수 비율을 산출.
귀무 모형 — 상대 교체 시각 집합을 다른 경기의 것으로 3,000회 치환(각 팀의 시점 분포는 보존, 동일 경기라는 사실만 제거).

우리 교체 뒤 상대가 응수하는 비율

● 실제 관측 · ▬ 뒤섞은 세계의 95% 구간 (화성FC 23경기 · 교체 224건)

판정 — 미지지. 네 개 창 모두 관측값이 귀무 95% 구간 내에 위치한다. 양 팀 교체 시점 중앙값도 71분 대 68.5분으로 근접한다. 상대 교체 타이밍 예측 기능은 설계에서 제외한다.

한계 — 1팀·1시즌·1리그 표본이다. 이 결과는 "신호가 검출되지 않았다"이지 "상호작용이 없다"의 증명이 아니다.

04측정 ② — 교체 종류

가설 — 반응은 시점이 아니라 종류에 있다. 공격적 교체에 수비적 교체로 응수한다.
데이터 — FC서울 K리그1 25경기, 양 팀 교체 221건. 포지션 등급(GK 0 · DF 1 · MF 2 · FW 3)의 차이로 공격적 / 동종 / 수비적 분류.

화성FC 데이터는 K리그2로 리그 단위 선수 파일이 없어 투입 선수의 46%가 포지션 미확인이다. 종류 분석에서는 제외했다.

부수 결과 — 스코어 상태가 교체 종류를 규정한다

스코어 상태별 교체 종류

FC서울 2026 K리그1 25R · 양 팀 교체 221건

주 결과 — 종류 수준 응수는 검출되지 않았다

행위자 교체와 응답자 교체의 성격 순위상관(응수가 발생한 쌍만):

하위군 하나에서만 방향성이 나타났다. 추격 중 공격 카드를 사용한 경우 상대의 수비적 응수가 21.1 / 26.3 / 36.8%로 그 외(4.7 / 6.2 / 10.9%)의 3~4배다. 단 3상태 × 3창 = 9개 검정 중 최소 p가 0.014이며, 다중검정 보정 시 0.126으로 유의하지 않다. 해당 응수 5건은 4경기에서 발생했다. 가설로만 유지한다.

측정 도구의 한계

포지션 등급으로 보면 교체의 3분의 2가 "아무 일 없음"

FC서울 25R · 교체 221건의 분류 결과

판정 — 종류 수준 응수 예측은 보류. 신호 부재와 측정 도구의 해상도 부족이 구분되지 않는다. 필요한 것은 포지션 라벨이 아니라 역할 라벨이다.

05측정 ③ — 쓰임새의 분산 구조

질문 — "같은 선수를 다르게 쓴다"는 것이 데이터에 실재하는가.
데이터 — FC서울 25경기 원시이벤트 34,518건에서 선수-경기 519건 추출(출전 20분↑ · 이벤트 24건↑ · GK 제외). 그중 4경기 이상 출전 17명의 261건으로 분산분해.
지표 — "성과"가 아닌 "사용 방식"을 나타내는 벡터 9종(위치 2 · 액션 믹스 5 · 패스 성격 2).

좌표 처리 — 원시이벤트의 좌표는 공격 방향으로 정규화돼 있지 않다. 홈/원정 × 전후반에 따라 좌우가 반전된다. GK 평균 X로 규칙을 확인해 보정했다(보정 후 GK 8~9 · DF 40 · MF 50~56 · FW 58~61). 기존 FC서울 분석 스크립트는 이미 보정하고 있어 배포된 리포트는 영향이 없다.

결과 ① — 역할은 고정, 임무는 변동

전진성 ICC 0.69, 측면성 0.69. 분산의 약 70%가 선수 고유 특성으로 설명된다. 주전은 같은 위치에서 뛴다.

ICC가 낮은 변수를 "경기마다 지시가 바뀌는 것"으로 해석하면 오류다. 변동의 원인은 셋이다 — 지시 변화 · 상대와 상황 · 측정 오차. 이를 분리하기 위해 같은 경기 내 이벤트를 홀수·짝수로 분할해 각각 측정하고 비교했다(반분신뢰도, 스피어만-브라운 보정). 같은 경기라면 임무가 동일하므로, 두 값의 불일치는 측정 오차다.

각 변수의 분산은 무엇으로 이루어져 있나

FC서울 25R · 4경기 이상 17명 · 261건 · 분산분해 + 경기 내 반분신뢰도

드리블 비중의 반분신뢰도는 0.00, 경합 0.04, 슈팅 0.02, 수비액션 0.24다. 한 경기당 해당 이벤트가 수 건에 불과해 비율이 불안정하다. 이 네 변수는 현 측정 체계로 사용할 수 없다.

결과 ② — 위치 축의 실측 진폭

전진성의 경기별 변동은 같은 경기 내에서 81%가 재현된다(측면성 75%). 전체 분산의 약 25%가 실재하는 경기 단위 변동이다.

역할은 시즌 단위로 고정되고, 같은 역할 안에서 서는 위치가 경기마다 평균 8m, 넓게는 27m 이동한다. 이 변동이 임무에 해당한다.

결과 ③ — 임무와 산출의 관계는 확인되지 않았다

선수 정체성을 제거한 선수 내 교차검증에서 쓰임새가 개인 공격 산출을 설명하는 정도는 R² 0.117이었다. 그러나 신뢰도가 확인된 변수만 사용하면 R² 0.035로 하락한다.

0.117을 구성한 주요 변수가 슈팅 비중·드리블 비중인데, 산출 지표에 PA내 슈팅과 드리블 성공이 포함돼 있다. 동일 이벤트를 양변에 넣은 결과이며, 두 변수는 위 반분신뢰도 기준으로도 사용 불가다. 유효값은 0.035다. 참고로 2026년 연구 하나는 선수·팀 임베딩을 추가해도 다음 이벤트 예측이 유의하게 개선되지 않는다고 보고했으며, 다만 그 임베딩이 역할·팀 스타일 패턴을 담고 있다고 덧붙였다.

판정 — 임무 변화가 결과를 바꾼다는 증거는 확보하지 못했다. 산출 지표 선택의 문제일 가능성이 있다. 인버티드 윙어의 효과는 해당 선수의 지표가 아니라 풀백이 확보한 공간에 나타난다. 팀 국면 산출로 재측정이 필요하며 이는 이벤트 데이터로 구성 가능하다.

결과 ④ — 투입 자체는 쓰임새를 바꾸지 않는다

선발 3경기 이상 · 교체 2경기 이상을 모두 가진 11명에 대해 신뢰도 확인 변수로 비교했다. 교체 투입 시 전진성이 증가한 선수는 11명 중 5명, 측면성은 3명이며 평균 변화는 각각 −0.28%p, −0.77%p다. 투입이라는 사건 자체는 사용 방식을 결정하지 않는다.

06설계 결정 ① — 임무는 사람이 선언한다

04절은 역할 라벨의 부재를, 05절은 위치 축만이 측정 가능함을 보였다. 두 결과가 하나의 설계로 수렴한다. 역할을 데이터에서 추정하지 않고, 사용자가 선언하게 한다.

선언 대상은 역할이 아니라 임무다. 한 시즌에 주전의 역할은 고정된다(ICC 0.69). 교체 시점에 "포지션을 바꾼다"고 선언하는 경우는 드물다. 실제로 지시되는 것은 역할 내의 임무이며 — "오른쪽에서 안으로 접어 들어가게" — 그것이 05절에서 측정된 위치 축 변동(±8.3m)에 대응한다.

질의 형태가 P(결과 | 선수)에서 P(결과 | 선수, 선언된 임무, 맥락)으로 바뀐다. 이 설계의 근거는 선행 연구의 한계 서술에서도 확인된다.

생성 모델은 관측된 사용 방식을 재현하며, 새로 지시되는 사용 방식은 학습 분포 밖이다. 그 입력을 사람이 제공하는 구조다.

상대 측도 같은 원리로 처리한다. 상대 교체는 예측 대상이 아니라 관측된 사건이다. 발생 후 투입 선수를 조회하고 대응 분기를 여는 방식이므로, 03절에서 제외한 타이밍 예측을 필요로 하지 않는다.

68분, 사이드라인

⚠️ 인터페이스 목업 — 화면 속 수치는 동작을 보이기 위한 예시이며 측정값이 아니다

07설계 결정 ② — 예측이 아니라 계획 평가

측정 4종의 결과를 기능 요구사항과 대조하면 다음과 같다.

예측 기능은 미검증 전제 4건에 의존한다. 평가 기능은 0~1건에 의존한다. "이 교체의 결과"는 정답이 존재하지 않아 검증할 수 없지만, "선언한 계획대로 실행됐는가"는 관측값이다. 레퍼런스 제시는 검색이다. 둘 다 추론을 포함하지 않는다.

한 바퀴

주중에 선언하고 · 경기에서 재고 · 끝나면 채점하고 · 쌓인다

08측정 가능한 지시와 불가능한 지시

05절의 반분신뢰도가 그대로 기능 범위를 규정한다.

게임 플랜을 위치와 방향의 언어로 기술하면 평가 가능하다. 강도와 빈도의 언어로 기술하면 현 단계에서 평가 불가다.

따라서 계획 입력 시 시스템이 반환해야 할 응답이 하나 추가된다 — "해당 지시는 현재 측정 체계로 정량화할 수 없습니다. 위치 기준으로 기술해 주십시오." 09절의 Tier 규율을 입력 측에 적용한 것이다.

국면(빌드업·전환·수비)은 자동 검출하지 않는다. 이벤트만으로 판별 시 정확도가 불충분하며, 해당 정보는 사용자가 이미 보유하고 있다. 선언 항목에 포함한다.

09Tier 규율 — 근거의 두께를 명시한다

선언된 임무에 대한 데이터 지지도는 균일하지 않다. 05절과 동일한 17명 기준으로, 서로 다른 사용 방식을 각 3경기 이상 확보한 선수는 41~59%다(사용 방식을 몇 갈래로 분할하느냐에 따라). 나머지는 외삽 구간이다.

지지도를 구분하지 않고 응답하면 근거 없는 값을 정상 응답과 동일한 형식으로 반환하게 된다. 30초 내 판단을 요구받는 사용자에게 이는 치명적 실패 모드다.

Tier 규율 — 근거의 두께를 답에 붙인다

같은 질문이라도 지지도에 따라 답의 성격이 달라야 한다

10데이터 제약 — 상대

상대 선수의 사용 방식을 조건화하려면 해당 선수의 복수 경기 관측이 필요하다.

우리 선수와 상대 선수의 관측 두께

FC서울 25경기 · 선수-경기 519건 (09절과 같은 필터)

11운용 구조 — 주중 산출, 경기 중 조회

경기 중 반사실 생성 모델을 몬테카를로로 수백 회 실행할 시간은 없고, HOVI 글에서 정한 원칙상 LLM에 계산을 위임할 수도 없다. 계산 시점을 주중으로 이동하면 이 제약이 해소된다.

계산은 주중에, 경기 중엔 꺼내기만

같은 도구를 언제 쓰느냐가 실행 비용을 결정한다

선언된 임무와 기대효과·반증조건은 라벨이 부착된 예측이므로 경기 후 채점 가능하다. 시즌 100건 규모면 04절에서 결여를 확인한 역할·임무 라벨이 별도 수집 없이 축적된다.

위험 — 기대효과만 선언하면 확증 편향이 발생한다. 반증조건을 함께 선언해야 기록이 검증 가치를 갖는다.

12최종 목표와 현 단계의 경계

최종 목표는 같은 경기를 같이 보면서 축구 대화를 주고받고, 그 대화가 감독의 결정에 사용되는 것이다. 이 글은 그 목표를 축소하지 않는다. 현 시점에서 도달 가능한 지점을 확정하는 문서다.

최종 목표까지의 계단

단계별 구현 범위와 각 단계를 막는 제약

3단계를 막는 것

여섯 개 중 직접 해결 가능한 것은 둘이다. 나머지는 구단 내부 접근권이나 외부 기술 진전을 필요로 한다. 따라서 현 단계 구현 범위는 1단계로 한정한다.

1단계는 3단계의 선행 조건이기도 하다. 계획 선언과 채점을 한 시즌 반복하면 05절에서 결여를 확인한 임무 라벨이 축적되고, 그 라벨이 임무 조건부 시뮬레이션의 학습 데이터가 된다. 2단계는 1단계의 산출물 위에서 열린다.

13검증해야 할 항목

현재 확인된 것은 없다. 확인 순서대로 적는다.

1. 감독 지시 중 위치·방향 언어로 표현 가능한 비율. 08절이 기능 범위를 여기에 걸었다. 한 경기의 지시를 전량 기록해 측정식으로 표현되는 비율을 산출해야 한다. 비율이 낮으면 기능 범위가 절반으로 축소된다 — 최우선 확인 항목이며, 한 경기와 기록지 한 장으로 가능하다
2. 계획 선언이 현장에서 지속되는가. 교체마다 임무·기대효과·반증조건을 기술하는 것은 기술 문제가 아니라 운용 습관의 문제다
3. 팀 국면 산출로 임무 효과가 검출되는가. 개인 산출로는 R² 0.035였다. 05절의 미확인 항목에 답하는 경로다
4. 리그 전체 이벤트를 다중 시즌으로 수집 가능한가. 10절의 제약이 여기서 해소된다
5. Tier 3 규율을 유지할 수 있는가. "응답하지 않는다"는 규칙은 효용이 증가할수록 위반 유인이 커진다. 위반 판별 기준을 사전에 정의해야 한다
6. 추격 중 공격 카드 가설의 검정. 현재 8경기 표본에 기반한다. 다중 시즌 확대가 필요하다
7. 역할 라벨 적용 시 04절 결과의 변화. 66.5%를 구분하지 못하는 척도로 산출한 값이었다. 척도 변경 시 결과가 달라질 수 있으며, 달라지지 않을 수도 있다

세 개의 글, 하나의 물건

HOVI는 대화하는 층이고, 그 아래 두 개의 기관이 필요하다

이 도구의 응답 범위는 "계획이 실행됐는가"까지이며 "계획이 옳았는가"는 포함하지 않는다. 후자는 판단이고, HOVI 글에서 정한 분업선의 반대편에 있다.