Match Analysis · K리그2 2026 · 재검증
지난달 나는 수원 삼성의 결손 구간을 한 곳으로 좁혔다. 그 뒤 경기 기록판에서 슛 279개의 좌표를 직접 뽑아 같은 질문을 다시 던졌더니, 답이 하나 더 나왔다. 그리고 내가 원인으로 지목했던 것은 이미 스스로 고쳐지고 있었다. 이 글은 내 결론을 내가 고친 기록이다.
처음 오신 분을 위해 — 이 글은 앞선 분석을 읽지 않아도 그대로 읽힌다. 다만 어디를 어떻게 고쳤는지가 글의 뼈대이므로, 앞 결론을 먼저 요약하고 시작한다.
수원 삼성은 2026 K리그2 1위이자 리그 최소 실점 팀이다. 그런데 승격 경쟁 상위권에서 득점이 가장 적다. 앞선 분석은 그 결손이 어디서 생기는지를 물었고, 20경기와 유럽 5대리그 96팀을 대조해 이렇게 답했다.
지난 결론
크로스에서 골까지를 세 구간으로 나누면 「크로스 → 슈팅」 하나만 유럽 평균보다 22.5%p 낮다. 그 뒤 두 구간(슛→유효슛, 유효슛→득점)은 유럽과 소수점 한 자리까지 같다. 슛을 못 넣는 팀이 아니라, 크로스가 슛이 되지 않는 팀이다.
이 결론 자체는 지금도 유효하다. 다만 세 군데가 틀렸거나 모자랐다.
| 무엇을 고치나 | 지난 글 | 이 글 |
|---|---|---|
| 절단면의 개수 | 한 곳 — 크로스→슛 | 두 곳. 만성 결손과 경기별 변동은 다른 칸에 있다 |
| 원인 후보 Z(위치) | 세 요소 중 하나로 열어둠 | 배제. 좌표로 확인했다 |
| 내가 지목한 경로 문제 | 고쳐야 할 것 | 이미 고쳐지는 중이었다(r = −0.78) |
| 오픈플레이 크로스 554회 | 오픈플레이 수치로 사용 | 세트피스가 섞여 있었다 |
아래 순서로 간다. 문제 정의(01) → 지난 결론의 근거(02) → 첫 번째 정정(03) → 좌표로 다시 물음(04) → 두 번째 정정(05) → 세 번째 정정(06) → 바뀐 처방(07) → 이 글의 한계(08).
먼저 문제가 실재하는지부터. 2026 K리그2 17개 팀 대비 수원의 위치를 표준편차 단위(z-점수)로 놓으면 모양이 한눈에 보인다.
투입 · 산출 · 효율 — 리그 평균 대비 (z-점수)
2026 K리그2 17팀 · R21까지 · 0 = 리그 평균, 한 칸 = 한 표준편차
리그에서 크로스·파이널서드 패스·키패스를 가장 많이 만드는 팀이, 득점에서는 6위다. 문제는 실재한다. 다음 질문은 그 손실이 어느 구간에서 발생하는가다.
크로스에서 골까지를 세 개의 문으로 나누고, 각 문의 통과율을 유럽 5대리그 96팀·K리그1·K리그2와 나란히 놓았다.
첫 문에서만 벌어지고 뒤의 두 문은 겹친다. 그래서 "슛을 못 넣는 팀이 아니라, 크로스가 슛이 되지 않는 팀"이라고 썼다. 유럽 96팀에서 크로스 총량은 득점과 무관하지만(r = +0.03), 크로스를 슛으로 바꾸는 비율은 득점과 r = −0.68로 강하게 연결된다는 것도 함께 확인했다.
여기까지는 지금도 유효하다. 문제는 그다음 한 문장이었다.
정정 1
평균이 같다는 것은 문제가 없다는 뜻이 아니다. 평균이 같아도 경기마다 크게 흔들린다면, 그 흔들림이 승패를 만든다.
같은 20경기를 이번에는 바깥과 비교하지 않고 안에서 갈랐다. 이긴 경기와 진 경기의 각 구간 통과율을 나란히 놓는다.
| 전환 | 승 (12) | 무 (4) | 패 (4) | 승 − 패 |
|---|---|---|---|---|
| 크로스 → 슛 | 0.601 | 0.378 | 0.464 | +0.137 |
| 슛 → 박스 안 | 0.638 | 0.676 | 0.626 | +0.012 |
| 슛 → 유효슛 | 0.399 | 0.379 | 0.261 | +0.138 |
| 유효슛 → 득점 † | 0.408 | 0.071 | 0.169 | +0.239 |
두 번째 줄을 보라. 슛이 박스 안에서 나오는 비율은 이겼을 때와 졌을 때가 사실상 같다(0.638 vs 0.626). 득점과의 상관도 −0.02로 완전히 무관하다. 수원은 PA내 슛이 리그 2위(+1.52σ)인데, 그 지표가 승패를 전혀 설명하지 못한다.
갈리는 것은 그 슛이 골문을 향하는가다. 슛 → 유효슛 전환이 승 0.399, 패 0.261로 벌어지고, 득점과의 상관이 +0.46(t = 2.22)이다.
† 유효슛 → 득점의 +0.81은 근거로 쓰지 않는다. 득점은 유효슛의 부분집합이라 동어반복 성분이 크다.
절대량으로 보면 더 분명하다. 진 경기에서 크로스도, 슛도, 박스 안 슛도 더 많다. 승리 경기가 더 많은 항목은 유효슛 하나뿐이다.
| 경기당 | 승 (12) | 무 (4) | 패 (4) |
|---|---|---|---|
| 크로스 시도 | 23.7 | 30.0 | 37.5 |
| 슛 | 13.2 | 11.5 | 17.0 |
| PA내 슛 | 8.4 | 8.0 | 11.3 |
| 유효슛 | 5.0 | 4.8 | 4.0 |
| 득점 | 2.00 | 0.50 | 0.75 |
같은 깔때기, 두 개의 질문
위 = 남들과 비교했을 때 · 아래 = 이길 때와 질 때를 비교했을 때
고쳐 쓴 한 문장
만성 결손은 「크로스 → 슛」에 있고, 경기별 승패는 「슛 → 유효슛」의 흔들림이 가른다.
앞의 것은 구조를 바꿔야 하고, 뒤의 것은 상태를 바꿔야 한다. 그리고 둘은 결국 같은 곳을 가리킨다 — 크로스가 도착하는 순간 박스가 어떻게 채워져 있는가.
"박스 안 슛인데 골문을 향하지 못한다"까지 왔다. 이유는 두 갈래다.
지금까지는 이 질문에 답할 데이터가 없었다. 그래서 포털의 경기 기록판(chalk board)에서 슛 마커를 색으로 분리해 좌표를 추출했다. 22경기, 수원 슛 279개. 20경기에서 팀 기록과 대조해 18경기가 오차 2개 이내다.
유효슛 전환이 낮은 경기와 높은 경기를 갈라 슛 위치를 비교했다.
| 경기 | 슛 중앙거리 | 평균거리 | PA내 비율 | 12m 이내 | 유효/슛 | 득점 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 저전환 (< 0.30) | 6 | 16.0 m | 16.7 m | 62% | 40% | 0.197 | 0.83 |
| 고전환 (≥ 0.45) | 4 | 16.9 m | 17.6 m | 63% | 27% | 0.561 | 2.00 |
PA내 비율이 62% 대 63%로 같다. 그리고 거리는 오히려 저전환 경기의 슛이 더 가깝다.
예상과 반대다. 슛이 골문에 더 가까운 경기에서 유효슛 전환이 더 낮다(12m 이내 비율과 유효슛 전환의 상관 −0.48, t = −2.32). 그리고 PA내 비율은 전환율과 아무 관계가 없다(−0.15).
정정 2 — 원인 후보 하나를 지운다
앞선 분석은 크로스의 값을 위치 × 자유도 × 도착의 곱으로 놓았다. 이제 첫 항을 지울 수 있다. 볼이 나쁜 자리에 도착하는 게 아니다 — 좋은 자리에, 오히려 더 가까운 자리에 도착하는데도 골문을 못 향한다.
남는 것은 자유도와 도착 구성이다. 세 항 중 하나를 데이터로 배제한 것이고, 이건 모델이 약해진 게 아니라 좁아진 것이다.
다만 "가까운 슛이 나쁘다"를 인과로 읽으면 안 된다. 가까운 슛이 많다는 건 상대 박스가 밀집했다는 신호로 보는 편이 맞다 — 물러선 상대를 두들길수록 슛은 가까워지고 동시에 막힌다. 그러면 이 표는 "가까이 쏘지 마라"가 아니라 "밀집한 박스에 더 밀어 넣는 것이 답이 아니다"로 읽힌다. 진 경기의 크로스가 37.5개, 이긴 경기가 23.7개라는 사실과 같은 이야기다.
슛 279개는 어디서 나왔나 — 골문까지의 거리 분포
2026 K리그2 22경기 · 수원 삼성 · chalk board 좌표 추출
앞선 분석에서 나는 크로스의 질을 떨어뜨리는 원인으로 전달 경로를 지목했다. 후방에서 중원을 거치지 않고 곧장 측면으로 나가는 패스가 많으면, 상대 수비의 시선이 한 번도 꺾이지 않아 크로서에게 붙기 쉽다는 논지였다. 실측에서 그런 경로가 전체의 34%였다.
이번에 21경기 패스 매트릭스를 라운드순으로 다시 세워 봤다.
후방이 중원을 건너뛴 비율 — 라운드별
후방(GK·DF)이 보낸 전진 패스 중 중원을 거치지 않고 전방으로 직결한 비중 · R12는 홀수 팀 편성에 따른 수원 휴식
정정 3
34%는 시즌 평균이고, 시즌 초 수치에 끌려 올라간 값이다. 팀은 이미 이 경로를 스스로 고쳐 왔다. 후반기 실제 값은 18.8%다.
그런데 산출은 그만큼 좋아지지 않았다.
| 구간 | 후방 직결 | 크로스 | 슛 | 득점 | 슛당 득점 |
|---|---|---|---|---|---|
| 전반기 R1–11 | 32.8% | 24.1 | 10.9 | 1.27 | — |
| 후반기 R13–21 | 18.8% | 32.1 | 16.9 | 1.67 | — |
| 최근 5경기 | 19.6% | 35.6 | 18.8 | 1.60 | 0.099 |
| 전체 20경기 | 26.5% | 27.7 | 13.6 | 1.45 | 0.113 |
경로를 고치자 크로스가 24.1 → 35.6으로, 슛이 10.9 → 18.8로 늘었다. 그런데 슛당 득점은 0.113 → 0.099로 오히려 내려갔다. 더 많이 만들고 더 못 넣는다.
곱셈 구조에서 이건 한 가지를 뜻한다. 한 항을 올렸는데 전체가 안 늘었다면, 다른 항이 낮아서 그 효과를 삼키고 있다. 그리고 앞 절에서 그 항이 위치가 아니라는 것까지 확인했다. 남는 것은 도착 구성이다.
정정 4
554는 오픈플레이 크로스가 아니라 전체 크로스다.
R7 김포전 기록판을 필터별로 다시 뽑아 세었다.
| R7 김포전 · 수원 | 기록판에서 센 개수 | 팀 기록 |
|---|---|---|
| 오픈 플레이 크로스 | 22 | — |
| 세트피스 크로스 | 5 | — |
| 합 | 27 | 크로스 시도 29 |
| 참고 — 코너킥 + 프리킥 크로스 | 3 | 3 + 0 |
세트피스를 빼지 않으면 오픈만으로 29가 나와야 하는데 22다. 크로스 총계에 세트피스가 포함된다. (27과 29의 차이 2개는 겹쳐 그려진 마커가 병합된 것으로 보인다.)
그리고 하나 더. 포털의 「세트피스 크로스」는 코너킥과 프리킥 크로스보다 넓다. 5개인데 코너킥은 3, 프리킥 크로스는 0이다. 좌표를 보면 둘이 터치라인 위에 찍혀 있다 — 그날 수원의 스로인이 24개였다. 박스로 던진 롱 스로인이 세트피스 크로스로 잡힌다.
왜 이 정정이 논지를 강하게 만드는가
앞선 분석의 첫 장면은 "코너킥(압박 없음)은 리그가 인정한 무기인데, 같은 선수가 올리는 오픈플레이 크로스는 가장 많고 가장 적게 슛이 된다"였다. 그런데 오픈플레이 쪽 숫자에 코너킥이 섞여 있으면 그 대비가 순환한다.
제대로 분리하면 오픈플레이 전환율은 지금 적힌 49.1%보다 더 나빠진다. R7 기준 세트피스 비중은 17.2%였다(코너킥과 프리킥만 세면 10.3%). 고치면 대비가 약해지는 게 아니라 선명해진다.
다만 한 경기 계수를 시즌 전체에 곱하지는 않는다. 스로인 수가 경기마다 크게 흔들리기 때문에, 오픈 크로스 기록판을 몇 경기 더 확보해 계수를 확정한 뒤 554와 49.1%를 다시 계산할 것이다. 이 글은 그 전 단계까지만 말한다.
절단면이 두 개라면 처방도 두 개다. 그리고 둘의 성격이 다르다.
| 만성 결손 | 경기별 변동 | |
|---|---|---|
| 어디 | 크로스 → 슛 | 슛 → 유효슛 |
| 무엇과 비교해서 | 유럽 96팀·K리그 | 수원의 이긴 경기와 진 경기 |
| 성격 | 구조 — 시즌 내내 일정하다 | 상태 — 경기마다 흔들린다 |
| 바꿀 것 | 크로스가 나가기 전의 조건 | 크로스가 도착하는 순간의 박스 |
| 바꾸지 않을 것 | 크로스 총량 · 크로서의 킥 능력 | 슛 위치 · 박스 진입 자체 |
마지막 줄이 이 글에서 가장 실무적인 부분이다. 세 가지가 처방 대상에서 빠진다.
남는 것은 하나다. 크로스가 도착하는 순간, 박스 안 선수가 어떤 상태로 서 있는가. 6m 이내 슛이 22경기에 일곱 번이라는 사실이 그 상태를 가장 직접적으로 말한다 — 박스에 들어가긴 하는데 깊이 들어가지 못하고, 그래서 좋은 자리가 아니라 남는 자리에서 쏜다.
진 경기에서 크로스를 53% 더 올리고 박스 안에서 62% 더 쐈다. 그러고 47% 덜 넣었다. 더 하는 것은 답이 아니다.
고친 글이므로 다음에 또 고칠 지점을 미리 적어둔다.
지난 글의 결론은 틀리지 않았다. 다만 한 층만 보고 그것이 전부라고 썼다. "유럽 평균과 같다"는 관찰을 "여기는 문제가 없다"로 옮겨 적은 것, 시즌 평균 34%를 현재 상태로 제시한 것, 세트피스가 섞인 숫자를 오픈플레이라고 부른 것 — 셋 다 데이터를 더 파고 나서야 보였다.
그리고 고친 결과가 더 강하다. 절단면이 하나일 때보다 두 개일 때 처방이 정확해지고, 원인 후보 하나를 배제하니 모델이 좁아졌고, 내가 지목한 문제가 이미 개선되고 있었다는 사실은 이 팀이 스스로 움직이고 있다는 증거가 됐다.
분석은 한 번에 끝나지 않는다. 결론을 내는 것보다 자기 결론을 다시 검증하는 것이 더 오래 걸리고, 대체로 더 값이 있다. 이 글은 그 두 번째 작업의 기록이다.
다음 검증은 선수 단위다. 같은 데이터에서 선수별 유효슛과 박스 안 슛을 열면, "박스 안에서 골문을 못 향한다"가 누구의 이야기인지가 나온다. 그때 이 글도 다시 고칠 것이다.