2026Opta Forum 경진대회 2차 심사 제출 마감에 이어, 4개의 프로젝트가 무대 발표 후보로 선정되었으며, 추가로 3개의 프로젝트가 포스터 발표 후보로 추천되었습니다.
제출된 각 제안서는 혁신성, 방법론, 관련성, 적용 가능성이라는 네 가지 핵심 기준에 따라 심사되었습니다. 이제 선정된 7개의 우수 프로젝트가 런던 대영박물관에서 초청된 업계 관계자들을 대상으로 공개될 예정입니다.
올해 Opta Forum (OptaForum )의 새로운 시도로는Forum 데이터를 어떻게 지능적으로 활용하여 미디어 스토리텔링을 강화할 수 있는지에 초점을 맞춘 전용 미디어 스토리텔링 부문이Forum .
2026Forum 포럼의 연구 발표 및 포스터 전체 목록은 다음과 같으며, 순서는 무작위입니다:
무대 프레젠테이션
미디어 스토리텔링 부문: 하산 라피크, 딜런 다멜리오, 에반 페고르쉬 – 인터랙티브 시각 자료의 힘: Opta Vision 활용한 선수 패스 성능 비교
하산, 딜런, 에반은 Opta Vision ( Opta Vision 기반으로 ‘패싱 인텔리전스(Passing Intelligence)’와 ‘패스플로우(Passflow)’라는 두 가지 인터랙티브 데이터 시각화 도구를 개발했습니다. 이 도구들은 리그 내 각 선수의 패스 능력을 비교하는 편집 기사를 보완하며, 흥미로운 인터랙티브 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 이 시각화 도구들은 기회 비용(Opportunity Cost), 기대값(Expected Value), 리스크 인텔리전스(Risk Intelligence) 등 그들이 개발한 여러 새로운 지표를 활용합니다.
하산은 시러큐스 대학교 팰크 스포츠 칼리지(Falk College of Sport) 스포츠 분석학과의 조교수로, 딜런과 에반은 현재 이곳에서 스포츠 분석 및 경제학을 전공하고 있다. 딜런과 에반은 현재 시러큐스 대학교 남자 축구팀과 올덤 애슬레틱 A.F.C.에서 데이터 분석가 인턴으로 근무하고 있다.
경기 분석 카테고리: 하이메 오리올 – 후방에서 압박을 뚫기: 고강도 압박 상황에서 볼을 소유하지 않은 선수의 움직임과 패스 결정의 질 간의 연관성
제이미의 프로젝트는 현재 각각 별도로 연구되고 있는 두 가지 분석 영역, 즉 압박 상황에서 패스 기회를 창출하는 오프볼 런의 질과, 주어진 옵션들에 대한 패서(패스하는 선수)의 판단력을 연결하는 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크의 목적은 코칭 스태프, 선수 영입 담당자, 상대 팀 분석가들에게 움직임 설계와 의사결정 평가 모두에 대해 실질적인 통찰력을 제공하는 데 있습니다.
하이메는 현재 마드리드의 프란시스코 데 비토리아 대학교에서 비즈니스 애널리틱스와 컴퓨터 과학 복수 전공 과정을 밟고 있다. 그는 ‘Football Decoded’ 블로그의 설립자이며, 현재 Minsait에서 데이터 사이언스 인턴으로 근무하고 있다.
퍼포먼스 부문, 채용: 유리드 엘라히 – 런 익스플로이테이션 프로파일링 – 패스 수신자가 오프볼 움직임에 어떻게 반응하는지 측정하기
유리드는 팀 동료들의 오프볼 런에 대한 반응 방식을 바탕으로 패스 능력을 평가하는 프레임워크를 개발했으며, 이를 통해 선수들이 가장 가치 있는 선택지를 골라내는지, 아니면 무난한 패스로 회피하는지를 측정합니다. 오프볼 런 데이터와 패스 상황, 예상 위협 지수를 연계함으로써, 그의 연구는 수비 압박 하에서의 의사결정 품질을 파악합니다. 그 결과, 각 선수의 패스 결정 품질을 명확히 보여주는 개인별 프로필이 도출됩니다.
유리드는 데이터 사이언스 도조(Data Science Dojo)에서 근무하고 있으며, FC 디나모 트빌리시에서 인턴으로 근무한 경력이 있습니다.
발표 부문, 초록: 빌리 멀리 – 엘리트 로우 블록 교란자 식별: 로우 블록 결정 가치(LBDV)를 활용한 선수 선발 프레임워크
빌리의 프로젝트는 새로운 지표인 ‘로우 블록 결정 가치(LBDV)’를 활용하여, 낮은 수비 블록을 뚫는 데 필요한 용기와 실행력을 꾸준히 보여주는 선수들을 선별합니다.
이 프레임워크는 압박 상황에서의 의사결정과 경기 흐름을 정량화함으로써, 자신의 선택이 측정 가능한 경쟁 우위로 이어지는 선수들을 가려냅니다. 선수 영입을 염두에 두고 설계된 이 지표는 구단이 촘촘한 수비 체계를 뚫어낼 수 있는 선수들을 선별할 수 있도록 돕습니다.
빌리는 현재 스포츠 데이터 캠퍼스(Sports Data Campus)에서 데이터 분석 석사 과정을 밟고 있으며, 토트넘 홋스퍼의 유소년 아카데미 영상 스카우트로 활동 중이다. 그 전에는 밀월 FC에서 1군 스카우트로 근무한 바 있다.
포스터 전시업체
로이 길 – 이벤트 데이터를 넘어: Opta Vision 활용한 구조적 플레이 스타일 모델 구축
로이의 포스터는 그가 개발한 확률적 전술 정체성 프레임워크를 소개할 예정이며, 이 프레임워크는 위상 인식 지표를 활용해 기존의 이벤트 기반 또는 추적 기반 접근 방식보다 더 정확하게 팀의 플레이 스타일을 모델링합니다.
‘경기 전개 단계’나 ‘공격 및 수비 스타일 분류 기준’과 같은 체계적인 전술적 분석 결과를 활용하여, 그의 연구는 간접적인 스타일 지표에 의존하기보다는 측정 가능한 팀 차원의 정체성 프로필을 구축합니다. 로이는 현재 카디프 메트로폴리탄 대학교에서 축구 과학 응용 데이터 분야 박사 과정을 전일제로 수학 중입니다.
에두아르도 마르케스 – 압박 속, 맥락에서 벗어난: Opta Vision 활용한 채용 리스크 평가를 위한 글래스박스 의사결정 프로파일
에두아르도는 필드 선수들, 특히 미드필더들이 가능한 패스 옵션 중에서 어떻게 선택하는지, 압박 상황에서도 그 결정이 얼마나 견고한지, 그리고 그들의 의사결정 패턴이 팀의 전술적 정체성과 얼마나 잘 부합하는지를 평가하는, 즉시 활용 가능한 해석 가능한 분석 프레임워크를 개발했다.
이 접근 방식은 실행 시점에 이용 가능한 대안들과 비교하여 결정을 평가함으로써, 진정한 의사결정의 질과 상황적 요인에 의해 부풀려진 실행 결과를 구분해 냅니다. 이 프레임워크는 단계별 영입 후보 명단, 이적 위험 신호, 영상으로 검증 가능한 의사결정 이력이 포함된 1페이지 분량의 선수 프로필 등 스카우팅 부서를 위한 실무적 산출물을 생성합니다.
에두아르도는 기계 학습 박사 학위를 소지한 독립 AI 데이터 과학 컨설턴트입니다. 그는 과거 대규모 데이터 및 머신러닝 팀을 구축하는 리더십 역할을 맡았으며, 현재 스포츠 데이터 캠퍼스(Sports Data Campus)에서 축구 스카우팅에 적용되는 빅데이터 석사 과정을 수료 중입니다.
레미 아워사냐 – 압박 저항의 정량화: Opta Vision 활용한 고강도 압박에 대한 전술적 해결책의 식별 및 평가를 위한 다차원적 프레임워크
레미는 고강도 압박 상황을 식별하기 위한 ‘압박 범위(Pressing Envelopes)’를 정의하고, 전술적 ‘회피 기법(Bypass Mechanisms)’을 분류하며, 그 효과를 평가하는 등 압박 저항력을 측정하기 위한 표준화된 프레임워크를 개발했습니다. 이 연구 결과는 코칭, 선수 영입 및 경기 전략에 활용되어, 팀들이 고강도 압박 상황을 효과적으로 활용하거나 방어하는 데 도움을 줍니다.
레미는 비영리 단체에서 데이터 분석가로 일하고 있으며, 이전에는 선덜랜드의 데이터 및 분석 부서에서 12개월간 인턴십을 마쳤습니다.
Stats Perform 제안서를 제출해 주신 모든 분께 감사의 Stats Perform , 2026Forum 발표나 전시를 진행하게 될 7명의 참가자분들께 축하의 말씀을 전합니다.
