본 논문은 Google Research Football 환경에서 시뮬레이션된 축구 추적 데이터를 활용하여 지속적인 추적 데이터를 위한 모델 개발을 지원하는 방법을 제시합니다. 야구와 같은 에피소드성 스포츠와 달리, 축구와 아이스하키 같은 지속적인 침투 스포츠는 경기의 복잡성 증가와 고해상도 경기 추적 데이터 접근의 제한으로 인해 고급 분석의 영향이 제한적이었습니다. 본 연구는 현실적인 스키마로 저장된 시뮬레이션 데이터와 고급 기능 및 이벤트 추출 프로세스를 제공하여 이러한 문제를 해결합니다. 기존 추적 데이터 모델의 예시를 통해 시뮬레이션 데이터의 효과를 보여주고, 공개적으로 이용 가능한 추적 데이터 부족 문제를 해결함으로써 인공지능과 스포츠 분석의 접점에 있는 연구를 지원합니다.
