YOUTH FOOTBALL · TACTICAL LEARNING

Tactical Twin Junior · 공개 MVP

경기 장면에서,
다음 훈련으로.

학생의 관찰과 코치의 검토를 연결합니다.
선수에게 다음 행동을,
코치에게 검토할 근거를 전합니다.

PC · 태블릿 · 모바일 내 영상으로 시작
붉은 유니폼을 입고 공을 다루는 유소년 축구 선수의 프로젝트 콘셉트 이미지
기존 프로젝트의 콘셉트 이미지
하나의 장면, 하나의 다음 행동“공을 받기 전에, 주변을 한 번 더.”
PLAY
SEE THE SCENE. THINK TOGETHER. PLAY BETTER.
SEE 장면을 발견하다THINK 근거를 함께 읽다PLAY 다음 행동을 연습하다

OUR APPROACH

영상을 보는 데서,
함께 배우는 과정으로.

모든 장면을 복잡한 숫자로 바꾸기보다,
선수가 이해하고 실천할 수 있는 질문을 찾습니다.

01SEE

배울 장면을 기록합니다.

영상의 시간, 선수의 행동, 결과를 직접 관찰합니다. 여섯 가지 전술 유형으로 같은 기준을 만듭니다.

장면의 질문이 순간, 어떤 패스 선택지가 있었을까?
02THINK

사실과 해석을 나눕니다.

관찰 기록을 바탕으로 설명을 정리하고, 원본 장면과 대조합니다. 코치의 검토로 다음 훈련의 방향을 정합니다.

검토의 질문그 설명을 영상에서 다시 확인할 수 있을까?
03PLAY

다음 행동으로 연결합니다.

선수 눈높이의 전술 카드와 훈련 과제로 핵심을 공유합니다. 다음 경기에서 같은 행동을 다시 살펴봅니다.

훈련의 질문다음에는 무엇을 다르게 해볼까?
빌드업압박공수 전환세트피스기회위험

YOUR TACTICAL WORKSPACE

우리 팀의 경기를,
우리 팀의 언어로.

노트북에서는 넓게 비교하고, 태블릿에서는 함께 검토하고, 휴대폰에서는 핵심 카드에 집중하세요.

  • 내 영상 재생과 시각별 장면 태깅
  • 기록 수정과 코치 검토 상태 관리
  • 태깅 기반 리포트와 선수 전술 카드
  • JSON·CSV 내보내기와 리포트 인쇄
작업실에서 직접 해보기
TACTICAL TWIN JUNIOR샘플
MATCH WORKSPACE장면을 보고, 질문을 남기세요.
SEE
481062D 전술 개념도
빌드업

공을 받기 전 주변을 확인하고 전진 패스

공수 전환

공을 잃은 뒤 가까운 선수가 패스 길목 제한

체험용 가상 기록으로 구성한 작업 화면

이번 공개 버전은 기기 안에서 작동합니다. 영상은 서버로 전송하지 않으며, 기록은 현재 브라우저에 저장합니다. 다른 기기로 옮길 때에는 JSON 파일로 내보내고 불러오세요.

FROM OBSERVATION TO PRACTICE

실제 프로젝트에서
찾아온 질문들.

기존 4경기 분석 자료와 전술 카드 제작 경험을
관찰 → 검토 → 훈련의 흐름으로 정리했습니다.

CASE 01

FC서울전 분석 자료에서

막판 집중력은
승부를 바꾼다.

종료 직전 세트피스에서 역할과 세컨드볼 대응을 다시 확인하는 훈련 과제.

세트피스 · 수비 역할
CASE 02

부천FC전 분석 자료에서

좋은 전개를,
마무리까지.

측면 패스 연계와 박스 안 침투를 연결하고 먼 포스트의 선택지를 살펴보는 질문.

빌드업 · 기회 창출
CASE 03

광주전 분석 자료에서

빈 공간을
함께 발견하다.

압박·전환·세컨드볼 장면을 관찰하고, 하프스페이스를 활용하는 미니게임으로 연결.

압박 · 공수 전환

기존 분석 문안에 기반한 연구 사례입니다. 자동 추적 결과나 실제 훈련 효과를 입증한 자료를 뜻하지 않습니다.

A STUDENT-LED PROJECT

학생이 관찰하고,
함께 만드는 축구의 배움.

Tactical Twin AI는 국내외 학생 6명이 관찰 기준, 시장 조사, 전술 시각화와 데이터 정리를 나누어 맡는 유소년 축구 프로젝트입니다. 지도교사·기술 및 사업화 자문·축구코치와 함께 개발하고 검토합니다.

관찰·태깅 기준시장 검증유소년 눈높이전술 시각화데이터 정량화데이터 분석
RESEARCH

관찰 기준과 분석 자료

여섯 전술 유형, 4경기 분석 자료, 훈련 카드 문안 정리

NOW · 공개 MVP

반응형 분석 작업실

기기 내 영상 재생, 직접 태깅, 리포트·카드와 데이터 내보내기

NEXT · 개발·검증 계획

AI 설명과 자동 추적 연구

AI 초안의 원본 대조, 선수 추적·장면 분류, 팀 단위 현장 검증

START WITH ONE SCENE

첫 장면부터,
어렵지 않게.

지금 AI가 영상을 자동 분석하나요?

현재 작업실은 사람이 장면을 태깅하고, 입력된 기록을 기준으로 요약·훈련 과제 초안을 정리합니다. 외부 AI 모델 호출이나 자동 선수 추적은 연결되어 있지 않습니다. AI 설명과 자동 추적은 후속 개발·검증 계획입니다.

휴대폰에서도 같은 기록을 볼 수 있나요?

각 기기와 브라우저의 저장 공간은 서로 다릅니다. PC에서 작업 데이터를 JSON으로 내보내고, 휴대폰 작업실의 ‘데이터’에서 불러오면 이어서 볼 수 있습니다. 자동 계정 동기화는 현재 제공하지 않습니다.

내 영상을 선택하면 어디로 업로드되나요?

영상은 기기에서만 재생하며 서버로 업로드하지 않습니다. 장면 기록과 선수 명단은 브라우저에 저장하고, 영상 파일 자체는 저장하지 않습니다. 브라우저를 다시 열면 영상 파일을 다시 선택해주세요.

누가 사용하면 좋을까요?

경기 영상을 가진 유소년 아카데미의 지도자·선수와 학교 축구부가 초기 사용 대상입니다. 한 장면을 근거로 설명을 나누고 다음 훈련을 준비하는 데 초점을 맞춥니다. 현재는 연구개발·시범 단계입니다.

SEE · THINK · PLAY

다음 플레이는,
한 장면의 질문에서.

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