2026-04-16 · 창원
과거 경기KT 위즈 vs NC 다이노스
최종: KT 4 - 3 NC · 승리 KT
🎯 경기 개요
KT 승률이 14%p 앞선다. 핵심 팩터가 그대로 작동하면 예측대로, 변수 한 두 개만 틀어져도 역전 가능.
🎯 AI 심판 최종 판정

KT 위즈
원정

NC 다이노스
홈
예측 승자 (원정)
KT 위즈 57%
NC의 타선 wOBA 우위(+0.011)는 실재하지만, KT 불펜 FIP(3.93) 대비 NC 불펜(4.9)의 약 1점 격차는 장타 허용 위험을 높여 득점 이점을 반감시킨다. 수비 SFR도 NC -3 대 KT +2.3으로 약 1승 이상의 차이. Elo는 사실상 동률(1513 vs 1511)이며 홈 PF 100이 중립이라 홈 이점도 없다. 선발 미확정 변수는 양팀 공통이나, 투수·수비 복합 지표에서 KT가 구조적으로 유리하다는 판단. 정량 모델(40%)을 존중하되 NC 타선 우위를 소폭 반영해 43%로 결정.
양팀 에이전트 논거
KT 위즈 에이전트
핵심 팩터: 종합 전력
- 데이터 기반 분석
정량 모델 기반 분석
NC 다이노스 에이전트
핵심 팩터: 타선 wOBA 미세 우위는 불펜 FIP 격차(0.97)로 상쇄 가능성
- 타선 wOBA 0.318 > KT 0.307 (공격력 우위 +0.011)
- 홈구장 창원NC파크 PF 100 (중립, 양팀 동등 조건)
- Elo 1513 vs KT 1511 (미미한 경쟁력 우위)
상대 약점:
- KT 불펜 FIP 3.93이 우수하지만, NC 불펜 4.9와의 격차가 상당
- KT 수비 SFR +2.3 vs NC -3 (수비력 차이가 NC에 불리)
NC 타선이 미세하게 앞서지만 불펜 FIP 격차(NC 4.9 vs KT 3.93)가 결정적 약점. 수비 SFR도 -3으로 守備에서 1.1승 손실. 두 팀 Elo 차이 극소, 최근폼도 KT 10% > NC 0%로 상대가 유리. 선발투수 미확정으로 변수 크며, 홈구장 이점(PF 100)도 중립. 접전 시나리오.
📊 팩터별 정량 해설
정량 모델 v1.8의 10개 팩터를 가중치 순으로 분석합니다.
선발 FIP
가중치 15%선발 FIP 데이터 부족.
비슷
타선 wOBA
가중치 15%양 팀 wOBA가 근접해 타격 화력은 비슷한 수준.
비슷
Elo 레이팅
가중치 10%Elo 레이팅 격차 작음, 전력 대등.
비슷
불펜 FIP
가중치 10%KT 불펜의 FIP이 0.97 낮다. 후반 리드 지키기 우위 (10% 가중).
모델 메타 정보
정량 모델: v2.0-debate · 토론 버전 v2-persona4
🔄 회고 보정
보정: 0%
⚡ 사후 분석
경기 종료 후 AI가 “무엇을 틀렸나” 진단
Factor 편향 Top 3
KT의 recent_form에 -0.500 최대 페널티를 부여했으나 실제 경기에서 KT는 4득점 원정 승리를 완수하며 폼 부진 진단이 과도했음이 드러났다.
sfr 편향 -1.066으로 NC의 수비 범위·실책 지표를 극단적으로 불리하게 반영했으나, 최종 실점 차(1점)는 이 편향 크기를 정당화하지 못했다.
NC 불펜 FIP 편향 -0.055는 소폭으로 반영됐지만 양 팀 postview 모두 불펜 실점이 결정적이었다고 지목해 실제 영향력이 모델보다 컸다.
KT 위즈 사후 의견
KT 위즈는 22% 낮은 홈 승리확률 예측에도 불구하고 NC 다이노스를 상대로 원정 승리를 거뒀다. 예측 모델은 KT의 recent_form을 -0.500으로 과도하게 페널티를 주었으나, 실제 경기에서는 이를 극복했다. 특히 NC의 bullpen_fip 약점(편향 -0.055)이 실제로 영향을 미쳤을 가능성이 높다. 결과적으로 KT는 약세로 평가받던 상황을 현장에서 뒤집으며 4득점으로 마무리했다.
핵심: recent_form
놓친 것: recent_form에서 -0.500의 과도한 부정 편향이 KT의 실제 경쟁력을 과소평가했으며, NC 홈경기에서의 bullpen_fip 약점도 충분히 반영되지 않았다.