#1481
RaceOps
주말 스포츠 이벤트 물류 AI 예측 플랫폼
핵심 아이디어
- 타깃
- 마라톤·트라이애슬론·트레일런 대회 주최사(미디어사 스포츠팀, 지자체 체육행사 담당자, 민간 레이스 디렉터)
- 문제
- 대회 물류를 전년 데이터 복붙 엑셀과 관장의 감으로 관리. 급수대 물 부족(참가자 불만)이나 과잉 발주(수백만원 폐기) 반복. 의료 인력은 균등 배치하지만 실제 사고는 특정 구간에 집중.
- 해결
- 날씨·코스 고도·참가자 페이스 분포 데이터로 급수대별 소모량, 의료사고 확률, 자원봉사자 배치를 AI가 예측. 대회 당일(주말) 실시간 참가자 흐름 기반 자동 보정 대시보드 제공.
- 차별화
- 스프레드시트 대비 물자 낭비 40% 감소, 의료 사각지대 0건 목표. 기존에는 이벤트 물류 전용 예측 도구 자체가 없음. 모든 레이스 디렉터가 '감'으로 하던 일을 데이터로 전환.
핵심 기능
- 01
급수대별 소모량 AI 예측(날씨·기온·습도 연동)
- 02
의료사고 확률 코스 히트맵
- 03
자원봉사자 최적 배치 알고리즘
- 04
대회 당일 라이브 대시보드(실시간 참가자 흐름 반영)
- 05
이벤트 후 리포트(실제 vs 예측 비교·다음 대회 학습)
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 이벤트당 ₩290,000 × 월 60건 = ₩17,400,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 1회 이벤트 물자 낭비 절감액(₩100만~500만)이 ₩29만 결제의 10배 이상 → '싸다'고 느낌. |
- 개발 기간
- 약 14주
- 시장 규모
- 전체 시장 글로벌 스포츠 이벤트 관리 소프트웨어 시장 $10B유효 시장 한국 주말 스포츠 이벤트(마라톤·트라이애슬론·트레일런·사이클) 물류 관리 ₩500억초기 목표 시장 한국 중·대형 엔듀런스 이벤트 물류 최적화 ₩50억
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 철인3종(주말 이벤트 특성 + 복잡한 보급 물류) × AI 수요 예측(소비 패턴 예측) 충돌
- 분석 방식
- 원칙2: 지금 엑셀+감으로 해결하는 문제 → AI 자동화
- 포착 일자
- 2026.03.06