F1 디버깅 노트

안녕하세요! 이번 글에서는 ‘오버컷(overcut)’ 전략을 살펴보고, 어떻게 최신 빅데이터 분석이 이를 더욱 정교하게 만드는지 알아보겠습니다. 1. 오버컷이란? 오버컷은 경쟁 차량이 먼저 피트스탑을 할 때, 타이어 수명이 더 오래 지속된다는 이점을 활용 하여 조금 더 오래 트랙에 남아 있다가 피트인하는 전략입니다. 이로 인해 상대보다 더 긴 세팅 랩(long stint)에서 빠른 랩타임을 기록할 수 있다면, 피트인 후에도 포지션을 유지하거나 오히려 앞설 수 있죠. 2. 실행 단계와 주요 변수 잔여 타이어 퍼포먼스 예측 - 실시간 랩타임 추이와 마모·열 특성 데이터 분석 - 센서 데이터 수집 및 머신러닝 모델 예측 피트윈 시뮬레이션 - 클라우드 기반 전략 툴로 경쟁팀의 피트 타이밍 예측 - 다중 시나리오 시뮬레이션으로 최적 길 찾기 (Monte Carlo 방식) 피트인 시점 결정 - 트랙 상황(교통 밀도, 기상 변화) 종합 고려 - 타이어 워밍업 시간과 온도 관리 최적화 피트스탑 및 전술 조정 - 타이어 컴파운드 교체 - 실시간 데이터 피드백에 따른 전략 수정 3. 오버컷의 장·단점 장점 단점 지연된 피트인으로 장기 트랙 포지션 확보 타이어 마모 및 성능 저하 위험 증가 피트 후 트래픽 회피 가능 예상보다 느린 랩타임일 경우 손실 확대 머신러닝 기반 데이터 분석 지원 분석 모델 오류 시 전략 전체에 악영향 4. 실제 사례: 2023 벨기에 GP 르노-알핀 팀은 소프트 타이어의 마모 저항성을 활용해 경쟁팀보다 5랩 더 버텨냈습니다. 결국 두 번째 피트스탑 후에도 앞 랩타임을 유지하며 포지션을 지켜냈죠. 5. 빅데이터의 역할 피트 전략 머신...

언더컷 전략의 비밀 안녕하세요, 오늘은 ‘언더컷(undercut)’ 전략을 중심으로, 그 원리와 활용 포인트를 쉽고 재미있게 풀어봅니다. 1. 언더컷이란 무엇인가? 언더컷은 앞 차가 아직 피트인하지 않은 상황에서 한 발 먼저 타이어를 교체 하여, 신품 타이어의 속도를 활용해 트랙 위에서 더 빠른 랩타임을 기록하고 포지션을 얻는 전략입니다. 타이어 교체 전 타임 손실 피트스탑 후 ‘아웃랩(out-lap)’에서 신품 타이어의 그립을 극대화 상대 차가 교체를 마치고 복귀할 때까지의 격차 해소 “언더컷은 일종의 시간 사냥!” 2. 실행 단계와 주요 변수 타이어 마모도 파악 - 앞 차의 랩타임 변화 추이 관찰 - Pirelli가 제공하는 마모·속도 데이터 참고 피트월 시뮬레이션 - 라이브 데이터로 잔여 랩 수와 타이어 성능 예측 - 각 팀의 전략 소프트웨어를 통해 최적 교체 시점 계산 피트인 타이밍 결정 - ‘클린 에어(clean air)’ 확보 여부 - 반대 전략(오버컷) 대비 위험도 평가 피트스탑 수행 - 피트크루의 동선·장비 준비 - 신속한 호스 연결 및 재출발 3. 언더컷의 장·단점 장점 단점 트랙 포지션 획득 가능성 ↑ 피트 후 리인랩(in-lap)에서 트래픽 위험 타이어 그립 최대 활용 예측 오차 시 타이어 관리 난이도 증가 상대팀에게 심리적 압박 오히려 역언더컷 당할 수 있음 4. 사례로 이해하기 2024 호주 GP : 맥스 베르스타펜이 17랩에 피트인, 아웃랩에서 0.8초 빠른 랩 기록 → 경쟁자 뒤로 복귀 출처: gpfans.com 실패 사례 : 클린 에어 미확보로 인해 앞 차량 트래픽에 걸린 후, 타임을 갉아먹으며 전략 무산 5. 방어 기법: 역언더컷(Pre-emptive Pit Stop) 경쟁팀의 언...