다중 스탑 전략과 AI 분석
안녕하세요!
오늘은 ‘다중 스탑(Double-Stop)’ 전략을 소개하고, 이를 지원하는 AI 분석 기법의 역할을 살펴보겠습니다.
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1. 다중 스탑이란?
다중 스탑 전략은 레이스 중 두 번 이상의 피트스탑을 감행함으로써 최적의 타이어 컴파운드를 활용하는 전술입니다.
예를 들어 소프트→미디엄→하드 순으로 교체하며, 각 구간에서 최대 성능을 발휘할 수 있도록 구성합니다.
2. 실행 단계와 변수
- 첫 번째 스탑
- 소프트 컴파운드 장착으로 초기 스프린트 페이스 확보
- 랩타임 상승 추이를 모니터링 - 두 번째 스탑
- 중간 지점에서 미디엄 컴파운드로 교체하여 일관성 유지
- 피트월과 라이브 트래픽 데이터 교차 분석 - 추가 스탑(Optional)
- 레이스 후반에 하드 컴파운드로 안전 마무리
- 연료 무게 변화 및 기후 조건 고려
3. AI 분석의 역할
- 머신러닝 모델로 스톱 횟수 최적화
- 과거 레이스 데이터 500건 이상 학습
- 각 스탑 시점의 랩타임 예측 - 실시간 전략 시뮬레이션
- 트래픽, 기상, 세이프티카 이벤트 데이터 통합 - 컴파운드별 열·마모 특성 예측
- 센서 데이터와 서킷 특성 매칭
4. 실제 사례: 2023 이탈리아 GP
맥라렌 팀은 두 번의 피트스탑을 계획해 소프트→하드 컴파운드로 전략을 세웠습니다.
AI 시뮬레이션을 통해 두 번째 스탑 시점을 25랩에서 결정, 마지막 스틸 세그먼트에서 빠른 랩타임을 기록하며 포지션을 방어했습니다.
5. 장·단점
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 세그먼트별 최적 퍼포먼스 발휘 | 타이어 총 교체 시간 증가 |
| AI 예측으로 리스크 최소화 | 분석 오차 시 전략 붕괴 위험 |
| 다양한 시나리오 대응 가능 | 피트크루 피로도·장비 부담 |
🔗 참고 자료
- F1.com – "Explained: Double-Stop Strategy" (2023년 9월, 검색어: Double-Stop Explained)
- RaceFans – "AI and F1 Pit Stop Strategies" (2022년 11월, 검색어: AI Pit Stop F1)
다음 일정: Day 4 – “차량 세팅과 시뮬레이션 툴 활용”
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