DAY2. 오버컷 전략과 빅데이터의 만남

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 활용하여 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

1. 잔여 타이어 퍼포먼스 예측
   - 실시간 랩타임 추이와 마모·열 특성 데이터 분석
   - 센서 데이터 수집 및 머신러닝 모델 예측
2. 피트윈 시뮬레이션
   - 클라우드 기반 전략 툴로 경쟁팀의 피트 타이밍 예측
   - 다중 시나리오 시뮬레이션으로 최적 길 찾기 (Monte Carlo 방식)
3. 피트인 시점 결정
   - 트랙 상황(교통 밀도, 기상 변화) 종합 고려
   - 타이어 워밍업 시간과 온도 관리 최적화
4. 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 머신러닝 모델: 1,000가지 이상 시뮬레이션으로 최적 전략 예측
• 타이어 열·마모 예측: 실시간 센서 데이터로 컴파운드별 성능 예측
• 차량 간 상호작용 분석: 클린 에어 확보 가능성 및 트래픽 예측

마무리

오버컷 전략은 타이밍과 데이터 분석이 결합되었을 때 최고의 효과를 발휘합니다.
다음 글에서는 다중 스탑(Double-Stop) 전술과 이를 지원하는 AI 분석 기법을 다뤄볼 예정이니 기대해 주세요!

🔗 참고 자료

• F1.com – "Explained: Overcut in F1" (2023년 5월, 검색어: Overcut Explained)
• RaceFans – "Strategy: Overcut vs Undercut" (2022년 8월 14일 게시)

다음 일정: Day 3 – “다중 스탑 전략과 AI 분석”