VAR은 잘못된 판정을 바로잡기 위한 것이었습니다. 그런데 결국 전 세계 팬들에게 같은 질문을 남겼습니다 — 어떻게 같은 상황이 한 나라에서는 페널티킥이 되고, 다른 나라에서는 옐로카드가 될 수 있을까요?
이건 프리미어리그나 분데스리가만의 문제가 아닙니다. 챔피언스리그, 월드컵, 예선전, 하부 리그 — 전 세계가 같은 IFAB 경기 규칙을 사용하면서도 적용은 완전히 다릅니다.
OURVAR.AI는 모든 영상을 IFAB 규정 전체에 따라 분석합니다 — 일관되게, 편견·피로·편애 없이. 모든 판정에는 인용된 정확한 규칙 조항과 전체 추론이 함께 표시됩니다.
AI는 같은 상황에 항상 같은 규칙을 적용합니다. 두 명의 심판이 '부자연스러운 팔 위치'를 똑같이 해석하지는 않습니다. AI는 그렇게 합니다.
VAR 체크는 보통 3~5분이 걸려 경기 흐름을 끊습니다. 키 프레임의 AI 분석은 몇 초면 끝나서 — 팬들에게 보이지 않을 만큼 빠릅니다.
현재 VAR은 최소한의 근거만 공개합니다. AI는 모든 결정에 어떤 규칙이 적용되었는지, 어떤 프레임이 결정적이었는지, 왜인지 완전한 설명을 제공합니다.
모든 AI 결정은 기록되고, 감사 가능하며, 비교 가능합니다. 심판 오류율은 토론 가능한 의견이 아닌 측정 가능한 사실이 됩니다.
VAR은 많은 리그에 존재하지만 구현 품질은 천차만별입니다. AI는 분데스리가부터 아마추어 축구까지 모든 대회에 진정으로 일관되고 고품질의 검토를 — 비용의 일부만으로 — 가져올 수 있습니다.
축구의 정당성은 팬들이 규칙이 공정하게 적용된다고 믿는 데 달려 있습니다. 일관되고 투명하며 설명 가능한 시스템은 현재의 블랙박스보다 더 큰 신뢰를 만듭니다.
모든 영상은 판례가 됩니다. 판정은 끝이 아니라 — 커뮤니티 리뷰의 시작입니다. 좋아요/싫어요 투표, 댓글, "저도 그 자리에 있었어요" 메모가 모든 사례를 AI가 귀 기울이는 토론으로 만듭니다.
어떤 판정은 단순히 규정의 글자만으로 판단할 수 없습니다. 기술적으로는 규정에 맞는 핸드볼이라도 팬의 90%에게는 부당하게 느껴질 수 있죠 — 그게 바로 AI 혼자서는 가장 다루기 어려운 "상식" 신호입니다. 커뮤니티의 정서가 시스템에게, 언제 문맥이 문자 그대로의 해석을 넘어서야 하는지 알려줍니다.
분석된 사례가 많아질수록 → 커뮤니티 피드백이 늘고 → 판례 라이브러리가 정교해지고 → 다음 애매한 상황에서 더 나은 판정이 나옵니다. 여러분이 올리는 모든 영상으로 플랫폼이 함께 성장합니다.
Every verdict on OURVAR.AI is generated by Anthropic's Claude Sonnet 4.6 — a large language model — guided by a structured system prompt that contains the full IFAB Laws of the Game (2024/25 edition), the relevant interpretation guidance from IFAB Circulars, and a growing library of community-verified precedents drawn from past cases on this site.
We don't ask the model to "have an opinion". We give it the same rulebook a professional referee uses, the same frames a VAR official sees, and the same question — was the on-field call consistent with the Laws? The output is a structured verdict, not a hot take.
When a clip is submitted, the system downloads it (or accepts a direct upload) and extracts the key frames — typically 12 stills sampled around the decisive moment using motion-peak detection via OpenCV. Each frame is downscaled to ~960×540 and encoded as a base64 JPEG for the model. We never store the raw video file beyond the analysis window: only the extracted frames and the final verdict are persisted.
Before the main analysis runs, a smaller Claude Haiku 4.5 pass screens three early frames to confirm the clip actually contains football and isn't explicit or off-topic. This catches mis-submitted media before we pay full analysis cost, and prevents the verdict surface from being abused as a generic image analyser.
The main analysis call sends the full Laws system prompt (cached on Anthropic's side via ephemeral cache_control to keep costs reasonable), the match context (teams, competition, referee, claimed actual decision), the relevant precedents for that incident type, and all extracted frames. Claude Sonnet 4.6 returns a JSON-structured verdict: CORRECT / WRONG / INSUFFICIENT FOOTAGE (with no-call variants), a confidence band, the exact law clause cited, a recommended action, and a frame-referenced reasoning trail.
Every verdict is open to community voting: agree, disagree, or mark debatable. Once five verified votes accumulate, a consensus rating attaches to the case. Comments add context the AI couldn't see — "the camera angle is misleading," "the referee blew before contact," "this exact incident was talked about in IFAB's last circular." Verdicts users mark as correct feed back into the precedent library, tightening future analyses on the same incident type.
On a rolling basis, we sample a blind subset of cases against expert reviewers to measure agreement between AI verdict and human-referee consensus. When agreement on a specific incident type drops below a threshold, we tighten the precedent set fed into future calls for that category, and audit the system prompt section that governs it. The model itself doesn't "learn" between calls — calibration happens via the precedent library and prompt iteration, not via fine-tuning.
OURVAR.AI exists to make football refereeing decisions transparent, comparable, and accountable. That goal only works if our process is visible. The standards below describe what we cite, how we handle errors, where our independence sits, and where our limits are.
The AI's primary source is the IFAB Laws of the Game (2024/25 edition), specifically Law 11 (Offside), Law 12 (Fouls and Misconduct), and Law 14 (The Penalty Kick), together with the supporting Practical Guidelines section. We also reference IFAB's published Circulars when they clarify ambiguities (e.g. the 2024 handball-deflection guidance). Match metadata (teams, scores, competition) comes from the submitter and is cross-checked against publicly-visible match results where possible. We do not scrape broadcaster footage at rest — clips are processed once, frames extracted, and the source file is discarded.
When a verdict turns out to be wrong — either because the AI misread a frame, an incident type was miscategorised, or new footage from a different angle changes the analysis — we re-run the case and append a correction note to the original verdict rather than silently overwriting it. The community vote history is preserved. If you believe a verdict on this site is materially incorrect, the comments section on every case is the fastest route to flag it; the admin queue reviews community-flagged corrections daily.
OURVAR.AI is independent. We have no affiliation with FIFA, UEFA, IFAB, any national federation, broadcaster, or club. We do not accept paid placements that influence verdict outcomes. Subscription revenue covers Anthropic API costs and infrastructure; advertising (where shown to non-premium visitors) is served by Google AdSense and does not see the analysis content. Editorial decisions about which incidents become daily-featured cases are made by the operator alone.
Be aware of the limits. (1) The AI only sees the frames it's given — angles the broadcaster didn't include can change the call. (2) Some incidents are genuinely interpretive: two trained referees can apply Law 12 differently and both be defensible; on those, the AI's confidence drops to LOW and the verdict reads "INSUFFICIENT FOOTAGE" or "DEBATABLE". (3) The AI doesn't know broadcast context (commentary, replay graphics, the referee's mic feed). (4) For matches involving more than 22 visible players, occluded contact, or VAR-only camera angles, the system may flag the analysis as INSUFFICIENT FOOTAGE rather than guess. We'd rather say "we can't tell" than fabricate a confident call.
OURVAR.AI는 커뮤니티 실험입니다. FIFA, UEFA 또는 어떤 축구 단체와도 관련이 없습니다. 팬들이, 팬들을 위해 운영하는 병행 VAR이라고 생각해 주세요 — 모든 콜이 검토되고, 토론되고, 평가될 수 있는 곳입니다. 더 많은 케이스를 분석하고 검증할수록 선례 라이브러리가 좋아지고 판정이 더 유용해집니다.
끔찍한 콜로 경기가 망쳤다면 클립을 제출하세요. AI에게 휘슬을 맡길 수 있는지 보여주는 증거 기반을 함께 만듭시다.
OURVAR.AI는 사용자가 제출한 비디오 클립을 오직 AI 보조 심판 결정 분석 목적으로만 처리합니다. 업로드된 영상은 프레임 추출과 분석에만 사용되며 — 원본 비디오 파일은 처리 후 저장되지 않습니다. 사용자는 제출하는 모든 콘텐츠에 대한 권리를 보유하고 있는지 확인할 책임이 있습니다.
이 플랫폼에서 수행되는 분석은 본질적으로 변형적입니다: 원본 방송을 재현하기보다 새로운 데이터(심판 정확도 보고서와 구조화된 판정)를 생성합니다. 영상은 공개적으로 표시되지 않습니다. 이 사용이 미국의 공정 이용 원칙과 다른 관할 구역의 동등한 규정에 해당한다고 봅니다. 그러나 OURVAR.AI는 법적 보장을 제공하지 않으며 법무 법인이 아닙니다.
권리자이며 이 플랫폼의 콘텐츠가 저작권을 침해한다고 판단하시면, 다음과 함께 **hello@ourvar.ai**로 연락해 주세요: (1) 작품 식별, (2) 침해 콘텐츠, (3) 연락처 정보, (4) 선의의 진술. 신속하게 응답하고 필요한 경우 콘텐츠를 제거합니다.
OURVAR.AI는 FIFA, UEFA, 어떤 국가 협회, 방송사 또는 클럽과도 관련이 없습니다. 모든 판정은 토론과 연구 목적으로만 AI가 생성한 의견입니다.
법률 문의: hello@ourvar.ai