• 제목/요약/키워드: 야구구장

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돔구장, 약인가? 독인가?: 미디어에 나타난 돔구장 건설 관련 사회적 담론 분석 (Domed Stadium, Medicine or Poison? An Analysis of Social Discourse on the Construction of a Domed Stadium Produced in the Media)

  • 박재우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.378-393
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    • 2012
  • 본 연구는 십 수 년 간 언론매체를 통해 돔구장 건설 관련한 담론이 어떻게 형성되고 또 재생산되었는지를 파악하고자 하였다. 특히 신문을 중심으로 한 언론매체들이 돔구장과 관련하여 그동안 어떠한 사회적 담론을 구성했는지를 과정적 맥락적인 관점에서 바라봄으로써 돔구장과 관련된 정치적, 경제적, 그리고 사회문화적 맥락에 대한 논리적인 이해와 해석을 시도하고자 하였다. 이를 통해 본 연구는 크게 세 가지 측면의 사회적 담론이 형성되었음을 확인할 수 있었다. 첫 번째로, 돔구장 건립을 찬성하고 지지하는 '찬성'담론이 형성되었다. 여기에서 가장 핵심적인 담론은 야구발전과 중흥을 염원하는 '야구계의 숙원사업', 그리고 도시 이미지 제고와 지역경제 발전으로 대변되는 '돔구장 건설의 경제적 효과'였다. 두 번째로 돔구장 건설을 반대하고 비판하는 '반대' 담론이 형성되었다. 반대담론의 중심에는 '사업절차의 투명성 부족'과 '수익 타당성 부재'라는 인식이 강하게 자리 잡았다. 돔구장 건설에 대한 찬성과 반대의 대립구도 속에서 세 번째로 민 관이 '소통'과 '참여'를 통해 야구장 문제를 합리적으로 해결해야 한다는 거버넌스 담론이 등장하게 되었다.

현장탐방 - (주)백산이엔씨

  • 대한기계설비건설협회
    • 월간 기계설비
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    • 통권309호
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    • pp.28-37
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    • 2016
  • 관람석에서 바비큐를 먹으며 경기를 보거나 좀더 가까이 선수들을 볼 수 있는 야구장. 탁 트인 구장으로 경기장 밖에서도 선수들과 관중들을 보면서 함께 즐길 수 있는 야구장. 야구팬들이라면 누구나 미국 메이저리그 야구장에서만 볼 수 있는 풍경을 국내에서도 볼 수 있기를 꿈꾸었을 것이다. 최근 그 꿈이 실현됐다. 바로 지난 3월 19일 시범경기 개막전을 치른 '대구삼성라이온즈파크' 야구장이다. 미국 메이저리그 필라델피아 필리스의 홈구장인 '시티즌스뱅크파크'의 모양을 벤치마킹한 '대구삼성라이온즈파크' 야구장은 국내 최초로 팔각형으로 설계돼 넓은 관람공간과 탁 트인 시야가 특징이다. 지난 2012년 12월 첫 삽을 뜬 후 40여 개월 만에 총사업비 1,666억원을 투입해 지난 3월 완공되었다. '대구삼성라이온즈파크'는 야구 명문인 대구 경북의 자긍심과 함께 대구의 새로운 랜드마크로 자리매김하며 도시브랜드 향상과 더불어 시민들의 놀이, 휴식공간, 나아가 전국의 야구팬들이 찾고 싶은 관광 명소가 될 것으로 기대를 모으고 있다. 대구광역시 수성구 연호동에 위치한 대구삼성라이온즈파크는 (주)대우건설컨소시엄이 종합 시공을, (주)백산이엔씨가 냉 난방, 위생, 소방 등 기계설비를 시공했다. 본지는 준공 후 마무리 작업이 한창인 지난 3월 중순 대구삼성라이온즈 파크 현장에서 (주)대우건설 금현철 현장소장과 (주)백산이엔씨(대표 김주환) 김재화 현장소장을 만났다.

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MLB 구장의 건축 디자인에 나타난 문화적 지속가능성의 특성 (The Characteristics of Cultural Sustainability in Architectural Design of MLB Ballparks)

  • 김광회;이영한
    • KIEAE Journal
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    • 제15권6호
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    • pp.93-100
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    • 2015
  • Purpose: Ballparks of KBO which were built by local governments and operated for baseball game-centered have been required more sustainable development according to going into low growth phase in Korea recently. MLB ballparks with the teams having 100 year old tradition have been sustainable-developed economically, socially, environmentally and culturally. This research is to study the characteristics of cultural sustainability in architectural design of 30 MLB parks. Method: To begin with comparison analysis of usage rate of 10 ballparks of KBO with 30 ballparks of MLB, and architectural designs of facades, fields, accommodations, sculptures, greens, roof gardens, etc. are analyzed in the MLB ballpark. And finally, the characteristics of cultural sustainability in the architectural design are analyzed. Result: MLB ballparks have played role as core-space of urban community, accumulated space of citizens' memory being originated in natural climatic feature of region, historical image of city and tradition of home-ballpark. A basis of these characteristics could is nature of cultural sustainability, that is to say local community, historical restoration, social solidarity.

Heuristic model를 이용한 프로야구 승패 예측 (Predication of win/lose of Professional baseball using Heuristic model)

  • 김동식;홍석미;정태충
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.325-328
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    • 2000
  • 프로야구경기의 승패 예측의 문제는 그리 쉬운 일이 아니다. 왜냐하면 경기에 영향을 미치는 요소가 무한하기 때문이다. 예를 들어, 경기당일의 선수들의 컨디션이나 사기, 경기당일의 날씨, 구장요건, 상대팀에 대한 심리적 요인등 사전에 경기영향을 미치는 요소가 무한하다. 본 연구실에서는 과거 경기기록 자료를 기반으로 유용한 규칙을 찾아내어 분류트리를 만들어 학습하는 ID3 알고리즘을 프로야구 승패예측 시스템 구성에 사용하여 보았으나, 이산적인 자료의 처리로 인해 연속적인 경기자료를 고려하지 못하는 문제로 예측율이 더이상 향상되지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 휴리스틱 방법을 이용한 경기전 예측과 경기중 예측을 이닝별 득점으로 세분화하여, 실제 경기상황을 고려한 일반적인 예측모형을 만들어 예측율을 향상시키고자 한다. 향후에는 더욱 세분화시켜 Case-based에 의한 예측을 하고자 한다.

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딥러닝 기반 일별 야구 관중 수 예측 (Deep Learning-Based Daily Baseball Attendance Predcition)

  • 이현희;손서영;박민서
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권3호
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    • pp.131-135
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    • 2024
  • 한국에서 야구는 프로 스포츠 종목 중 가장 많은 관중 수를 동원하고 있다. 특히 수입 대부분이 입장 수입이기 때문에 관중 수가 무엇보다 중요하다. 기존 연구는 타 종목이나 모든 구장을 동시에 고려하고 있어 구장 별 관중수를 예측이 쉽지 않다는 한계가 존재한다. 예를 들어 기아 타이거즈는 국내 구단 중 가장 높은 원정 수입을 보이는데에 반해 낮은 홈 수입을 보인다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝(Deep Learning)을 사용하여 기아 타이거즈의 광주 - 기아 챔피언스 필드의 일별 관중 수를 예측하고자 한다. 2018년~2023년의 광주 - 기아 챔피언스 필드의 일별 관중 수와 날짜, 날씨, 팀과 관련된 변수를 수집하고 전처리한다. 전처리 한 데이터를 활용하여 일별 관중 수를 예측하는 딥러닝기반 선형 회귀모델을 제안한다. 본 연구를 통해 구단의 수익 증대를 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

국내 대규모 스포츠시설의 계획방향에 대한 연구 - 서비스스케이프에 따른 한미일 야구장을 중심으로- (A Study on the Planning Direction of the Large Sports Facilities in Korea - Based on the Servicescape Korea·U.S.A·Japan Baseball Stadium-)

  • 백송민;이경민;서명원
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.819-829
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    • 2022
  • 관람스포츠는 오랜 기간 사랑받아온 대표적인 여가활동으로, 그중 프로야구는 1982년 출범해 급속한 성장과 함께 국민들의 대표 스포츠로 중추적인 역할을 해왔다. 그러나 2018년과 2019년 이후 점차 관람 수요가 감소하고 있다. 따라서 이번 연구는 프로야구 구장에 서비스스케이프 개념을 적용해 국내 야구장 활성화를 위한 개선 방향과 계획 방향을 제시하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 선수들의 경기력과 관중 관람몰입에 영향을 미치는 서비스스케이프 요소 5가지 (1.접근성, 2. 스포츠 시설, 3. 좌석 4. 지원시설, 5. 이벤트)를 도출했으며, 51개의 국내외 야구장을 대상으로 도출된 요인에 초점을 맞춘 사례 연구를 실시했다. 국내 야구장은 주로 경기 관람에 치중해 야구 경기 외 활용도가 낮고 관중들의 수요 변화에 대응하지 못하고 있다. 해외 사례와 마찬가지로 야구장을 경험과 체험 위주의 여가문화공간으로 보고 운영방법과 제도개선, 구체적인 계획방향 등을 달리 정할 필요가 있다.

일일 평균 습도가 투수의 탈삼진 기록에 미치는 영향 (The Effect of Daily Average Humidity on Pitcher's Stats of Strike-Out)

  • 김세민;유강수
    • 산업융합연구
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    • 제18권1호
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    • pp.65-71
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    • 2020
  • 최근 프로 스포츠에서는 데이터를 활용하는 분야가 주목을 받기 시작하였다. 데이터 활용 분야는 경기 내적으로 파생되는 클래식 기록 뿐만 아니라, 효율성을 강조한 2차 기록도 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 경기 외적인 데이터인 일일 평균 습도를 통하여 투수들의 탈삼진 능력과의 상관관계를 연구하고자 한다. 이를 위하여 KBO리그에 소속된 10개 팀의 홈구장과 보조구장에 소재한 지역의 일일 평균 기록을 참고로 하였고, 선발 투수와 구원 투수들의 특성을 파악하기 위하여 다승, 홀드, 세이브 부문의 상위 5명 씩의 K/9기록을 대상으로 분석하였다. 본 연구결과를 통하여 선발 투수와 구원 투수와의 K/9 기록에 유의미한 차이를 발견하였으며, 프로 스포츠의 데이터 활용에 대하여 학문 및 산업 전반의 발전을 기대할 수 있다.

Deep Neural Network 기반 프로야구 일일 관중 수 예측 : 광주-기아 챔피언스 필드를 중심으로 (Deep Neural Network Based Prediction of Daily Spectators for Korean Baseball League : Focused on Gwangju-KIA Champions Field)

  • 박동주;김병우;정영선;안창욱
    • 스마트미디어저널
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    • 제7권1호
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    • pp.16-23
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    • 2018
  • 본 연구는 Deep Neural Network(DNN)을 이용하여 광주-기아 챔피언스 필드의 일일 관중 수를 예측함으로써 이를 통해 구단과 관련기업의 마케팅 자료제공 및 구장 내 부대시설의 재고관리에 자료로 쓰임을 목적으로 수행 되었다. 본 연구에서는 Artificial Neural Network(ANN)의 종류인 DNN 모델을 이용하였으며 DNN 모델의 과적합을 막기 위해 Dropout과 Batch normalization 적용한 모델을 바탕으로 총 4종류를 설계하였다. 각각 10개의 DNN을 만들어 예측값의 Root Mean Square Error(RMSE)와 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)의 평균값을 낸 모델과 예측값의 평균으로 RMSE와 MAPE를 평가한 Ensemble 모델을 만들었다. 모델의 학습 데이터는 2008년부터 2017년까지의 관중 수 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 80%를 무작위로 선정하였으며, 나머지 20%는 테스트 데이터로 사용하였다. 총 100회의 데이터 선정, 모델구성 그리고 학습 및 예측을 한 결과 Ensemble 모델은 DNN 모델의 예측력이 가장 우수하게 나왔으며, 다중선형회귀 모델 대비 RMSE는 15.17%, MAPE는 14.34% 높은 예측력을 보이고 있다.