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.
프로야구에서 팀 승률은 관중유지에 직결되기 때문에 가장 중요한 지표라 할 수 있다. James(1980)가 제안한 피타고라스 지수에 의거한 승률 도출은 실제 승률과 거의 일치하기 때문에 팀 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있는 방법으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 2005년부터 2014년까지 10년 간 실제승률과 피타고라스 지수에 의거한 승률을 토대로 어떠한 세부기록이 이격도를 양산해내는지를 알아보고자 했고, 이를 토대로 한국프로야구 구단의 성과 향상 방안을 도출 하는 데 본 연구의 목적이 있다. 연구결과, 10년간 기대승률 대비 실제 승률은 +.062에서 -.054로 확인되었고, 이러한 결과가 도출되는 과정에서 피볼넷, 피삼진, 볼넷, 타율, 희생플라이 등의 기록이 프로야구단의 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 구단은 타자로 하여금 선구안을 향상시키는 훈련을 통해 볼넷을 많이 얻어내고 삼진을 적게 당하는 전략을 구사해야 할 것이고, 투수의 경우 다른 요인보다 제구력 향상에 신경을 기울여 볼넷을 줄여나가야 할 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.653-661
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2016
본 연구에서는 한국 프로야구의 승률을 추정하기 위하여 야구 경기의 피타고라스 정리라고 불리우는 방법을 사용하였고, 이 방법을 확장한 일반화 피타고라스 정리도 이용하면서 일반화 피타고라스 정리의 최적 지수 값을 찾아보았다. 그리고 다른 추정 방법들인 로지스틱 모형과 프로빗 모형의 사용을 제안하였다. 평균제곱오차의 제곱근 (RMSE)을 판정기준으로, 피타고라스 정리와 제안된 모형들의 효율성을 서로 비교하였다. 사용한 자료는 1982년부터 2015년 7월까지의 모든 한국 프로야구 기록이며, 제안한 방법은 일반화 피타고라스 정리를 이용한 승률 추정 방법보다 평균제곱오차의 관점에서 다소 나아졌음을 보여준다.
야구경기의 승패에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되는 도루의 성공모형을 개발하기 위하여 2007년 한국프로야구 기록자료를 바탕으로 로지스틱 회귀모형들을 제안한다. 또한 한국프로야구의 도루성공과 실패에 대해 판별분석을 실시하고 분류 기준값을 결정하였으며, 판별분석 분류표를 이용해 로지스틱 회귀분석과 판별분석의 효율성을 비교한다. 전체적인 모형의 정확도는 로지스틱 회귀모형이 판별분석보다 더 좋은 것으로 나타났고, 연속형 자료를 범주형으로 변환한 자료에 대한 로지스틱 회귀모형도 유사한 효율성을 갖고있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.309-316
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2017
야구에서 승률 추정은 매우 중요한 문제이며 현재 이 분야에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 쌍별 승률추정은 팀대 팀의 경기결과를 이용하여 전체 승률을 추정하는 방법으로써 각 팀들의 추정된 승률의 합이 상수가 된다는 타당성을 가진다. 본 연구에서는 한국프로야구에서 피타고라스 승률과 선형 승률에 쌍별 추정을 적용하고 효율성을 RMSE와 MAD를 이용하여 살펴보았다. 사용된 데이터는 2013년부터 2016년 사이의 모든 한국프로야구 팀대 팀 기록이며, 그 결과 쌍별 피타고라스 추정이 기존의 방법들보다 RMSE와 MAD 측면에서 바람직하다고 간주되었다. 또한 쌍별 피타고라스 추정에 사용되는 바람직한 지수 값의 결정에 대하여 설명하였으며 추정에 사용된 지수 값의 변화에 따른 RMSE와 MAD의 차이는 크지 않음을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.493-499
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2014
야구의 승률은 총득점의 제곱을 총득점의 제곱과 총실점의 제곱의 합으로 나눈 것으로 추정된다는 야구의 피타고라스 정리에 대하여 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 피타고라스 정리에 사용되는 지수에 대한 새로운 추정방법을 제안하며 평균제곱오차의 제곱근 (root mean squared error; RMSE)을 이용하여 널리 알려진 추정방법들과 상대적 효율성을 비교하였다. 사용된 데이터는 1982년부터 2013년 사이의 모든 한국프로야구 기록이며, 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 RMSE 관점에서 바람직하다고 간주된다.
본 연구에서는 빅 데이터 분석 방법을 활용하여 스포츠 기록과 기상 데이터의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 API와 크롤링으로 데이터를 수집하고, 가공한 다음 이것을 토대로 통계를 낸 후에 데이터 시각화를 진행하였다. 본 연구의 대상으로는 2019년 KBO 리그에 출전한 외야수 중에서 규정타석에 진입한 선수를 대상으로 하였다. 또한 기상 데이터는 불쾌지수를 활용하였으며 70이상과 70미만을 기준으로 하여 분석하였다. 연구 결과로는 투수가 개입하는 기록인 각종 타격지표에서는 불쾌지수가 높을수록 외야수의 기록이 향상하였으나, 투수가 개입하지 않는 도루, 볼넷, 투구 수, 도루 성공률, 타석 당 투구 수, 경기 당 투구 수 등의 기록에서는 외야수가 투수를 힘들게 하였음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 스포츠 데이터 산업의 발전과 야구 선수, 구단, 코칭스태프의 경기력에 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 프로야구에서 데이터를 활용하여 경기, 시즌, 팀을 운영하려는 시도가 일반화 되고 있다. 이에 본 연구에서는 기상 응용 데이터인 불쾌지수와 같은 경기 외적인 요소를 야구 경기 기록을 수집하고 출루율과 투구 수 유도와의 관계를 분석하였으며 이를 3차 기록으로 정의하여 연구를 수행하였다. 불쾌지수가 75이상일 때 투수의 투구 수 유도가 많이 되었으며, 불쾌지수가 69.9 이하일 때는 출루율이 높게 나왔으나, 불쾌지수가 70이상 75미만일 때는 타자의 출루 관련 경기력이 가장 저조한 것으로 나타났다. 연구 결과를 통하여 불쾌지수와 타자의 출루율과 투구 유도 수는 관계가 있으며, 투수의 경기력과 관계있을 가능성이 높다고 유추할 수 있었다. 본 연구를 통하여 1차 기록이라 정의하는 누적·비율기록과 2차 기록이라 정의하는 세이버메트릭스에 이어서 경기 외적인 데이터를 연계하는 3차 기록으로 정의할 수 있는 가능성을 볼 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.317-326
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2017
한국프로야구에서 투수들의 연봉을 결정하는 중요한 요인들을 선형회귀모형을 통해서 살펴본다. 제안된 모형을 이용하여 투수들의 경기력과 연봉간의 패턴을 분석할 수 있으며, 구단 별로 차이점도 알 수 있다. 사용된 데이터는 2010년부터 2015년까지의 투수 기록과 다음 해의 연봉 자료를 이용하였으며, 고려된 설명변수들은 해당연도, 팀의 종류, 게임 수, 평균자책점, 수비무관 평균자책점, 이닝당 안타 및 볼넷 허용률, 대체선수 대비 승리기여도, 선발출장 게임의 수, 승, 패, 세이브, 투구 이닝수, 자유계약선수 여부, 나이, 경험연수이며 반응변수로는 연봉에 로그를 취한 로그연봉을 사용하였다. 그 결과 선발투수이며 경기수가 많고 승수가 많은 투수들에게 많은 연봉이 지급되고 있고 투수의 고유능력을 평가할 수 있는 기록들은 반영이 작게 되고 있음을 확인할 수 있었으며 연구의 결과는 연봉 결정에 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 간주된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.863-874
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2017
야구선수들의 능력을 측정하는 많은 세이버메트릭스 통계량들 중에서 대체선수대비승수 (WAR)은 가장 많이 사용되는 통계량이다. WAR의 장점은 투수와 타자처럼 서로 다른 포지션임에도 불구하고 선수들의 WAR을 비교할 수 있다는 점이다. 하지만 WAR은 복잡한 형태로 일반적으로 제공되는 기록만으로 구하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 지난 3년간 (2014-2016년) 한국프로야구 기록 자료를 바탕으로 세이버메트릭스 변수를 계산한 뒤, 이를 이용하여 WAR을 대체할 수 있는 선발투수능력지수를 제안한다. 선발투수능력지수는 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분회귀분석 등을 통해 산출한 뒤, WAR과 비교하여 가장 관계가 높은 방법을 선택하였다. 이는 선발투수의 능력을 파악하는데 유용하게 사용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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