야구 관람객들은 주로 자기가 선호하는 팀의 경기나 이길 가능성이 높은 경기를 관람하고자 한다. 때문에 시중에 지난 경기, 당일의 경기, 미래 경기에 대한 정보를 얻을 수 있는 KBO 사이트와 경기 승/패를 예측하기 위한 정보를 얻을 수 있는 사이트에서 경기 기록에 대한 정보를 얻어 관람 일을 결정하는데 도움을 얻는다. 따라서 본 연구에서는 데이터마이닝을 통하여 프로야구 팬들이 특정 팀의 승/패를 예측하는데 사용할 수 있는 유용한 규칙과 패턴을 도출해보고자 한다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1477-1485
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2016
본 연구에서는 한국프로야구에서 팀의 득점과 실점을 가지고 시즌 승률을 예측하는 야구의 피타고라스 정리에 의한 기대승률의 수렴특성을 살펴보았다. 사용한 자료는 2005년부터 2014년까지의 한국프로야구 정규시즌 초부터 정규시즌 말까지의 팀대 팀 전체기록이며, 그 결과 야구 팀의 특징 중에서 팀의 순위와 경기진행률이 수렴특성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 팀의 순위는 하위 팀들의 기대승률이 최종 기대승률에 빨리 수렴하였으며, 경기진행률은 20% 이하에는 최종 기대승률과 많은 차이를 보였으나 70% 이상부터는 통계적으로 최종 기대승률과 유의한 차이가 발생하지 않았다.
본 연구는 프로야구 팬의 팀동일시와 팀충성도가 모기업 제품에 대한 구매의도에 어떠한 영향을 미치고 있는가를 실증적으로 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 프로야구팀 중 국내 대표적 전자제품 제조사를 모기업으로 두고 있는 삼성라이온스와 LG트윈스 팬을 연구대상으로 278명의 설문조사를 실시하여 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, 프로야구 팬의 팀동일시는 팀충성도에 정(+)적인 영향을 미치고 있다. 둘째, 프로야구 팬의 팀충성도는 모기업 제품 구매의도에 정(+)적인 영향을 미치고 있다. 셋째, 팀충성도는 팀동일시와 모기업 제품 구매의도간을 매개하는 효과가 있다. 이상의 연구결과를 종합하여 볼 때, 팀동일시는 모기업 제품 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 주요 변인이며, 팀충성도는 이를 매개하는 효과가 있음을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.1-10
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2015
본 연구에서는 한국프로야구 변천사를 야구 통계량들을 중심으로 살펴보았다. 분석방법으로는 1982년부터 2013년까지의 한국프로야구 데이터를 이용하여 야구 통계량들의 시계열 그래프와 상관계수를 이용하였다. 그 결과 유의수준 1%에서 연도와 유의한 양의 상관관계를 보인 통계량은 2루타, 타점, 4구, 삼진, 병살타, 사구, 출루율, OPS, 방어율, 폭투, WHIP이고, 유의한 음의 상관관계를 보인 통계량은 3루타, 도루자, 실책, 완투, 완봉, 보크였다. 상관계수가 유의한 야구통계량의 예측을 위해서는 Box-Jenkins의 ARIMA 모형을 이용하였다. 결론적으로 세월의 흐름과 가장 상관이 큰 것은 완투 횟수의 감소이며, 그 다음으로 삼진 개수의 증가를 들 수 있었다.
본 연구는 한국 프로 야구 선수 개인의 수치화된 데이터를 바탕으로 타석의 결과를 예측하고자 하는데 목적을 두고 있다. 연구의 방법은 2015시즌부터 2018시즌에 활약한 한국 프로 야구 소속의 투수와 타자의 유형을 군집화 하여 지도학습 모델을 만든다. 지도학습 모델과 현재까지 진행된 2019시즌의 결과를 비교·대조한다. 본 연구결과는 한국 프로 야구 10개 구단의 감독의 선수 선발 결정에 기여할 것으로 판단된다.
야구는 데이터 스포츠라 불릴 만큼 경기마다 많은 데이터가 생성되며, 이를 바탕으로 경기를 진행한다. 본 연구는 한국 프로야구 구단인 한화 이글스의 승률 및 타자의 성적과 날씨 사이의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 한화 이글스의 승률과 타자의 성적을 한국프로야구(KBO) 공식 홈페이지 및 야구 기록 통계사이트 스탯티즈(statiz)에서 수집하였으며, 날씨 데이터는 온도와 습도를 고려한 불쾌지수 데이터를 기상청으로 부터 수집하였다. 파이선의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 전처리를 실행하였다. 이후 파이선의 matplotlib 라이브러리를 이용하여 데이터 분석 및 시각화를 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 불쾌지수가 보통일 때 승률이 가장 크고 높음일 때 가장 낮음을 확인할 수 있었다. 또한, 타자들의 평균 성적을 분석한 결과 보통과 매우 높음은 전체적인 타격 지수가 비슷하나 높음일 때 부진한 것으로 나왔다.
야구는 매 경기마다 다양한 기록을 생성하며, 이러한 기록을 기반으로 다음 경기에 대한 승패예측이 이루어진다. 프로야구 승패 예측에 대한 연구는 많은 사람들에 의해 행해져 왔으나 아직 이렇다할 결과를 얻지 못하고 있는 상태이다. 이처럼 승패 예측이 어려운 이유는 많은 경기 기록들 중 승패 예측에 영향을 주는 요소의 선별이 어렵고, 예측에 사용된 자료들 간의 중복 요인으로 인해 학습 모델의 복잡도만 증가시킬 뿐 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 전문가들의 의견을 바탕으로 학습 요소들을 선택하고, 선택된 자료들을 이용하여 휴리스틱 함수를 구성하였다. 요소들 간의 조합을 통해 예측에 영향을 줄 수 있는 새로운 값을 산출함과 동시에 학습 알고리즘에 사용될 입력 값의 차원을 줄일 수 있는 혼합형 모델을 제안하였다. 그 결과, 학습 알고리즘으로 사용된 역전파 알고리즘의 복잡도를 감소시키고, 프로야구 경기 승패 예측에 있어서도 정확성이 향상되었다.
다양한 여가생활이 늘어나면서 그 중에서도 접근성이 좋은 스포츠 관람이 인기가 많다. 2008년 베이징 올림픽 금메달의 쾌거를 기록한 프로야구는 4대 구기 종목 중 단연 인기가 높다. 최근엔 중계권 수익과 더불어 구단에서는 다양한 판매 상품을 개발하여 수익을 얻고자 한다. 하지만 스포츠 상품 관련은 한국보다 일본의 프로야구단들이 더 앞서 있고 상품판매로 얻는 수익도 많다. 어떤 차이가 있어 양국의 상품판매가 차이가 나는 것인지 비교해보고자 한다. 국내 프로구단 최초로 흑자를 기록한 '롯데 자이언츠'와 일본 프로구단 중에서 40년 이상 흑자를 기록하고 있는 '히로시마 도요 카프'를 선정하였다. 구단의 매출액부터 오프라인, 온라인 숍, 그리고 상품 구성과 그 상품 구성에 영향을 끼친 요인을 비교하여 두 구단의 상품 구성의 차이점을 분석해보고자 한다. 분석 요인에는 총 3가지 요인을 선정해 분석하였다. 가격에 따른 요인에는 프로야구참여 관련특성 지출비용 변인과 각 구단의 상품가격대를 이용해 분석하였고, 대상에 따른 요인은 여성대상의 상품과 영 유아 대상의 상품을 이용해 분석하였다. 캐릭터 디자인에 따른 요인에서는 공식 캐릭터와 판매용 캐릭터의 비교를 통해 분석하였다.
2009년부터 우리나라 프로야구 정규리그에서 새로운 승률 계산 방식이 사용되고 있다. 이 방식은 적용된 첫해부터 엄청난 결과를 낳았다. 이어진 2010년도 팀순위에 영향을 미쳤다. 본 논문에서는, 이 승률 계산 방식이 2009년과 2010년의 한국 프로야구에 어떠한 영향을 미쳤는지 살펴보았다. 또한 한국야구위원회(KBO)가 이 방식을 사용함에 있어서 앞으로 보완할 점을 논의하였으며, 보완책을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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