최근 프로야구의 스포츠 인기는 나날이 증가하고 있으며, 다양한 포털 사이트에서 프로야구와 관련된 데이터를 소유하고 있다. 프로야구의 인기를 증가시키고, 관련된 데이터를 활용한 분석을 통해 결과를 만들어 낸다면 프로야구를 접하는데 이점이 있다. 본 논문에서는 프로야구와 관련된 데이터를 활용하여 3가지 분석을 시행하였다. 따라서 본 논문에서는 특정 사이트에서 조회된 특정 프로야구단과 관련된 기사 개수와 트렌드를 알아보고, 프로야구 성적과 관중 수의 상관관계에 대해서 분석하였다. 마지막으로 2016, 2017년도의 프로야구 타자 타율 성적과 출루율 성적에 대한 현황 분석을 실시하였다.
Currently, the sports market continues to grow every year, and among them, professional baseball's entry income is larger than the rest of the professional league. In sports, strategies are used differently in different situations, and the analysis is based on data to decide which direction to implement. There is a part that a person misses in an analysis, and there is a possibility of a false analysis by subjective judgment. So, if this data analysis is done through artificial intelligence, the objective analysis is possible, and the strategy can be more rationalized, which helps to win the game. The most popular baseball to be applied to artificial intelligence to analyze athletes' strengths and weaknesses and then efficiently establish strategies to ease the competition. The data applied to the experiment were provided on the KBO official website, and the algorithms for forecasting applied linear regression. The results showed that the accuracy was 87%, and the standard error was ±5. Although the results of the experiment were not enough data, it would be possible to effectively use baseball strategies and predict the results of the game if the amount of data and regular data can be applied in the future.
Kim, Sung Yong;Park, Jong Chul;Byun, Kyung Seok;Baek, Hee Young
한국운동역학회지
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제30권2호
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pp.165-172
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2020
Objective: The purpose of this study was to provide quantitative and objective data of throwing movement in baseball catcher through biomechanical analysis. Method: Eight high school baseball catchers (age: 17.3±0.7 yrs, height: 175.3±4.5 cm, weight: 82.5±9.0 kg, Career: 7.4±2.1 yrs) participated and 3-dimentional motion capture system and electromyography (EMG) were used in this study. Results: The maximum center of mass position displacement was observed in forward direction. The linear velocity magnitude of the upper extremity segments were showed as "wrist>elbow>shoulder" which is indicative of kinematic chain. For kinetic EMG data, we also observed the greater muscle activation in the left brachioradial and erector spine muscles muscle that during throwing movement. Conclusion: We expect that biomechanical data from this study will provide important training implications to baseball coaches and trainers in order to effectively train their baseball catchers.
Purpose: The aim of this study was to analyze biomechanical factors and PMT (premotor time) of body muscles between elite college and amateur baseball players during the baseball batting motion. Method: Kinematic and electromyographic data were obtained for 10 elite college baseball players and 10 amateur baseball players who participated in this study. All motion capture data were collected at 200 Hz using 8 VICON cameras and the PMT of muscles was recorded using a Delsys Trigno wireless system. The peak mean bat speed and the peak mean angular velocities of trunk, pelvis, and bat with PMT of 16 body muscles were computed. These kinematic and PMT data of both groups were compared by independent t-tests (p < .05). Results: The pelvis, trunk, and bat showed a sequence of angular velocity value during baseball batting. The PMTs of right tibialis anterior, left gastrocnemius, external oblique, and erector spinae were significantly different between the two groups. Conclusion: The PMT of body muscles was related to the shifting of body and rotation of the pelvis and the trunk segment, and this action can be considered the coordinated muscle activity of the lower and upper body.
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.
In this paper, we propose a new model for predicting effective Win/Loss in professional baseball game in Korea using machine learning technique. we used basic baseball data and Sabermetrics data, which are highly correlated with score to predict and we used the deep learning technique to learn based on supervised learning. The Drop-Out algorithm and the ReLu activation function In the trained neural network, the expected odds was calculated using the predictions of the team's expected scores and expected loss. The team with the higher expected rate of victory was predicted as the winning team. In order to verify the effectiveness of the proposed model, we compared the actual percentage of win, pythagorean expectation, and win percentage of the proposed model.
The OERA(Offensive Earned-Run Average) is a methodology for the performance evaluation of baseball players, which is based on a well- known Markov chain model. The DEA(Data Envelopment Analysis) is an LP-based evaluation technique for performance analysis of DMUs (Decision Making Units), whose production activities are characterized by multiple inputs and outputs. In this paper, the performances of Korean professional baseball players are analytically evaluated using both OERA and DEA methods. We discuss methodological strengths and drawbacks of two kinds of baseball evaluation techniques, by comparing both results. Finally to overcome the shortcomings of both methods, we develop a new analytical approach for baseball evaluation by combining OERA with DEA.
본 연구에서는 한국프로야구에서 수비수의 수비 능력을 객관적으로 평가하기 위한 새로운 모델을 제시하였다. 제안 모델에서는 2016년부터 2019년까지 한국프로야구 경기 데이터를 이용하여 구단, 수비 포지션별로 대표 수비수를 선정하여 수비 능력을 평가하였다. 수비력을 평가하기 위하여 포지션별로 수비 범위를 계산하고 계산된 수비지역을 분할하는 방법은 제안하였다. 포지션별 수비 범위는 같은 포지션의 수비수들이 타구를 아웃시킨 지점을 기준으로 컨벡스 헐(Convex Hull) 알고리즘을 이용하여 계산하였다. 포지션별 수비 범위를 이용하여 내야수, 외야수 모두에 대한 아웃전환점수, 승리기여점수를 기본 점수로 계산하였다. 또한, 내야수는 병살 점수, 외야수는 추가진루 점수를 따로 계산하여 합산하였다.
본 논문의 주된 관심은 좋은 기록을 보유하고 있는 선수들로 국가대표단을 구성하면 세계대회에서 좋은 성적을 올릴 수 있는가이다. 2010년 광조우 아시안게임에서 우승한 야구 국가대표단 선수들의 경기력을 한국프로야구선수들과 함께 평가해보고, 그 중에서 기량이 뛰어난 선수들로 대표단을 구성하였는지 분석해 보고자 한다. 본 연구를 위해 사용된 DEA모형은 DMU의 재량권이 제한된 BCC 모형(BCC model with non-discretionary)이다. 분석을 위한 투입변수는 타석수와 도루시행횟수이며, 산출변수는 공격공헌도, 도루성공률 및 득점이다. 분석대상이 된 97명의 선수 중에서 22명의 선수가 효율적인 것으로, 75명의 선수가 비효율적인 것으로 측정되었다. 그리고 12명의 대표선수 중에서 8명의 선수가 효율적인 것으로 분류되었다. 이는 2010년 광조우 아시안게임에서의 야구대표팀이 이전 세계대회에서의 경험을 교훈으로 삼아 최강의 전력을 발휘할 수 있는 선수들로 구성되었음을 보여주고 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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