• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.123-135
• /
• 2021

본 연구의 자료처리는 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중'과 관련된 키워드를 중심으로 텍스톰(textom)프로그램의 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 활용해 문제점 도출 및 시청품질의 변인을 설정하는데 활용하였다. 정량적 분석을 위해 시청품질에 관한 설문지를 구성하였으며, 270부의 설문응답자 중 250부의 설문을 최종연구에 사용하였다. 설문지의 타당도와 신뢰도를 확보하기 위한 도구로 탐색적 요인 분석과 신뢰도 분석을 실시하였으며, 타당도와 신뢰도가 확보된 설문을 바탕으로 IPA분석(중요도-만족도)을 실시하여 결과 및 전략을 제시하였다. IPA분석을 실시한 결과 1사분면에 영상과 관련된 요인(영상구성, 영상배색, 영상 선명도, 영상 확대 및 구도, 고음질 영상)이 나타났고 2사분면은 경기상황(응원 팀 경기수준, 응원 선수 경기수준, 스타선수 발굴, 라이벌 팀과의 경기)과 경기정보(경기일정 안내, 선수정보 확인, 팀 성적 및 선수성적, 경기정보), 상호작용(응원팀과의 공감대) 일부의 요인이 나타났으며, 3사분면은 해설자(야구관련 지식, 의사전달 능력, 발음과 목소리, 표준어 사용, 경기관련 정보 소개)와 상호작용(프런트와 실시간 소통, 시청자와의 공감대, 채팅 등의 정보교환)의 요인이 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권6호
• /
• pp.1477-1485
• /
• 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.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.93-103
• /
• 2021

본 연구는 야구 로봇 심판 도입에 의한 미래의 스포츠 변화를 탐색하기 위한 것이다. 본 연구를 위해서 심층면담 자료, 신문 자료, 국내 논문, 국외 논문, 그리고 인터넷 자료 등을 수집하여 분석했다. 연구의 자료를 통해서 오심에 대한 야구 팬들의 태도를 확인했고 로봇 심판의 장점을 파악했다. 그리고 로봇 심판의 적용에 따른 미래 스포츠의 변화를 추론해 보았다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 야구 팬들은 야구 경기에서 발생하고 있는 심판의 오심에 대해서 반감을 나타냈고, 야구 심판에 대해서 불신감을 드러냈으며, 야구에 대한 흥미가 저하되고 있었다. 둘째, 야구 팬들은 심판의 오심을 해결하기 위해서 로봇 심판의 도입이 필요하다고 생각했다. 로봇 심판은 사람보다 정확하고, 일관적이며, 기록성이 뛰어난 장점이 있기 때문이다. 셋째, 심판의 한계를 보완하는 로봇 심판의 보급은 미래 스포츠 경기의 공정성과 윤리성을 강화시켜, 스포츠의 이미지를 긍정적으로 변화시킬 것이다.

• 응용통계연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.649-659
• /
• 2013

본 논문에서는 마르코프 연쇄로 모형을 이용하여 한국프로야구의 경기결과를 예측하고 분석하였다. 타자의 타격결과와 주자상태를 나타내는 확률과정을 구체적으로 정의하여 경기진행 상황을 동적으로 반영한 프로야구 경기를 마르코프 연쇄를 구성하여 실제 데이터를 바탕으로 주자 상태를 고려한 진루행렬과 각 선수별 타격 확률을 구하여 경기당 득점 분포와 타석에 서는 타자 수의 분포를 구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.17-24
• /
• 2019

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.199-201
• /
• 2013

골프존과 같이 스포츠가 가지는 활동성과 게임의 흥미요소를 결합한 '스포테인먼트'는 시간과 지리적 제약이 비교적 작다는 점에서 앞으로 새로운 비즈니스 아이템으로 많은 발전가능성을 가지고 있다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 센서 기술을 활용하여 야구 시뮬레이션 게임 개발을 목표로 1차적으로 투구분석과 타자의 스윙분석을 할 수 있는 시스템 개발을 위한 설계를 제안하고자 한다. 주요 기능으로는 스피드건을 통한 구속의 측정이 아닌 센서의 작동 시간을 통해 구속을 측정하고 투구의 궤적을 추적하는 기능을 그래픽으로 재구현하고, 이와 유사한 방법을 통해서 타자의 스윙 및 타구의 추적 기능을 제안하고자 한다. 이 야구시뮬레이션 게임은 성공적인 비즈니스 아이템으로 성장한 골프존과 같이 스포츠와 게임을 결합한 "실내 스포테인먼트"의 하나로 발전할 것으로 예상된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권2호
• /
• pp.9-17
• /
• 2022

본 연구는 야구 경기에서 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하기 위한 의사결정을 지원하는 예측 모델 구현을 목적으로 한다. 이를 위해 베이스볼 서번트(Baseball Savant)에서 제공하는 메이저리그 스탯캐스트 데이터를 활용하여, 선발 투수를 위기 상황 이전에 선제적으로 교체하는 예측 모델을 구현한다. 이를 위해 첫째, 데이터 탐색을 통해 선발 투수가 경기에서 직면하는 위기 상황을 도출하였다. 둘째, 선발 투수가 이닝 종료 전에 교체된 경우, 이전 이닝에서 교체하는 것으로 레이블을 구성하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델을 비교한 결과 앙상블 기법을 기반으로 한 모델이 F1-Score가 65%로 가장 높은 예측 성능을 보였다. 본 연구의 실무적 의의는 제안하는 모델을 통해 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하여 팀의 승리 확률을 높이는 데 기여할 수 있으며, 경기 중 감독은 데이터 기반의 전략적 의사결정 지원을 받을 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1191-1199
• /
• 2010

Knowing what factors into a player's ability to affect the outcome of a sports game is crucial. This knowledge helps determine the relative degree of contribution by each team member as well as sets appropriate annual salaries. This study uses statistical analysis to investigate how much the outcome of a professional baseball game is influenced by the records of individual players. We used the Lotte Giants' data on 252 games played between 2007 and 2008 that included environmental data(home or away games and opponents) as well as pitchers' and batters' data. Using a SAS Enterprise Miner, we performed a logistic regression analysis and decision tree analysis on the data. The results obtained through the two analytic methods are compared and discussed.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
• /
• pp.541-546
• /
• 2009

There are many videos about sports. There is a large need for content based video retrievals. In sports videos, the motions and camera works have much information about shots and plays. This paper proposes the baseball game process understanding using the similar motion retrieval on videos. We can retrieve the similar motion parts based on motions shown in videos using the space-time images describing the motions. Using a finite state model of plays, we can decide the precise point of pitches from the pattern of estimated typical motions. From only the motions, we can decide the precise point of pitches. This paper describes the method and the experimental results.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권3호
• /
• pp.131-135
• /
• 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.