프로스포츠 선수들의 연봉은 선수들의 개인 성적과 팀에 대한 기여도 등으로 결정된다는 가정하에 프로농구와 프로야구 선수들의 전년도 성적으로 다음해 연봉을 예측 분석하였다. 분석에 있어서 data visualization 기법을 통해 변수사이의 관계, 이상점 발견, 모형진단등을 하였다. 다중선형회귀 모형(Multiple Linear Regression)과 트리모형(Regression Tree)을 이용해서 자료를 분석하고 모델간 비교를 했으며, Cross-Validation을 이용해서 최적모델을 선택하였다. 특히, 자동으로 변수선택을 하는 stepwise regression방법을 그냥 사용하기보다는 먼저 설명변수들 사이의 관계나 설명변수와 반응변수 사이의 관계등을 조사하고 나서 이를 통해 선택된 변수들을 가지고 stepwise regression과 regression tree 방법론을 이용해서 적절한 변수 및 최종 모형을 선택하였다. 분석결과, 프로농구의 경우에는 경기당 득점, 어시스트, 자유투 성공수, 경력 등이 중요한 변수였고, 프로야구 투수의 경우에는 경력, 9이닝 당 삼진 수, 방어율, 피홈런 수 등이 중요한 변수였고, 프로야구 타자의 경우에는 경력, 안타 수, FA(자유계약)유무 여부 등이 중요한 변수였다.
Ricci, Joseph A.;Vargas, Christina R.;Ho, Olivia A.;Lin, Samuel J.;Lee, Bernard T.
Archives of Plastic Surgery
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제46권3호
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pp.198-203
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2019
Background Professional affiliation between medical centers and professional sports teams can be mutually beneficial in the provision of healthcare and marketing strategy. Anecdotal evidence suggests a link between trauma volume and sporting events; however, there is limited data. This study aims to characterize the incidence of operative hand and facial trauma during professional baseball home games. Methods A retrospective review of surgical cases for traumatic hand or facial injuries at a level 1 center between 1999 and 2012 was performed. Demographic information including date of injury, admission status, and operative repair were collected. Patients were grouped based on whether their trauma occurred on the date of a home game. Results Operative hand and facial trauma occurred at a rate of 33.4 injuries per 100 days with home games, compared to 22.2 injuries per 100 days (incidence rate ratios, 1.50; 95% confidence interval, 1.34-1.69). When home games were played, patients were more likely to present as a result of motorcycle accidents (3.1% vs. 1.5%; P=0.04) or bicycle accidents (5.0% vs. 2.6%; P=0.01). Other mechanisms of trauma were not statistically different. There was an increase incidence of injuries during home games in August; weekly variability showed an increased incidence during the weekends. Conclusions There was an increased rate of operative hand and facial injuries on dates with professional home games. The incidence of injuries during home games was higher in the late summer and on the weekends. Further analysis may allow improved resource allocation and strategies for injury prevention and treatment.
KBO리그는 경기수가 많아서 오랜 기간에 걸쳐서 진행되고 있다. 또한 우리나라는 다양하고 뚜렷한 기후를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 야구기록 중 홈런, 3루타, 2루타, 루타수, 장타율, 순장타율 등 장타력에 관한 기록과 일일 평균 기온과의 상관 관계를 분석하고 야구 기록 중 3차 기록을 정의하였다. 본 연구를 위하여 일일 평균 기온 데이터와 2019년 KBO 리그에서 규정타석에 진입한 타자를 대상으로 SEMMA 기법을 통하여 상관관계를 분석하였다. 본 연구 결과를 통하여 일일 평균 기온이 타자들의 장타력에 영향을 주었다는 것을 알 수 있었다. 특히 20.0도에서 24.9도 사이를 기록한 날에 타자들의 장타력이 낮아졌다는 것을 알 수 있었으며, 타자가 상대하는 투수의 몸 상태와 관련있다고 논의하였다. 이에 경기 외적인 조건을 통하여 야구 경기에서 선수, 코칭스태프, 프런트가 경기에 활용할 수 있음을 기대할 수 있다. 또한 차후 타격 기록 뿐만 아니라 투구, 주루, 수비 등의 기록을 함께 분석하면 더욱 유용한 분석 모델이 될 수 있을 것으로 기대한다.
빅데이터 분석은 스포츠에서 다양한 분야에서 사용되고 있다. 야구산업에서도 세이버 메트릭스를 활용하여 전술 훈련, 개인 훈련 등 다양한 방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구인 빅데이터 분석과 게임이론을 활용한 축구선수 영입 모델을 야구에 적용킨 시뮬레이션을 진행하고 합리적인 의사결정 모델을 제안한다.
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.
본 연구의 목적은 국내 프로야구 팬들이 갖는 팀 동일시에 영향을 미치는 요인을 개인 요인, 경기 요인, 경기외적 요인으로 구분하여 종합적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 2015년 9월 중 수도권 및 지방에 소재한 3개 야구장을 방문하여 편의표본추출법에 의해 총 297부의 설문지를 수집하였으며, 다중회귀분석을 통하여 구체적인 영향력을 파악하였다. 본 연구에서 가장 관심을 갖는 것은 개인 요인으로, 특정 팀에 대한 응원을 시작한 시기가 유소년기 이전일 경우 팀 동일시에 더욱 강한 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하였다. 그 밖에 세 개의 경기 요인과 네 개의 경기외적 요인을 설정하고 응원시작연령과 경기 요인들 간, 그리고 응원시작연령과 경기외적 요인들 간의 교호효과를 분석하였다. 이를 통해 매우 흥미로운 결과가 도출되었는데, 유소년 기에 응원을 시작한 팬들이 그렇지 않은 팬들에 비해 확연하게 강한 팀 동일시 정도를 나타낸다는 것이다. 또한 이 경우 선수 요인이 팀 동일시에 미치는 긍정적 영향을 더욱 강화하는 것으로 밝혀져, 교호효과 역시 일부 존재하는 것으로 분석되었다. 경기 요인과 경기외적 요인 중에서는 선수, 판촉 및 팬 서비스, 가격, 연고지 요인이 팀 동일시에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존에 거의 시도되지 않았던 스포츠 산업에서의 아동마케팅의 효과를 실증 분석함으로써 이론적 발전에 기여함은 물론 프로구단으로 하여금 보다 강력한 유소년 마케팅 정책을 펼치도록 하는데 도움을 주는 전략적 시사점을 제공했다는 데에서 의의를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구를 했다. 승리할 팀과 해당 팀의 최종 리그 순위를 예측했고, 사용자의 편의를 위해 웹사이트도 구축했다. 각 1·3·5이닝 별로 가장 정확도가 높으면서도 오차가 적은 모델을 최적 모델로 선정해 승·패 결과를 예측했고, 이를 토대로 순위표를 작성했다. 결과표는 2020년 개막인 5월 5일부터 8월 30일까지의 예측 결과를 바탕으로 작성했다. 기아타이거즈가 아닌 다른 구단끼리의 경기는 실제 결과를 사용했다. 머신러닝 모델은 KNN과 AdaBoost가 최적 모델로 선정되었으며, 실제 순위와 비교해 본 결과, 경기가 진행될수록, 예측 결과의 순위 오차가 점점 작아지는 것을 확인했다. 딥러닝 모델은 89%의 정확도를 기록했고, 머신러닝 모델과 마찬가지로 경기를 진행할수록 예측 결과 순위 오차가 작아지는 것을 확인했다. 실험 결과는 한국 프로야구 승·패 결과 예측뿐 아니라 다양한 분야에서 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 방송국에서 야구 경기를 중계하는 중 이닝별로 인공지능 알고리즘이 예상한 승·패 여부를 중계화면에 띄울 수 있다. 시청자들에게 새로운 흥미를 일으킬 수 있을 것이고, 나아가 구단의 감독들이 이닝마다 데이터를 분석해 경기 중 유동적으로 승리하기 위한 전략을 세울 수 있을 것으로 기대된다.
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.
During a design process of a protective equipment for sports activities, minimizing movement restrictions is important for enhancing its functions particularly for protection. This study presents a three-dimensional(3D) modeling methodology for designing baseball catcher's leg guards that will allow maximum possible performance, while providing necessary protection. 3D scanning is performed on three positions frequently used by a catcher during the course of a game by putting markings on the subject's legs at 3cm intervals : a standing, a half squat with knees bent to 90 degrees and 120 degrees of knee flexion. Using data obtained from the 3D scan, we analyzed the changes in skin length, radii of curvatures, and cross-sectional shapes, depending on the degree of knee flexion. The results of the analysis were used to decide an on the ideal segmentation of the leg guards by modeling posture. Knee flexions to 90 degrees and to $120^{\circ}$ induced lengthwise extensions than a standing. In particular, the vertical length from the center of the leg increases to a substantially higher degree when compared to those increased from the inner and the outer side of the leg. The degree of extension is varied by positions. Therefore, the leg guards are segmented at points where the rate of increase changed. It resulted in a three-part segmentation of the leg guards at the thigh, the knee, and the shin. Since the 120 degree knee-flexion posture can accommodate other positions as well, the related 3D data are used for modeling Leg Guard (A) with the loft method. At the same time, Leg Guard (B) was modeled with two-part segmentation without separating the knee and the shin as in existing products. A biomechanical analysis of the new design is performed by simulating a 3D dynamic analysis. The analysis revealed that the three-part type (A) leg guards required less energy from the human body than the two-part type (B).
최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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