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.
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.
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.
본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 연구에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial neural network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 9월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였다. 전방향 신경망(Feedforward neural network)의 모형 훈련 과정에서, 그리드 탐색(Grid search)을 적용하여 최적의 초모수(Hyperparameter)를 찾고자 하였다. 그 결과, 그리드 탐색법의 최적 모형을 이용한 평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 평균 20.9% 였다. 앙상블 기법을 이용한 모형의 MAPE는 평균 20.0%였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 26.3%, 30.3% 높은 예측력을 보인다.
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.
Purpose: This study started with interest in sport culture and is meaningful as an exploratory study to help with the basic understanding of sport culture research. Research design, data, and methodology: The approach of this study is the exploratory approach by literature reviews. This study carried out exploratory research on thinking about diversity of sports culture and the development process of sports culture by human history periods. Results: First, in thinking about cultural diversity, cultural absolutism and cultural relativism were identified. The characteristics of sports culture can identify universality, individuality and diffusion, and the attributes of sports culture included sharing, learning, accumulation, whole systematic relationship and change. Second, the characteristics of sports culture were identified by the approach of each historical era. The historical stages were divided into ancient civilizations, ancient Greece and Rome, middle ages and early modern period, and late modern period. Sports have historically been found to have a British-centered European origin or popularized in the United States. Conclusions: with the characteristics of modern sports culture, the globalization of sports culture, the prominence of sports industry and sports space marketing, and the symbiotic influence relationship of sports and mass media were examined and future directions were discussed.
Purpose: This study started with an interest in sports culture-related content and aims to comprehend the application of traditional and contemporary cultural content to sport business. Research design, data, and methodology: The current study reviews related-documents, research papers, media reports, and a secondary data. The collected data were multiple reviewed via content analysis. Results: Findings are as follow. First, the study found that sports is born in religious rituals which are associated with human needs for survival and prosperity. Second, sports is sort of official format that inherent desire of human could be satisfied, representing play and game. Third, the current study discovered that sports could be cultural products such as literature and film. This is because sport has often been used as major themes in contemporary art production. Finally, this study included important cultural content categories, but could not cover all categories due to the limitations of the study. Conclusions: this study reviewed multiple literature to decode historical and anthropological meanings of sport. The finding presents the cultural traits and meaning of contemporary sport. Further implications were discussed.
최근 스포츠 현장에서는 데이터를 활용하여 경기를 진행하고 시즌을 구상하며, 팀을 운영하는 시도가 많아지고 있다. 선수 육성을 하기 위해서 데이터를 활용하고 정확한 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 데이터를 수집하고 전처리하여 선수들의 데이터 분석과 시각화를 통하여 신인급 선수들의 경기력을 분석하였다. 또한 신인급 선수를 육성하려면 최소한 어느 정도의 기회가 부여되어야 하는지 분석하였다. 아울러 스포츠 현장에서 데이터를 활용하여 선수 육성을 하기 위한 데이터 분석 방안을 제시하였다. 본 연구는 데이터를 활용하여 신인급 선수를 육성하는 데에 이바지할 것으로 기대된다.
Koenker 등 (1978)에 의해 제안 된 분위수 회귀분석법은 독립변수들이 주어졌을 때, 종속변수의 조건부 분위수에 초점을 맞추어 독립변수들과 종속변수의 해당 특정 분위수와의 관계를 분석하는 방법이다. 선형프로그래밍법 등을 이용한 분위수 회귀의 추정 과정을 생각해 볼 때, 고차원 대용량 자료의 경우에는 모형 적합에 어려움을 겪을 수 밖에 없다. 따라서 분위수 회귀의 문제에 있어서도 차원 축소의 문제, 조금 더 폭을 좁혀 생각해보면 변수선택의 문제를 통해 의사 결정에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하거나 적절한 규모의 모형을 적합하는 과정이 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 분위수 회귀의 변수선택의 문제를 보다 직관적이고 간단하게 해결하기 위한 방법으로서 회귀나무 모형을 응용하여 한국야구위원회에 등록된 선수들의 연봉과 기록 데이터를 분석해 보았다. 분석 결과, 각 분위수 별로 소수의 주요 변수가 선택되어 차원축소의 효과를 얻을 수 있었다. 또한 해당 분위수별로 선택된 변수도 해석상 의미 있는 것으로 평가할 수 있었다.
In this research, we employed various data mining techniques to build predictive models for win-loss prediction in Korean professional baseball games. The historical data containing information about players and teams was obtained from the official materials that are provided by the KBO website. Using the collected raw data, we additionally prepared two more types of dataset, which are in ratio and binary format respectively. Dividing away-team's records by the records of the corresponding home-team generated the ratio dataset, while the binary dataset was obtained by comparing the record values. We applied seven classification techniques to three (raw, ratio, and binary) datasets. The employed data mining techniques are decision tree, random forest, logistic regression, neural network, support vector machine, linear discriminant analysis, and quadratic discriminant analysis. Among 21(= 3 datasets${\times}$7 techniques) prediction scenarios, the most accurate model was obtained from the random forest technique based on the binary dataset, which prediction accuracy was 84.14%. It was also observed that using the ratio and the binary dataset helped to build better prediction models than using the raw data. From the capability of variable selection in decision tree, random forest, and stepwise logistic regression, we found that annual salary, earned run, strikeout, pitcher's winning percentage, and four balls are important winning factors of a game. This research is distinct from existing studies in that we used three different types of data and various data mining techniques for win-loss prediction in Korean professional baseball games.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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