• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권6호
• /
• pp.1585-1592
• /
• 2016

한국프로야구에서 팀의 승률을 예측하는 것은 야구팬들에게중요한 관심사이다. 팀들의 승률을 1982년부터 2015년까지의 모든 한국프로야구 기록을 이용하여 야구의 피타고라스 모형과 선형회귀모형을 사용하여 추정하고 평균제곱오차의 제곱근 (root mean squared error; RMSE)을 이용하여 상대적 효율성을 비교하였다. 결론적으로 승률이 높거나 낮은 경우에는 피타고라스 모형, 승률이 50% 근방에서는 선형회귀모형이 각각 효율성이 뛰어났다. 또한 전체데이터를 사용하는 경우에는 피타고라스모형이 상대적 효율성이 좋았으며, 효율성이 비슷하면 선형회귀모형이 사용과 이해도의 측면에서 좀 더 바람직하다고 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권9호
• /
• pp.127-135
• /
• 2016

본 연구는 이전에 연구된 적이 없는 경연 네트워크를 대상으로 경연 네트워크의 개념을 정의하고, 경연자의 중심성과 승률의 관계를 탐색적으로 분석하였다. TV 음악 경연 프로그램인 '불후의 명곡'을 대상으로, 총 386명의 경연자가 펼친 1,307회의 경연 결과를 수집하여 경연 네트워크를 구성하였다. 경연자의 중심성과 승률을 산출하여 그들의 관계를 상관분석, 회귀분석, 시각화 등의 방법을 사용하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 경연 네트워크는 멱함수 법칙을 따르는 척도 없는 네트워크이다. 둘째, 경연수와 다른 경연자들과의 친밀도 사이에는 로그함수 관계가 존재한다. 셋째, 경연수가 20회 이상인 경연자의 승률은 대략 60%로 수렴한다. 마지막으로, 경연수가 20회 미만인 경연자의 승률은 대진 운에 23% 정도의 영향을 받는다. 본 연구의 학문적 의의는 경연 네트워크를 최초로 정의하고 탐색함으로써 소셜 네트워크 연구의 새로운 분야를 개척하였다는 점이며, 실행적 의의는 중심성과 승률의 관계에 대한 실증적 패턴을 발견하여 경연 네트워크에서 사회적 관계를 개선하고 승률을 높일 수 있는 방법을 제시하였다는 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권2호
• /
• pp.309-316
• /
• 2017

야구에서 승률 추정은 매우 중요한 문제이며 현재 이 분야에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 쌍별 승률추정은 팀대 팀의 경기결과를 이용하여 전체 승률을 추정하는 방법으로써 각 팀들의 추정된 승률의 합이 상수가 된다는 타당성을 가진다. 본 연구에서는 한국프로야구에서 피타고라스 승률과 선형 승률에 쌍별 추정을 적용하고 효율성을 RMSE와 MAD를 이용하여 살펴보았다. 사용된 데이터는 2013년부터 2016년 사이의 모든 한국프로야구 팀대 팀 기록이며, 그 결과 쌍별 피타고라스 추정이 기존의 방법들보다 RMSE와 MAD 측면에서 바람직하다고 간주되었다. 또한 쌍별 피타고라스 추정에 사용되는 바람직한 지수 값의 결정에 대하여 설명하였으며 추정에 사용된 지수 값의 변화에 따른 RMSE와 MAD의 차이는 크지 않음을 알 수 있었다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권3호
• /
• pp.653-659
• /
• 2015

야구의 피타고라스 정리는 야구의 승률을 추정하는 방법으로 오랜 기간 동안 타당성이 입증되고 또 활용되고 있다. 본 연구에서는 2005년부터 2014년 사이의 한국프로야구 팀대 팀 전체기록을 이용하여 실제승률과 피타고라스 정리에 의해 추정된 기대승률의 차이가 발생하는 원인을 회귀모형을 이용하여 살펴보았다. 기대승률과 실제승률의 차이가 큰 경우는 득점과 실점의 분포가 특이하다는 가정아래에서 종속변수는 실제승률과 기대승률의 차이, 독립변수로는 게임당 득점 및 실점의 평균, 표준편차, 변동계수를 각각 이용하였다. 그 결과 실제승률과 기대승률의 차이에는 게임당 실점의 표준편차와 변동계수가 영향을 미치며 게임당 득점의 영향은 없는 것으로 나타났다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.37-44
• /
• 2017

AOS(Aeon of Strife)장르의 게임들은 단순히 즐기는 컴퓨터 게임이 아닌 대표적인 e스포츠 종목으로 자리매김하고 있으며 전문성을 필요로 하는 스포츠의 특성상, 게임 플레이 패턴 및 시즌 별 캐릭터 선택 등 게임 운영에 필요한 통계 분석의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 AOS 게임 중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀분석과 판별 분석 및 인공신경망을 이용하여 게임의 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 게임 데이터 분석 결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임 플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략 수립에 이용됨을 보인다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
• /
• 제57권4호
• /
• pp.387-394
• /
• 2018

본 연구의 목적은 국제아이스하키연맹(IIHF)이 개최하는 대회에서 승리 팀을 결정하는 주요 변인들을 파악하여 전략 및 전술 수립에 필요한 정보를 제공하는 것이다. 2017 IIHF World Championship 1부 리그 14개 팀의 예선 및 본선을 포함한 64개 경기의 기록지를 분석대상으로 하였다. 분석변인은 save, shot on goal, penalty in minute, time on power play, power play goal, face off win의 비율, 승패 간 로지스틱 회귀분석, 중다회귀분석, 주성분분석을 수행하였다. 로지스틱 회귀분석 결과 승리와 관련이 있는 변인은 shot on goal(p<.001)와 face off win(p<.001)이고 penalty in minute(p<.01)과 time on power play(p<.01)는 부정적인 영향을 미친다. 중다회귀분석에 의하여 산출한 승패 비율과 각 변인과의 상관분석에서는 save(p<.01), face off win(p<.001)가 정적인 상관관계이고 penalty in minute(p<.001)이 부정적인 상관관계이다. 주성분분석 결과에서는 승리한 팀의 경우 페널티 요인, 공격 요인, 수비 요인으로 구성되는 반면 패배한 팀에서는 페널티 요인을 제외하고 공격과 수비 요인이 혼합되어 구성되었다. 따라서 최상위 팀이 참가하는 아이스하키 경기에서 승리하기 위해서는 페널티를 받지 않는 내에서 거친 플레이가 이루어져야 하고 face off win 비율을 높일 수 있는 방안이 마련되어야 할 것이다.

• 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.

• 대한산업공학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.8-17
• /
• 2014

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권3호
• /
• pp.493-499
• /
• 2014

야구의 승률은 총득점의 제곱을 총득점의 제곱과 총실점의 제곱의 합으로 나눈 것으로 추정된다는 야구의 피타고라스 정리에 대하여 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 피타고라스 정리에 사용되는 지수에 대한 새로운 추정방법을 제안하며 평균제곱오차의 제곱근 (root mean squared error; RMSE)을 이용하여 널리 알려진 추정방법들과 상대적 효율성을 비교하였다. 사용된 데이터는 1982년부터 2013년 사이의 모든 한국프로야구 기록이며, 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 RMSE 관점에서 바람직하다고 간주된다.