• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.65-71
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• 2020

최근 프로 스포츠에서는 데이터를 활용하는 분야가 주목을 받기 시작하였다. 데이터 활용 분야는 경기 내적으로 파생되는 클래식 기록 뿐만 아니라, 효율성을 강조한 2차 기록도 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 경기 외적인 데이터인 일일 평균 습도를 통하여 투수들의 탈삼진 능력과의 상관관계를 연구하고자 한다. 이를 위하여 KBO리그에 소속된 10개 팀의 홈구장과 보조구장에 소재한 지역의 일일 평균 기록을 참고로 하였고, 선발 투수와 구원 투수들의 특성을 파악하기 위하여 다승, 홀드, 세이브 부문의 상위 5명 씩의 K/9기록을 대상으로 분석하였다. 본 연구결과를 통하여 선발 투수와 구원 투수와의 K/9 기록에 유의미한 차이를 발견하였으며, 프로 스포츠의 데이터 활용에 대하여 학문 및 산업 전반의 발전을 기대할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.259-264
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• 2002

최근에 축구 경기에 대한 많은 관심이 모아지고 있으며 축구 경기를 분석하는 시스템들도 다양하게 개발되고 있다. 본 논문에서는 축구 경기의 중요 장면을 3 차원 그래픽으로 재연하여 다각도의 영상정보를 제공하는 축구경기 3 차원 재연 시스템에 대해 소개한다. KBS 기술연구소에서는 2002년 한일 월드컵 축구대회 기간 중 시청자에게 새로운 영상을 제공하기 위해 'VPlay'라는 이름의 축구경기 3차원 재연 시스템을 개발하였다. VPtay 는 영상 처리 기술과 컴퓨터 그래픽 기술이 함께 사용되었다. 영상 처리 기술에는 선수 추출 및 추적, 그리고 카메라 이동 모델 및 추적 점에 대한 운동장으로의 좌표변환 모델 제작 방법이 사용되었다. 컴퓨터 그래픽 기술에서는 추적결과 데이터로부터 캐릭터의 기본적인 동작을 생성할 수 있는 이동동작 생성 기술을 적용하였고 가상 카메라의 효과적인 제어를 위해서 조이스틱을 이용한 가상 카메라제어 프로그램을 개발하였다. VPlay 는 빠른 제작시간을 요구하는 축구중계 생방송용으로 개발되었으며 지난 월드컵 경기와 아시안 게임에 효과적으로 활용하였다

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.59-68
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• 2011

축구 경기를 분석하고 이를 팀 전략 수립에 활용하는 축구 분석관의 역할이 강조됨에 따라, 방송용 축구 경기에서 주요 이벤트의 탐지와 같은 절차적 기능 이상의 고수준의 해석 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 기반의 텍스트 방송인 축구 웹 캐스트에서 실시간으로 제공하는 텍스트 정보를 기반으로 텍스트 마이닝을 이용한 축구 경기의 전략 수립이 가능한 고수준의 해석 기법을 제안한다. 제안하는 해석기법은 축구 웹 캐스트의 텍스트 정보와 도메인 지식을 기반으로 축구 경기의 다양한 속성, 동작 그리고 이벤트 등 메타데이터를 추출하고, 인덱싱하고, 텍스트 마이닝의 다양한 해석 기법인 연관 규칙 마이닝, 성장도 분석, 그리고 패스파인더 네트워크 분석 기법 등을 사용함으로써 유용한 지식을 추출한다. 실제 2010년 월드컵의 스페인 팀 경기들을 중계한 웹 캐스트의 텍스트 정보를 대상으로 제안된 기법의 타당성을 실험적으로 검증한다.

• 정보관리학회지
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• 제38권1호
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• pp.221-242
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• 2021

본 연구에서는 사전학습 된 언어 모델을 기반으로 양방향 게이트 순환 유닛 모델과 조건부 랜덤 필드 모델을 활용하여 참고문헌을 구성하는 메타데이터를 자동으로 인식하기 위한 연구를 진행하였다. 실험 집단은 2018년에 발행된 학술지 40종을 대상으로 수집한 PDF 형식의 학술문헌 53,562건을 규칙 기반으로 분석하여 추출한 참고문헌 161,315개이다. 실험 집합을 구축하기 위하여 PDF 형식의 학술 문헌에서 참고문헌을 분석하여 참고문헌의 메타데이터를 자동으로 추출하는 연구를 함께 진행하였다. 본 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 언어 모델을 파악하였으며 해당 모델을 대상으로 추가 실험을 진행하여 학습 집합의 규모에 따른 인식 성능을 비교하고 마지막으로 메타데이터별 성능을 확인하였다.

• 경제분석
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• 제26권3호
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• pp.1-47
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• 2020

본 연구는 이자율 스프레드 혹은 이자율 스프레드의 각 구성요소인 기대 스프레드와 기간 프리미엄의 경기 예측력에 관한 1990년대 이후 선행연구를 서베이하고, 한국의 국고채 현물이자율 데이터를 이용하여 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 예측력에 관한 실증분석을 수행하였다. 먼저 주로 미국 경제를 대상으로 한 선행 연구들을 서베이한 결과 이자율 스프레드는 주요 경제변수들에 대하여 유의한 예측력을 갖고 있으나 1980년대 중반 이후 인플레이션 타깃팅 강화 경향 등에 따라 이자율 스프레드의 경기 예측력이 저하되고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 한국 데이터를 대상으로 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 예측력을 분석한 결과, 특히 이자율 스프레드의 구성요소 중 기간 프리미엄이 유의한 예측력을 갖는 것으로 나타났다. 이자율 스프레드를 이용하여 표본외 분석을 수행한 결과, 예측방정식이 구조적으로 불안정한 것으로 나타났으며, 특히 산업생산지수 예측에 있어서 이자율 스프레드의 분해가 유의한 기여를 하는 것으로 나타났다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제56권2호
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• pp.303-320
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• 2017

본 연구의 목적은 소셜 빅데이터를 기반으로 리우올림픽 축구 관련 이슈 및 인물에 대한 대중들의 주요 관심사를 알아보는 것이다. 본 연구를 위해 수집된 데이터는 2016 리우올림픽 한국축구 경기와 관련된 웹 뉴스 및 댓글이다. 경기별 주요 이슈 및 대중들의 관심사를 알아보기 위해 연관단어 분석을 실시하고, NodeXL을 이용하여 시각화하였다. 연구 결과, 대중들에게 높은 관심을 받은 경기는 피지와의 경기, 한국축구대표팀 관련 인물은 손흥민, 해설위원은 이영표, 캐스터는 조우종으로 나타났다. 리우올림픽에 출전한 한국축구대표팀에 대한 대중들의 생각은 일부 부정적인 평가가 나타났지만, 대체로 긍정적인 것으로 평가할 수 있다. 해설위원 및 캐스터에 대한 대중들의 관심은 경기결과 및 예측, 설명에 대한 재치, 해설위원 및 캐스터의 호흡, 즐거움 요소(예능)로 나타났다. 결론적으로, 스포츠빅이벤트에 대한 대중들의 관심을 높일 수 있는 방안은 다양한 스포츠 분석 콘텐츠 제공, 전문성과 예능감 등을 겸비한 방송해설자 선정이 될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.826-829
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• 2020

스포츠팀 운영에 있어서 경기 중 상황에 대한 통계와 분석을 통해 좋은 성과를 내는 것은 스포츠 야구 종목의 Sabermetrics를 통해 이미 증명된 바가 있다. 한편, 축구에서는 최근 들어 선수의 역량을 평가하기 위하여 객관적인 시각에서 슈터(Shooter)에게 주어진 기회, 즉 슈팅 상황을 바라보는 기대 득점(Expected Goal; 이하 xG)이라는 지표가 등장하였으나, 객관성이라는 평가 의도와 다르게 경기 내 각각의 슈팅 상황을 정의하는 것에 있어 축구 분석관들의 주관성에 의존하는 한계성을 지녔다. 본 논문은 xG를 산출하는 방식에 있어서 기존의 주관성을 배제하고 인공지능을 통해 상황을 정의하여 객관적인 평가지표를 지향하며 유의미한 통계적 수치를 지닌 xG를 도출함으로써 결과 위주의 분석만이 존재하던 축구 종목에 있어서 경기 중 상황에 대한 객관적인 판단 및 정의에 대한 방향성을 제시한다. 또한, 본 논문에서의 인공지능은 국내 K리그 슈팅 데이터를 통해 학습되어 K리그 내 전략적인 상황들에 대한 특화된 xG를 도출하며, 이를 웹을 통해 K리그 내 선수 개개인에 대해서 시계열, 상대 팀, 슈팅 위치별 그래프로 시각화하여 제공하는 시스템을 구축함으로써 K리그를 기준으로 선수에 대한 평가 및 경기 운영에 기여할 수 있는 기대 득점 분석 서비스를 제공한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.49-54
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• 2021

최근 스마트 헬스케어 기술의 발전에 따라 일상적인 질환에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라 헬스케어 데이터를 통해 예측 모델로 질병을 분석하거나 예측하는 연구들이 증가하고 있다. 그러나 헬스케어 데이터에는 양성 데이터와 음성 데이터의 불균형이 존재한다. 이는 특정 질환을 가진 환자에 비하여 상대적으로 환자가 아닌 사람이 많아 데이터 수집에 어려움이 있어 발생하는 현상이다. 데이터 불균형은 질병 예측 및 탐지 시 진행하는 모델의 성능에 영향을 끼치기 때문에 이를 제거할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 오버샘플링과 결측값 대치를 통해서 데이터 불균형을 해소한다. AutoML을 기반으로 여러 모델의 성능을 파악하고 모델 중 상위 3개의 모델을 앙상블한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1053-1063
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• 2011

사회네트워크분석은 개체들 간의 상호 정보 흐름인 사회적 구조에 대한 사회과학적 통계학적 분석이다. 본 연구에서는 한 축구경기에 대해서 사회네트워크분석을 이용하여 축구선수들 간의 패스 정보를 이용하여 (1) 어떤 선수가 팀에서 리더로서 얼마만큼 역할을 했으며, (2) 패스를 많이 해 준 선수 또는 패스를 많이 받은 선수들이 누구인지를 알아내어 경기에서 중요한 역할을 한 선수들을 탐지한다. 본 연구의 목적은 팀 내에서 각 선수들의 역할에 대한 수행 실태를 평가하고, 향후 경기에서 팀의 경기 전략을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 먼저 포지션을 구분함이 없이 사회네트워크분석을 실시하였고, 각 포지션별 (수비수와 비 수비수)로 각각 사회네트워크분석을 수행하였다. 본 연구에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체데이터를 이용하였을 때, 리더의 역할을 수행한 선수들은 이청용, 김정우, 기성용 선수이고, 서브리더는 이정수 선수였음을 알 수 있었다. 그리고 포지션별로는 수비수의 경우 리더의 역할을 수행한 선수는 이정수 선수임을 알 수 있었다. 비 수비수 (미드필더와 공격수)의 경우에는 각 선수들이 부여된 포지션에서 최선을 다하였기 때문에 누구를 리더와 서브리더라고 할 것 없이 모두 훌륭한 경기를 소화하였다고 평가할 수 있다.