• 제목/요약/키워드: 한국 프로야구

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빅데이터 기반 프로야구 데이터 분석 (Analysis of Professional Baseball Data based on Big Data)

  • 신동진;황승연;이돈희;문진용;김정준
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.177-185
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    • 2020
  • 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.

한국 프로야구에서 새로운 승률제의 제안 (Suggestion of a New Method of Computing Percentage of Victories for the Korean Professional Baseball)

  • 김혁주
    • 응용통계연구
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    • 제24권6호
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    • pp.1139-1148
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    • 2011
  • 프로야구 정규리그의 팀순위는 합리적인 기준에 따라 정해져야 함에도 불구하고 2011년 현재 한국 프로야구에서는 비합리적인 일본식 방식이 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한국 프로야구에서 사용된 적이 있는 팀순위 결정 방식들의 장점들을 조합하여 만든 새로운 승률 계산 방식을 제안하였다. 또한 기존의 방식들과 제안된 방식을 과거와 현재의 한국 프로야구 자료에 적용하여 그 결과를 관찰하였다.

랜덤 포레스트 기법을 이용한 한국 프로야구 승부 예측에 관한 연구 (A Study on Result Prediction of Korean professional baseball using Random Forest Method)

  • 이재익;이종혁;김응모
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.721-722
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    • 2014
  • 야구는 흔히 기록의 스포츠라는 별명으로 많이 불린다. 그만큼 야구라는 운동이 갖는 기록의 종류는 무척 다양하고 또한 기록의 활용 가능성 역시 무궁무진하다. 이러한 별명에 걸맞게 미국에서는 야구에 대한 다양하고 방대한 정보를 수집하고 활용하고 있다. 그러나 한국 프로야구에 대한 정보의 수집과 활용은 아직까지 크게 부각되지 못하는 것이 현실이다. 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 경기의 승부를 예측함으로써 한국 프로야구 데이터의 수집과 활용을 증대 시키는 효과를 기대 해 본다. 본 논문에서는 2014년 한국 프로야구의 승부 예측을 주제로 어떠한 누적 스포츠 데이터집단이 가장 유효한지를 실험 하였다. 승부 예측을 하기위해 사용된 누적 스포츠 데이터는 2014년 선수와 팀 기록, 2013부터 2014년까지의 선수와 팀 기록, 2012년부터 2014년까지의 선수와 팀 기록이다. 이들 세 그룹의 데이터를 이용하여 이분데이터 모형에 랜덤 포레스트 기법을 사용한 승부예측 알고리즘에 적용 시킨 후 어느 그룹의 데이터가 가장 실제 2014 한국 프로야구 정기결과와 맞을 확률이 높음을 구하여 가장 유용한 데이터 그룹이 어떤 그룹인지 연구 하였다.

야구선수 기록과 텍스트, 오피니언 마이닝을 이용한 야구선수 특성 분석

  • 이태훈;김이준;임지연;김응모
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.1203-1206
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    • 2011
  • 출범 30주년을 맞은 국내 프로야구가 600만 관중을 넘어섰다. 국내 프로야구의 인기가 그만큼 높으며 식을 줄을 모른다.[7] 하지만 많은 선수와 복잡한 규칙은 새로운 야구팬을 주춤하게 만든다. 본 논문을 통하여 필자는 새로운 방식의 야구선수 분석 방법을 제안하고자 한다. 새로운 방식의 야구선수 분석 방법은 쉽고 간단하게 야구선수들의 특성을 분석하여 표현할 것이며, 야구를 좋아하고자 하는 사람들은 조금 더 쉽게 다가갈 수 있을 것이다.

BERT MRC를 활용한 한국 프로야구 Q&A 시스템 (Korean Baseball League Q&A System Using BERT MRC)

  • 서정우;김창민;김효진;이현아
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.459-461
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    • 2020
  • 매일 게시되는 다양한 프로야구 관련 기사에는 경기 결과, 각종 기록, 선수의 부상 등 다양한 정보가 뒤섞여있어, 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 과정이 매우 번거롭다. 본 논문에서는 문서 검색과 기계 독해를 이용하여 야구 분야에 대한 Q&A 시스템을 제안한다. 기사를 형태소 분석하고 BM25 알고리즘으로 얻은 문서 가중치로 사용자 질의에 적합한 기사들을 선정하고 KorQuAD 1.0과 직접 구축한 프로야구 질의응답 데이터셋을 이용해 학습시킨 BERT 모델 기반 기계 독해로 답변 추출을 진행한다. 야구 특화 데이터 셋을 추가하여 학습시켰을 때 F1 score, EM 모두 15% 내외의 정확도 향상을 보였다.

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한국프로야구에서 타자력 지수 제안 (Alternative hitting ability index for KBO)

  • 홍종선;김재영;신동식
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권3호
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    • pp.677-687
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    • 2016
  • 야구 타자의 능력을 측정하는 많은 세이버메트릭스 통계량들 중에서 WAR은 미국프로야구에서 가장 많이 사용하는 통계량이다. 그러나 한국프로야구 자료에는 수비에 관련된 변수에 포함된 야구장 요인, 포지션조정 그리고 리그 조정 통계량들이 존재하지 않으므로 WAR을 한국프로야구에 적용하는 데에는 문제가 있다. 본 연구에서는 타자의 능력을 측정하는 대안적인 세이버메트릭스 통계량을 제안하여 미국프로야구 뿐만 아니라 한국프로야구에서도 동시에 사용할 수 있도록 한다. 본 연구에서 제안한 타자력 지수 모형은 한국프로야구와 미국프로야구 타자들에 대한 다섯 종류의 통계량을 사용하여 개발한다. 우선 2015년도 최소 규정 타석을 만족한 미국프로야구 타자들의 자료를 바탕으로 타자력 지수 모형을 개발한다. 미국프로야구 타자들의 WAR과 비교하면서 본 연구에서 제안한 타자력 지수의 능력의 타당성을 검토한다. 다음으로 이 모형을 2015년도 한국프로야구 자료에 적용하여 한국형 타자력 지수를 제안한다. 한국프로야구 타자력 지수를 서로 다른 팀별, 나이별, 포지션별로 통계적으로 분석하고, 타자력 지수와 그들의 연봉과의 선형관계성을 토론한다. 연봉에 관한 회귀모형의 신뢰영역을 바탕으로 연봉책정의 적절함에 따라 46명의 타자를 세 그룹으로 할당하고, 세 그룹에 속한 연봉을 다양한 인자에 대하여 통계적으로 탐색한다.

한국프로야구에서 FIP 계수의 추정 (Estimation of FIP coefficient in Korea professional baseball)

  • 이장택
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권3호
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    • pp.625-633
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    • 2017
  • 수비무관 평균자책점 (FIP)는 운과 수비력을 제외한 투수가 가진 고유의 능력만을 평가하는 지표로 야구팬들에게 매우 지지도가 높다. 미국 메이저리그 야구에서는 홈런, 볼넷, 삼진, 사구만을 이용하여 계산하는 FIP의 계수를 13, 3, -2로 사용한다. 그러나 메이저리그 야구의 득점가치를 바탕으로 정해진 계수들을 한국 프로야구에 접목시키면 팀이나 선수들의 평가가 적절하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 한국프로야구에 적합한 FIP의 계수를 제안하고 평균자책점 (ERA)과의 연관성을 살펴본다. 그 결과 제안된 방법 kFIP는 한국프로야구에서 기존의 FIP에 비해 통계적으로 매우 유의하게 평균자책점에 대한 연관성을 높일 수 있었다.

이달의통계 - 게임빌 '2004 프로야구' 엠플러그 모바일 게임순위 1위에 올라

  • 한국데이터베이스진흥센터
    • 디지털콘텐츠
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    • 10호통권125호
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    • pp.18-19
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    • 2003
  • 게임빌의 2004 프로야구가 모바일 게임 전문 사이트 엠플러그(www.mplug.co.kr)의 모바일 게임 인기순위에서 1위에 올랐다.나우콤이 운영하는 모바일게임 사이트 엠플러그의 지난달 주간 Top 50 순위에 따르면 2004 프로야구는 9월 8일 22일까지의 인기순위 집계에서 컴투스의 '붕어빵타이쿤2'를 제치고 1위에 올라선 것으로 나타났다.

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Kinect의 모선 인식 센서를 활용한 야구 자세 교정에 관한 연구 (A study on correcting baseball posture with motion sensor in Kinect)

  • 김연우;나스리디노프 아지즈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.532-534
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    • 2018
  • 본 논문은 한국에서 야구에 관련 직무에 종사하는 사람 또는 야구를 배우고 싶은 사람에게 도움을 주고자 Kinect의 모션 인식 센서를 이용하여 자세인식에 관련 된 연구 내용이다. 야구를 배우고자 하는 사람들에게 자세에 대한 교정과 자신이 직접 자신의 자세를 보면서 활용할 수 있도록 하는 것이 궁극적 목표이며 프로그램의 제작자의 개입이 없이 사용자가 주제가 될 수 있도록 한다. Kinect에서의 야구 자세를 저장하여 자신의 모습과 비교하여 자세에 대한 피드백을 받을 수 있다. 이 프로그램을 통해 사람들이 좀 더 야구에 대해 쉽게 접근하고 이용할 수 있음이 프로그램의 구현 방향이며 야구를 접하는 사람들에게 자세 부분에 도움을 주고 야구를 즐기는 사람들도 도움을 얻는 기대효과를 가지는 프로그램이다.

프로야구의 상품마케팅에 대한 인식 및 선호도 조사 (A study of current awareness and preference on Korean professional baseball team's promotion for products)

  • 박승환
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.1238-1245
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    • 2012
  • 본 연구는 프로야구 관람자들을 대상으로 프로야구의 상품마케팅에 대한 인식 및 선호도를 규명함으로써 프로야구 관람에 참여하고 있는 관람자들에게 보다 효과적인 프로야구 관람에 대한 정보를 제공하는데 연구의 목적이 있다. 첫째, 인구사회학적 특성 중에서 성별에 따라서 프로야구 구단의 상품마케팅에 대한 인식(프로구단에 대한 인식, 상품마케팅 전략에 대한 인식), 그리고 상품마케팅의 선호도(상품가치, 상품가격, 상품종류)에 따른 차이를 비교한 결과, 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 둘째, 인구사회학적 특성 중에서 연령에 따른 프로야구 구단의 상품마케팅에 대한 인식(프로구단에 대한 인식, 상품마케팅 전략에 대한 인식), 그리고 상품마케팅의 선호도(상품가치, 상품가격, 상품종류)에 따른 차이를 비교한 결과, 프로야구 구단의 상품마케팅에 대한 인식에는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으나, 상품마케팅의 선호도 중 상품가치와 상품가격에 대한 선호도에서는 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다(p<.05). 특히, 상품가치의 경우, 20대와 30대 간, 20대와 40대간, 30대와 40대 간 비교에서 모두 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다(p<.05). 셋째, 인구사회학적 특성 중에서 연간수입에 따른 프로야구 구단의 상품마케팅에 대한 인식(프로구단에 대한 인식, 상품마케팅 전략에 대한 인식), 그리고 상품마케팅의 선호도(상품가치, 상품가격, 상품종류)에 따른 차이를 비교한 결과, 프로야구 구단의 상품마케팅에 대한 인식에서는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 하지만, 상품마케팅의 선호도 중에서 상품가격에 대해서는 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<.05). 특히, 2000-2500만원미만, 그리고 2500-3000만원미만의 집단과 4000만원 이상의 수입을 얻고 있는 집단 간의 차이에서 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다(p<.05).