• Journal of Sport and Applied Science
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• 제4권4호
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• pp.27-32
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• 2020

Purpose: This study sought to explore the effects of air pollution on professional sports in South Korea. Research design, data, and methodology: The dependent variable, the number of attendances, was comprised of 2013-2017 K-league, 2015-2017 KBO, 2014-2017 KBL regular season games, resulting in 1,063, 2,121, 810 individual match-level observations, respectively. With the actual data collected from each place across the country, we created a categorical variable which identify the air quality index divided into four categories by K-eco (i.e., good, moderate, unhealthy, hazardous). To analyze data, ANOVA was employed. Results: First, there was a significant group effect on K-league attendance. Second, there was a significant group effect of KBO attendance. Lastly, there was a significant group effect on KBL attendance. Conclusions: Summary of above results showed that each professional sport leagues' attendance was significantly different depending on the levels of air pollution. Implications were also discussed. Keywords: air pollution, sport spectatorship, professional sports.

• 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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.299-303
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• 2008

In this paper, we discuss the schedule problems for Korean Professional Baseball League (KPBL) and propose approaches to solve these problems by applying Integer Programming. A schedule in a sport league must satisfy lots of constraints on timing such as organizational, attractiveness, and fairness requirements. Organizational requirements cover a set of rules which have to guarantee that all the games can be scheduled according to the regulations imposed by Korean Baseball Organization (KBO). Attractiveness requirements focus on what stadium visitors, television spectators, and the clubs expect, that is, a varied, eventful, and exciting season. Fairness requirements have to guarantee that no team is handicapped or favored in comparison with the others. In addition to finding a feasible schedule that meets all the constraints, the problem addressed in this paper has the additional complexity of having the objective of minimizing the travel costs and every team has the balancing number of the games in home. We formalize the KPBL problem into an optimization problem and adopt the concept of evolution strategy to solve it. Using the method proposed, it is efficient to find better results than approaches developed before.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.225-230
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• 2020

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.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제29권2호
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• pp.321-330
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• 2016

감독이 작전을 구사하는 상황이나 타자의 타격 가치를 평가하는데 유용하게 사용될 수 있는 지표로서 미국프로야구에 대해서는 기대득점과 기대승리확률, 타격의 득점가치, 타격의 승리가치 등이 제시되었다. 기대득점은 각각의 아웃카운트와 주자 상황에서 그 이닝이 끝날 때까지 얻는 점수의 기댓값이다. 기대승리확률은 이닝, 점수차, 아웃카운트, 주자상태가 주어진 상태에서 경기를 계속 한다고 할 때, 공격하고 있는 팀이 승리할 확률이다. 타격의 득점가치는 타격전 상황의 기대득점과 타격결과에 의하여 변화된 상황의 기대득점 사이의 차이를 말한다. 타격의 승리가치는 타격 전후 상황의 기대승리확률간의 차이로서 타격 결과가 승리에 미치는 영향을 나타낸다. 한국프로야구에서는 장기간 축적된 자료의 부족으로 총 발생횟수에 대한 특정 상황의 상대돗수를 이용하여 구한 이들 지표가 통계적인 의미를 갖지 못하는 경우가 종종 나타난다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 마르코프연쇄를 이용하여 한국프로야구에서 기대득점, 기대승리확률, 득점가치와 승리가치를 구하는 방법을 제시한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.49-61
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• 2022

스포츠 분야에서는 팀 전략 구상과 마케팅 등 팀 운영에 있어서, 데이터 분석의 비중이 점점 더 커지고 있다. 특히, 한국프로야구에서는 한 시즌이 끝나면 FA, 트레이드 등 다음 해 팀 전략을 구상하기 위해서 선수 영입과 선수 육성 등의 계획을 수립하는데, 이 때 선수들의 다음 해 성적을 예측하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 타자만으로 대상을 한정지어 다음 해의 성적이 상승할지를 예측해보고자 하였다. 상승 및 하락의 기준이 되는 기록으로는, 계산하기 쉽고 팀 득점과의 관계가 높은 OPS로 하였다. 본 연구에서 데이터는 한국프로야구 1982년부터 2021년까지 40년간의 정규시즌 데이터를 사용하였고, 실험 방법으로는 11개의 머신러닝 분류 모델을 사용하였다. OPS의 상승 및 하락 여부를 예측해본 결과, RBF SVM, Neural Net, Gaussian Process, AdaBoost가 다른 분류 모델에 비해 정확도가 높게 나왔고 나이는 정확도에 큰 영향을 주지 못했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권12호
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• pp.565-572
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• 2017

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.920-923
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• 2017

본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 분석에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 인공신경망의 가장 기본적인 종류인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)의 초모수(Hyperparameter) 선정에 그리드 탐색(Grid Search)을 적용하여 최적의 모형을 찾고자 하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 8월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였고, 예측력 검증을 위해 2015년 9월 관중 수를 예측하여 실제 관측값과 비교하였다. 그 결과, 그리드 탐색법에서 최적 모형이라고 판단한 모형의 예측력은, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 기준으로 평균 27.14% 였다. 또한, 앙상블 기법에서 착안하여 오차율이 낮은 모형 5개의 예측값 평균의 MAPE는 평균 28.58% 였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 14%, 13.6% 높은 예측력을 보이고 있다.