• 한국기록관리학회지
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• 제16권3호
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• pp.157-177
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• 2016

본 연구는 야구기록 활용에 기반하여 '한국야구명예의전당'을 운영하기 위한 효과적인 방향성을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해 문헌 조사에 의한 미국과 일본 명예의 전당 사례 분석과 한국 야구기록의 종류와 관리현황, 현업에서 종사 중인 야구 관계자들의 면담을 통해 문제점을 도출하였다. 종합 방안으로서 '한국야구명예의전당'에서 수집, 관리, 활용해야 할 관련 아카이브 컬렉션 구성과 야구 영웅의 기억을 보존하기 위한 구술 확보의 필요성, 야구 경기기록의 DB화와 데이터 구축 등을 제시하였다.

• 한국안광학회지
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• 제15권1호
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• pp.87-97
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• 2010

목적: 본 연구는 스포츠비젼 트레이닝의 효과를 검증하고, 그 결과가 야구성적에 영향을 미치는지 확인하고자 하였다. 또한, 스포츠에 있어서 시력의 중요성을 인식시키고, 스포츠비 젼 트레이닝에 대한 자료를 제공하고자 하였다. 방법: D 고등학교 야구부 선수 21명을 대상으로 원근거리 시위량과 융합 여력, 폭주 근점, 정지 시력과 동체 시력, 정적 입체시와 동적 입체시, 대비감도, 시각-반응 시간을 평가한 후 8주 동안의 스포츠비젼 트레이닝을 실시하고 그 변화량을 측정하였다. 결과: 스포츠비젼 트레이닝 이후 시기능이 향상되었고, 타율 또한 증가한 것으로 나타났다. 결론: 스포츠비젼 트레이닝의 원리를 다양한 스포츠에 적용하고, 보다 체계적인 검사장비와 훈련방법이 정비된다면 선수들의 스포츠 수행능력 향상에 도움을 줄 수 있는 보조수단으로 사용될 수 있으리라 사료된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권2호
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• pp.539-549
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• 2008

Most important thing in professional baseball game among all kinds of sports is the winning. Both coaches and players collected and analyzed lots of game data to get a victory. In this paper, batting data are analyzed so as to represent informations of hitting direction visually. This method could be provided a lot of useful information about hitting direction of a specific batter or a team to not only coaches, players but also the audience.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.612-614
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• 2019

본 연구에서는 아마추어 야구부 지도자들이 기록 관리를 통하여 학생 야구부 선수들을 훈련 지도할 수 있는 방안을 연구하였다. 이를 위하여 각종 2차기록이나 세이버메트릭스 데이터를 구하는 공식을 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 학생 야구부 지도자 3명에게 배포한 후 표적집단면접법을 통하여 훈련 지도 방안을 연구하였다. 기록을 통하여 학생들의 동기부여를 높일 수 있었고, 모든 선수들이 자신의 역할에 충실할 수 있게 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권6호
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• pp.693-698
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• 2003

야구는 매 경기마다 다양한 기록을 생성하며, 이러한 기록을 기반으로 다음 경기에 대한 승패예측이 이루어진다. 프로야구 승패 예측에 대한 연구는 많은 사람들에 의해 행해져 왔으나 아직 이렇다할 결과를 얻지 못하고 있는 상태이다. 이처럼 승패 예측이 어려운 이유는 많은 경기 기록들 중 승패 예측에 영향을 주는 요소의 선별이 어렵고, 예측에 사용된 자료들 간의 중복 요인으로 인해 학습 모델의 복잡도만 증가시킬 뿐 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 전문가들의 의견을 바탕으로 학습 요소들을 선택하고, 선택된 자료들을 이용하여 휴리스틱 함수를 구성하였다. 요소들 간의 조합을 통해 예측에 영향을 줄 수 있는 새로운 값을 산출함과 동시에 학습 알고리즘에 사용될 입력 값의 차원을 줄일 수 있는 혼합형 모델을 제안하였다. 그 결과, 학습 알고리즘으로 사용된 역전파 알고리즘의 복잡도를 감소시키고, 프로야구 경기 승패 예측에 있어서도 정확성이 향상되었다.

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

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.171-184
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• 2020

미국 메이저리그 야구 경기는 야구공을 추적하는 3대의 고속 카메라를 통해 모든 투구에 대한 궤적 데이터 PITCHf/x를 수집하고 공개한다. 선행 연구에서는 PITCHf/x 데이터를 통해 각 투구의 기대 피루타수를 계산하고 이를 토대로 투구의 질을 평가했다. 다만 기대 피루타수는 경기 득점으로 매번 이어지지 않기 때문에 각 투구가 승리에 기여하는 영향을 직접적으로 평가하지 못한다. 이 논문에서는 득점 기댓값과 득점 가치의 개념을 조합해 투구에 대한 기대 득점 가치를 계산하고 이를 통해 투구의 질을 랜덤 포레스트 모형으로 평가한 뒤, 기대 피루타수를 이용한 투구의 질 평가와 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.978-984
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• 2020

본 연구에서는 빅 데이터 분석 방법을 활용하여 스포츠 기록과 기상 데이터의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 API와 크롤링으로 데이터를 수집하고, 가공한 다음 이것을 토대로 통계를 낸 후에 데이터 시각화를 진행하였다. 본 연구의 대상으로는 2019년 KBO 리그에 출전한 외야수 중에서 규정타석에 진입한 선수를 대상으로 하였다. 또한 기상 데이터는 불쾌지수를 활용하였으며 70이상과 70미만을 기준으로 하여 분석하였다. 연구 결과로는 투수가 개입하는 기록인 각종 타격지표에서는 불쾌지수가 높을수록 외야수의 기록이 향상하였으나, 투수가 개입하지 않는 도루, 볼넷, 투구 수, 도루 성공률, 타석 당 투구 수, 경기 당 투구 수 등의 기록에서는 외야수가 투수를 힘들게 하였음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 스포츠 데이터 산업의 발전과 야구 선수, 구단, 코칭스태프의 경기력에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.41-47
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• 2019

In this paper, we propose a new batter evaluation model that reflects the skill of the opponent pitcher in Korean professional baseball. The model consists of evaluation factors such as Run Value, Contribution Score and Ball Consumption considering the pitcher grade. These evaluation factors are calculated as different data. In order to include the evaluation factors having different characteristics into one model, each evaluation factor is weighted and added. The genetic algorithms were used to calculate the weights, and the data were based on the 2016 records of Korea Professional Baseball and the salary data of the players of 2017. As a result of calculation of the weight, the weight of the Run Value was high and the weight of the Contribution Score was very low. This means that when calculating the annual salary, it reflects much of the expected score according to the batting result of the batter. On the other hand, the contribution score indicating the degree to which the batting result contributed to the victory of the team according to the state of the economy is not reflected in the salary or point system.

• 대한산업공학회지
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• 제40권1호
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• pp.8-17
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• 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.