We studied the relations between variables related to fan's preference in a area of pro-baseball which is the most popular one among pro-sports. The dependent variables are pro-baseball team fan's preference to both the team and the products of the company which has a pro-baseball team, while the independent variables are sex, age, and hometown of fans. Eight hypotheses are constructed with those variables. For testing them a questionnaire was used, whose reliability was checked using Kronbach Alpha. Subjects were 314 college students in a local city. For statistical analysis nonparametric tests like Mann Whitney test, Kruskal-Wallis test, etc were used. Useful and significant results among variables were obtained. Since these results have important implications about management of pro-sports teams and fans and fans Preference to products in a view of sports marketing management, more researches should be done continuously in the future in this area.
최근 게임과 무관한 분야에 게임적인 요소를 가미한 게임화 마케팅 기법이 등장하고 현실과 가상의 경계가 허물어지는 대체 현실 게임이 출현하는 등 기존 게임의 범위를 넘어서는 새로운 차원의 게임이 나타나고 있다. 이러한 가능성이 온라인 야구 시뮬레이션 장르의 게임에 도입되고 있다. 본 연구는 최근 인기 있는 프로야구 매니저 게임을 대상으로 3명의 피험자를 통해 GOMS 모형을 구축하는 탐색적 연구이다. 이를 위해 피험자를 대상으로 게임을 플레이한 후에 게임을 통해서 경험한 내용을 녹취하고 녹취된 어휘들을 분석하여 프로야구매니저 게임에 대한 GOMS의 목표(Goal)에 대한 위계적 구조를 개발하였다. 이를 통해 가상과 실제의 경계를 허물고 둘 간의 상호작용으로 대체현실게임의 게임화 가능성을 모색하였다.
본 연구는 Rhind & Jowett(2012)이 개발한 코치-선수관계 유지 척도(CARM-Q)를 국내 프로 스포츠 상황에서 활용될 수 있도록 프로야구 코치-선수관계 유지 척도를 재검증하는 것이다. 1차 예비조사는 2014년 국내 프로야구 1군에 등록된 프로야구 코치(29명)와 선수(103명) 총 132명을 대상으로 코치-선수관계 유지에 대한 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 최대우도추정법을 사용하여 잠재적 기본구조를 확인하였다. 코치-선수관계 유지 척도의 타당도를 검증하기 위해 최종 273명(코치 62명과 선수 211명)을 연구대상자로 선정하였다. SPSS 18.0과 AMOS 16.0 프로그램을 이용하여 탐색적 요인분석(EFA), 확인적 요인분석(CFA), 내적일관성, 검사-재검사 신뢰도 분석 그리고 상관관계 분석을 통해 6요인 25문항 프로야구 코치-선수관계 유지 척도가 완성되었다. 분석결과 6요인으로 구성된 한국형 프로야구 코치-선수관계 유지 척도가 재검증되었다. 전반적으로 본 연구에서 확인된 프로야구 코치-선수관계 유지 척도를 다 집단 분석을 통해 드림과 나눔 팀, 또는 1군과 2군 간 경로의 차이를 비교하여 결과를 제공해 보는 것도 의미가 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.367-379
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2012
야구경기에서 순위를 예측하는 것은 야구팬들에게 관심의 대상이 된다. 이러한 순위를 예측하기 위해서 2011년 한국프로야구 기록 자료를 바탕으로 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분분석방법, 주성분회귀분석 방법을 제시한다. 표준화를 통한 산술평균, 상관계수를 이용한 가중평균과 주성분 분석을 이용해서 순위를 예측하고, 최종모형으로 주성분회귀분석 모형이 선택되었다. 주성분 분석으로 축약된 변수를 이용해서 회귀분석을 실시하여, 투수부분, 타자부분, 투수와 타자부분의 순위예측 모형을 제안한다. 예측된 회귀모형을 통해서 2012년도 순위 예측이 가능하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.865-874
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2015
본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 타자의 공격능력, 즉 타자로서의 타격능력과 주자로서의 주루능력을 포괄하는 득점생산능력을 종합적으로 평가한다. 이를 위하여, 각 타자의 스코어링 인덱스를 구하는데, 여기서 스코어링 인덱스란 한 팀의 모든 타자가 동일한, 한 선수로만으로 구성되었을 때, 기대되는 경기당 득점이다. 시뮬레이션 입력으로는 2014시즌 한국 프로야구 데이터를 사용하였는데, 주요 출력결과로서 상위 10명의 타자들의 스코어링 인덱스 및 9개 구단과 2014시즌 한국 프로야구의 스코어링 인덱스를 제시한다. 이렇게 구한 스코어링 인덱스는 타자 및 팀의 공격능력의 종합적인 평가뿐만 아니라, 대표선수 및 선발타자의 선정, 선수들의 연봉의 책정 등에도 활용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1585-1592
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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.
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.
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.
크기가 $n \times p$인 자료행렬에서 p개의 변수들과 성격이 다소 다른 $p_s$개의 변수를 같이 고려한 크기가 $n \times (p + p_s)$ 자료행렬이 있다 하자. 전통적 주성성분분석은 성격이 다른 변수들로 인하여 효과적인 결과를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 이런 점을 개선하기 위해서 성격이 다른 $p_s$개의 변수를 추가변수로 두는 추가적 주성분분석을 소개하려 한다. 이 기법은 전통적 주성분분석의 대수적,기하적인 면을 따른다. 그리고 전통적 주성분분석과 추가적 주성성분분석을 활용한 한국 프로야구의 8개팀과 1982-1992년 동안의 14개의 부문별 기록에 대한 전형적인 자료분석의 한 예를 제시한다. 더불어 두 분석의 결과도 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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