• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.783-794
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• 2019

현재 한국기원의 기사랭킹제도는 체스 계에서 널리 사용되는 Elo rating system에 기반을 두고 있다. 또한 대국에서 6집반의 덤에도 불구하고 여전히 많은 기사들이 흑을 선호하며 실제로 흑을 든 기사가 높은 승률을 보이고 있다. 이 연구에서는 Bradley-Terry model을 통하여 실제 흑의 효과를 고려한 랭킹을 산출하여 현재 사용되고 있는 Elorating system과 비교 분석한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.117-129
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• 2023

조직은 환경변화에 적응하고 보다 나은 성과를 거두기 위해 지속적인 조직변화를 추구해야 한다. 하지만, 당연한 명제에도 불구하고 조직성과나 변화를 조작화의 어려움 때문에 해당 연구 분야에 대한 실증분석이 거의 이루어지지 않은 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 조직변화나 성과를 객관적으로 측정하고 평가하기에 적합만 자료가 비교적 체계적으로 구축된 프로스포츠팀을 기업조직으로 상정하여 조직변화의 원인과 효과를 분석하였다. 이를 위해 미국프로농구(National Basketball Association: NBA)팀의 8개 시즌(2014~2015-2021~2022)의 경기기록 및 트레이드 자료를 체계적으로 수집하고 전처리하여 SPSS 26.0에 설치한 프로세스 매크로 4.2의 7번 모형을 활용하여 분석했다. 실증분석 결과, NBA의 경우 직전 시즌 성적이 낮은 팀일수록 트레이드를 통한 조직변화를 더욱 활발하게 시도하여 성과를 도출하기 위한 조직의 역동이 크다고 볼 수 있으며, 트레이드는 직전 시즌의 승률과 해당 시즌 승률 간의 정(+)적 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 하지만, 트레이드를 통한 팀의 직전 시즌 성적의 간접효과는 각 구단의 상황에 따라 다르게 나타나는 것으로 드러났다. 직전 시즌 플레이오프에 진출한 팀은 그렇지 않은 팀에 비해 같은 성적일지라도 트레이드를 적게 시행하는 경향성을 보이며, 직전 시즌의 성적이 해당 시즌의 성적과 높은 관련성을 지닌다. 반면에 직전 시즌 플레이오프에 진출하지 못한 팀은 상대적으로 큰 규모의 트레이드를 단행하는 경향성을 보였으며, 이 경우 트레이드의 매개효과는 사라지는 것으로 나타났다. 즉, 직전 시즌에 플레이오프 진출에 실패한 팀은 같은 승률을 달성하였더라도 플레이오프에 진출한 팀에 비해 트레이드를 통한 성적변화가 더 크게 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 프로스포츠팀의 조직변화와 성과 간의 역동에 관해 실증하여 제시함으로써, 프로스포츠팀의 조직변화가 어느 시점에 더 효과적인지를 분석하였다는 점에서 이론과 실무적 시사점을 지닌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.78-98
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• 2018

2004년~2017년 8월까지 국내에 개봉된, 다양성 영화를 제외한 순수 국산 상업 극영화 855편만을 대상으로 하여 이들 영화의 감독, 제작자, 주연배우, 흥행성적을 조사하여 각각의 변수들에 대한 10분위 분석을 시행하였다. 다양성을 제외한 극영화 855편을 만드는 데에는, 감독은 509명, 제작자는 696명, 주연배우는 785여 명이 참여하였다. 프로야구 등 스포츠에는 많은 통계적 분석이 활용되고 있다. 승률, 점유율, 타율, 출루율, 도루성공률, 장타율, 삼진, 비율, 볼넷 비율, 홈런 비율 등이 스포츠 경기 결과를 예측하고, 프로선수들의 평가지표로 다뤄지고, 선수들의 연봉 협상의 참고자료가 되고 있다. 스포츠 경기처럼 우연이 많이 존재하는 영화 흥행에서도 영화의 퀄리티를 결정짓는, 창의력이 있어야 하는 인력들 즉 제작자, 감독, 주연배우 등의 평가에 10분위를 활용하여, 이들의 성과를 예측하거나 공헌도를 평가하는 데에 참고자료가 될 수는 없는지를 탐색하고자 한다. 본 연구에서는 대본 즉 시나리오에 대해서는 제작자, 배우, 감독이 선택하는 안목과 경륜을 통한 간접평가만을 담고 있다. 향후 시나리오 내러티브 분석의 정량화, 창작 인력의 성장과 쇠퇴를 볼 수 있는 시계열 분석, 창작 인력 간의 상호작용을 보는 네트워크 분석이 요구된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.69-78
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• 2015

다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 최근 다양한 분야에서 활성화 되고 있으며, 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 게임 환경에서의 NPC(Non-Player Character) 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 개발한다. 시스템 개발의 목적은 동적 이산사건 영역의 상황을 추론하여 신속하고 정확한 판단을 제공하고 에이전트 시스템의 최적화 과정을 보다 손쉽게 도와주는데 있다. 이를 위한 에이전트 시스템의 기본 모델은 페트리넷을 활용하여 구조를 단순화 하고 퍼지 추론엔진을 사용하여 다양한 상황을 결정할 수 있도록 하였다. 본 연구 시스템의 실험은 NPC간의 가상 전장 상황을 묘사하며, 퍼지 규칙이 적용된 에이전트와 유한 상태 기계로 구현된 NPC를 시뮬레이션 하여 에이전트의 승률과 생존율을 산출하였다. 실험 결과 퍼지 규칙 기반 에이전트의 승률과 생존율이 유한 상태 기계로 구현된 NPC보다 더 높은 것으로 나타났다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.77-84
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• 2020

본 연구에서는 인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구를 했다. 승리할 팀과 해당 팀의 최종 리그 순위를 예측했고, 사용자의 편의를 위해 웹사이트도 구축했다. 각 1·3·5이닝 별로 가장 정확도가 높으면서도 오차가 적은 모델을 최적 모델로 선정해 승·패 결과를 예측했고, 이를 토대로 순위표를 작성했다. 결과표는 2020년 개막인 5월 5일부터 8월 30일까지의 예측 결과를 바탕으로 작성했다. 기아타이거즈가 아닌 다른 구단끼리의 경기는 실제 결과를 사용했다. 머신러닝 모델은 KNN과 AdaBoost가 최적 모델로 선정되었으며, 실제 순위와 비교해 본 결과, 경기가 진행될수록, 예측 결과의 순위 오차가 점점 작아지는 것을 확인했다. 딥러닝 모델은 89%의 정확도를 기록했고, 머신러닝 모델과 마찬가지로 경기를 진행할수록 예측 결과 순위 오차가 작아지는 것을 확인했다. 실험 결과는 한국 프로야구 승·패 결과 예측뿐 아니라 다양한 분야에서 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 방송국에서 야구 경기를 중계하는 중 이닝별로 인공지능 알고리즘이 예상한 승·패 여부를 중계화면에 띄울 수 있다. 시청자들에게 새로운 흥미를 일으킬 수 있을 것이고, 나아가 구단의 감독들이 이닝마다 데이터를 분석해 경기 중 유동적으로 승리하기 위한 전략을 세울 수 있을 것으로 기대된다.