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표제지
목차
국문초록 8
ABSTRACT 9
제1장 서론 10
1.1. 연구배경 10
제2장 관련연구 12
2.1. 기계학습 12
2.1.1. 랜덤 포레스트 12
2.1.2. SVM 13
2.1.3. 인공신경망 14
2.1.4. 기계학습 예측 연구 16
2.1.5. 스포츠 예측 연구 17
2.2. 빅데이터와 야구 18
2.2.1. 세이버 메트릭스 18
제3장 프로야구 승부 예측 20
3.1. 프로야구 승부 예측 학습 과정 20
3.2. 인공신경망 모델 적용 23
제4장 실험 및 결과 25
4.1. 실험 설계 25
4.2. 실험 결과 27
제5장 결론 및 향후 연구 30
참고문헌 31
[표 2-1] 주요 세이버 메트릭스 지수 19
[표 3-1] 생성한 변인 22
[표 3-2] 선발투수의 평균자책점의 정규화 23
[표 4-1] 변인에 따른 2014년 7월 9일 SK 생성 데이터 26
[표 4-2] 실험 1의 데이터 27
[표 4-3] 실험 2의 데이터 27
[표 4-4] 실험 3의 데이터 27
[표 4-5] 실험 1 모형요약 28
[표 4-6] 실험 2 모형요약 29
[표 4-7] 실험 3 모형요약 29
[그림 2-1] 서포트 벡터 머신 13
[그림 2-2] 인공뉴런의 구조 14
[그림 3-1] 프로야구승부 예측 학습 과정 21
[그림 3-2] 인공신경망 24
초록보기 더보기
프로야구는 해마다 관중이 증가하고, 또한 2012년 최초로 700만 관중을 돌파하였다. 2013년 9개 구단 체제에서 2015년 KT 위즈가 참여하여 10 구단으로 늘어나는 등 대한민국에서 가장 인기 있는 프로스포츠이다. 대중으로부터 많은 관심을 받는 스포츠이기 때문에 경기에서 생성되는 데이터를 바탕으로 많은 연구가 이뤄지고 있다. 기존 연구는 한국의 프로야구 승률을 예측하는 모델연구는 랜덤포레스트, 로지스틱회귀, 여러 분석기법으로 변인을 팀, 타자, 투수로 나눠 시행하였지만, 예측률이 떨어지고 각 변인의 통계적 유의성을 검증하는 데에 그쳤다. 본 논문에서는 KBO(Korea Baseball Organization) 프로야구경기의 승패 예측을 위해 선수들이 기록한 날짜별 데이터를 기반으로 인공신경망을 이용하여 경기를 예측하는 모델을 제시한다. 야구 경기 9이닝 중 선발 투수가 차지하는 비중이 높음을 고려하여 선발투수의 세부 기록과 나머지 투수들의 기록을 분리하여 적용하여 2014년부터 2016년까지의 데이터를 활용하여 실험하였다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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