한국스포츠경영전략연구원

한국여자프로골프(KLPGA, 이하 KLPGA)는 세계에 서 가장 파급력 있는 여자프로골프투어 중 하나로 대회 마지막까지 플레이를 할 수 있는 자격이 주어지는 컷 통 과 여부는 선수 개인적으로나 산업적으로 중요하다. 최 근 인공지능과 빅데이터의 발달로 스포츠 경기결과를 예측하는 연구가 활발하게 수행되며 산업적으로도 활용 되고 있지만 아직 KLPGA 컷 통과 여부를 예측하는 연구 는 발견하기 힘든 실정이다. 본 연구는 이러한 연구 공 백을 해결하기 위해 KLPGA 대회에서 선수들의 컷 통과 여부를 딥러닝 알고리즘을 적용하여 선행적으로 예측하 고자 수행되었다. 이를 위해 KLPGA 홈페이지에 공개된 전체 데이터를 체계적으로 수집하고, 이를 3개의 딥러닝 알고리즘(LSTM, CNN, mWDN)을 기반으로 예측 모형 에 구축하여 선수들의 대회 컷 통과 여부를 실증적으로 예측하였다. 실증결과 KLPGA 선수들의 대회 컷 통과 여부를 실질적으로 가장 잘 예측한 딥러닝 알고리즘은 다층 웨이블릿 분해 네트워크(mWDN)로 F1-score= 0.75 로 나타났다. 2023년에 KLPGA 투어에서 개최된 총상금 상위 3개 대회의 컷 통과 여부를 딥러닝 알고리즘 기반 예측된 선수 리스트와 실제 컷 통과 선수 리스트를 비교 한 결과, 352명 중 276명(78.4%)의 컷 통과 여부를 정확히 예측하였다. 본 연구는 국내 최초로 딥러닝 알고리즘을 적용하여 KLPGA 선수들의 컷 통과 여부를 실질적으로 예측하고 실증적인 선수 리스트를 도출한 연구라는 점 에서 이를 프로골프 산업에 적용할 수 있는 학문적 의의 와 실무적 시사점을 지닌다.

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핵심어 : 딥러닝 알고리즘, 다층 웨이블릿 분해 네트워크, 한국여자프로골프, 컷 통과 예측, 스포츠 애널리틱스

링크 : https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11758967