인공지능 알고리즘을 적용한 한국프로야구 경기결과의 선행적 예측. [한국체육학회지]
2024-10-02
본 연구는 인공지능 알고리즘을 적용하여 한국프로야구 경기의 승패를 선행적으로 예측하기 위한 방법론을 제시하기 위해 실시되었다. 이를 위해 한국프로야구의 경기기록을 비롯하여 다양한 경기력 지표들이 체계적으로 구축된 스탯티즈 홈페이 지에 있는 총 11시즌(2013∼2023) 간 펼쳐진 7,744경기의 팀 분석단위의 빅데이터를 수집하고 전처리하였다. 본 연구에서는 이를 기반으로 Python 3.11.5을 활용하여 5가지 인공지능 알고리즘으로 구성된 딥러닝 기반 1D-CNN과 다층퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP)을 포함하여 머신러닝 알고리즘인 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(SVM), 그래디언트 부스팅(GBM)으로 변수를 선택하고 경기결과를 예측하였다. 본 연구의 실증결과, 한국프로야구 경기를 선행적 으로 예측하는 데 5가지 변수(홈/원정 여부, 타격 RE24, 상대 타자 RE24, 투수 RE24, 상대 투수 RE24)로 구성될 수 있으며, 로지스틱 회귀 알고리즘으로 경기결과를 예측하였을 때 53.71%로 가장 높은 예측력이 나타났다. 아울러, 무승부 경기를 제 거하고 1D-CNN을 적용하여 한국프로야구 경기를 선행적으로 예측할 때 56.10%로 가장 높은 경기결과의 예측력을 보였다. 본 연구는 한국프로야구 경기를 선행적으로 예측한 최초의 연구로 그 학술적⋅실무적 의의를 지닌다.
주요어: 인공지능, 경기결과 예측, 한국프로야구, RE24, 스포츠 애널리틱스
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