메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
1,867 - 1,880 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
프로스포츠에서 관중은 리그 운영을 위해 중요한 존재이다. 본 연구에서는 기계학습 기법을 이용하여 관중 수와 관련된 연구를 수행하였다. 관련 연구에서 많이 활용되는 프로야구 외에 프로농구, 남자 프로배구, 여자 프로배구 등 여러 프로스포츠의 최근 4년 치 일별 경기 자료를 수집하여 분석에 활용하였다. 종목별로 관중 수에 영향을 주는 요인들을 변수 중요도를 활용하여 계산하였으며 다양한 예측 모형을 통해 관중 수 예측 모형을 구축하였다. 이를 통해 종목에 따라 관중 수에 영향을 미치는 요인들이 서로 다름을 파악하였다. 홈팀이 관중 수에 가장 큰 영향을 주는 변수이었으며 프로야구, 프로농구, 남자 프로배구의 경우 경기 일의 휴일 여부가 두 번째로 중요한 변수였다. 여자 프로배구는 시즌 진행 정도를 나타내는 변수가 관중 수에 두 번째로 영향을 미치는 변수였다. 또한, 여러 기계학습 기법 중에서 인공신경망을 적용한 관중 수 예측 모형이 가장 좋은 성능을 보이며 여자 프로배구의 경우 선형 회귀분석 모형이 인공신경망을 제외한 방법들보다 성능이 더 좋았다. 종목별로 비교했을 때 프로농구, 남자 프로배구, 프로야구, 여자 프로배구의 순으로 관중 수 예측 모형의 성능이 좋음을 확인하였다.
#machine learning #pro sports #attendance #factor.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45(1):5~32 google schola 차재혁 / 2014 / 전력 평준화는 국내 프로야구 관중 수에 영향을 미치는가? / 한국스포츠산업경영학회지 19(6):17~27 dbpia 채진석 / 2012 / 한국 프로야구 관중 수 예측 / 체육과학연구 23(4):892~905 dbpia Chen, T. / 2016 / Xgboost: a scalable tree boosting system / Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining :785~794 google schola 천영진 / 2019 / 남자 프로 배구 경기 기록이 V-리그 시즌 승률에 미치는 영향 / Journal of The Korean Data Analysis Society 21(1):375~383 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0