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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오영환 (나사렛대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제16권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
721 - 730 (10page)

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최근에 4차 산업혁명의 핵심기술인 사물인터넷(IoT), 클라우드(Cloud), 빅데이터(Big Data), 인공지능(Artificial intelligence)의 발전이 우리의 생활을 빠르게 발전시키고 있다. 기계 학습은 수학의 논리적인 알고리즘을 이용해 각종 데이터를 학습, 분석하고 예측한다. 이는 금융, 의료, 마케팅 및 영업, 운송 등 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있다. 통계학에서 로지스틱 모델은 합격/불합격, 승리/패배, 삶/죽음, 건강/질병 등과 같은 어떠한 이벤트나 클래스의 가능성을 예측하기 위해 사용된다. 로지스틱 회귀분석은 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생가능성을 예측하는데 사용하는 통계 기법이다. 두 개의 값만을 가지는 종속 변수와 독립 변수들간의 인과 관계를 로지스틱 함수를 이용하여 추정하는 기법이다. 좋은 투수로 성장하기 위해서는 야구선수가 던질 수 있는 구종에 대한 구속, 제구 그리고 투구 밸런스가 중요하다. 이를 통하여 야구 경기에서 좋은 성적을 낼 수 있다. 투수의 방어율, 피안타율, 탈삼진율, WHIP은 대표적인 투수의 척도지표이다. 본 논문에서는 텐서플로우(Tensorflow)을 이용하여 고등학교 투수의 프로야구 지명을 예측하기 위한 로지스틱 회귀분석 기법을 연구한다. 이를 위하여 투수의 방어율, 피안타율, 탈삼진율을 학습데이터로 이용하며 예측 기법을 구현하고 성능을 평가한다. 이를 토대로 하여 특정 투수가 프로에 지명되는 지를 예측할 수 있다.
#Artificial intelligence #Machine learning #Logistic regression classification #Gradient descent algorithm #Tensorflow

목차

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이영준 / 2002 / 직구와 커브 투구동작의 운동학적 비교 분석 / 한국운동역학회지 12(2):109~130 dbpia 한익섭 / 2020 / 텐서플로우를 이용한 시정거리 판단 시스템의 구현 / 한국지식정보기술학회 논문지 15(3):323~329 dbpia 오영환 / 2019 / 선형회귀분석 기법을 이용한 고교야구투수의 투구속도 예측 / 한국지식정보기술학회 논문지 14(4):381~390 dbpia 오영환 / 2020 / 다중선형회귀분석 기법을 이용한 고교야구투수의 방어율 예측 / 한국지식정보기술학회 논문지 15(4):497~506 dbpia

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