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학술저널
저자정보
조선미 (명지대학교) 김주학 (명지대학교) 강지연 (명지대학교) 김상균 (명지대학교)
저널정보
한국체육측정평가학회 한국체육측정평가학회지 한국체육측정평가학회지 제25권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
65 - 76 (12page)

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최근 야구 종목의 인공지능 기반의 예측 연구는 점진적인 발전을 보이며, 다각도의 연구가 진행되고 있다. 보편적으로 타자의 홈런과 안타를 예측하기 위해서 타구의 발사각도, 타구속도 등의 요인이 활용된다. 그러나 타구결과인 발사각도 및 타구속도는 투수의 투구와 상관이 높다. 따라서 이 연구에서는 타자의 타격정보를 제외하고, 투수의 투구정보만을 활용하여 홈런과 안타를 예측하는 인공지능 모델을 개발하였다. 모델개발을 위해 2022시즌 미국프로야구(MLB)의 투구데이터를 수집하였으며, 구종, 투구존, 타자위치, 투수주손, 볼카운트, 스트라이크카운트의 변수를 독립변수로 홈런과 안타 결과를 종속변수(예측변수)로 하는 인공지능 모델을 개발하였다. 인공지능 모델은 머신러닝기법 중 하나인 XGBoost를 사용하여 개발하였다. 개발 결과, 정확도 86.92%, 정밀도 99.90%, 재현율 86.95%, F1 score 92.98% 성능의 인공지능 예측 모델이 개발되었다. 아울러 개발 모델에 미국프로야구(MLB)의 투수인 류현진의 투구데이터를 적용하여 데이터 탐색적 분석을 수행하여, 개인 선수의 보편성과 특징을 확인하였다.
#인공지능 #기계학습 #야구 #예측 #홈런 #안타 #Artificial Intelligence(AI) #Machine Learning(ML) #XGBoost #baseball #Prediction #home-run #hit

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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