인공지능 기반 한국프로야구(KBO) 자동 투구 판정 시스템(ABS)의 일관성 분석

김주학; 조선미

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김주학 (명지대학교) 조선미 (명지대학교)

저널정보: 한국체육측정평가학회 한국체육측정평가학회지 한국체육측정평가학회지 제26권 제2호

발행연도: 2024.6

수록면: 93 - 103 (11page)

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이 연구의 목적은 한국프로야구(KBO)에서 사용되는 자동 볼/스트라이크 판정 시스템(ABS)의 일관성을 분석하기 위함이다. 이에 볼/스트라이크 판정 인공지능 모델을 개발하고, TTA(Test Time Augmentation) 기법을 적용하여 ABS가 경기장과 상관없이 일정한 볼/스트라이크 판정을 하는지 일치도 여부를 확인하였다. 인공지능 모델 개발을 위해 한국프로야구(KBO)의 2024년 3월 9일부터 5월 29일까지 볼/스트라이크로 판정된 53,432건의 투구를 수집하였다. 랜덤포레스트 알고리즘 기반으로 개발된 인공지능 모델은 정확도 97.99%, 정밀도 96.62%, 재현율 96.29%, F1 Score 96.46%, AUC 98.91%로 매우 우수한 예측 성능을 보였다. 개발한 모델에 TTA 기법을 적용하여 각 팀의 경기장 정보를 변환하고 예측 결과를 분석하였다. 그 결과 모든 팀의 평균 일치도는 0.981에서 0.983 사이로 나타나, 인공지능 모델이 경기장이 바뀌어도 일관된 성능을 보이고 있다는 것을 확인하였다. 또한, 표준편차는 0.003에서 0.005로 매우 낮아, 경기장 간 볼/스트라이크 판정의 변동이 적음을 재확인하였다. 아울러, TTA에서 예측에 실패한 투구는 주로 스트라이크존의 상단 및 하단 경계에서 발생하였다. 이는 ABS의 기술적 개선을 위해 스트라이크존의 상하 및 좌우 경계, 즉 보더라인과 관련한 항목을 체계적으로 분석하는 후속 연구의 필요성을 시사한다. 이 연구는 ABS의 판정 일관성을 인공지능 기법을 통해 체계적으로 검증하였다는 점에서 중요한 시사점을 제공했을 뿐 아니라 KBO의 주장을 객관적인 데이터 분석을 통해 증명하였다는 점에서 가치가 있다.

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