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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 11 - 18 (8page)
- DOI
- 10.9708/jksci.2025.30.04.011
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본 연구는 KBO 리그의 관중 수요를 예측하기 위해 앙상블 학습 기반의 예측 모델을 개발하고 그 성능을 비교 분석하였다. 2022년 시즌부터 2024년 시즌까지의 KBO 리그 데이터를 활용하여 순위, 승률, 연승/연패, 검색량, 구장, 홈/원정 등의 변수를 수집하였으며, 홈 구장 대비 관중 비율을 목표 변수로 설정하였다. 데이터 전처리 과정에서 월요일 경기를 제외하고 홈/원정 경기의 관중 비율을 7:3으로 설정하여 모델의 현실성을 높였다. Linear Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM 등 다양한 앙상블 모델을 비교한 결과, LightGBM이 RMSE 8.39, R² Score 0.783로 가장 우수한 성능을 보였다. 특성 중요도 분석 결과, 온라인 검색량(28.17%)과 승률(25.17%)이 관중 동원에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 팀(10.57%)과 요일(9.73%)도 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 추가로 수행한 SHAP 분석을 통해 각 변수가 예측에 미치는 영향의 방향성을 파악할 수 있었는데, 특히 홈/원정 여부는 다른 변수들과의 상호작용을 통해 예상보다 더 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 KBO 구단의 관중 동원 전략 수립과 마케팅 의사결정에 실질적인 도움을 줄 수 있는 예측 모델을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Literature Review
III. Methodology
IV. The Proposed Scheme
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (0)
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