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한국체육측정평가학회 한국체육측정평가학회지 한국체육측정평가학회지 제20권 제4호
발행연도
2018.12
수록면
165 - 174 (10page)

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이 연구는 세계축구연맹(FIFA: Federation Internationale de Football Association)에서 개최하는 축구 월드컵대회(2002 한일 월드컵, 2006 독일 월드컵, 2010 남아프리카공화국 월드컵, 2014 브라질 월드컵, 2018 러시아 월드컵)의 공식기록을 토대로 나타나는 경기력의 군집을 알아보는 데 목적을 두었다. 이 연구의 목적을 달성하기 위하여 각 축구 월드컵 대회의 64경기를 통해 기록된 공식기록을 홈팀과 어웨이팀에 대한 기록으로 구분하여 자료를 수집하였으며, 전체적으로 수집된 자료의 수는 640개의 공식기록을 수집하였다. 자료의 수집과정에 있어서 축구 월드컵별로 자료의 수집이 곤란하거나 자료의 오류가 발견된 항목에 대해서는 제외토록 하였으며, 최종적으로 자료 수집 과정에서 선정한 변수의 수는 총 23개였다. 독립변수로 선정된 공식기록은 득점, 실점, 슈팅시도, 유효슈팅수, 유효슈팅율, 패스수, 패스성공수, 패스성공율, 숏패스수, 숏패스성공수, 숏패스성공율, 롱패스수, 롱패스성공수, 롱패스성공율, 코너킥수, 파울한수, 파울당한수, 오프사이드, 볼점유율로써 총 19개였으며, 종속변수는 승패 및 비김, 랭킹차이, 대륙, 리그/토너먼트로써 총 4개를 선정하였다. 자료의 처리를 위하여 통계 스크립트 기반의 R 3.3.3 버전 소프트웨어를 R studio 1.0.136 버전 소프트웨어와 함께 사용하였으며, 자료의 군집화를 위하여 인공지능 기법의 하나인 자기구성지도(Self-Organizing Map)의 적용을 위하여 Kohonen 패키지를 함께 사용하였다. 이때 종속변수에 대한 일치 여부를 판단하기 위하여 전체 640개의 자료 중에서 320개의 자료는 자기구성지도를 학습하는 데 사용하였으며, 나머지 320개의 자료를 예측한 후, 실제의 값과 비교하여 결과를 도출하였다. 이 연구를 통하여 승패 및 비김은 90.31%의 적중률을 나타냈으며, 리그/토너먼트 89.06%의 적중률을 나타냈다. 또한, 대륙 변수는 70%의 적중률을 보였으며, 랭킹차이는 68.44%의 적중률을 나타냈다.
#자료의 군집화 #artificial intelligence #clustering of data #performance analysis in soccer #prediction of outcomes #경기결과 예측 #축구 경기분석 #인공지능

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