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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김주학 (명지대학교) 조선미 (명지대학교) 강지연 (명지대학교)
저널정보
한국체육측정평가학회 한국체육측정평가학회지 한국체육측정평가학회지 제24권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
153 - 165 (13page)

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최근 야구 종목의 인공지능 기반의 승패 예측 연구는 점진적인 발전을 보이며, 머신러닝에서 딥러닝까지 다각도의 연구가 진행되고 있다. 인공지능의 학습 성능은 설계된 모델의 하이퍼 파라미터에 값에 영향을 받으며, 최적의 하이퍼 파라미터 값을 찾는 것은 인공지능 모델 설계에서 필수적인 과정이다. 이 연구는 야구 경기의 승패 예측을 위한 합성곱 신경망(CNN)의 최적화 모델을 개발하는 연구로, 성능 최적화를 위해 하이퍼 파라미터 튜닝 방법을 적용하였다. 연구의 목적 달성을 위해 이 연구는 크게 세 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는, Sequential 기반의 합성곱 신경망 모델을 1차 개발하는 단계이다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 개발한 모델의 하이퍼 파라미터 항목을 조절하여 성능을 비교하는 실험을 10회 진행하여, 최적의 하이퍼 파라미터 값을 찾는 단계이다. 실험결과 최적 성능의 하이퍼 파라미터는 필터(커널) 크기 ‘3*3’, 학습비 ‘8:2’, 배치 사이즈 ‘32’, 에포크 ‘10’으로 결정하였다. 마지막 단계는, 결정한 하이퍼 파라미터를 적용하여 최적의 야구 승패 예측을 위한 합성곱 신경망 모델을 개발하는 단계로, 최종 모델의 성능은 정확도 "84.79", 정밀도 ‘84.84’, 재현율 ‘84.58’, F1 score ‘84.78’로 확인되었다.
#인공지능 #딥러닝 #빅데이터 #인공신경망 #경기분석 #Artificial Intelligence(AI) #Deep Learning(DL) #bigdata #artificial neural network #performance analysis

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 합성곱 신경망의 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

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