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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 159 - 167 (9page)
- DOI
- 10.47684/jcd.2023.11.25.6.159
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이 연구의 목적은 딥러닝의 1D-CNN 기반의 헛스윙 예측 인공지능을 개발하고 적용하는 것이다. 연구의 목적 달성을 위해 한국프로야구(KBO)의 2022시즌과 2023시즌의 투구데이터를 원데이터 형태로 수집하였다. 수집된 데이터를 대상으로 수집된 데이터를 대상으로 데이터 전처리, 모델 개발, 성능 평가, 데이터 적용 단계를 수행하였다. 개발 모델 알고리즘은 합성곱 기반의 1D-CNN 알고리즘을 적용하였다. 1D-CNN 알고리즘은 합성곱 연산의 상호관계를 분석하는 기능을 가지면서, 1차원 데이터를 분석하는데 용이하기 때문에 주로 시계열 데이터, 음성 데이터 및 텍스트 데이터와 같이 한 방향으로 연속된 데이터 분석에 탁월한 성능을 보이는 알고리즘이다. 개발한 모델의 성능은 정확도 86.22%, 정밀도 84.00%, 재현율 86.45%, F1-score 83.77%로 평가되었다. 그리고 SHAP 방법을 적용하여 인공지능 예측 모델의 투입된 변수 중요도를 확인하고, 변수의 특성을 확인하였다. SHAP 분석 결과 스트라이크존의 가로좌표, 세로좌표, 스트라이크 카운트, 볼카운트, 타순, 상대타자 투구수, 투구속도 순으로 주요한 변수가 확인되었다. 이 연구에서 개발한 모델에 한국프로야구 타자 4명을 선별하여 헛스윙 예측을 적용하고, 선수별로 헛스윙존을 시각화하였다. 이 연구의 결과는 스포츠 현장에서 투수와 타자의 전략, 전술의 피드백 자료로 활용될 것을 기대한다.
목차
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과 및 논의
Ⅳ. 결론 및 제언
참고문헌
ABSTRACT
참고문헌 (0)
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