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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 85 - 96 (12page)
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이 연구는 미국 메이저리그(MLB) 타자의 타격 관련 데이터를 활용하여 안타 유형과 안타별 기대안타(xHA)를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고, 개발 모델에 실제 데이터를 적용하는 연구이다. 타자의 기대안타(xHA) 예측모델을 개발하고 적용하기 위해 2022년, 2023년 두 시즌의 메이저리그(MLB) 타자의 타격 결과 중에서 안타를 기록한 타구를 모두 수집(개발:54,338건, 적용:95건)하였다. 개발한 인공지능 예측 모델의 정확도는 89.75%, 정밀도는 89.72%, 재현율은 89.75, F1score는 88.89로 성능평가 되었다. 개발한 예측 모델에 설명가능한 인공지능 기법인 SHAP를 적용하여 인공지능의 예측 과정에서의 변수 중요도 등을 확인하였다. 전체 모델에서 가장 중요한 독립변수는 타구거리, 타구의 x좌표, 수평각도, 타구의 y좌표, 타구의 발사각, 타구속도 등으로 나타났다. 성능평가 후 개발한 인공지능 기반 기대안타(xHA) 예측 모델에 김하성, 오타니 쇼헤이, 카일 슈와버 선수의 타격 데이터를 적용하여 세 선수의 기대안타(xHA)의 특징을 탐색하고 시각화하였다. 이 연구에서 제안하고 예측 개발한 기대안타(xHA)는 선수의 경기력 예측, 선수의 평가 등의 영역에서 전략적, 전술적으로 활용될 것이라 기대한다.
목차
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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