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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 155 - 167 (13page)
- DOI
- 10.21184/jkeia.2024.4.18.3.155
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한국여자프로골프(KLPGA, 이하 KLPGA)는 세계에서 가장 파급력 있는 여자프로골프투어 중 하나로 대회 마지막까지 플레이를 할 수 있는 자격이 주어지는 컷 통과 여부는 선수 개인적으로나 산업적으로 중요하다. 최근 인공지능과 빅데이터의 발달로 스포츠 경기결과를 예측하는 연구가 활발하게 수행되며 산업적으로도 활용되고 있지만 아직 KLPGA컷 통과 여부를 예측하는 연구는 발견하기 힘든 실정이다. 본 연구는 이러한 연구 공백을 해결하기 위해 KLPGA 대회에서 선수들의 컷 통과여부를 딥러닝 알고리즘을 적용하여 선행적으로 예측하고자 수행되었다. 이를 위해 KLPGA 홈페이지에 공개된 전체 데이터를 체계적으로 수집하고, 이를 3개의 딥러닝 알고리즘(LSTM, CNN, mWDN)을 기반으로 예측 모형에 구축하여 선수들의 대회 컷 통과 여부를 실증적으로 예측하였다. 실증결과 KLPGA 선수들의 대회 컷 통과여부를 실질적으로 가장 잘 예측한 딥러닝 알고리즘은 다층 웨이블릿 분해 네트워크(mWDN)로 F1-score= 0.75로 나타났다. 2023년에 KLPGA투어에서 개최된 총상금 상위 3개 대회의 컷 통과 여부를 딥러닝 알고리즘 기반 예측된 선수 리스트와 실제 컷 통과 선수 리스트를 비교한 결과, 352명 중 276명(78.4%)의 컷 통과 여부를 정확히 예측하였다. 본 연구는 국내 최초로 딥러닝 알고리즘을 적용하여 KLPGA 선수들의 컷 통과 여부를 실질적으로 예측하고 실증적인 선수 리스트를 도출한 연구라는 점에서 이를 프로골프 산업에 적용할 수 있는 학문적 의의와 실무적 시사점을 지닌다.
목차
ABSTRACT
I. 서론
Ⅱ. 연구방법
III. 결과
IV. 논의
Ⅴ. 결론 및 제언
References
요약
참고문헌 (0)
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