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저자정보
김종원 (미들섹스대학교) 최형준 (단국대학교)
저널정보
한국체육측정평가학회 한국체육측정평가학회지 한국체육측정평가학회지 제23권 제1호
발행연도
2021.3
수록면
1 - 9 (9page)

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본 연구는 2020 K리그 경기에서 발생한 패스 관련 분석인자들을 이용하여 군집분석을 통해 K리그 팀들의 플레이스타일을 알아보고자 하였다. 2020 K리그 모든 팀들의 전 경기(스플릿 후 경기 제외)를 대상으로 하였으며, 연구의 대상이 된 경기 수는 총 132경기였으며, 양 팀의 자료를 각각 고려하였다(n=264). K리그 프로축구연맹 ‘데이터포탈’에서 제공받은 18개의 패스 관련 분석인자들을 Microsoft Office Excel 2007을 이용하여 정리하였고, 그 후 R 3.6.2를 이용하여 자료 처리하였다. 통계적 검증을 위하여 기술통계 분석(descriptive statistics analysis)을 실시한 후, 데이터 마이닝 기법 중 하나인 k-평균 군집분석(k-means cluster analysis)과 교차분석(cross-tabulation analysis)을 실시하였다. 본 연구의 군집분석을 통하여 얻어진 군집의 수는 3개였다. 절반 이상의 팀들이 군집 1에 속하였고, 군집2(전북, 울산, 강원)와 군집3(대구, 광주, 인천)에는 각각 3팀이 속하였다. 최상위 팀인 1위 팀 전북과 2위 팀 울산이 속한 군집2는 다른 군집들과 비교해 공격 1/3지역 패스 비율, 숏 패스 비율, 전진 패스 비율을 제외한 나머지 15개의 분석인자들에서 가장 높은 평균값을 나타냈고, 군집3의 경우 가장 낮은 평균값을 보였다. 분석인자들 간의 유사성을 이용하여 군집을 나누는 방법으로 직접적인 팀의 플레이스타일을 표현하는데 한계가 있지만, 본 연구에서 사용된 분석인자들을 통해 비슷한 유형의 팀들을 군집하는데 의미가 있다.
#축구경기분석 #플레이스타일 #분석인자 #군집화 #K-리그 #football performance analysis #playing styles #performance indicators #cluster analysis #k-league

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
김도민 / 2019 / 잉글랜드 프리미어리그 공식기록을 통한 경기력의 군집분석 / 한국체육과학회지 28(2):1237~1245 dbpia 저우차우 / 2020 / 2019 세계 남자 농구 월드컵 경기대회의 공식기록에 기반한 경기내용에 관한 군집 분석 / 한국체육학회지 59(3):397~411 Crossref 한수철 / 2008 / k-중앙개체 군집방법을 이용한 한국 프로농구선수의 군집화 / Journal of The Korean Data Analysis Society 10(6):3423~3433 dbpia 허명회 / 1999 / 사회과학을 위한 다변량자료분석 / 자유아카데미 google schola Bate, R. / 1988 / Science and Football google schola

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