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학술저널
저자정보
최경호 (전주대학교) 최진희 (전주대학교) 정경구 (전주대학교)
저널정보
대구과학대학교 국방안보연구소 사회융합연구 사회융합연구 제6권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
51 - 61 (11page)
DOI
https://doi.org/10.37181/JSCS.2022.6.3.051

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4차 산업혁명과 함께 ICT의 발전에 힘입어 축구 관련 산업과 연구도 비약적인 발전을 하고 있다. 이에 각 국가에서는 프로리그를 운영하고 있으며, 각 팀은 승리하기 위하여 다양한 노력을 하고 있다. 그 목적으로 경기 결과에 유의하게 영향을 미치는 경기력 요인이 무엇인지를 찾는 연구 등이 수행되고 있다. 이 과정에서 최소제곱 추정에 기반한 선형회귀분석이 자주 사용되고 있는데, 이 방법은 여러 문제점을 갖고 있다. 그래서 대안으로 최근 들어 벌점화 잔차제곱합을 최소로 하는 벌점화 회귀분석이 그 대안으로 개발되어 오고 있다. 그런데 벌점화 회귀분석을 축구의 승점예측에 활용한 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 벌점화 회귀분석의 활성화를 위하여 이론적인 내용을 소개하고 나아가 2020~2021 EPL 데이터로 실증 분석함으로써 활용 예를 제시하였고, 실증분석한 결과 LASSO 모형과 신축망 모형이 RMSE 관점에서 더욱 적절한 통계적 예측모형인 것으로 나타났다. 그리고 분석에 사용된 19개 변수 중 tackles, clean sheets, save 등의 수비적인 요인들이 승점에 매우 중요한 경기력 요인으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 토대로 향후 보다 심층적인 연구를 위하여, EPL 홈페이지에 선수들의 총 이동 거리, 스프린트 횟수, 순간 속도, 공격수와 수비수 간의 거리 등 활동 형태의 데이터를 주기를 희망해 본다.
#벌점화 회귀 #축소추정량 #프로 축구 #경기력 #평균제곱근오차 #Penalized Regression #Shrinkage estimator #Professional Soccer #Athletic Performance #RMSE

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