머신러닝 알고리즘을 활용한 한국프로축구 경기결과 예측: 2020~2023시즌 K리그 경기데이터 활용

Q: 이 논문에서 정의한 스포츠 애널리틱스란 무엇인가?

스포츠 데이터와 분석 기술을 융합하여 스포츠와 관련된 다양한 의사 결정을 체계화하는 분야를 의미한다. 이는 데이터 기반의 분석을 통해 경기 결과 예측이나 전략 수립 등 실무적인 의사 결정 과정을 최적화하는 것을 목표로 한다.

Q: K리그 경기 결과 예측을 위해 활용된 머신러닝 분석의 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 2020년부터 2023년까지의 K리그 경기 데이터를 수집하여 공격, 패스, 수비, 골키퍼 지표 등 117개의 변수를 표준화하여 분석하였다. 특히 회귀 알고리즘을 중심으로 다양한 머신러닝 모델의 예측 성능을 비교하여 최적의 예측 모델을 도출하였다.

김필수; 이상현; 전성삼

doi:10.9728/dcs.2024.25.4.1027

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김필수 (한국스포츠경영전략연구원) 이상현 (한국스포츠경영전략연구원) 전성삼 (한국스포츠경영전략연구원)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제4호

발행연도: 2024.4

수록면: 1,027 - 1,037 (11page)

DOI: 10.9728/dcs.2024.25.4.1027

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인공지능 기술의 발전에 따라 프로스포츠의 여러 종목에서 머신러닝을 활용하여 경기결과 예측 연구가 활발히 이루어지고 있지만, 가장 큰 산업적 규모를 지닌 프로축구에 대한 경기 예측 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 2020년 2월 25일부터 2023년 7월 22일까지 한국프로축구리그에서 펼쳐진 762경기 데이터를 K리그 데이터 포털에서 수집한 뒤, 파이선(Python 3.10.9)을 활용하여 6가지 머신러닝 알고리즘으로 경기 결과를 예측했다. 분석 결과, 선형회귀를 기준으로 총 144경기 중 119경기(82.6%)에 대한 경기결과를 정확히 예측하였다. 본 연구는 국내에서는 선도적으로 머신러닝을 적용하여 한국프로 축구 리그의 경기결과를 예측한 실증연구라는 측면에서 이론과 실무적 의의가 있다.

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