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문제 정의
- 설상가상으로 더운 여름에는 상대 투수에게 심리적 불쾌감을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 기상 응용 데이터인 불쾌지수를 활용하여 투구 수와 출루율과의 관계를 분석하고자 한다[7, 8].
제안 방법
- 본 연구를 위하여 활용한 빅데이터 분석 방법은 SAS(Statistical Analysis System)사에서 제안한 SEMMA(Sampling Exploration Modification Modeling Assessment) 모형이다. SEMMA모형에 의하여 불쾌지수와 규정타석에 진입한 타자의 데이터를 수집하고, 이를 데이터베이스에 저장하거나 CSV 파일로 수집한후, 쓸모 없는 데이터를 걸러내거나 분석을 위하여 데이터를 재배치하는 등 데이터 전처리 과정을 거쳤다.
- KBO 리그는 팀당 144경기를 진행한다. 따라서 경기 당 투구 유도 수와 144경기 당 투구 유도 수를 Fig. 2와 같이 계산하여 분석하였다. 2019년 KBO 리그의 규정 타석에 진입한 타자들의 경기 당 투구 유도 수는 불쾌지수 69.
- 야구의 세이버메트릭스(Sabermetrics)와 농구의 APBR메트릭스(APBRmetrics)는 기존의 클래식 기록과 함께 미디어에 게시되거나 일반 팬들도 자주 열람하는 데이터가 되었다. 또한 트랙맨(Trackman) 시스템과 같은 영상처리 기술의 발달로 인하여 영상을 분석하여 투구 시 투수의 팔 각도, 선수가 운동장을 달리는 속도, 타구의 발사각도와 궤적, 투구 시 공의 회전 수 등을 분석하기까지 이르렀다. 이에 따라 스포츠 분야에서 다양한 형태의 데이터가 많이 발생하게 되었고 다양한 수요가 창출되고 있다[1-3].
- 본 연구를 위하여 필요한 조작적 정의는 1차 기록인 누적기록과 비율기록, 2차 기록인 세이버메트릭스에 이어, 3차 기록은 경기 외부 조건을 활용한 기록이라 정의한다.
- 분석과정에서는 규정 타석에 진입한 타자들의 출루율과 투구 유도 수 데이터를 평균, 합계, 비교분석, 순위 등으로 분석하고 그래프를 통하여 시각화 하였다. 본 연구를 통하여 향후 연구과제나 비즈니스로의 연결을 위하여 보고서 작업과 시각화 작업으로 스카우팅 레포트(Scouting Report)를 작성할 수 있다. 이를 위한 구체적인 과정은 Fig.
- 본 연구에서는 빅데이터 분석 방법을 활용하여 불쾌지수라는 기상 응용 데이터와 타자의 출루율과 투구 유도 수를 수집하였다. 이를 근거로 불쾌지수가 타자들의 출루 관련 경기력에 미치는 영향을 분석하였다.
- 불쾌지수는 불쾌감을 거의 느끼지 않는 69.9이하, 10% 이상의 사람이 불쾌감을 느끼는 70에서 74.9, 50% 이상의 사람이 불쾌감을 느끼는 75이상 등의 3단계로 나누어 데이터를 분류하였다.
- 본 연구에서는 빅데이터 분석 방법을 활용하여 불쾌지수라는 기상 응용 데이터와 타자의 출루율과 투구 유도 수를 수집하였다. 이를 근거로 불쾌지수가 타자들의 출루 관련 경기력에 미치는 영향을 분석하였다. 출루 관련 경기력은 투구 수 유도와 출루율을 분석하였다.
- 이를 근거로 불쾌지수가 타자들의 출루 관련 경기력에 미치는 영향을 분석하였다. 출루 관련 경기력은 투구 수 유도와 출루율을 분석하였다. 우리나라는 동위도의 지역에 비하여 유독 여름이 무덥고 습한 편이다.
대상 데이터
- 첫째, 본 연구에서는 불쾌지수를 대상으로 하였다. 따라서 2019년 6월에서 9월까지 진행된 야구 경기 데이터를 대상으로 분석하였다.
- 또한 2019년에 진행된 KBO 리그에서 규정 타석에 진입한 선수를 대상으로 출루율과 투구 유도 수를 수집하였다. 이를 위하여 KBO 공식 홈페이지(http://www.
- 본 연구에서는 불쾌지수가 타자의 출루율과 투구수 유도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 야구장이 있는 지역의 불쾌지수를 수집하였다. 불쾌지수는 기상 자료개방포털(https://data.
- 본 연구에서는 불쾌지수가 타자의 출루율과 투구수 유도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 야구장이 있는 지역의 불쾌지수를 수집하였다. 불쾌지수는 기상 자료개방포털(https://data.kma.go.kr/cmmn/main.do)에서 수집하였다.
- 또한 2019년에 진행된 KBO 리그에서 규정 타석에 진입한 선수를 대상으로 출루율과 투구 유도 수를 수집하였다. 이를 위하여 KBO 공식 홈페이지(http://www.koreabaseball.com)와 스탯티즈 공식 홈페이지(http://www.statiz.co.kr)를 참고하여 데이터를 수집하였다. 규정 타석에 진입한 선수만을 대상으로 한 이유는 2019년 내내 꾸준한 활약을 하였을 가능성이 높기 때문이다.
- 첫째, 본 연구에서는 불쾌지수를 대상으로 하였다. 따라서 2019년 6월에서 9월까지 진행된 야구 경기 데이터를 대상으로 분석하였다.
데이터처리
- 분석과정에서는 규정 타석에 진입한 타자들의 출루율과 투구 유도 수 데이터를 평균, 합계, 비교분석, 순위 등으로 분석하고 그래프를 통하여 시각화 하였다. 본 연구를 통하여 향후 연구과제나 비즈니스로의 연결을 위하여 보고서 작업과 시각화 작업으로 스카우팅 레포트(Scouting Report)를 작성할 수 있다.
이론/모형
- 본 연구를 위하여 활용한 빅데이터 분석 방법은 SAS(Statistical Analysis System)사에서 제안한 SEMMA(Sampling Exploration Modification Modeling Assessment) 모형이다. SEMMA모형에 의하여 불쾌지수와 규정타석에 진입한 타자의 데이터를 수집하고, 이를 데이터베이스에 저장하거나 CSV 파일로 수집한후, 쓸모 없는 데이터를 걸러내거나 분석을 위하여 데이터를 재배치하는 등 데이터 전처리 과정을 거쳤다.
성능/효과
- 둘째, 타자들의 출루율은 불쾌지수 69.9 이하에서 가장 높게 나타났다. 출루율 기록은 안타가 포함된다.
- 또한 본 연구의 결과를 통하여 기존의 1차 기록인 누적기록과 비율기록, 2차 기록인 세이버메트릭스에 이어서, 3차 기록으로 외부 환경 요인과 경기 데이터를 적용하여 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
- 본 연구에서 2019년 KBO 리그의 규정 타석에 진입한 타자들의 출루율을 분석한 결과로는 Fig. 3과 같으며, 불쾌지수 69.9 이하에서는 출루율 0.365를 기록하였고, 불쾌지수 70~74.9에서는 출루율 0.356을 기록하였으며, 불쾌지수 75 이상에서는 출루율 0.360을 기록하였다.
- 셋째, 불쾌지수 70~74.9의 환경에서는 타자의 기록이 가장 저조하였다. 이는 높은 불쾌지수로 인하여 투수의 체력에 영향을 받거나, 낮은 불쾌지수로 인하여 타구의 비거리의 영향을 받지 않고, 투수가 경기력을 발휘한 결과로 논의할 수 있다.
- 우리나라는 동위도의 지역에 비하여 유독 여름이 무덥고 습한 편이다. 이에 불쾌지수가 높은 환경에서는 높은 습도와 높은 온도로 인하여 투수들의 체력 저하가 되므로 타자들이 공을 오래 지켜본다면 투구 수 유도를 이루어낼 수 있으며, 불쾌지수가 낮은 환경에서는 낮은 습도로 인하여 타자들의 비거리가 증가하여 안타 생산이 증가하므로 출루율 증가에 보탬이 된다는 것을 알 수 있었다. 따라서 야구선수들의 경기력에 많은 영향을 끼치며, 투수의 기록도 타자의 출루 관련 경기력과 관계가 있다는 것도 논할 수 있었다.
- 첫째, 타자들의 투구 유도 수 기록은 불쾌지수 75이상일 때 가장 높게 나타났다. 불쾌지수는 여름에만 측정되는 데이터이며 온도와 습도가 높을수록 높게 나타난다.
후속연구
- 둘째, 본 연구는 KBO리그의 2019년 기록만을 대상으로 하였기 때문에 해당 선수의 경기력에 대하여 완전한 일반화를 할 수는 없다. 그러나 일부 선수들은 2019년을 기점으로 경기력이 한단계 상승하거나 에이징 커브(Aging Curve)로 인하여 하락하는 계기가 되는 시기가 될 수 있으므로 추적 연구를 한다면 의미있는 데이터로 발전시킬 수는 있다.
- 둘째, 본 연구는 KBO리그의 2019년 기록만을 대상으로 하였기 때문에 해당 선수의 경기력에 대하여 완전한 일반화를 할 수는 없다. 그러나 일부 선수들은 2019년을 기점으로 경기력이 한단계 상승하거나 에이징 커브(Aging Curve)로 인하여 하락하는 계기가 되는 시기가 될 수 있으므로 추적 연구를 한다면 의미있는 데이터로 발전시킬 수는 있다.
- 향후 연구과제로는 투구, 주루, 수비 기록과 타격 기록을 연계하여 분석하는 것이다.
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