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빅데이터 분석과 게임이론을 활용한 야구선수 영입 모델
Baseball Player Scouting Model using Big Data Analysis and Game Theory 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호, 2018 July 13, 2018년, pp.321 - 322  

김윤후 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ,  김상헌 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ,  최형준 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ,  정재은 (중앙대학교 컴퓨터공학과)

초록
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빅데이터 분석은 스포츠에서 다양한 분야에서 사용되고 있다. 야구산업에서도 세이버 메트릭스를 활용하여 전술 훈련, 개인 훈련 등 다양한 방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구인 빅데이터 분석과 게임이론을 활용한 축구선수 영입 모델을 야구에 적용킨 시뮬레이션을 진행하고 합리적인 의사결정 모델을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존에 연구된 기대 퍼포먼스 E를 야구에 적용시키기 위하여 새로운 야구 기대퍼포먼스 BE를 정의하였다. 게임이론을 대입하여 각 야구 구단이 최적화된 영입을 할 수 있도록 하는 것을 목표로 하며 축구뿐만이 아닌 야구에서도 이를 적용할 수 있음을 보여준다[2].
  • 본 논문은 야구 산업에서의 선수 이적이 객관성과 논리성이 결여된 감독의 직감으로만 이루어진다는 문제점에서 출발하였다. 이에 기존의 연구에서 제시한 빅데이터 분석과 게임이론을 통한 축구선수 영입 모델을 야구에 적용시켜보았다.

가설 설정

  • 예컨대 조수행(두산 베이스), 이명기(기아 타이거즈), 박정음(넥센 히어로즈)이 동시에 자유 이적 시장 리스트에 올랐고 A팀은 우익수를 B팀은 좌익수를 필요로 한다고 가정했다.
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