KCI등재
신경망분석을 이용한 축구경기 승,패 예측모형 개발 -2006독일월드컵 대회를 중심으로- = The Development of Soccer Game Win,Lost Prediction Model Using Neural Network Analysis -FIFA world cup 2006 Germany-
저자
김주학 ( Joo Hak Kim ) ; 노갑택 ( Gap Taik Ro ) ; 박종성 ( Jong Sung Park ) ; 이원희 ( Won Hi Lee )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2007
작성언어
-주제어
KDC
600
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
54-63(10쪽)
KCI 피인용횟수
20
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제공처
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본 연구는 축구 경기 기록자료를 활용하여 축구경기의 승·패를 예측할 수 있는 모형을 개발하는 데 있다. 활용된 경기기록 자료는 2006년 독일 월드컵대회에 나타난 축구경기 전체 64경기의 FIFA TSG공식자료와 M대학교 경기분석 프로그램을 활용하여 산출된 경기기록 자료를 사용하였다. 연구기법으로는 최근에 예측연구에 많이 활용되고 있는 신경망 분석을 이용하여 예측율을 확인 하였으며, 예측율은 2개의 예측모형으로 분류하여 결과를 산출하였다. 구체적인 내용 및 방법은 다음과 같다. 2006년 독일월드컵에 나타난 기록 관련 요인 중 경기 내적요인을 중심으로 축구 경기의 승·패와 관련한 요인을 탐색하고 2006년 독일월드컵 전 경기에 대한 비디오녹화를 실시하였으며, 녹화된 비디오를 통하여 기록요인에 대하여 실시간 축구 경기분석 프로그램을 활용, 승·패와 관련한 기록요인을 점수화하였다. 점수화된 기록요인은 점유율, 성공률 관련 등 여러 가지 요인이 있었으나 실제 경기에서 예측을 할 수 있는 요인을 전문가와 회의를 통하여 선정하고 선정된 요인을 바탕으로 신경망 분석방법을 이용하여 축구경기 승·패 예측 모형을 개발하여 예측율을 확인하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 전문가회의를 통하여 기록화 할 수 있는 기록자료 요인을 중심으로 2006년 독일월드컵 전체 경기에 대하여 축구 경기분석 프로그램을 통하여 점수화하여 실제 다양한 요인이 내재된 경기에 대하여서도 내용분류를 통하여 점수화할 수 있음을 확인하였다. 둘째, 점수화된 경기 내적요인을 중심으로 신경망분석 방법을 통하여 축구경기에 대하여서도 승·패를 예측할 수 있음을 확인하였으며 타 종목에 대하여서도 실현 가능함을 확인할 수 있었다. 셋째, 축구경기의 승패에 대하여 87.5%의 예측율을 보임으로써 축구경기의 요인에 대한 중요도를 평가할 수 있는 연구의 기초를 확립하였다고 판단된다.
더보기This study was on purpose to investigate the various factors of soccer games into inner factors and classify performance factors objectively and scientifically using a soccer game analysis program and develop a model which can predict the result of the soccer games using the Neural NetWork Analysis that stands on the game graded record. The game recorded data was collected from the FIFA TSG official record and the data which was gained using a game analysis program. It has searched the factors related the game results which were focused on the game inner factors of the related factors in 2006 World cup games and recorded the whole games of 2006 World cup games, graded the recording factors related the win/lose using the video and the real time game analysis program with numbers. The graded recording factors with numbers were several; ball possession, completion, and so on. However, through the meeting with Neural NetWork Analysis, professionals prediction related factors which can predict in the real games were selected. And a soccer game win/lose prediction model was developed using the selected factors and Neural NetWork Analysis. It also was compared with the preceding researches in documents record studies. Followings are main results of this study; First, It was confirmed that it is available to grade the real factors in the games which include various factors through the professionals` meetings which implemented the analysis the 2006 Worldcup games and it was focused on the recording factors. Second, the graded recording inner-factors make it possible to predict the soccer game results using the Neural NetWork Analysis method. It was verified that it can be effective in other sports also. Third, the rate of predicting the soccer games` results was 87.5%. It is possible to understand this study contributes on the basis of the importancy of soccer game factors.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-06-08 | 학회명변경 | 한글명 : 국민체육진흥공단 부설 한국스포츠개발원 -> 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원 | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2017-04-11 | 학회명변경 | 영문명 : 미등록 -> Korea Institute of Sport Science | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-03-24 | 학회명변경 | 한글명 : 국민체육진흥공단 체육과학연구원 -> 국민체육진흥공단 부설 한국스포츠개발원 | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-07-01 | 학술지등록 | 한글명 : 체육과학연구외국어명 : Korean Journal of Sport Science | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.78 | 0.78 | 0.84 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.8 | 0.84 | 0.781 | 0.21 |
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