딥러닝 기반의 한국프로농구 실시간 승패예측 시스템 개발 = Development of a Real-Time Win-Loss Prediction System for Korean Professional Basketball Based on Deep Learning

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 한국프로농구(KBL) 경기의 실시간 승패예측 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 총 810경기의 기록을 웹크롤링 프로그램을 활용하여 수집하였으며, 경기당 홈/어웨이 각각 46개로 총 74,520개의 기록이 수집되었다. 수집된 데이터는 Softmax 함수를 활용하여 전처리하였으며, MLP 알고리즘을 적용하여 승패예측 모델을 학습하였다. 이후 경기가 진행될 때 실시간으로 경기기록을 수집하기 위해서 웹크롤링 프로그램과 학습된 모델을 동시에 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 승패예측 모델 학습 결과 Train accuracy 0.99, Train loss 0.01, Validation accuracy 0.92, Validation loss 0.25로 나타났다. 둘째, 실시간 경기기록 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 승패를 예측할 수 있는 자동화 시스템을 개발하였다. 셋째, 개발된 시스템을 통해 실시간 경기의 승패 예측 결과, 13경기 중 12경기를 정확히 예측하였다. 이후 분류정확확률(Acc), 민감도(Sen), 특이도(Spe)를 산출하여 타당도를 검증한 결과 약 92%의 분류정확도가 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 개발된 시스템이 프로농구뿐만 아니라 다양한 종목에서도 활용될 수 있기를 기대하며, 후속 연구에 기초자료로 제공하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to develop a real-time win-loss prediction system for Korean professional basketball(KBL) games. To achieve this, game records from 810 matches were collected using a web crawling program, resulting in 74,520 records(46 per team per game). The data were preprocessed using the Softmax function, and an MLP algorithm was applied to train the prediction model. Additionally, a system was developed to simultaneously execute the web crawling program and the trained model to collect real-time game records during matches. The findings are as follows. First, the model achieved a training accuracy of 0.99, training loss of 0.01, validation accuracy of 0.92, and validation loss of 0.25. Second, an automated system capable of collecting real-time data and predicting match outcomes was developed. Third, in real-time testing on 13 matches, the system accurately predicted 12 results. To verify its reliability, accuracy(Acc), sensitivity(Sen), and specificity(Spe) were calculated, yielding an overall accuracy of approximately 92%. These results indicate the system’s potential application beyond professional basketball to various sports. This study contributes foundational data for future research, advancing real-time sports analytics.