KCI등재
히트맵 이미지를 활용한 딥러닝 기반의 EPL 경기유형 분석: 비전 트랜스포머 알고리즘 적용 = Analysis of EPL Match Types Based on Deep Learning Using Heat Map Images: Application of Vision Transformer Algorithm
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2023
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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1-12(12쪽)
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The purpose of this study is to pre-process soccer heat map image data using a vision transformer model and to classify soccer game types through cluster analysis. To achieve the purpose of the study, 760 heat map images and 35 match records of 380 matches in the 2022-2023 season of the English Premier League were selected as research data. As for the analysis method, after embedding was performed using the DINO-ViT16 model among vision transformer models, principal component analysis was performed for dimension reduction.
Afterwards, the k-means algorithm was applied to cluster the game types, and at this time, the silhouette index was used to select the optimal number of clusters. The results of this study are as follows. First, the game type of soccer was classified into two clusters, and as a result of comparing the game records of each cluster, it was found that the number of passes and ball occupancy of cluster 2 was higher than that of cluster 1. Cluster 1 is the direct type, and cluster 2 is the build-up type. Second, as a result of detailed cluster analysis on cluster 1, it was classified into two clusters. As a result of comparing game records and heat maps for each cluster, cluster 1-1 was a defense-oriented unified attack pattern type, and cluster 1-2 was a defense-oriented various attack pattern. Third, as a result of detailed cluster analysis on cluster 2, it was classified into 3 clusters, and as a result of comparing the match records and heat maps for each cluster, it is determined that cluster 2-1 was a type with various attack patterns through high ball occupancy in the central area, cluster 2-2 is a type that dominates the game with very high ball occupancy and passes, and cluster 2-3 is a type that has a pattern of attack focused on a space behind the defense through high ball occupancy or a specific area.
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