한국프로야구 Post시즌 전력분석 및 예측모형
Performance Analysis and a Forecasting Model for The Short-Term Series in The Korean Professional Baseball League
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Abstract
본 연구는 한국프로야구 포스트시즌 동안에 치러지는 준PO, PO, KS경기에서의 승, 패에 따른 서로 다른 형태의 경기력을 분석한 연구이다. 각 시리즈별 경기력의 차이점은 무엇인지를 제시하는 것이 1차 목적이며, 각 단기전별 최적의 예측모형을 제시하는 것이 2차 목적이다. 따라서 이러한 연구목적을 달성하기위해 1982년부터 2012년까지 실행된 준PO(준 플레이오프,1989-2012), PO(플레이오프, 1986-2012), KS(한국시리즈, 1982-2012)자료를 이용하여 각 단기전의 승리 팀 vs 패배 팀 간의 경기력변인에 따른 평균비교(t-test)를 하였으며, 예측변인으로 사용될 기술영역변인을 산출하기위해 동등화 과정을 거쳐 가중치(상관계수)를 사용 새로운 영역별(투수력, 타력, 수비력, 기동력, 득점 및 집중력, 선구능력)변인을 생성하여 이 들 변인을 이용 3가지 예측모형(판별모형, 이항로지스틱회귀모형, 인공신경망모형)에 투입하여 예측모형의 정확도를 제시하였다. 준PO와 KS에서는 실책이 유의한 변인으로 나타났으며 PO에서는 삼루타가 준PO와 KS에서는 이루타가 유의미한 변인으로 새롭게 나타났다. 또한 승/패에 큰 영향을 주는 기술영역변인은 준PO에서는 투수력, PO에서는 타력, KS에서는 투수력으로 나타났다. 준PO에서의 최종예측모형은 예측변인이 제일 적게 투입되면서 적중률이 가장 높은 인공신경망모형(통계적 기준: 4개)이 최종선택 되었고, PO에서는 전문가 기준에 의해 만든 기술영역변인을 예측변인으로 적용한 인공신경망 모형(전문가 기준:5개)이 다른 두 모형보다는 예측 적중률이 더 좋았다. KS에서의 특징은 모든 변수가 적용되어 예측변인을 만든 인공신경망모형(모든 변수: 6개)이 최종모형으로 선정 되었다. 또한 준PO, PO, KS의 종합적인 적중률을 살펴보면 판별모형 보다는 이항로지스틱회귀모형이, 이항로지스틱회귀모형 보다는 인공신경망모형이 더 우세한 분류정확성을 보이고 있었다.
Trans Abstract
This study has been conducted to develop methods and techniques for the analysis of data related to baseball performance using the winning and losing games. The purposes of the study were to examine differences of athlete performance for semi playoff, playoff, and Korean professional baseball series and to develop optimal forecasting model for the short term series. Data used in the study were taken from Korean professional baseball association. Three data sets including semi play off from 1982 to 2012, play off from 1989 to 2012, and Korean series from 1982 to 2012 were used. To compare athlete performance by winning and losing games for short-term series t-test was applied. This study created new parameters by weighted value through the equalization process to calculate skill related variables as a predicted variable. Three predicted models such as discriminant, binary logistic regression and artificial neural network models were developed to clarify the suggested models. The results showed that the number of significant parameters increased as the series continued. In particular, a variable related to error was added as a significant variable at the Korean Series. A third base hit in the play-off and a second base hit were also added as significant parameters in the play-off and the Korean series, respectively. In addition, W/L a major variables affecting a given technology area, the pitching PO, PO, the inertia, KS, the pitching, respectively. An artificial neural network model was finally selected with the highest accuracy and lowest input of estimated parameters in the semi play-off. In the play-off, artificial neural network model that applied technical area parameters by specialist criteria had better accuracy rate than two others. In the Korean series, artificial neural network model that created estimation parameters by applying all parameters was chosen as the final model. When the overall accuracy level of semi-play off, play off and Korean series was figured out, binary logistic regression model had higher accuracy of classification than discriminant model, but artificial neural network model had the higher accuracy of classification than binary logistic regression model.
서 론
1982년 창단 첫해, 6개 팀으로 시작한 한국프로야구는 86년에는 7개 팀으로, 91년에는 8개 팀으로, 2013년에는 9개 팀으로 증가 하였고, 2015년에는 10개 팀으로 운용할 것으로 확정된 가운데 선수들의 경기력은 많은 발전이 있어왔다. 특히 분석도구의 향상과 기록 자료를 활용하려는 마인드의 변화로 경험(經驗)과 감(感)의 야구에서 통계를 활용한 과학적인 야구로 변모 하였다. 초창기 한국프로야구의 전력분석은 기록지를 분석하여 기술통계를 제시하는 수준이였으나 최근에는 모든 팀이 컴퓨터 프로그램을 이용 실시간 상대 팀 정보를 제시하는 수준까지 와 있다. 특히 한국시리즈에서 2연패를 한 삼성이나 6년 연속 한국시리즈에 진출하여 3번 우승 3번 준우승을 한 SK를 보아도 전력분석을 중요시하는 팀들은 좋은 성적을 나타내고 있다. 이들 팀들은 시합 전에 전력분석 미팅을 갖으며, 상대팀의 장단점이 기록된 의미 있는 통계분석자료를 제공받고 있다. 또한 경기 중에도 전력분석원의 분석 자료는 실시간 제공 되고 있다.
이와 같이 경기장에서 생산된 자료를 이용해 의미 있는 경기력지수로 변환하여 선수들에게 제공하는 팀의 전력분석원은 현재 9개 구단 모두 전력분석팀이라는 이름으로 존재하고 있다. 전력분석의 중요한 또 하나의 예로 2013년 WBC(World Baseball Classic)경기에 대비한 한국대표팀과 NC 다이노스와의 연습경기에서 대만의 전력분석요원이 심판후보생으로 잠입해 한국의 전력을 탐색한 것이 밝혀져 공식 사과를 하였다는 언론보도가 있었다(이대호, 2013). 이와 같이 전력분석은 현대의 스포츠경기에서 승리를 위한 필수 요인으로 인식되고 있다(김주학, 2007; 김세형 등 , 2008; 최형준, 2009).
또한 이러한 인식을 기초로 야구현장에서 발생하는 모든 자료를 경기력 측면에서 분석함에 있어 새롭게 분석 하려는 연구자들도 나타났으며, 그들을 미국에서는 세이버메트리션 이라고 부른다. 이 용어는 1971년 설립된 미국 야구연구 협회의 (Society for American Baseball Research) 머리글자를 따서 SABR라 칭하였고, 컴퓨터 시물레이션과 복잡한 고등수학의 도움을 빌려 야구기록을 분석하고 전통적인 야구이론을 발전시키는 일을 하는 야구통계의 신조어로서 경기력 분석측면에서 본다면 새로운 야구 통계분석 방법을 일컫는 용어이다 (Costa et al, 2008; 채진석, 2011). 이러한 미국의 세이버들의 연구회와 비슷한 연구학회가 한국에서도 2013년 6월 1일 한국야구연구학회(Society for Korean Baseball Research)란 이름으로 창립되었다.
이렇게 세이버메트리션이 유명해진 계기는 미국 프로야구 메이저리그(MLB) 30개 구단 중 가장 가난한 구단 ‘오클랜드 어슬레틱스’가 4년 연속 포스트시즌에 진출이라는 성공 신화를 담은 책이 발표된 이후이다(Michael, 2003). MLB의 오클랜드 단장은 세이버메트리스적 통계에 기반을 둔 선수평가 기법을 도입하여 타율보다는 출루율과 장타율에 초점을 맞추고 팀 전체를 혁신한 결과 2000년부터 4년 연속 Post시즌에 진출 했고 지난 5년 동안 승수가 양키즈구단을 제외한 가장 많은 구단으로 기록되었다. 이러한 결과는 경기력을 과학적인 통계방법으로 분석하려는 세이버들의 연구가 활발해졌기 때문이다(Thorn & Palmer, 1984; Total Baseball, 2003; Levernier & Barilla, 2006; James, 2008).
이와 같은 세이버메트리스적 통계적 방법은 MLB뿐 아니라 KLB(한국프로야구)에서도 경기력분석과 아울러 통계적 예측모형들에 관련된 연구들이 매년 발표되고 있었다(최용석과 심회정, 1995; 장인식과 원정심, 1996; 홍석미 등, 1996; 박진, 1999; 최옥진, 2002; 김승대, 2003; 조영석과 조용주, 2003, 2004, 2005a, ; 이장택과 김용태, 2005, 2006a, 2006b; 황서영, 2007; 신상근 등, 2007; 박승현, 2008; 홍종선과 최정민, 2008; 채진석과 엄한주, 2010; 채진석, 2011; 최영근과 김형문, 2011; 승희배과 강기훈, 2012; 천영진과 최형준, 2013).
지금까지 프로야구자료를 이용하여 예측변인을 활용한 승, 패 예측 논문들은 미래에 발생될 수 있는 결과를 예측하는데 적용되는 여러 가지 통계적 방법을 사용 하였다. 그 중에서 프로야구분석에서 가장 빈번하게 사용되고 있는 예측기법은 선형회귀분석(Linear regression analysis), 곡선추정(Curve Estimation), 판별함수분석(discriminant function analysis), 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis, Daniel, 2005), 주성분 회귀분석(Principal component regression analysis), 분류나무분석(Classification tree analysis)과 최근에 빈번하게 사용되는 인공신경망 분석(artificial neural network analysis)등을 들 수 있다(서재순과 정태충, 1993; 허준희와 정태충, 1998; 정태충, 1999; 김차용, 2001; 오광모와 이장택, 2003; 조영석과 조용주, 2005b; 이영훈, 2007; 채진석 등, 2010; 배재영 등, 2012).
이상과 같이 야구에 관련한 선행연구가 다양한 관점에서 다뤄지고 있었고 또한 앞선 연구 중에서도 정규리그 자료만을 이용한 연구(채진석, 등 2010)가 있었으나 본 연구와의 큰 차이점은 종속변수가 서로 다르며, 자료의 특성이 서로 다르다. 즉, 정규리그의 종속변수는 Post시즌을 진출 한 팀과 진출 못한 팀으로 범주화 하였고 Post시즌에서는 승리한 팀과 패한 팀으로 이분화 하였다. 또한 장기전인 정규시즌 동안은 구단별 최근 133개 경기를 치르는 것에 비해 단기전은 3전 2선승제나 5전 3선승제, 7전 4선승제로 진행되기 때문에 투수운용과 타자, 수비수 기용 등 팀 운용 면에서 서로 달아 승/패에 미치는 변인들의 특성이 차이가 있을 것이다. 또한 Post시즌 기간 내의 각 단기전인 준 플레이오프, 플레이오프, 한국시리즈에서도 서로 다른 특징적인 경기가 나타날 것으로 예상된다.
따라서 본 연구에서는 단기전이라고 할 수 있는 Post시즌(준PO, PO, KS)자료만을 이용하여 팀의 승, 패에 미치는 주요한 경기력변인이 무엇이고, 어떻게 서로 다른지 알아보는 것이며, 어떤 팀이 승리 할 것인지 3가지 예측모형을 만들어 가장 예측 정확성이 좋은 모형을 선택하고, 선택된 모형을 이용 다음 시합 때 어느 팀이 승리 할 것인지 가능성을 제시 할 수 있다. 이러한 일련의 연구목적은 전력의 차이가 미세한 팀 간의 Post시즌 승부에서 매 단기전별로 어떤 측정변인을 더 비중 있게 연습해야하며, 어떤 기술영역을 더 보강해야 하는지를 방법론적 측면에서 현장에 제시 할 수 있다는 것과, 예측모형을 이용 팀의 승, 패를 가늠 할 수 있어 이 또한 사전대비에 효과가 있을 것으로 예상한다.
연구방법
연구대상
본 연구대상은 프로야구 정규리그가 끝난 이후의 Post시즌기간에 치러지는 준PO와 PO 그리고 KS의 단기전자료이며 프로야구 정규시즌이 끝나면상위 4팀은 Post시즌에 진출하게 된다. Post시즌은 준PO(정규시즌 3,4위전), PO(준 플레이오프 승자와 정규시즌2위 간 전), KS(플레이오프 승자와 정규시즌 1위 팀 간 대결)로 구성된다.
연구대상의 측정 자료는 준PO(준플레이오프, 1989-2012년), PO(플레이오프, 1986-2012년), KS(한국시리즈, 1982-2012년)경기의 진출 팀과 패배 팀의 경기기록변인을 의미한다(표 1).
분석변인
본 연구의 분석에 사용된 분석변인인 <표 2>는 준PO, PO, KS에서 기록된 변수를 기초로 MLB(미국프로야구)에서 사용하거나 SABR (Society for American Baseball Research)에서 제시한 공식에 의해 생성된 합성변수 또는 비율변수로 행위에 대한 성공/실패 또는 효율성 지수를 제공한다 (채진석과 엄한주, 2010).
기술영역별 합성변인 생성과정
자료수집 및 처리방법
본 연구의 분석에 사용된 경기기록 변인들은 스포츠 투 아이(주)에서 제공한 원 자료를 바탕으로 Microsoft Office Excel 2007프로그램을 이용하여 다양한 합성변인 및 비율변인들을 생성하였고, 일부 한국프로야구 기록대백과(2009년)와 한국프로야구 연감(2009-2012)을 이용하였다. 또한 현장 전문가(감독, 코치)의 의견을 묻는 설문지(채진석, 2011)도 이용 되었다. 자료처리 분석 방법에 있어서는 본 논문의 의미 있는 결과를 도출하기위해 자료의 탐색을 거쳐 빈도분석, 독립 t검정, 상관분석, 판별분석, 이항로지스틱회귀분석, 인공신경망분석을 SPSS Windows 18.0프로그램에 적용하여 결과를 산출하였다.
예측모형의 예측변인으로 사용한 기술영역변인(투수력, 타력, 기동력, 수비력, 선구능력, 득점 및 집중력) 생성과정은 다음과 같다. Post시즌 동안 측정한 측정변수 및 합성변수, 비율변수(표 2)들을 3가지(전체변수, 전문가 기준:80%, 통계적 기준:p<.05)선정기준에 따라 선택된 측정변수들은 단위가 서로 다른 변수들이므로 척도동등화과정을 거쳐 각각의 측정변수와 승률과의 상관계수를 가중치로 하여 <수식 1>과 같이 산출하였다(채진석, 2011).
자료처리순서는 다음과 같다. 각각의 경기력변수(35개)가 기술영역변인으로 변환 되는 기준은 3가지 측면을 고려하였다. 3가지 선정기준 중 첫 번째는 전문가(51명)의 의견이 80% 이상(아주 큰 영향을 준다+큰 영향을 준다)인 변수만을 선정한 결과 5개의 기술영역변인을 산출 하였다(표 3). 두 번째는 승리집단과 패배집단간의 평균비교를 통해 유의미한(p<.05) 변인만을 적용하여 4개의 기술영역변인을 산출 하였다(표 2). 마지막으로 세 번째는 연구변인 모두를 적용하여 6개의 기술영역변인들로 변환하였다. 이렇게 3가지 측면에 의해 변환된 기술영역변인들을 예측변수(독립변수, 설명변수)로 하여 3가지 예측모형각각 투입하면 준PO, PO, KS전에서의 승·패 가능성을 제시할 수 있었다.
전문가가 선정한 승·패에 미치는 영향력
(단위: %, n=51)
또한 3가지 분석모형들의 수리적 알고리즘은 다음과 같다. 판별모형은 종속변수(반응변수)에는 집단구분을, 독립변수(설명변수, 예측변수)에는 집단을 설명하는 변수를 사용하게 된다. 이모형을 이용하기 위해서는 각 개체는 여러 개의 집단 중에서 어느 집단에 속해있는지 알려져 있어야 하며, 과거 이미 알려진 집단의 각각의 경우에 대하여 측정된 변수 들을 이용하여 각 집단들을 가장 잘 구분할 수 있는 판별함수식
또한 로지스틱회귀분석은 독립변수에는 명목, 서열, 등간, 비율척도로 측정된변수를 사용할 수 있으나 종속변수에는 오직 명목척도로 측정된 범주형 변수만을 사용하여 개별 관측 치들이 어느 집단에 속하는지를 예측한다. 이 로지스틱기법의 수학적함수식은
가 되며, X를 이용하여 예측한 Y값은
따라서 이 로짓선형함수식의 좌변인 자연로그진수 값인 괄호 안은 승산비로 분자인 p는 개별 개체들이 어느 집단에 속할 확률이고 분모인 1-p는 그 집단에 속하지 않을 확률이므로 우변의 n개의 예측변수(X)를 이용하여 계산한 결과, logit값이 클수록 그 집단에 속할 확률이 높다는 것이다. (Agresti, 2002; Hosmer, & Lemeshow. 2000; 홍세희, 2005). 끝으로 인공신경망분석(artificial neural network analysis)의 원리는 인간이 학습(learning)을 통하여, 다음의 행동을 행하는 거와 같이 이를 컴퓨터에 학습용 자료를 이용하여, 가장 최적의 결과를 학습시키고, 새로운 자료 또는 상황에 그 학습의 결과를 응용하여, 예상 결과를 도출하게 하는 것이다. 본 연구의 신경망구조는 입력층(input layer), 은닉층(hindden layer), 출력층(output layer)등 3개 층으로 구성되어 있고 각 층은 몇 개씩의 뉴런(neuron, 신경세포)을 포함하고 있다. 입력층의 뉴런이 자극(각종 자료)을 받으면 은닉층의 신경세포가 이를 전달받아 선형 결합
연구결과
Post시즌은 준 플레이오프(정규시즌 3,4위전), 플레이오프(준 플레이오프 승자와 정규시즌2위 간 전), 한국시리즈(플레이오프 승자와 정규시즌 1위)로 정의하며, 통계분석을 통해 각 단기전 별 유의한 경기력변인을 산출하고 분석하여 승리를 위해서는 어떤 변인이 중요한지 제시하였으며, 또한 경기력변수인 측정변수를 상대평가가 가능한 기술영역별 상대지수(투수력, 타력, 수비력, 득점 및 집중력, 기동력, 선구능력)로 변환하여 어떤 지수가 승, 패에 더 크게 작용하는지 알아보았다. 또한 이들 기술영역별 상대지수를 예측변인으로 예측모형을 제시하였다.
1. 준PO 진출 팀의 경기력분석
준PO에서 경기력변수들에 대한 승/패 팀 간의 평균비교를 한 결과인 <표 4>를 살펴보면 유의미한 차이가 큰 변수의 순위는 세이브(t=5.51), 타점율(t=3.56), OPS(t=3.370), 장타율(t=3.368),방어율(t=-3.32), 순장타율(t=2.954)순으로 나타났으며 모든 변수를 이용해서 산출한 기술영역상대지수에서는 투수력(t=5.092)이 승, 패에 가장 큰 차이를 보였고, 그 다음은 타력(t=3.227), 득점·집중력(t=2.868), 수비력(t=2.619) 순으로 나타났다. 그러나 기동력과 선구능력은 평균의 차이가 없는 것으로 나타났다.
준PO 승리 팀 vs 패전 팀의 평균 비교 및 상관분석
(1989-2012년, n=44)
또한 각 기술영역지수들과 승률간의 관련성 정도를 알아본 결과 <표 5>에 나타난 바와 같이 3가지 기준 모두 투수력이 승률과 가장 강한 양의 상관관계를 나타내고 있으며, 그 다음이 타력, 득점 및 집중력, 수비력 순으로 정적인 관련성을 보이고 있다. 특히 종합전력과 승률과의 관계에서는 3가지 기준에서 모두 정적인 관련성이 아주 강한 것으로 나타났지만, 전문가 기준(r=.832**)에서 다소 높은 것으로 나타났다.
준PO전의 변수선택 기준에 따른 상관분석(기술영역변인 vs 승률)
2. PO 진출 팀의 경기력분석
1986년부터 2012년까지의 PO에 진출한 팀을 승리 팀과 패전 팀으로 구분하여 각 기록변수에 대하여 평균을 비교한 결과는 <표 6>에 나타내었다. 유의미한 차이가 큰 변수들은 OPS(t=5.621), 장타율(t=5.508), 순장타율(t=4.739),출루율(t=4.689), WHIP(t=-4.689), 방어율(t=-4.596), 타율(t=4.170), 타점율(t=3.708)순으로 나타났으며 기술영역상대지수에서는 타력(t=5.117), 투수력(t=4.920), 득점 및 집중력(t=3.447), 수비력(t=3.080), 선구능력(t=2.294)에서 유의미한 평균의 차이가 있었고 기동력에서만 차이가 없었다. 또한 각 기술영역지수들과 승률간의 관련성 정도를 알아본 결과 <표 7>에 나타난바와 같이 3가지 기준 모두 투수력이 승률과 가장 강한 양의 상관관계를 나타내고 있으며, 그 다음이 타력, 득점 및 집중력, 수비력 순으로 강한 양의 관련성을 보이고 있다. 특히 종합전력과 승률과의 관계에서는 3가지 기준에서 모두 정적인 관련성이 아주 강한 것으로 나타났지만, 전문가 기준(r=.859**)에서 다소 높은 것으로 나타났다(표 7).
PO 승리 팀 vs 패전 팀 간의 평균 비교 및 상관분석
(1986-2012년, n=58)
PO전의 변수선택 기준에 따른 상관분석(기술영역변인 vs 승률)
3. KS 진출 팀의 경기력분석
한국시리즈에서의 승리 팀과 패전 팀 간의 경기력변수들의 평균비교는 <표 8>에 잘 나타냈으며 유의미한 차이가 큰 변인들은 세이브(t=5.79), 타점율(t=4.86), 방어율(t=-4.15), OPS(t=4.06),장타율(t=3.85),출루율(t=3.65), WHIP(t=-3.63)으로 나타났다. 기술영역상대지수에서는 투수력(6.085)이 승, 패 간에 가장 큰 평균의 차이를 보였으며, 그 다음은 득점 및 집중력(t=4.055), 수비력(t=3.820), 타력(t=3.689), 선구능력(t=2.592)순으로 유의미한 차이를 보였고, 기동력에서만 차이가 없었다. 또한 각 기술영역지수들과 승률간의 관련성 정도를 알아 본 결과 <표 9>에 제시한 바와 같이 KS에서는 선구능력이 유의미한 결과를 보였고, 3가지 기준 모두 투수력이 승률과 가장 강한 양의 상관관계(r=.661**, r=.666**, r=.668**)를 나타내고 있었다. 그 다음이 득점·집중력, 타력, 수비력, 선구능력 순으로 강한 관련성을 보인 것은 전체변수를 사용한 경우와 전문가 기준에 따른 경우다. 특히 종합전력과 승률과의 관계에서는 3가지 기준에서 모두 정적인 관련성이 아주 강한 것으로 나타났지만, 전문가 기준(r=.861**)에서 다소 높은 것으로 나타났다.
KS 승리 팀 vs 패전 팀 간의 평균 비교 및 상관분석
(1982-2012년, n=60)
KS전의 변수선택 기준에 따른 상관분석(기술영역변인 vs 승률)
4. Post Season의 예측모형 선정
Post시즌 내 3개의 단기전 중 첫 번째인 준PO전의 예측모형비교에서는 9가지모형 모두 양호한 것으로 판명 되었으며(p< .01, AUC=ROC 곡선아래면적>.70), 9가지모형에 의한 각 사례의 분류적중률을 간명성에 입각하여 살펴보면 모든 변수를 예측변수(6개)로 적용한 적중률이 오히려 예측변인이 적게 투입된 통계적 기준(4개)과 전문가 기준(5개)보다 다소 떨어지는 결과가 나타났다. 그러므로 예측변인이 제일 적게 투입되면서 적중률이 가장 높은 인공신경망모형(통계적 기준: 4개)이 최종선택 되었다(표 11). 대체적으로 적중률을 살펴보면 판별모형 보다는 로지스틱회귀모형이, 이항로지스틱모형 보다는 인공신경망모형이 더 우세한 분류정확성을 보이고 있었다. 또한 최종 선정된 예측모형을 이용 2012년에 치려진 실제경기인 준PO전의 롯데와 두산 경기를 비교 분석한 결과 <표 11>에서 나타난 바와 같이 롯데가 승리 할 것으로 예측한 것이 옳은 것으로 나타났다. 두 번째 단기전인 PO전의 예측모형비교에서는 9가지모형 모두 모형검증에서는 양호한 것으로 판명 되었으며(p<.01, AUC=ROC 곡선아래면적>.70), 9가지모형에 의한 각 사례의 분류적중률을 살펴보면 비슷하나 인공신경망모형들이 다소 높았고 최종모형으로는 전문가기준(예측변인:5개)의 인공신경망모형(98.3%)을 선택하였다. 또한 최종 선정된 예측모형을 이용 2012년에 치려진 실제경기인 SK와 롯데 경기를 비교 분석한 결과 <표 11>에서 나타난 바와 같이 SK가 승리 할 것으로 예측한 것이 옳은 것으로 나타났다.
최종 예측모형 선택 및 실제 자료 적용
또한 KS전의 예측모형비교에서는 9가지 모형 모두 모형검증에서는 양호한 것으로 판명 되었으며(p<.01, AUC=ROC 곡선아래면적>.70), 9가지모형에 의한 각 사례의 분류적중률을 살펴보면 비슷하나 판별모형<이항로지스틱회귀모형<인공신경망모형 순으로 다소 적중률이 높은 것으로 나타났다(표 10). 또한 최종모형으로는 예측변인이 6개가 투입된 인공신경망모형(100%)으로 정하였으며, 이렇게 정한 최종모형을 이용 2012년에 치려진 실제경기인 삼성과 SK 경기를 비교 분석한 결과 삼성이 승리 할 것으로 예측하였고 그 결과도 같은 것으로 나타났다(표 11).
예측모형 검정
5. 종합분석
전체 측정변수 모두를 사용하여 만든 기술영역별 변인 별로 승·패간 평균차이 검정한 결과의 t값으로 방사형 그래프인 <그림 1>를 나타내었고, t의 절댓값이 크면 클수록 승/패 간에 차이가 큰 것을 알 수 있다. 그 결과로 준PO에서의 승/패에 따른 각 기술영역별 크기 순위는 투수력> 타력> 득점 및 집중력> 수비력 순으로 나타났다. PO에서는 타력> 투수력> 득점 및 집중력> 수비력> 선구능력 순으로, KS에서는 투수력> 득점 및 집중력> 수비력> 타력> 선구능력 순으로 나타났다. 특히 PO에서의 특징은 타력이 가장 승/패 간에 큰 차이를 보였고, KS에서는 타력 보다는 득점·집중력과 수비력에서 승/패간 차이가 더 컸다. 이는 각 시리즈별로 승리 팀과 패전 팀 간의 경기력 변인에서 차이가 있음을 알 수 있었다(그림 2). 또한 3가지 변수선택 기준에 따른 최종 예측모형을 살펴보면, 영역별 상대평가지수을 예측변수로 하여 만든 3가지 예측모형을 간명의 원칙에 따라 제시한 결과, 준PO에서는 통계적 기준(승/패 간의 평균비교에서 유의미한 변수로 선택하여 만든 4개 예측변인이 투입된 인공신경모형이 선정 되었고, PO에서는 전문가 의견에 따른 예측변인으로 적용한 인공신경망 모형이 다른 두 모형보다는 예측 적중률이 더 좋았다. 또한 KS에서는 모든 변수가 적용된 인공신경망이 최종모형으로 선정 되었다.
Post시즌 전력비교
각 단기전에서 기술영역변인의 중요도
논 의
본 연구는 포스트시즌자료만을 이용, 경기력 분석 및 예측모형을 제시한 논문으로 PS시즌 동안 치려지는 준PO, PO, KS의 차이점이 무엇이며 승리를 위해서는 어떤 경기력변수가 더 중요한지 제시 하였다. 또한 각 구단의 과거성적을 이용 어느 팀이 단기전에 승리 할 것인지의 가능성을 제시 할 수 있는 예측모형을 산출하기위해 최초 측정변수를 3가지(통계적 기준, 전문가기준, 전체 연구변수)에 따라 선정하였고, 선정된 변수에 가중치(상관계수)를 적용, 기술영역변인(투수력, 타력, 수비력, 득점 및 집중력, 선구능력)을 생성한 후 이들 변인을 예측변인으로 하여 예측모형을 산출하였다.
과거 정규리그 자료(1998년)만을 이용, 로지스틱회귀분석과 의사결정나무분석을 사용하여 유의미한 측정변수만을 모형에 참여 시키는 방법으로 승·패 예측모형을 제시한 김차용(2001)은 이항로지스틱회귀분석을 통해 승, 패에 가장 중요하게 미치는 요인은 집중율(타점/안타수), 총루타, 실책수 등으로 나타났으며, 예측모형의 분류 적중률은 이항로지스틱모형이 78.3%, 의사결정나무분석이 78%를 옳게 분류 하였다고 하였다. 또한 정규시즌 자료만을 이용한 채진석 등(2010)의 연구에서는 투수력과 타력, 득점력 변인에서 포스트 진출 팀과 진출하지 못한 팀 간의 뚜렷한 차이를 보였다고 하였으며, 예측모형 비교에서는 판별분석과 로지스틱분석이 일부 분석에서 각각의 기법이 선택한 예측변인은 다른 경우가 있었지만 대부분의 분석에서는 동일한 변인을 예측변인으로 채택하였고 예측적중률 또한 거의 동일하였으나 동일한 변인을 예측변인으로 선택하여 분석한 인공신경망분석의 예측적중률은 판별과 로지스틱분석보다는 다소 높았으나 큰 차이는 없었다고 하였다. 또한 이영훈(2007)은 정규리그 자료를 이용하여 분석한 결과 출루율이 장타율에 비해 3배 정도 중요하며 작전야구가 팀의 득점 및 실점에 주는 영향은 부정적이라고 하였다.
그러나 본 연구는 정규시즌이 아닌 포스트시즌자료를 연구대상으로 하였으므로 선행연구들과 대상의 차이와 종속변인의 차이가 있지만 투·타의 조화와 수비력의 중요성은 일치함을 나타내고 있으며, 인공신경망모형이 판별모형과 로지스틱회귀모형보다는 다소 분류 적중률이 정확한 면이 나타나고 있었다는 것은 일치하고 있었다(최형준과 김주학, 2006).
본 연구의 특징은 승/패에 있어 준PO와 KS에서는 실책이 유의미한 변인으로 나타났으며, PO에서는 삼루타가 준PO와 KS에서는 이루타가 유의미한 변인으로 새롭게 나타났다. 또한 승/패에 큰 영향을 주는 기술영역변인은 준PO에서는 투수력, PO에서는 타력, KS에서는 투수력으로 나타났다.
결 론
본 연구결과를 종합한 결론을 크게 2가지 측면에서 제시하려한다. 첫 번째는 경기력 측면으로서 준PO에서의 승/패 간의 기술영역변인의 유의미한 차이는 투수력> 타력> 득점·집중력> 수비력 순으로 나타났고 투수력과 관련된 측정변수인 세이브, 방어율, 이닝 당 출루 허용율(WHIP)에서 승/패 간에 큰 경기력 차이를 보였다. 세이브 차이의 의미는 승리 팀은 패전 팀 보다 마무리 투수의 역할이 강했고 방어율과 WHIP차이는 선발, 중간 투수의 역할도 강했다는 의미다. 또한 타력과 득점 및 집중력에 관련된 변수들 중에서 OPS(장타율+출루율)와 타점율이 가장 큰 차이를 보인 것은 상대 팀보다 득점이 많아야 이기는 경기이므로 장타로 출루를 하였으면 출루한 선수를 홈으로 불러들이는 것이 득점의 가장 중요 요소이므로 이런 점에서 승리 팀은 패전 팀 보다 타력과 집중력에서 더욱 앞서 있었다. 더욱이 실책에서 승/패 간의 유의미한 차이를 보인 것은 수비력의 중요성을 나타내고 있으며, 수비력과 투수력 간의 강한 상관관계(r=.640**)가 존재하고 준PO에서 팀 승리를 위해서는 수비를 바탕으로 한 투수력과 타력의 조화에 집중력을 강화한 플레이를 제시한다.
PO에서의 승/패 간의 경기력의 특징은 준PO와 KS와는 달이, 타력> 투수력> 득점 및 집중력> 수비력> 선구능력 순으로 유의미한 차이를 나타냈다. 투수력보다 타력(OPS, 순장타율, 타율)에서 경기력 차이를 보인 것이 큰 특징이다. PO에서의 승리 팀은 패전 팀 보다 삼루타와 홈런에서 유의미한 차이를 보인 반면 준PO, KS에서는 차이가 없었다. 그러므로 이러한 PO시리즈의 특징을 살펴볼 때 투수력과 득점 및 집중력, 수비력을 바탕으로 한 장타력에 주안점을 두고 훈련할 필요성이 있다는 것이다.
KS에서의 경기력의 특징 중 승/패 간의 측정변수에서 나타난 차이의 중요 순위는 세이브> 타점율> 방어율> WHIP> OPS(장타율+출루율)로 나타났으며, 변환된 기술영역변인은 투수력> 득점 및 집중력> 수비력> 타력> 선구능력 순으로 승/패 간에 유의미한 차이를 보였다. 이러한 특징은 투수력과 수비력을 바탕으로 한 타력과 선구능력의 조화에 집중력을 더한 결과로 여겨진다. 한국시리즈는 최종단계로 경기력이 최고조로 오른 두 팀(승/패)의 경기력의 차이는 미세하여 집중력을 잃은 사소한 실수가 승/패를 가름하는 경우가 있음이 자료 분석에서 나타나고 있다.
두 번째는 각 단기전시리즈에서 구단의 승/패를 예측할 수 있는 예측모형을 산출함에 있어 예측변수의 선택 기준에 따라 모형의 차이를 비교하는 것으로 준PO에서의 예측모형비교에 따른 특징은 모든 변수를 예측변수(6개)로 적용한 적중률이 오히려 예측변인이 적게 투입된 통계적 기준(4개)과 전문가 기준(5개)보다 다소 떨어지는 결과가 산출 되었다는 것이다. 그 결과 최종 선택모형은 간명성에 입각하여, 예측변인이 제일 적게 투입되면서 적중률이 가장 높은 인공신경망모형이 최종선택 되었다.
PO에서의 예측모형비교에 따른 특징은 PO에서의 9가지모형에 의한 각 사례의 적중률을 간명성에 입각하여 살펴본 결과, 전문가 기준에 의해 만든 기술영역변인을 예측변인으로 적용한 인공신경망 모형(전문가 기준:5개)이 다른 두 모형보다는 예측 적중률이 더 좋았다.
KS에서의 예측모형비교에 따른 특징은 모든 변수가 적용되어 예측변인을 만든 인공신경망모형(모든 변수: 6개)이 최종모형으로 선정 되었다. 또한 준PO, PO, KS의 종합적인 적중률을 살펴보면 판별모형 보다는 이항로지스틱회귀모형이, 이항로지스틱회귀모형 보다는 인공신경망모형이 더 우세한 분류정확성을 보이고 있었다.
이러한 연구결과를 토대로 준PO, PO, KS 에 진출한 구단들에게 단기전의 특성을 제시한 이 연구가 사전에 대비 할 수 있는 유용한 정보로 쓰이길 바라며, 여타 다른 종목의 전력평가지수 개발에 긍정적인 효과가 있기를 바란다.
Acknowledgements
이 논문은 2011년 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(354-2011-1-G00082).
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