본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

세계여자핸드볼선수권대회의 라운드별 승패결정요인 탐색 및 비교

Exploring and comparing factors of winning and losing the World Women's Handball Championships by round

2

조회

0

다운로드

7

인용

0

참고문헌

키워드

초록

이 연구의 목적은 세계여자핸드볼선수권대회의 승패를 결정짓는 요인을 탐색하는 것이다. 이 연구를 통해 ‘여자 핸드볼경기에서 승자 팀과 패자 팀 간의 경기관련 요인들에는 어떤 차이가 있는가?’ 와 ‘여자 핸드볼경기의 예선경기와 본·결선 경기에 따라서 경기관련 요인에는 어떤 차이가 있는가?’를 확인하고자 하였다. 2019년 여자핸드볼선수권대회 79경기(예선 57경기, 본선 16경기, 결선 6경기)의 기초통계 공식자료를 수집하였다. 선행연구 및 공식자료를 바탕으로 슛, 공격, 수비, 페널티 등과 관련된 경기관련 22개 변인을 예측변인으로 선정하였으며, 승패를 목표변수로 설정하였다. 자료처리를 위해 IBM 25.0프로그램을 사용하여 의사결정나무분석 CHAID 알고리즘을 적용하였다. 의사결정모형을 위해 최대나무깊이(Maximum Tree Depth)는 3단계, 최소 사례 수는 부모마디(parent node) 5, 자식마디(child node) 3의 기준을 적용하였다. 예선경기는 Offence_AS가 12개 이상이고, Offence_TF가 17개 이하이면 승리 팀으로 분류될 확률이 84.2%이다. 본·결선 경기는 Defence_BS가 0개 이상이고, Offence_AS가 9개 이상이면 승리 팀으로 분류될 확률이 75%이다. 전체 경기는 Offence_TF가 9-16개이고, FB_Goal이 3개 이하이며, Defence_BS가 0개 이상일 경우 승리 팀으로 분류될 확률이 100%이다. 이 연구의 결과는 세계 여자 핸드볼 경기를 이해하고 분석적 시각에서 접근한 연구로서 승패결정요인을 탐색하기 위한 다양한 연구의 기초정보로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study was to estimate the determinants of the winner and defeat in women's handball matches. Specific, this used decision tree method and sought to find out a estimate model that determines the winner team and defeat teams. Official data on basic statistics for 79 matches of the 2019 Women's World Championships(57 preliminary matches, 22 final matches) were collected. Based on previous research and official data, 22 variables related to shots, offence, defence and penalty were selected as predictor variable, and winner team and defeat team were selected as the target variable. The decision tree analysis Chi-square automatic interaction detection(CHAID) algorithm was applied using the IBM 25.0 program for data processing. Preliminary matches, the probability of being classified as the winner team is 84.2% if the Offence_AS is more than 12, Offence_TF is less than 17. Final matches, the probability of being classified as the winner team is 75.0% if the Defence_BS is more than 0, Offence_AS is more than 9. Total matches, the probability of being classified as the winner team is 100.0% if Offence_TF is 9 to 16, FB_Goal is less than 3, Defence_BS is more than 0. The results of this study could be used as basic information for various studies to explore win-defeat determinants as study that understands the women’s handball competition and approaches from and analytical perspective.

참고문헌 (39)

  1. 강용구, "빅데이터를 활용한 여자핸드볼선수권대회 전력 비교 연구:2007~2019년 세계여자핸드볼선수권대회 상위 5개팀과 대한민국을 중심으로", 박사, pp.2020
  2. 강용구, "A Study on the Competition of the World Women’s Handball Championship Using Bigdata : Focused on the top 5 teams of the 2007-2019 World Women’s Handball Championship", 산업융합연구, 19(1), pp.147~158 (2021), 대한산업경영학회[DOI]
  3. 강용구, "2021년도 도쿄올림픽 대비 세계 상위권 여자핸드볼 전력분석", 한국융합학회논문지, 11(6), pp.359~365 (2020), 한국융합학회[DOI]
  4. 권성헌, "2010년 세계여자주니어핸드볼대회의 경기수준별 경기내용 차이분석", 석사, 체육교육, pp.2011
  5. 김세중, "데이터 마이닝 기법을 이용한 한국 프로농구 경기 분석", 한국체육과학회지, 19(2), pp.1413~1420 (2010), 한국체육과학회
  6. 김세형, "한국핸드볼 경기기록 분석을 통한 승패결정요인 추정", 체육과학연구, 23(2), pp.244~253 (2012), 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원[DOI]
  7. 김세형, "핸드볼 선수 득점력 평가모형 개발: 슛팅 포지션 난이도별 차등가중치 부여", 한국체육측정평가학회지, 13(3), pp.77~87 (2011), 한국체육측정평가학회[DOI]
  8. 김세형, "한국남자프로농구 경기기록 분석을 통한 승패결정요인 추정방법 비교", 한국체육과학회지, 21(3), pp.1347~1360 (2012), 한국체육과학회[DOI]
  9. 김원종, "데이터 마이닝을 활용한 한국 프로야구 구단의 승패예측과 승률향상을 위한 전략 도출 연구", 한국스포츠산업경영학회지, 23(3), pp.88~104 (2018), 한국스포츠산업경영학회[DOI]
  10. 김주학, "축구 팀 경기력 평가를 위한 내용분석", 한국체육학회지, 46(2), pp.201~211 (2007), 한국체육학회
  11. 김현주, "2008 베이징 올림픽 남자핸드볼 경기기록 요인 분석", 석사, 체육교육, pp.2009
  12. 김현철, "의사결정나무 분석을 통한 세계핸드볼 승패결정요인 분석", 디지털융복합연구, 19(5), pp.461~468 (2021), 한국디지털정책학회[DOI]
  13. 김혜진, "테니스 경기의 득점 및 실점상황에 의한 승패결정 경기내용분석", 한국체육측정평가학회지, 8(2), pp.43~57 (2006), 한국체육측정평가학회
  14. 김혜진, "정량적 지표기반 핸드볼 경기수행의 승패 평가모형", 한국체육측정평가학회지, 15(1), pp.1~12 (2013), 한국체육측정평가학회[DOI]
  15. 박민호, "2004년 아테네 올림픽 여자 핸드볼 경기 분석", 석사, 스포츠관리, pp.2005
  16. 박제영, "2002-2003시즌 한국프로 농구경기의 승ㆍ패 요인 분석", 한국체육학회지, 42(5), pp.793~802 (2003), 한국체육학회
  17. 박제영, "제29회 베이징올림픽 남자 농구경기의 승·패요인 분석", 한국사회체육학회지, (37), pp.1425~1432 (2009), 한국사회체육학회
  18. 박제영, "1999-2000시즌 한국프로농구경기의 승패요인", 한국사회체육학회지, 14(1), pp.327~338 (2000)
  19. 박해원, "허용변수를 고려한 남자프로농구 승패결정요인 분석", 한국체육과학회지, 25(1), pp.1555~1565 (2016), 한국체육과학회
  20. 신진호, "풋살 경기내용 분석을 통한 승패 결정요인 탐색 : 데이터마이닝 기반 의사결정나무분석의 적용", Journal of The Korean Data Analysis Society, 20(3), pp.1405~1417 (2018), 한국자료분석학회[DOI]
  21. 이장택, "한국프로야구에서 데이터마이닝을 이용한 팀대 팀 승패모형", Journal of The Korean Data Analysis Society, 11(6), pp.3417~3426 (2009), 한국자료분석학회
  22. 이항로, "여자 핸드볼경기의 공격 유형에 관한 분석", 석사, 체육교육, pp.2003
  23. 임영철, "세계주니어 여자핸드볼 선수권대회 경기분석", 한국체육측정평가학회지, 3(2), pp.77~90 (2001)
  24. 정형균, "남자 핸드볼 경기력 평가를 위한 경기내용 분석", 코칭능력개발지, 8(1), pp.125~132 (2006), 한국코칭능력개발원
  25. 정형균, "세계 정상급 남자 핸드볼 팀의 경기내용 분석에 따른 한국 핸드볼 팀 전술운용 방안", 코칭능력개발지, 8(1), pp.117~124 (2006), 한국코칭능력개발원
  26. 정형균, "2016 리우올림픽 대비 세계 주요국가의 핸드볼 전력분석: 여자핸드볼 중심으로", 스포츠사이언스, 24(2), pp.175~180 (2017)
  27. 정형균, "2009년 세계 여자핸드볼 선수권대회 필드선수의 경기기록 분석", 스포츠사이언스, 28(1), pp.9~16 (2009)
  28. 조영신, "IHF 경기분석용 기술통계 기록지를 이용한 아테네 올림픽 남자 핸드볼 경기의 승·패 요인분석", 석사, 사회체육학, pp.2006
  29. 최영환, "한국축구 경기 승패 결정요인 중요도 분석", 한국스포츠학회, 17(1), pp.675~683 (2019), 한국스포츠학회
  30. 최창환, "성인 운동선수들의 스포츠 부정행위에 대한 윤리적 민감성", Journal of The Korean Data Analysis Society, 20(2), pp.949~959 (2018), 한국자료분석학회[DOI]
  31. 최창환, "경륜 출주정보를 활용한 승자 예측모형 탐색 : 데이터마이닝 기반 의사결정나무분석의 적용", 한국체육측정평가학회지, 19(4), pp.15~26 (2017), 한국체육측정평가학회[DOI]
  32. 최현희, "농구경기시 득점차 분류에 의한 승패 요인 분석", 한국 스포츠 리서치, 16(6), pp.223~236 (2005), 한국스포츠리서치
  33. 최형준, "인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기법을 이용한 남자 테니스 선수 경기기록의 시각화", 한국체육측정평가학회지, 14(3), pp.47~56 (2012), 한국체육측정평가학회[DOI]
  34. 한재순, "한국여자 프로농구리그(WKBL)경기의 공격 및 수비요인이 승패에 미치는 영향", 체육과학연구논총, 16(1), pp.57~71 (2006)
  35. 홍성진, "축구 경기력 요인의 포지션별 차이분석과 가중치 적용", 한국체육측정평가학회지, 20(4), pp.175~184 (2018), 한국체육측정평가학회[DOI]
  36. 홍정호, "핸드볼경기의 포지션 별 경기력 평가요인과 중요도 분석", 한국체육과학회지, 25(4), pp.1443~1454 (2016), 한국체육과학회
  37. Biao, M., "The importance of fast break in handball competitions", Journal of Anhui Sports Science, 5, pp.5~12 (2009)
  38. Gruić, I., "Performance indicators of teams at the 2003 Men’s World Handball Championship in Portugal", Kinesiology, 38(2), pp.164~175 (2006)
  39. Miller, T. W., "Sports analytics and data science: winning the game with methods and models" (2015), FT Press

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (3건)