본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

배드민턴 단식경기의 경기분석내용을 활용한 승패결정요인 탐색: 데이터마이닝 기반 의사결정나무분석 적용

Estimating the Determinants of Winner and Defeat through Performance Analysis of Badminton Single: Application of Decision Tree Analysis based on Data Mining

박재현|조은혜|나경민
한국체육측정평가학회 (Korean Society For Measurement And Evaluation In Physical Education And Sports Science)|2020.09|한국체육측정평가학회지 (The Korean Journal of Measurement and Evaluation in Physical Education and Sports Science)|제22권 제3호|pp. 49-62|DOI 10.21797/ksme.2020.22.3.005

0

조회

0

다운로드

6

인용

0

참고문헌

키워드

의사결정나무분석배드민턴단식경기승패결정요인집단으로

초록

이 연구의 목적은 배드민턴 단식경기를 대상으로 경기분석내용을 활용하여 승패결정요인을 탐색하는 것이다. 구체적으로 이 연구에서는 배드민턴 경기에서 승리집단과 패배집단의 경기분석 내용의 차이를 확인하고 데이터마이닝 기반의 의사결정나무분석을 적용하여 세트별 승패를 결정하는 결정요인을 탐색하고자 하였다. 이 연구의 목적을 위해 세계배드민턴연맹(BWF)에서 주최한 15개 국제대회에서 남자단식 50경기(111세트), 여자단식(111세트) 경기영상자료를 무작위 편의표본 방법으로 수집한 후 경기분석을 수행하였다. 배드민턴 단식경기에서 발생하는 34개의 경기상황변인과 경기기술변인을 독립변인으로 선정하였으며, 종속변인은 세트별 승패로 선정하였다. 자료처리를 위해 IBM SPSS(25.0)프로그램을 사용하였으며, t-test 및 의사결정나무분석을 수행하였다. 의사결정나무분석은 CHAID 알고리즘을 적용하였다. 의사결정의 간결한 모형을 위해 최대 나무 깊이(Maximum Tree Depth)는 3단계, 최소사례 수는 부모마디(parent node) 5, 자식마다(child node) 3의 기준을 적용하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 남자단식 경기의 승패결정요인으로는 서비스득점, 리시브득점, 득점기술-언더클리어, 득점 평균랠리로 나타났다. 4개 중 승패와 관련성이 가장 높은 변인으로는 서비스득점으로 확인되었다. 서비스득점이 8개 이하이면 패배집단으로 분류될 확률이 100%이며, 13개 이상이면 승리집단으로 분류될 확률이 100%로 나타났다. 둘째, 여자단식 경기의 승패결정요인으로는 서비스득점, 리시브득점, 실점기술-헤어핀, 기타상황 득점으로 나타났다. 4개의 요인 중 승패와 관련성이 가장 높은 변인으로는 남자단식 경기와 동일하게 서비스득점으로 확인되었다. 서비스득점이 6개 이하이면 패배집단으로 분류될 확률이 100%이고, 13개 이상이면 승리집단으로 분류될 확률이 97.4%로 나타났다. 이 연구의 결과는 배드민턴 단식경기를 이해하고 승패의 결정요인을 확인할 수 있는 정보로서 배드민턴 선수, 언론, 팬들에게 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract

The purpose of this study was to estimate the determinants of the winning and losing factors by using performance analysis of Badminton single. To be specific, this used decision tree method and sought to find a deciding factor that determines the winning and losing. For the purpose of the study, A total of Men’s single 50matches(111sets) and Women’s single 50matches(111sets) were collected. 34 variables of badminton match information were selected as independent variable, and the winner and defeat of set were selected as dependent variables. For data analysis, IBM SPSS 25.0 programs were used t-test and decision tree analysis was applied. As For decision tree analysis, CHAID(chi-square automatic interaction detection)algorithm was applied. For simple prediction model of decision making, depth was applied in 3 levels, and the standard of parent node 5 case and child node 3 case were applied for the minimum number of cases. To confirm the appropriateness of the estimated prediction model, the classification accuracy, the risk estimate, and the standard error were calculated. The results of this research are as follows. First, the winning and losing deciding factors of the Men’s singles matches were service, receive, scoring technique-under clear, and average rally. Among the four factors, service were identified as the most relevant variable. if the service is less than 8 points, the probability of being classified as a losing group is 100%, and if there are more than 13 points, the probability of being classified as a winning group is 100%. Second, the winning and losing deciding factors of the Women’s singles matches were service, receive, loss technique-hairpins, and other situation scores. Among the four factors, service were identified as the most relevant variable. if the service is less than 6 points, the probability of being classified as a losing group is 100%, and if there are more than 13 points, the probability of being classified as a winning group is 97.4%. The result of this study are expected to be useful for badminton players, the media, and fans as information to understand badminton singles and identify the deciding factors for winning or losing.

참고문헌 (32)

  1. 구해모, "배드민턴 복식대표선수의 경기내용 분석과 전술적 능력 향상 방안", 체육과학연구, 22(4), pp.2358~2370 (2011), 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원[DOI]
  2. 김건택, "Dartfish Tagging을 이용한 배드민턴 단식 득⋅실점 패턴 분석 기법 구현", 한국체육측정평가학회지, 16(2), pp.81~92 (2014), 한국체육측정평가학회[DOI]
  3. 김묘정, "배드민턴 여자 복식 서비스 코스와 리턴 방향간의 관계", 한국사회체육학회지, (35), pp.1143~1154 (2009), 한국사회체육학회
  4. 김봉섭, "올림픽 배드민턴 여자 복식 경기의 내용 분석", 한국여성체육학회지, 16(1), pp.13~22 (2002), 한국여성체육학회
  5. 김세형, "한국프로농구 경기기록 분석에 의한 승패결정요인", 한국체육측정평가학회지, 10(1), pp.1~12 (2008), 한국체육측정평가학회[DOI]
  6. 김세형, "한국남자프로농구 경기기록 분석을 통한 승패결정요인 추정: 2010-2011시즌, 2011-2012시즌 정규리그 기록 적용", 한국데이터정보과학회지, 23(5), pp.993~1003 (2012), 한국데이터정보과학회
  7. 김연자, "배드민턴 경기내용 평가를 위한 기록분석 시스템 설계", 한국체육측정평가학회지, 13(3), pp.103~110 (2011), 한국체육측정평가학회[DOI]
  8. 김주학, "축구 팀 경기력 평가를 위한 내용분석", 한국체육학회지, 46(2), pp.201~211 (2007), 한국체육학회
  9. 김태형, "배드민턴 單式 競技技術에 관한 男·女 比較 分析", 석사, 체육교육, pp.1998
  10. 김혜진, "테니스 경기의 득점 및 실점상황에 의한 승패결정 경기내용분석", 한국체육측정평가학회지, 8(2), pp.43~57 (2006), 한국체육측정평가학회
  11. 노예욱, "배드민턴 우수 남자단식 선수의 서비스 및 서비스리턴 코스 분석", 석사, 체육학과, pp.2012
  12. 박기현, "배드민턴 국가대표 남자단식 경기의타구방향 분석 : 외국 우수선수와의 비교", 한국체육측정평가학회지, 3(2), pp.90~105 (2001)
  13. 신상근, "한국프로야구팀의 승패요인분석에 관한 연구 -삼성라이온즈를 중심으로-", Journal of The Korean Data Analysis Society, 9(4), pp.2071~2083 (2007), 한국자료분석학회
  14. 윤희철, "세계 정상급 엘리트 배드민턴 남자복식 선수들의 초구 선택유형과 경기력과의 관계", 체육과학연구, 26(1), pp.174~188 (2015), 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원[DOI]
  15. 이승환, "배드민턴 우수 남자단식 선수의 경기 내용 분석", 석사, 체육학, pp.2007
  16. 임재은, "배드민턴 국가대표 여자복식 선수들의 서비스 및서비스 리턴코스 분석", 한국스포츠학회, 8(2), pp.105~116 (2010), 한국스포츠학회
  17. 조은혜, "배드민턴 경기의 서비스 및 리시브 상황에 따른 득점유형 분석", 제48회한국체육학회 발표논문집 (2010)
  18. 조은혜, "I-minton(아이민턴)", 한국체육대학교 스포츠분석센터(한국저작권위원회, ~ (2016)
  19. 조은혜, "세계 정상급 배드민턴 복식경기의 선제공격 시도여부에따른 경기내용분석", 한국체육측정평가학회지, 19(3), pp.43~55 (2017), 한국체육측정평가학회[DOI]
  20. 최영아, "배드민턴 여자 단식경기의 득점유형", 석사, 체육교육, pp.2010
  21. 최종후, "데이터마이닝 의사결정나무분석" (1999), 자유아카데미
  22. 최종후, "데이터마이닝 의사결정나무의 응용", 통계분석연구, 4(1), pp.61~83 (1999)
  23. 최창환, "경륜 출주정보를 활용한 승자 예측모형 탐색 : 데이터마이닝 기반 의사결정나무분석의 적용", 한국체육측정평가학회지, 19(4), pp.15~26 (2017), 한국체육측정평가학회[DOI]
  24. 최창환, "정량적 지표기반 세계 정상급 배드민턴 남자단식선수들의 경기수행특성", 한국체육측정평가학회지, 20(1), pp.1~14 (2018), 한국체육측정평가학회[DOI]
  25. 최형준, "인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기법을 이용한 남자 테니스 선수 경기기록의 시각화", 한국체육측정평가학회지, 14(3), pp.47~56 (2012), 한국체육측정평가학회[DOI]
  26. 하태권, "2008년 베이징올림픽 대비 배드민턴 남자복식 서비스 및 서비스리시브 경기내용 분석", 체육과학연구, 21(1), pp.947~955 (2010), 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원[DOI]
  27. 한희두, "초등학교 여학생 스포츠클럽과 학생선수 배구 경기 내용 분석", 한국초등체육학회지, 25(2), pp.79~92 (2019), 한국초등체육학회[DOI]
  28. Alamar, B., "Sports analytics: A guide for coaches, managers and other decision makers" (2013), Columbia University Press
  29. Brown, H., "Basketball’s box offense" (1995), Masters Press
  30. Chen, B., "A statistical method for analysis of technical data of a badminton match based on 2-D seriate images", Tsinghua Science & Technology, 12(5), pp.594~601 (2007)
  31. O'Donoghue, P. G., "Match analysis in racket sports. In Science and Racket Sports III: The Proceedings of the Eighth", International Table Tennis Federation Sports Science Congress and The Third World Congress of Science and Racket Sports, pp.184~ (2004)
  32. Pawlowski, T., "Stadium attendance in German professional football-The(un)importance of uncertainty of outcome reconsidered", Applied Economic Letters, 19(6), pp.1553~1556 (2012)

관련 논문AI추천

정량적 지표기반 세계 정상급 배드민턴 남자단식선수들의 경기수행특성박재현, 윤효준, 조은혜, 최창환한국체육측정평가학회 · 한국체육측정평가학회지2018 · 제20권 제1호세계 정상급 엘리트 배드민턴 남자복식 선수들의 초구 선택유형과 경기력과의 관계윤희철, 이지항국민체육진흥공단 한국스포츠과학원 · 체육과학연구2015 · 제26권 제1호테니스 경기의 득점 및 실점상황에 의한 승패결정 경기내용분석강상조, 김혜진, 박재현한국체육측정평가학회 · 한국체육측정평가학회지2006 · 제8권 제2호의사결정나무분석에 의한 배드민턴 기초기술 평가용 체크리스트 서술평가기준(rubric) 설계강상조, 박재현한국체육측정평가학회 · 한국체육측정평가학회지2007 · 제9권 제2호배드민턴 혼합복식의 승⋅패 및 랠리 상황별 경기분석정연성, 최형준한국체육측정평가학회 · 한국체육측정평가학회지2010 · 제12권 제3호세계 정상급 배드민턴 복식경기의 선제공격 시도여부에따른 경기내용분석박재현, 조은혜, 최창환한국체육측정평가학회 · 한국체육측정평가학회지2017 · 제19권 제3호

이 간행물의 다른 논문 (8건)

스포츠 능력의 암묵적 믿음 구성 타당도 검증 : 청소년 남자 축구선수 대상 심리구인의 차원성 및 변별력 검토황수웅, 김용세, 박일혁, 장도진pp. 1-12군집화 알고리즘을 활용한 세계유도 기술 유형과 경기력의 연관성 분석이승훈pp. 13-23MLB 투구기록을 활용한 프로야구 심판의 ‘Strike’ 판정오류 영향 요인 탐색박일혁, 황수웅pp. 25-38수구종목의 경기규칙 개정에 따른 경기특성 변화분석박재현, 이승훈, 윤효준pp. 39-47AHP를 활용한 축구선수 선발 방법 비교 연구박일혁, 김정준pp. 63-76
원문 보기