머신러닝 적용 경륜 경주 순위 및 베팅방식별 결과 예측에 관한 연구 (A Study on the Application of Machine Learning to Predict Keirin Competition Ranking and Sports Betting Methods)

서지정보

· 발행기관 : 한국서비스경영학회
· 수록지 정보 : 서비스경영학회지 / 24권 / 2호 / 157 ~ 192페이지
· 저자명 : 김필수, 전성삼, 이상현

초록

세계적으로 스포츠베팅 산업이 확장되고 이에 관한 학문적 논의가 활발하게 진행되고 있지만, 국내에서는 스포츠베팅에 대한 체계적인 논의가 부족한 실정이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 스포츠베팅 산업의 대표적인 종목인 경륜의 실제 베팅과 유사한 승식별 예측을 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 에이다 부스트, 그래디언트 부스트, Light-GBM, 다층신경망, XG Boost의 7가지 머신러닝 알고리즘을 활용하여 실시했다. 광명스피돔에서 벌어진 경륜 경주(2016~2022년 시즌) 경기결과와 관련한 자료를 수집하여 경주 예측을 위한 머신러닝을 적용하여 실증분석한 결과, 로지스틱 회귀가 가장 높은 예측률을 보였으며, 그래디언트 부스트와 Light-GBM의 성능이 뒤를 이었다. 로지스틱 회귀의 경우 단승식, 연승식, 복승식, 삼복승식, 쌍승식, 쌍복승식, 삼쌍승식에 대해 61.18%, 78.51%, 42.37%, 31.33%, 31.63%, 22.10%, 14.30%의 성능을 나타냈다. 본 연구는 서비스 산업으로서의 스포츠베팅과 실제 경주 경기에 머신러닝 알고리즘을 적용해 실제 베팅이 진행되는 순위와 승식별 예측 정확도를 분석한 연구라는 점에서 이론·실무적인 참고자료를 제공하여 의의가 있으며 많은 시사점을 지닌다.

영어초록

The The sports betting industry has proven to be one of the most influential areas in the service sector. Despite its significance, the Korean sports betting industry has been neglected which calls for research scrutiny. This research applies machine learning algorithms (Logistic Regression, Random Forest, AdaBoost, GradientBoost, Light-GBM, Multi-Layer Perceptron, Extra GradientBoost) to predict the results of Keirin competition along with sports betting methods. All of the race data generated in 「Gwangmyeong Speedome」 from 2016 to 2022 were collected and preprocessed for empirical analysis using Python. The results imply that the Logistic Regression had the highest accuracy performance among the machine learning algorithms, with an accuracy of 61.18% for the win prediction, 78.51% for perfecta, 42.37% for the quinella, 31.33% for the exacta, 31.63% for the trio, 22.10% for quinella place, and 14.30% for trifecta bet. Light-GBM and GradientBoost demonstrated the second-highest performance among the machine learning algorithms. In conclusion, this research provides an analysis of the machine learning application of Keirin competition based on sports betting methods. We believe this attempt may contribute to the service management research domain by providing actual prediction results of the sports game to consumers that may to sports betting industry expansion.

참고자료

· 없음