AI 머신러닝 알고리즘을 적용한 한국여자프로골프(KLPGA) 선수의 상위 10위 이내 진입 여부 예측 : 스포츠 애널리틱스 관점 (Application of AI Machine Learning Algorithms to Predict Korea Ladies Professional Golf Association (KLPGA) Players Top 10 Ranking: A Sports Analytics Perspective)

서지정보

· 발행기관 : 한국스포츠산업경영학회
· 수록지 정보 : 한국스포츠산업경영학회지 / 28권 / 4호 / 51 ~ 66페이지
· 저자명 : 김필수, 이상현

초록

스포츠 전반에서 인공지능을 활용한 스포츠 애널리틱스의 중요성이 높아지고 있으며, 경기결과 예측에 관한 관심 역시 고조되고 있다. 골프 종목에서도 다양한 연구의 노력과 축적이 이루어지고 있지만, 아직 AI 알고리즘을 활용하여 한국여자프로골프 선수의 경기결과인 최종순위를 예측하는 연구는 현재까지 찾기 어려운 실정이다. 한국여자프로골프의 최상위 수준의 선수가 가지는 산업 및 경영학적 가치를 생각할 때, 다음 대회에 상위 10위 이내에 진입할 수 있는 선수가 누구인지를 예측하는 연구는 매우 중요하다. 본 연구는 AI 머신러닝 알고리즘을 적용하여 한국여자프로골프 선수의 최종순위에 대해 상위 10위 이내 진입 여부에 대해 예측하고자 수행되었다. 이를 위해 파이썬(Python 3.10.9)을 활용하여 한국여자프로골프협회와 대회 이벤트 홈페이지에서 2008년부터 2023년 5월까지의 전체 대회 관련 기록에 대해 체계적으로 수집하였다. AI 머신러닝 알고리즘은 서포트 벡터 머신, Light GBM, Elastic Net, XG Boost, 로지스틱 회귀가 적용되었다. 한국여자프로골프 경기결과에 영향을 미칠 수 있는 36개의 변수를 독립변수로, 상위 10위 진입 여부를 종속변수로 하여 상기한 5개의 AI 알고리즘에 투입하여 분석을 진행하였다. 연구결과, 적용된 머신러닝 알고리즘 중 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 서포트 벡터 머신 기준 2023년 5월에 펼쳐진 2개의 대회에서 상위 10위 이내 진입 선수를 예측한 결과 17명의 선수가 상위 10위 내에 진입할 것을 예측하였고, 이 중 11명의 선수가 실제로 상위 10위 안에 진입하였음을 확인하였다. 본 연구는 골프 산업 및 애널리틱스의 측면에서의 실무 적용과 솔루션 측면에서의 활용을 적극적으로 검토할 수 있다고 기대한다.

영어초록

With the world-class performance of the Korean Ladies Professional Golf Association (KLPGA) players and the qualitative growth of the competition and industry as a whole, professional golf has firmly established itself as one of the most popular sports in Korea. As we enter the era of the Fourth Industrial Revolution, the development of artificial intelligence technology and analytics is drawing attention to the importance of match result prediction research in all fields of sports, including golf. Despite the efforts and accumulation of various studies, it is still difficult to find a study that utilizes AI algorithms to predict the final ranking of Korean women's professional golfers. Considering the industrial and managerial value of top-level players in KLPGA, a study that predicts the category of players who can enter the top 10 in the next tournament becomes important and significant in both theoretical and practical terms. Reflecting the calls for such research, this study was conducted to apply AI machine learning algorithms to predict the final ranking of Korean women's professional golfers, focusing on whether they will enter the top 10 (Top 10 Finish). To empirically conduct this study, we used Python 3.10.9 to crawl and collect data from the KLPGA and the event website, which includes all competition events, match records, and player information from 2008 to May 2023. Based on this data, this study utilized five AI algorithms: Support Vector Machine, Light GBM, Elastic Net, Extreme Gradient Boosting (XG Boost), and Logistic Regression. For the demonstration of this study, 36 variables that can affect the outcome of a golf game were used as independent variables and whether the player entered the top 10 as a dependent variable, and the data was trained and analyzed by the five AI algorithms above. The results showed that support vector machines performed the best among the AI algorithms. Based on these empirical results, for example, the support vector machine was applied to predict which players could enter the top 10 in two events in May 2023, and 17 players were matched with the prediction to enter the top 10 in those events, and 11 of those players actually established themselves in the top 10. This study on predicting the results and rankings of KLPGA golfers can be considered for practical application in the golf industry and analytics as a solution.

참고자료

· 없음