KR101585399B1 - 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측시스템에 관한 것이다. 본 발명은 스포츠경기에 대한 자료(스포츠데이터 정보)를 분석하여 향후 예상되는 승패 확률 등을 연산 하도록 함으로써, 홈팀 및 원정팀의 경기결과 확률을 도출할 수 있도록 한 것이다. 본 발명은, 스포츠경기 결과에서 얻어진 로우데이터를 기초로 승패 및 점수를 예측 하도록, 각종 스포츠경기의 데이터를 저장하는 경기데이터정보부; 각종 스포츠경기의 각 팀의 데이터정보를 저장하는 팀데이터정보부; 각종 스포츠경기의 각 선수의 데이터정보를 저장하는 선수데이터정보부; 각종 스포츠경기 결과 데이터를 저장하는 경기결과데이터정보부; 경기데이터정보부, 팀데이터정보부, 선수데이터정보부, 경기결과데이터정보부에 저장된 데이터를 기초로 분석한 데이터정보를 저장하는 경기결과데이터정보부로 구성된 관리서버에 의해 구현되고, 관리서버로부터 제공되는 데이터 정보를 제공받으며, 경기결과를 예측하는 사용자 단말기가 관리서버에 유무선 통신망을 통해 연결된다.

Description

스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법{Game result predicting method using sports data information}
본 발명은 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측시스템에 관한 것이다.
본 발명은 특히, 스포츠경기에 대한 자료(스포츠데이터 정보)를 분석하여 향후 예상되는 승패 확률 등을 연산 하도록 함으로써, 홈팀 및 원정팀의 경기결과 확률을 도출할 수 있도록 한 것이다.
스포츠경기는 단순히 육체적인 활동뿐만 아니라, 보는 이로 하여금 여가생활로 즐길 수 있도록 하는 문화가 되어 가고 있다.
이러한 스포츠경기에는 팀과 팀이 경기하는 대항경기와, 여러 많은 수의 팀 또는 선수가 경기하여 전체 순위를 결정하는 순위경기 등이 있다.
이러한 스포츠 경기에서 근래에는 상품을 걸거나 승률을 점쳐 더욱 흥미를 유발하여 보다 많은 사람들이 스포츠 경기에 간접적으로 참여하도록 하여, 더욱 활성화된 스포츠 문화가 되도록 하고 있다.
그러나 이러한 스포츠 승률 분야에 있어서 장차 발생하게 될 승리 및 패배 등에 대해서는 많은 요소가 작용하기 때문에 쉽게 확신할 수 없는 것이 문제이다.
이러한 부정확한 승률에 대한 예측은 해당 경기, 해당 경기팀과 선수 등에 대한 객관적인 판단을 근거로 하지 못하기 때문에 정확성이 낮아지게 되어, 이를 맹신하는 사람들은 점점 승률에 대해 믿지 못하게 되고, 결국은 점차 흥미를 잃어 스포츠 경기가 외면당할 상황으로 이어질 수도 있다. 따라서 보다 정확하고 객관적으로 스포츠 승률에 대한 판별을 할 수 있도록 하는 기술이 요구되고 있는 실정이다.
이러한 문제를 감안한 경기결과 예측기술로는 한국특허등록 제10-1264882호가 있다.
이 등록기술은, 경기결과 예측 이벤트 서비스를 제공하는 방법, 서버 및 기록매체에 관한 것으로, 경기결과를 예측하기 위해, 온라인 게임에서 자신이 노력하여 예측한 팀이 이기도록 해야 하므로, 온라인 게임을 실제경기에 참여하는 듯 한 현장감을 줄 수 있는 경기결과예측 이벤트 서비스를 제공하는 방법, 서버 및 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
이 등록기술의 구성은, 적어도 하나의 실제경기와 동일한 온라인 게임을 서버에서 생성하는 제1단계; 상기 서버는 클라이언트를 조작하는 사용자로부터 상기 실제경기의 승리팀 예측 데이터를 입력받는 제2단계; 상기 사용자가 상기 승리팀 예측 데이터에 맞게 상기 온라인 게임에서 승리하는 경우, 상기 실제경기의 점수, 첫 득점 선수 중 적어도 하나를 예측하여 입력할 수 있는 창을 서버에서 활성화시키는 제3단계; 및 상기 서버는 상기 실제경기의 점수, 첫 득점 선수 중 적어도 하나를 입력받고, 상기 승리팀 예측 데이터, 점수, 첫 득점 선수 중 적어도 하나와 상기 실제경기의 결과가 일치하는 경우, 상기 사용자가 선택한 팀의 승리확률에 따라 결정된 배당률을 지급하는 보상을 실시하는 제4단계를 포함하여 이루어진다.
이러한 구성을 갖는 등록기술은 온라인 게임을 마치 실제경기를 진행하는 듯한 현장감을 불러일으키는 장점은 있으나, 온라인 경기와 실제경기를 매칭하는 것에 중점을 둔 것일 뿐, 실제 경기 결과를 예측하고 그에 따른 이벤트를 진행하는 기술은 아니었다.
[선행기술문헌]
한국특허등록 제10-1264882호
본 발명은 상기와 같은 종래 기술에 관련된 문제점을 감안하여 이루어진 것으로써, 본 발명의 목적은 스포츠데이터 정보를 이용하여 확률연산 및 점수연산을 하여 승패를 예측할 수 있도록 한, 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은, 홈팀이나 원정팀이냐에 따라 핸디를 부여하여 승패를 예측할 수 있도록 한, 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법을 제공하는데 있다.
기타 본 발명의 다른 목적들은 이하에서 설명하는 내용을 통해 유추될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 스포츠데이터 정보를 이용한 경기 결과 예측방법은, 스포츠 경기 결과에서 얻어진 로우데이터를 기초로 승패 및 점수를 예측 하도록, 각종 스포츠경기의 데이터를 저장하는 경기데이터정보부; 각종 스포츠경기의 각 팀의 데이터정보를 저장하는 팀데이터정보부; 각종 스포츠경기의 각 선수의 데이터정보를 저장하는 선수데이터정보부; 각종 스포츠경기 결과 데이터를 저장하는 경기결과데이터정보부로 구성된 관리서버; 및 관리서버에 유무선 네트워크를 통해 연결되어 관리서버로부터 제공되는 데이터 정보를 제공받으며, 경기결과를 예측하는 사용자 단말기로 이루어진 것을 특징으로 한다.
관리서버는 승패를 확률연산하는 승패확률예측부 및 점수를 예측하는 점수확률예측부가 구성되는 것을 특징으로 한다.
관리서버의 승패확률예측부는 승패확률 및 무승부의 확률을 연산 예측하는 것을 특징으로 한다.
관리서버의 점수확률예측부는 양팀의 예상 득점 및 실점을 연산 예측하는 것을 특징으로 한다.
사용자 단말기는 경기데이터정보부, 선수데이터정보부, 팀데이터정보부, 경기분석데이터정보부, 경기결과정보부에 저장된 데이터들을 모두 또는 선택적으로 관리서버로부터 제공받는 것을 특징으로 한다.
로우데이터는, 매치가 있는 양팀의 해당대회의 리그 전체 경기 로우데이터, 매치가 있는 홈팀의 해당대회의 리그 전체 홈경기 로우데이터, 매치가 있는 원정팀의 해당대회의 리그 전체 원정경기 로우데이터, 매치가 있는 양팀의 직전 5경기의 로우데이터, 매치가 있는 홈팀의 직전 5번 홈경기의 로우데이터, 매치가 있는 원정팀의 직전 5번 원정경기의 로우데이터, 매치가 있는 양팀의 맞대결 5경기 상대전적 로우데이터, 매치가 있는 홈팀의 맞대결 5경기 홈전적 로우데이터 및, 매치가 있는 원정팀의 맞대결 5경기 원정전적 로우데이터인 것을 특징으로 한다.
로우데이터는, 경기수, 팀 정보, 출장 선수 정보, 각 경기의 득실점인 것을 특징으로 한다.
경기수는 전체 경기수, 승리한 경기수, 패배한 경기수, 무승부 경기수, 취소된 경기수를 가지는 것을 특징으로 한다.
팀정보는 출전 리그 정보, 완료한 경기 수, 최근 전적, 우승 기록, 상대 전적 등을 가지는 것을 특징으로 한다.
출장 선수정보는 출장 경기수, 부상 정보, 이적 정보, 득점, 도움, 반칙, 나이, 신장, 성별 등을 가지는 것을 특징으로 한다.
경기의 득실점은 시간대별 득점 정보, 전체 득실점, 승리 경기 득실점, 패배경기 득실점, 무승부시 득실점, 전반전 득실점, 후반전 득실점 등을 가지는 것을 특징으로 한다.
핸디 데이터는 홈팀을 기준으로 핸디 데이터를 연산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법에 따르면, 방대한 스포츠 데이터 정보를 이용하여 확률연산 및 점수연산을 하여 승패를 예측할 수 있도록 함으로써, 피상적인 데이터에 근거한 예측에 비해 보다 객관적이고 신뢰할 수 있는 경기결과 예측이 가능하다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 개념도.
도 2는 본 발명의 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측 시스템 구성도.
도 3은 도 2의 관리서버의 상세 구성도.
도 4는 본 발명의 경기결과 예측에 이용되는 데이터 예시도.
도 5는 본 발명의 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측 동작의 기본적인 동작 흐름도.
도 6은 본 발명의 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측 동작의 상세 동작 흐름도.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명은 다양한 종목의 글로벌 스포츠 경기결과 데이터를 분석한 확률로 예측해 주고, 경기팀간의 전/후반(쿼터/세트/이닝별) 스코어 확률 등을 서비스하는 기술이다. 즉, 본 발명은, 각 스포츠경기의 경기결과 및 그에 수반된 조건들을 기초로 하여, 이후 열리게 되는 경기에서의 각 경기팀의 승패확률 및 점수확률을 미리 예측하여 정보로서 제공하는 것이다.
본 발명에 이용될 수 있는 스포츠경기로는 국내경기, 외국경기 및 국제경기 등이 포함될 수 있으며, 축구, 야구, 농구, 배구, 아이스하키, 테니스, 골프, 크리켓, 핸드볼, 배드민턴, 탁구 등의 구기 종목들 뿐만 아니라, 종합격투기, F1 자동차 경주 등 다양한 종목들에서 제한 없이 적용 될 수 있다.
이와 같은 스포츠경기는 대체로, 팀과 팀, 선수와 선수의 시합인 "대항경기"와, 다수의 팀 또는 선수들이 함께 경기를 치루어 최종 순위가 정하여지도록 하는 "순위경기" 등으로 구분되어 이루어질 수 있다. 그리고 스포츠경기의 경우, 해당 경기팀의 선수구성, 부상선수, 감독 등과 같은 해당 경기팀 또는 선수의 내적 요소와 경기지역의 상태, 경기 시의 날씨 기후 등의 경기상황 등에 대한 정보가 이용될 수도 있다.
본 발명은 도 1에 도시된 바와 같이, 스포츠데이터 정보(관리서버에서 저장 관리되는 데이터로서, 사용자에게도 제공될 수 있다)를 토대로 경기결과 및 확률(승패 및 연장)을 예측하는 것과, 경기점수 및 확률(정규, 연장, 전/후반, 이닝, 세트, 쿼터 등)을 예측하는 것을 기본 기술로 한다.
이러한 서비스를 위해 본 발명은 도 2에 도시된 바와 같이, 데이터베이스화되어 관리되는 각종 스포츠데이터 정보를 토대로 경기 추이를 분석하고, 이를 토대로 경기결과확률 및 경기점수확률 연산을 제어하도록 프로세서(110)가 구비되는 관리서버(100)와, 복수의 사용자 단말기(200)가 유무선 네트워크(300)를 통해 연결된다.
스포츠데이터 정보로는, 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이 경기 결과 데이터와, 팀에 대한 정보 데이터와, 선수에 대한 정보 데이터 등으로 구분할 수 있다. 단 이러한 데이터로만 한정하는 것은 아니다.
경기추이분석으로는, 예를 들어 특정 팀의 경기 추이를 분석하는 구성이다.
경기결과예측으로는, 상기 스포츠데이터정보와 경기추이분석 데이터를 토대로 경기결과를 예측하는 구성이다.
사용자 단말기(200)는 유무선 네트워크(300)를 통해 상기 관리서버(100)에 연결되어 관리서버(100)로부터 전송받는 데이터를 토대로 경기결과를 예측하는 프로그램을 구비하고, 실제로 발생된 경기결과와 비교하여 적중 또는 미적중에 따라 각종 이벤트를 이용할 수 있거나 또는 인센티브를 받도록 구성될 수 있다.
사용자 단말기(200)는, 실질적으로 단말기를 의미하는 것으로 스마트폰, 노트북, 퍼스널컴퓨터 등 유무선 인터넷 통신이 가능한 종류라면 무방하며, 특정 단말기로만 한정하지는 않는다.
사용자 단말기(200)는 관리서버(100)로부터 스포츠데이터 정보를 제공받되, 스포츠데이터 정보는 단순히 경기일정 및 양팀 정보일 수도 있고, 관리서버(100)에서 관리되는 스포츠데이터 정보, 선수데이터 정보, 팀데이터 정보, 경기분석데이터 정보, 경기결과데이터 정보들 모두 또는 이들 중 선택적으로 제공받을 수 있다. 이러한 기술은 본 발명의 구성에 선택적으로 적용되는 사항으로 본 발명의 특징을 이루는 부분은 아니다.
이러한 본 발명의 구성에 따르면, 각 스포츠경기의 과거 경기결과를 기초로 하여, 이후 열리게 되는 경기에서의 각 경기팀의 승패확률 및 득점 및 실점 확률 그리고 실제 점수를 미리 예측하여 정보로서 제공이 가능하게 된다.
도 2에서 관리서버(100)의 더욱 구체적인 구성이 도 3에 도시되어 있다.
도 3에 도시된 바와 같이 본 발명의 관리서버(100)는 승패확률예측부(120) 및 점수확률예측부(130)을 포함하는 프로세서(110), 경기데이터정보부(140), 선수데이터정보부(150), 팀데이터정보부(160), 경기분석데이터정보부(170), 경기결과데이터정보부(180)로 구성되는 데이터관리부가 구성된다.
경기데이터정보부(140)는 스포츠 종목별 경기 데이터 정보가 저장되는 것이다. 각 스포츠 종목별 경기 팀, 일정, 참여선수, 시합장소, 심판 정보 등이 있을 수 있다.
선수데이터정보부(150)는 상기 경기데이터정보부(150)에 연관되는 구성으로, 경기선수에 대한 데이터 정보가 저장되는 것이다.
팀데이터정보부(160)는 상기 경기데이터정보부(150)에 연결되는 구성으로, 경기팀에 대한 데이터 정보가 저장되는 것이다.
경기분석데이터정보부(170)는 선수 및 팀의 경기를 분석한 분석 데이터 정보가 저장되는 것이다. 경기분석데이터정보부(170)는 경기결과데이터정보부(180)에 저장된 데이터를 기초로 경기분석을 행하게 된다.
이와 같이 구성된 본 발명의 경기결과 예측방법은 도 5에 도시된 바와 같이, 스포츠데이터 정보를 제공하고(S10), 경기, 팀, 선수 데이터를 수집하고(S20), 수집된 데이터를 연산하rh(S30), 연산결과를 실제 경기 결과와 비교하고(S40), 적중 또는 미적중인지를 판단하여(S50), 그에 따른 후속절차를 진행하는 것을 기본 동작으로 실행한다.
이러한 동작이 좀 더 구체적으로 도시된 것이 도 6이다.
먼저, 경기데이터정보부(140), 선수데이터정보부(150), 팀데이터정보부(160)로부터 분석에 필요한 경기정보, 선수정보, 팀정보를 제공받는 스포츠데이터정보 제공단계(S10)가 수행된다.
스포츠데이터정보 제공단계 실행 후 제공된 스포츠데이터정보에서 해당 경기에서 필요한 정보들(경기, 팀, 선수)만을 수집 분석하는 경기, 팀, 선수데이터수집 및 분석단계(S20)가 수행된다.
수집 분석된 데이터를 기반으로 예측에 필요한 정보들을 연산 및 저장하는 데이터연산단계(S30)이 수행된다.
데이터연산단계(S30) 후에는 연산 및 저장된 데이터와 실제 경기 결과를 비교하는 비교단계(S40)을 거쳐 적중 및 미적중을 표시해주는 결과표시단계(S50)를 수행한다.
이러한 단계들을 거치면 각 경기팀이 치른 지난 경기에 대한 정보를 분석하는 것으로, 해당 경기팀의 평균득점, 과거 경기로부터 최근 경기로의 득점 추이상황 등을 상대적으로 분석할 수 있을 것이다. 이에 대항경기의 경우 특히 상대팀과의 경기에서 승패 확률, 홈경기와 원정경기에서의 승패확률 및 득점확률 등을 분석하게 될 것이다. 그리고 순위경기에서는 어느 경기에서 해당 경기팀의 점수상황이 양호한지 여부를 판별하게 될 것이다. 이러한 경기분석자료는 사용자 단말기(200)에게 제공될 수 있다.
물론 이후에 처리되는 정보들도 상황에 따라 사용자 단말기(200)에게 제공될 수 있다.
상기 경기분석단계의 세부 동작에 대하여 살펴보면, 우선 상기 데이터연산단계(S30)에서는, 매치가 있는 양팀의 해당대회의 리그 전체 경기 로우데이터(row data), 매치가 있는 홈팀의 해당대회의 리그전체 홈경기 로우데이터, 매치가 있는 원정팀의 해당대회의 리그전체 원정경기 로우데이터, 매치가 있는 양팀의 직전 5경기의 로우데이터, 매치가 있는 홈팀의 직전 5번의 홈경기의 로우데이터, 매치가 있는 원정팀의 직전 5번의 원정경기의 로우데이터, 매치가 있는 양팀의 맞대결 5경기 상대전적 로우데이터, 매치가 있는 홈팀의 맞대결 5경기 홈 전적 로우데이터 및, 매치가 있는 원정팀의 맞대결 5경기 원정 전적 로우데이터를 각각 구한다.
여기서 리그 전체 경기, 리그전체 홈/원정경기, 직전 5경기, 직전 홈/원정 5경기, 맞대결 5경기, 맞대결 홈/원정 5경기의 로우데이터를 각각 뽑는 이유는 아래와 같다.
리그 전체 경기는 해당 팀의 일반적인 전력을 분석하기 위함이며, 직전 5경기는 해당 팀의 최근 전력의 추세를 분석하기 위함이며, 맞대결 5경기는 두 팀간의 상대 전력을 분석하기 위함이며, 각 종류별로 홈/원정 경기를 뽑는 이유는 해당 팀이 홈 경기를 할 때와 원정경기를 할 때 전력의 차이가 발생하는지를 분석하기 위함이다.
상기 로우데이터는, 경기수, 팀 정보, 출장 선수 정보, 각 경기의 득실점 등이 있을 수 있다.
경기수는, 전체 경기수, 승리한 경기수, 패배한 경기수, 무승부 경기수, 취소된 경기수 등이다.
팀 정보는 출전 리그 정보, 완료한 경기 수, 최근 전적, 우승 기록, 상대 전적 등이다.
출장 선수 정보는 출장 경기수, 부상 정보, 이적 정보, 득점, 도움, 반칙, 나이, 신장, 성별 등이다.
경기의 득실점은 시간대별 득점 정보, 전체 득실점, 승리 경기 득실점, 패배경기 득실점, 무승부시 득실점, 전반전 득실점, 후반전 득실점 등이다.
이러한 로우데이터들은 도3에 구성된 경기데이터정보부(140), 선수데이터정보부(150), 팀데이터정보부(160), 경기분석데이터정보부(170), 경기결과데이터정보부(180)로부터 제공되는 정보들로부터 얻어지며, 이를 표로 나타내면 다음 표1 및 표2와 같다.
Figure 112015058933985-pat00001
Figure 112015058933985-pat00002
상기 표1 및 표2의 로우데이터를 기초로 각 팀의 승패확률 예측 및 득실점 예측이 스텝 S30에서 실행된다. 이러한 승패확률 및 득실점 예측을 위한 연산 동작은 도3에 구성된 승패확률예측부(120)와 점수확률예측부(130)에 의해 실행된다.
스텝 S30의 연산방법은, 각 팀의 해당 시즌의 리그 전체 경기, 리그 전체 홈/원정 경기, 직전 5경기, 직전 홈/원정 5경기, 맞대결 5경기, 맞대결 홈/원정 5경기의 승리한 경기수, 무승부 경기수, 패배한 경기수, 득실점 데이터, 득실점 분포 데이터 등의 각 팀별 로우데이터들을 다음 식 1과 식2의 방식으로 연산하여 백분율 로 산출한다.
[식 1]
Figure 112015058933985-pat00003
여기서, R% : 산출된 백분율, Cwdl :승리한 경기수, 무승부 수 등, 각 항목별 경기 수, Tc:해당 팀의 전체 경기 수이다.
[식 2]
Figure 112015058933985-pat00004
여기서, S : 산출된 점수 데이터, OS:득점, LS:실점, Tc:해당 팀의 전체 경기 수이다.
산출된 각 항목별 백분율을 토대로 아래 식3과 식4, 식5를 이용하여 승리 확률, 무승부 확률, 패배 확률, 평균 득점, 평균 실점, 평균 토탈스코어 데이터를 산출한다.
[식 3]
Figure 112015058933985-pat00005
여기서, Cwdl%:산출된 승,무,패 확률, Iwdl : 경기 종류별 확률의 합, Ic:경기 종류의 수이다.
여기서, 경기 종류 : 리그 전체 경기, 리그 전체 홈/원정 경기, 직전 5경기, 직전 홈/원정 5경기, 맞대결 5경기, 맞대결 홈/원정 5경기이다.
[식 4]
Figure 112015058933985-pat00006
여기서, SOL:산출된 평균 점수 데이터, ISOL : 경기 종류별 득실점의 합, Ic:경기 종류의 수이다.
[식 5]
Figure 112015058933985-pat00007
여기서, ATS : 산출된 평균 토탈 스코어 데이터, SO:평균 득점, SL:평균 실점이다.
위 연산식들로 산출된 데이터를 표로 나타낸 것이 표3 및 표4이다.
Figure 112015058933985-pat00008
Figure 112015058933985-pat00009
상기 표 1부터 표 4를 기초로 산출된 승패확률을 아래 식 6, 식 7을 이용하여 산출한 데이터가 표 5이다.
Figure 112015058933985-pat00010
상기 표 5에 나타나듯이 홈팀, 원정팀의 승무패 확률이 도출되며, 아울러 예상 점수도 도출된다.
[식 6]
Figure 112015058933985-pat00011
(여기서, WDL%: 산출된 홈팀 승??무??패 확률, AWDL:홈팀 승,무,패 확률, BWDL:원정팀 승,무,패 확률이다.
[식 7]
Figure 112015058933985-pat00012
여기서, TS: 산출된 토탈 스코어, ATSA:홈팀 평균 토탈 스코어, ATSB:원정팀 평균 토탈 스코어이다.
상기 표 5에서 표시된 핸디는 매치를 치르는 두 팀간의 상대적인 전력을 나타내는 것으로 홈팀 기준으로 양수 핸디 데이터가 나올 시에는 원정팀이, 음수 핸디 데이터가 나올 시에는 홈팀이 승리할 확률이 더 높다는 것을 나타낸다.
상기 핸디 데이터는 승리에 대한 절대적인 수치는 아니며 사용자의 판단에 도움을 주기 위하여 산출되는 데이터로 아래 식 8을 통하여 산출한다.
[식 8]
Figure 112015058933985-pat00013
여기서, HS: 산출된 핸디 데이터, ASO,ASL:홈팀 평균 득,실점, BSO,BSL:원정팀 평균 득,실점이다.
100 : 관리서버 110 : 프로세서
120 : 승패확률예측부 130 : 점수확률예측부
140 : 경기데이터정보부 150 : 선수데이터정보부
160 : 팀데이터정보부 170 : 경기분석데이터정보부
180 : 경기결과데이터정보부 200 : 사용자 단말기
300 : 유무선 네트워크

Claims (12)

  1. 스포츠 경기 결과에서 얻어진 로우데이터와 홈팀에 적용되는 핸디 데이터를 기초로 승패 및 점수를 예측하도록,
    각종 스포츠경기의 데이터를 저장하는 경기데이터정보부;
    각종 스포츠경기의 각 팀의 데이터정보를 저장하는 팀데이터정보부;
    각종 스포츠경기의 각 선수의 데이터정보를 저장하는 선수데이터정보부;
    각종 스포츠경기 결과 데이터를 저장하는 경기결과데이터정보부로 구성된 관리서버; 및
    상기 관리서버에 유무선 네트워크를 통해 연결되어 관리서버로부터 제공되는 데이터 정보를 제공받아 경기결과를 예측하는 프로그램이 구비된 사용자 단말기로 이루어지고,
    상기 로우데이터는
    매치가 있는 양팀의 해당대회의 리그 전체 경기 로우데이터,
    매치가 있는 홈팀의 해당대회의 리그 전체 홈경기 로우데이터,
    매치가 있는 원정팀의 해당대회의 리그 전체 원정경기 로우데이터,
    매치가 있는 양팀의 직전 5경기의 로우데이터,
    매치가 있는 홈팀의 직전 5번 홈경기의 로우데이터,
    매치가 있는 원정팀의 직전 5번 원정경기의 로우데이터,
    매치가 있는 양팀의 맞대결 5경기 상대전적 로우데이터,
    매치가 있는 홈팀의 맞대결 5경기 홈전적 로우데이터 및,
    매치가 있는 원정팀의 맞대결 5경기 원정전적 로우데이터인 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 관리서버는 승패를 확률연산하는 승패확률예측부 및,점수를 예측하는 점수확률예측부가 구성되는 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 관리서버의 승패확률예측부는 승패확률 및 무승부의 확률을 연산 예측하는 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 관리서버의 점수확률예측부는 양팀의 예상 득점 및 실점을 연산 예측하는 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 사용자 단말은 경기데이터정보부, 선수데이터정보부, 팀데이터정보부, 경기분석데이터정보부, 경기결과정보부에 저장된 데이터들을 모두 또는 선택적으로 관리서버로부터 제공받는 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서, 상기 로우데이터는
    경기수, 팀 정보, 출장 선수 정보, 각 경기의 득실점인 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  8. 제7항에 있어서, 경기수는 전체 경기수, 승리한 경기수, 패배한 경기수, 무승부 경기수, 취소된 경기수를 가지는 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  9. 제7항에 있어서, 팀정보는 출전 리그 정보, 완료한 경기 수, 최근 전적, 우승 기록, 상대 전적 등을 가지는 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  10. 제7항에 있어서, 출장 선수정보는 출장 경기수, 부상 정보, 이적 정보, 득점, 도움, 반칙, 나이, 신장, 성별 등을 가지는 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  11. 제7항에 있어서, 경기의 득실점은 시간대별 득점 정보, 전체 득실점, 승리 경기 득실점, 패배경기 득실점, 무승부시 득실점, 전반전 득실점, 후반전 득실점 등을 가지는 것을 특징으로 하는 스포츠데이터 정보를 이용한 경기결과 예측방법.
  12. 삭제
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101732068B1 (ko) * 2016-10-28 2017-05-04 (주)위드라인 스포츠대회 빅데이터 마이닝 서버 및 스포츠대회 빅데이터 마이닝 서버 운영방법
KR101870911B1 (ko) * 2017-03-02 2018-06-25 숭실대학교산학협력단 컬링 경기의 점수 예측 방법 및 이를 수행하기 위한 기록매체
KR20180091280A (ko) 2017-02-06 2018-08-16 (주)위드라인 스포츠 데이터 마이닝 시스템 및 그 처리 방법
WO2019017681A1 (ko) * 2017-07-18 2019-01-24 주식회사 아워스포츠네이션 스포츠 대회의 랭킹 생성 방법, 전자 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20190105171A (ko) 2018-02-22 2019-09-16 광운대학교 산학협력단 경기 결과 예측 모델을 이용한 경기 결과 예측 장치 및 방법
KR20210004168A (ko) 2019-07-03 2021-01-13 한근호 가중치정보를 이용한 예상경기결과 정보제공 시스템 및 그 방법
KR102285329B1 (ko) 2021-01-15 2021-08-03 (주)알앤디비 스포츠 경기 해설자의 해설과 방송 아나운서의 경기 진행 음성 인식 기반의 실시간 경기전략 예측 시스템 및 방법
KR20230085270A (ko) 2021-12-06 2023-06-14 주식회사 스포츠데이터 에볼루션 빅데이터 기반의 실시간 트래킹 데이터 뷰어 제공 서비스 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101264882B1 (ko) 2011-12-30 2013-06-13 (주)네오위즈게임즈 경기결과예측 이벤트 서비스를 제공하는 방법, 서버 및 기록매체

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101264882B1 (ko) 2011-12-30 2013-06-13 (주)네오위즈게임즈 경기결과예측 이벤트 서비스를 제공하는 방법, 서버 및 기록매체

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101732068B1 (ko) * 2016-10-28 2017-05-04 (주)위드라인 스포츠대회 빅데이터 마이닝 서버 및 스포츠대회 빅데이터 마이닝 서버 운영방법
WO2018080075A1 (ko) * 2016-10-28 2018-05-03 (주)위드라인 스포츠대회 빅데이터 마이닝 서버 및 스포츠대회 빅데이터 마이닝 서버 운영방법
KR20180091280A (ko) 2017-02-06 2018-08-16 (주)위드라인 스포츠 데이터 마이닝 시스템 및 그 처리 방법
KR101870911B1 (ko) * 2017-03-02 2018-06-25 숭실대학교산학협력단 컬링 경기의 점수 예측 방법 및 이를 수행하기 위한 기록매체
WO2018159932A1 (ko) * 2017-03-02 2018-09-07 숭실대학교산학협력단 컬링 경기의 점수 예측 방법 및 이를 수행하기 위한 기록매체
WO2019017681A1 (ko) * 2017-07-18 2019-01-24 주식회사 아워스포츠네이션 스포츠 대회의 랭킹 생성 방법, 전자 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20190105171A (ko) 2018-02-22 2019-09-16 광운대학교 산학협력단 경기 결과 예측 모델을 이용한 경기 결과 예측 장치 및 방법
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