KR101879564B1 - 야구 시뮬레이션 시스템 및 방법 - Google Patents

야구 시뮬레이션 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

야구 시뮬레이션 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 시스템은 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 타석에 위치한 상기 야구 선수의 타격을 시뮬레이션하는 제1 시뮬레이션 모듈; 및 상기 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 상기 야구 선수가 출루하는 경우, 새롭게 타석에 위치한 상기 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 상기 야구 선수를 설정된 기본 베이스 수만큼 진루시키되, 현재 아웃카운트의 수 및 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치에 따라 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루할 수 있도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는 제2 시뮬레이션 모듈을 포함한다.

Description

야구 시뮬레이션 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR BASEBALL SIMULATION}
본 발명의 실시예들은 야구 시뮬레이션 기술과 관련된다.
야구 선수들의 득점 생산 능력은 이들의 연봉을 책정하는 과정 및 야구 경기에서 타순을 결정하는 과정에서 매우 중요한 지표로서 활용될 수 있으며, 이에 따라 상기 득점 생산 능력에 대한 객관적인 평가는 매우 중요하다.
종래에는 야구 선수들의 득점 생산 능력을 타율로 평가하였다. 그러나, 타율은 안타의 질(1루타, 2루타, 3루타 및 홈런) 및 주자의 주루 능력을 전혀 고려하지 않으므로 야구 선수의 득점 생산 능력을 나타내는 지표로 보기 어렵다.
또한, 득점 생산 능력의 다른 지표로서 OPS(On-base Plus Slugging)와 GPA(Gross Production Average)가 많이 활용되고 있다. OPS는 출루율과 장타율을 합한 값이고, GPA는 출루율에 1.8을 곱한 후 장타율과 합한 값이다. 그러나, 이 경우에도 주자의 주루 능력을 고려하지 못한다는 한계가 있다. 실제로 야구 경기에서 득점은 타자의 타격뿐만 아니라 주자의 주루 능력의 영향을 많이 받는다.
이에 따라, 야구 선수의 타격 능력뿐만 아니라 주루 능력을 모두 고려한 야구 시뮬레이션 기술이 요구된다.
한국등록특허공보 제10-1505931호(2015.03.19)
본 발명의 실시예들은 주자의 주루 능력 및 아웃 카운트의 수를 고려한 야구 시뮬레이션을 수행하기 위한 것이다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따르면, 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 타석에 위치한 상기 야구 선수의 타격을 시뮬레이션하는 제1 시뮬레이션 모듈; 및 상기 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 상기 야구 선수가 출루하는 경우, 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 상기 야구 선수를 설정된 기본 베이스 수만큼 진루시키되, 현재 아웃카운트의 수 및 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치에 따라 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루할 수 있도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는 제2 시뮬레이션 모듈을 포함하는, 야구 시뮬레이션 시스템이 제공된다.
상기 제1 시뮬레이션 모듈 및 제2 시뮬레이션 모듈에서의 시뮬레이션을 설정된 횟수만큼 반복함으로써 출루한 상기 야구 선수가 획득한 점수를 카운팅하는 카운팅 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 제2 시뮬레이션 모듈은, 상기 현재 아웃 카운트의 수가 2인 경우 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루하는 확률이 커지도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다.
상기 제2 시뮬레이션 모듈은, 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치가 증가할수록 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루하는 확률이 커지도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다.
상기 타격 능력치는, 타석에 위치한 상기 야구 선수가 1루타, 2루타, 3루타, 홈런, 볼넷, 사구(死球), 삼진 아웃, 뜬공 아웃 및 땅볼 아웃 각각을 얻어낼 확률을 포함할 수 있다.
상기 주루 능력치는, 출루한 상기 야구 선수의 도루 성공률, 도루 시도율, 출루시 득점 확률, 병살타 회피 확률 및 타석에 위치한 상기 야구 선수가 3루타를 얻어낼 확률 중 적어도 하나를 고려하여 생성될 수 있다.
본 발명의 다른 예시적인 실시예에 따르면, 제1 시뮬레이션 모듈에서, 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 타석에 위치한 상기 야구 선수의 타격을 시뮬레이션하는 단계; 및 제2 시뮬레이션 모듈에서, 상기 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 상기 야구 선수가 출루하는 경우, 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 상기 야구 선수를 설정된 기본 베이스 수만큼 진루시키되, 현재 아웃카운트의 수 및 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치에 따라 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루할 수 있도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는 단계를 포함하는, 야구 시뮬레이션 방법이 제공된다.
카운팅 모듈에서, 상기 제1 시뮬레이션 모듈 및 제2 시뮬레이션 모듈에서의 시뮬레이션을 설정된 횟수만큼 반복함으로써 출루한 상기 야구 선수가 획득한 점수를 카운팅하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 주루를 시뮬레이션하는 단계는, 상기 현재 아웃카운트의 수가 2인 경우 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루하는 확률이 커지도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다.
상기 주루를 시뮬레이션하는 단계는, 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치가 증가할수록 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루하는 확률이 커지도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다.
상기 타격 능력치는, 타석에 위치한 상기 야구 선수가 1루타, 2루타, 3루타, 홈런, 볼넷, 사구(死球), 삼진 아웃, 뜬공 아웃 및 땅볼 아웃 각각을 얻어낼 확률을 포함할 수 있다.
상기 주루 능력치는, 출루한 상기 야구 선수의 도루 성공률, 도루 시도율, 출루시 득점 확률, 병살타 회피 확률 및 타석에 위치한 상기 야구 선수가 3루타를 얻어낼 확률 중 적어도 하나를 고려하여 생성할 수 있다.
본 발명의 다른 예시적인 실시예에 따르면, 하드웨어와 결합되어 제1 시뮬레이션 모듈에서, 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 타석에 위치한 상기 야구 선수의 타격을 시뮬레이션하는 단계; 및 제2 시뮬레이션 모듈에서, 상기 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 상기 야구 선수가 출루하는 경우, 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 상기 야구 선수를 설정된 기본 베이스 수만큼 진루시키되, 현재 아웃카운트의 수 및 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치에 따라 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루할 수 있도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 타자의 타격 능력뿐만 아니라 주자의 주루 능력을 함께 고려함으로써, 객관적으로 야구 팀 또는 야구 선수의 득점 생산 능력을 종합적으로 평가할 수 있다.
또한 본 발명의 실시예들에 따르면, 현재 아웃 카운트의 수에 따라 주자가 추가 진루할 가능성을 높임으로써, 실제 야구 경기와 유사한 시뮬레이션을 모델링할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 시스템의 상세 구성을 나타낸 블록도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션의 결과와 OPS(On-base Plus Slugging) 데이터의 비교 그래프
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 흐름도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 시스템(100)의 상세 구성을 나타낸 블록도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 시스템(100)은 제1 시뮬레이션 모듈(110), 제2 시뮬레이션 모듈(120) 및 카운팅 모듈(130)로 구성된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 시스템(100)은, 주자의 주루 능력 및 아웃 카운트의 수를 고려하는 야구 경기 시뮬레이션을 수행하기 위한 것이다. 일 실시예에 따르면, 시뮬레이션을 수행하기 위한 야구 선수는 각각의 타격(打擊) 능력 및 주루(走壘) 능력을 갖는다. 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션의 대상이 되는 야구 팀은 서로 다른 야구 선수들로 구성될 수 있다. 이때, 상기 팀은 소속 야구 선수 및 야구 선수의 타격 순번을 달리하여 시뮬레이션을 수행함으로써, 9명의 타자가 어떠한 타순으로 조합되는 경우 상기 팀이 득점을 가장 많이 생산하는지 판단할 수 있다. 즉, 야구 선수의 구성 및 야구 선수의 타순에 따른 팀의 득점 생산 능력(SI: scoring index)을 시뮬레이션을 통해 평가할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션은 타자들의 후보군에서 9명을 선발 타자로 선정할 때, 그리고 선발 된 9명의 최적 타순을 결정할 때, 어떠한 선발 선수들의 조합이 예상 득점이 높은지, 어떤 타순이 예상득점이 높을지를 본 시뮬레이션을 활용하여 예측하고 그 결과를 선발타자의 선정과 최적타순의 구성을 위한 의사결정에 활용할 수 있다. 나아가, 선발 타순이 결정된 경우에는 해당 타순이 생산할 수 있는 최종 득점을 예측할 수 있다.
또한, 다른 실시예에 따르면, 상기 팀이 동일한 야구 선수로 구성될 수 있다. 이 경우, 상기 야구 선수의 고유의 득점 생산 능력을 평가할 수도 있다. 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 야구 시뮬레이션은 다양한 방식으로 활용될 수 있다.
한편, 본 설명에서는 타자를 타석에 위치한 야구 선수로, 주자를 출루(出壘)한 야구 선수로 각각 표현한다. 다만, 시뮬레이션 상에서 타석에 위치한 야구 선수 및 출루한 야구 선수는 동일한 선수일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 다만, 야구 선수가 타석에 위치하는 경우 타격 시뮬레이션의 대상이 되고, 출루한 경우 주루 시뮬레이션의 대상이 된다는 점에서 차이가 있을 뿐이다.
제1 시뮬레이션 모듈(110)은 타석에 위치한 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 상기 야구 선수의 타격을 시뮬레이션 할 수 있다. 이때, 타격 능력치는, 타격 결과로서 타석에 위치한 상기 야구 선수가 1루타, 2루타, 3루타, 홈런, 볼넷, 사구(死球), 삼진 아웃, 뜬공 아웃 및 땅볼 아웃 각각을 얻어낼 확률을 포함하는 데이터일 수 있다. 타격 능력치는 한 시즌 동안 기록된 데이터를 기초로 1루타, 2루타, 3루타 및 홈런에 확률(예를 들어, 0.6, 0.16, 0.01 및 0.09)을 포함할 수 있다. 다만, 타격 능력치는 한 시즌 동안 기록된 데이터에 한정되지 않는다.
제1 시뮬레이션 모듈(110)은 타석에 위치한 야구 선수의 타격 시뮬레이션을 반복적으로 실행한다. 즉, 현재 타석에 위치한 야구 선수의 타격 시뮬레이션이 완료되면, 제1 시뮬레이션 모듈(110)은 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격을 시뮬레이션할 수 있다. 이때, 각 타석에 위치한 야구 선수의 타격 시뮬레이션의 결과는 독립(independent)이고 동일한(identical) 확률값을 따른다. 즉, 제1 시뮬레이션 모듈(110)은 주자 상황, 아웃 상황, 득점 상황, 타순, 경기 진행 상황, 이전 타격 결과, 상대 투수, 상대 수비 능력, 홈/원정 경기 해당 여부, 컨디션, 심리적 요소와 같은 여타 상황에 영향을 받지 않는 것으로 가정할 수 있다. 다시 말해, 제1 시뮬레이션 모듈(110)은 타석마다 동일한 조건하에서 야구 선수의 타격을 시뮬레이션할 수 있다.
한편, 제1 시뮬레이션 모듈(110)이 타석에 위치한 야구 선수의 타격 시뮬레이션을 완료하면 상기 야구 선수는 타격 결과에 따라 출루할 수 있다. 예를 들어, 제1 시뮬레이션 모듈(110)은 타석에 위치한 야구 선수가 1루타를 친 경우 1루 베이스까지 출루하도록, 타석에 위치한 야구 선수가 2루타를 친 경우 2루 베이스까지 출루하도록 시뮬레이션할 수 있다.
제2 시뮬레이션 모듈(120)은 출루한 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다. 이때, 출루한 야구 선수는 이미 1루, 2루 및 3루 베이스 중 적어도 하나에 출루한 주자를 의미한다. 또한, 출루한 야구 선수는 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 따라 주루 플레이를 하는 야구 선수일 수 있다. 따라서, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 야구 선수가 1루, 2루 및 3루 베이스 중 적어도 하나에 위치하고 타석에 위치한 야구 선수가 안타를 친 경우, 출루한 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다. 따라서, 제1 시뮬레이션 모듈(110)에 의해 타석에 위치한 야구 선수의 타격 시뮬레이션이 수행되고, 타격 결과가 1루타, 2루타, 3루타 및 홈런 중 하나인 경우 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 출루한 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다. 예를 들어, 야구 선수가 2루 베이스에 출루하였으며, 타석에 위치한 야구 선수가 1루타를 친 경우 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 출루한 야구 선수의 주루를 시뮬레이션 할 수 있다.
제2 시뮬레이션 모듈(120)은 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 야구 선수가 진루하도록 시뮬레이션 할 수 있다. 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 출루한 야구 선수가 기본 베이스만큼 진루하도록 시뮬레이션할 수 있다. 이때, 기본 베이스는 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 타격 결과가 1루타인 경우, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 1루에 출루한 야구 선수가 1 베이스만큼 진루하여 2루까지 진루하도록 시뮬레이션할 수 있다. 또한, 타격 결과가 2루타인 경우, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 1루에 출루한 야구 선수가 2 베이스만큼 진루하여 3루가지 진루하도록 시뮬레이셔할 수 있다. 이때, 기본 베이스는, 각각 1 베이스 및 2 베이스가 된다.
다만, 이는 출루한 야구 선수가 기본 베이스만큼 진루할 확률이 크다는 것을 의미할 뿐, 반드시 기본 베이스만큼 진루한다는 의미는 아니다. 예를 들어, 제1 시뮬레이션 모듈(110)에 의한 타격 결과가 2루타인 경우, 제1 시뮬레이션 모듈(110)은 1루에 출루한 야구 선수가 3루 베이스까지 진루할 확률이 가장 높아지도록 시뮬레이션할 수 있지만, 그에 반드시 한정되지 않고, 홈까지 진루하도록 시뮬레이션할 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 주루 시뮬레이션은 특정 상황에 대한 결과가 항상 일정한 것은 아니고 확률에 따라 결과가 달라질 수도 있음에 유의한다. 마찬가지로, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 출루한 야구 선수가 1 베이스가 아닌 2 베이스만큼 추가 진루하는 경우도 포함하여 주루를 시뮬레이션 할 수 있다. 이때, 출루한 야구 선수가 2 베이스만큼 추가 진루할 확률은 비교적 낮게 설정될 수 있다.
한편, 타격 결과가 볼넷 또는 사구이며 타석에 있는 야구 선수가 출루함에 따라 출루한 야구 선수를 밀어내는 경우, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 출루한 야구 선수가 하나의 베이스씩 진루하도록 시뮬레이션할 수 있다.
제2 시뮬레이션 모듈(120)은 출루한 야구 선수의 수가 복수인 경우 가장 선행 주자가 우선적으로 진루하도록 시뮬레이션할 수 있다. 또한, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 하나의 베이스에 두 명의 주자가 있을 수 없으므로 주자가 선행 주자의 위치까지 진루할 수 없도록 주루를 시뮬레이션할 수 있다.
제2 시뮬레이션 모듈(120)은 현재 아웃 카운트의 수를 기초로 출루한 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다. 제2 시뮬레이션 모듈(120)은, 현재 아웃카운트의 수가 2인 경우 출루한 야구 선수가 추가 진루할 확률이 커지도록 상기 출루한 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다. 구체적으로, 아웃 카운트의 수가 2일 때, 출루한 야구 선수가 2루 베이스에 위치하고 있고 타석에 위치한 야구 선수가 1루타를 치는 경우, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 2루 베이스에 출루한 야구 선수가 3루 베이스를 돌아 홈까지 주루를 할 확률이 높아지도록 모델링된 시뮬레이션을 할 수 있다. 또한, 아웃카운트의 수가 2일 때, 출루한 야구 선수가 1루 베이스에 위치하고 있고 타석에 위치한 야구 선수가 1루타를 치는 경우, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 1루 베이스에 출루한 야구 선수는 2루 베이스를 돌아 3루 베이스까지 주루 할 확률이 높아지도록 모델링된 시뮬레이션을 할 수 있다. 실제 야구 경기에서 주자는 아웃카운트의 수가 2(2아웃)인 경우, 더블 플레이(병살타)의 부담이 없기 때문에, 타자가 공을 타격하는 순간 주자는 주루를 시작한다. 따라서, 2아웃이 아닌 경우보다 주자는 빨리 스타트를 끊을 수 있다. 이에 따라, 타자가 1루타를 치는 경우, 2루 주자가 홈까지 진루할 확률은 2아웃일 때가, 1아웃일 때보다 월등히 높다. 이러한 방법으로, 실제 야구 경기와 유사한 시뮬레이션을 모델링할 수 있다.
표 1은 실제 야구 경기에서 2아웃일 때 득점 확률이 높음을 보여주는 표이다. 표 1에 나타난 바와 같이, 2아웃인 경우, 타석에 위치한 야구 선수가 1루타를 쳤을 때 1루 베이스에 출루한 야구 선수가 3루까지 주루할 확률(0.3022)은 0아웃(0.2627)이거나 1아웃(0.2796)일 때보다 높다. 또한, 2아웃인 경우, 타석에 위치한 야구 선수가 1루타를 쳤을 때 2루 베이스에 출루한 야구 선수가 홈까지 주루할 확률(0.7708)은 0아웃(0.4217)이거나 1아웃(0.5486)일 때보다 높다. 또한, 타석에 위치한 야구 선수가 2루타를 쳤을 때 1루 베이스에 출루한 야구 선수가 홈까지 주루할 확률(0.5449)은 0아웃(0.3457)이거나 1아웃(0.3636)일 때보다 높다.
Out Single, Runner on 1st to 3rd Single, Runner on 2nd to Home Double, Runner on 1st to Home
0 0.2627 0.4217 0.3457
1 0.2796 0.5486 0.3636
2 0.3022 0.7708 0.5449
제2 시뮬레이션 모듈(120)은 출루한 야구 선수의 주루 능력치(SS: speed score)에 따라 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다. 구체적으로, 주루 능력치가 높은 야구 선수는 주루 능력치가 낮은 야구 선수보다 빨리 뛸 수 있으므로, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 주루 능력치가 높은 야구 선수가 추가 진루할 확률이 높아지도록 모델링된 주루 시뮬레이션을 할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 주루 능력치는 출루한 상기 야구 선수의 도루 성공률, 도루 시도율, 출루시 득점 확률, 병살타 회피 확률 및 타석에 위치한 상기 야구 선수가 3루타를 얻어낼 확률 중 적어도 하나를 고려하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 상기 각 항목을 0과 10 사이의 값으로 평가한 후, 이들 중 가장 낮은 값에 대응되는 항목을 제외한 나머지 다섯 가지 항목들의 값들의 평균값으로 주루 능력치(예를 들어, 8.63)를 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주루 능력치를 반영한 시뮬레이션은 다음과 같이 모델링될 수 있다. 야구 선수들의 주루 능력치로부터 주루 능력치 백분위(SSP: speed score percentile)를 획득한다. 백분위는 야구 선수의 집단에서 주어진 자료의 크기에 따른 상대적인 위치를 나타낸다. 예를 들어, 125명의 야구 선수의 주루 능력치를 크기 순서로 배열한 경우, n번째 순위의 주루 능력치에 대한 백분위는 (126-n)/125가 될 수 있다. 이때, 첫번째 순위의 주루 능력치에 대한 백분위는 125/125=1, 125번째 순위의 주루 능력치에 대한 백분위는 1/125가 될 수 있다. 이후, 백분위가 0.85 이상인 경우는 모두 0.85로 처리하고, 0.15 이하인 경우는 모두 0.15로 처리할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 다른 시뮬레이션에서 출루한 야구 선수가 추가적으로 진루할 확률은 다음과 같이 획득될 수 있다. 먼저, 출루한 야구 선수의 주루 능력치를 고려하지 않은 시뮬레이션에서 출루한 야구 선수가 추가 진루할 확률이 p라면, 상기 야구 선수의 주루 능력치가 고려되어 실행되는 시뮬레이션에서 상기 야구 선수가 추가적으로 진루할 확률은, 평균 비율 p에 (SSP)/(1-SSP)만큼 가중치를 준 값으로 설정할 수 있다. 이에 따라, 주루 능력치가 높은 야구 선수가 추가 진루할 확률이 평균 비율보다 커질 수 있다. 즉 출루한 야구 선수의 추가 진루 확률은 수학식 1과 같다.
Figure 112016015596816-pat00001
이에 따라, 출루한 야구 선수의 기본 진루 확률, 즉 상기 야구 선수가 추가 진루하지 않을 확률은 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016015596816-pat00002
1아웃에서 타석에 위치한 야구 선수가 1루타를 치면 2루 베이스에 출루한 야구 선수(예를 들어, 주루 능력치 백분위가 0.75, 추가 진루 확률이 0.5486인 경우)가 홈가지 진루할 확률(p)은 다음과 같다. SSP/(1-SSP)=3이므로, (0.5486)* 3/(0.5486*3 + 0.4514)=0.7848이다.
제2 시뮬레이션 모듈(120)은 현재 아웃카운트의 수 또는 야구 선수의 주루 능력치를 고려하여 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 출루한 야구 선수의 능력치와 현재 아웃카운트의 수를 모두 고려하여 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다.
카운팅 모듈(130)은 제1 시뮬레이션 모듈(110) 및 제2 시뮬레이션 모듈(120)에서의 시뮬레이션을 설정된 횟수만큼 반복함으로써 상기 팀이 획득한 점수를 카운팅할 수 있다. 이때, 카운팅 모듈(130)은 9이닝당 팀이 획득한 점수를 카운팅할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에서, 제1 시뮬레이션 모듈(110), 제2 시뮬레이션 모듈(120) 및 제어 모듈은 하나 이상의 프로세서 및 그 프로세서와 연결된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 포함하는 컴퓨팅 장치 상에서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로세서의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 컴퓨팅 장치 내의 프로세서는 각 컴퓨팅 장치로 하여금 본 명세서에서 기술되는 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 명령어를 실행할 수 있고, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 명령어는 프로세서에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치로 하여금 본 명세서에 기술되는 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션의 결과와 OPS(On-base Plus Slugging) 데이터의 비교 그래프이다. 다시 말해, 도 2는 타자의 타격 능력을 나타내는 대표적인 지표인 OPS와 득점 생산 능력 사이의 산점도를 나타낸다. 이때, 주루 능력치 백분위(SSP)가 0.5보다 높은 경우와 그렇지 않은 경우를 구분하여 산점도를 작성하였다. 도 2를 참조하면, 비슷한 수준의 OPS인 경우, 주루 능력치가 높으면 득점 생산 능력이 더 높게 나오는 경향이 있다. 이는 OPS가 타자로서의 타격능력인 출루율과 장타율만을 고려하는 반면, 득점 생산 능력은 타격 능력뿐만 아니라 주루 능력을 모두 고려하기 때문이다. 즉, 주자의 주루 능력이 뛰어난 경우, 안타시 추가 진루 가능성이 높아져서 더 많은 득점을 올리는 것이 득점 생산 능력에 반영되기 때문이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 시스템(100)에 따르면, 야구 선수의 득점 생산 능력에 대한 지표인 스코어링 인덱스는 실제 득점수와 5% 내외의 오차를 가졌으며, 기존의 세이버매트릭스와 높은 상관관계를 가졌다. 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 시스템(100)에 따르면, 보다 정밀하고 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있다.
다음은, 실제 2014 시즌 한국 프로야구의 경기 데이터로부터 획득한 9개 구단의 타격 능력치(1루타, 2루타, 3루타, 홈런, 사사구, 삼진, 뜬공 아웃 또는 땅볼 아웃)와 주루 능력치(타수, 안타, 득점, 1루타, 3루타, 홈런, 사사수, 삼진, 도루 성공, 도루 실패, 병살타)에 대하여 설명한다. 표 2에 따르면, 예를 들어, 2014 시즌 A팀이 1루타 885개, 2루타 246개, 3루타 27개 등을 기록하였다. 이때, 표 2의 A팀과 같은 데이터를 갖는 야구 선수를 a라고 가정한다. 그러면 1번 타자부터 9번 타자까지 모두 a로 이루어진 가상의 팀을 구성할 수 있다.
이러한 방법으로 획득된 야구 선수의 득점 생산 능력과 2014 시즌 각 구단 및 한국 프로야구의 실제 경기당 득점(RPG: runs per game)과 비교한 결과가 표 2에 표시되어 있다. 표 2에서 볼 수 있듯이, 2014 시즌 A팀의 득점 생산 능력은 5.48이며, 실제 경기당 득점은 5.17이므로, 그 결과가 매우 유사함을 알 수 있다. 2014 시즌의 A팀의 주루 능력치(SS)는 95% 신뢰 구간의 1/2 길이는 모두 0.01이다. 또한, 2014 시즌 한국 프로야구의 경기당 평균 득점(5.62)에 대비한 득점 생산 능력(SI, 5.81)의 오차(error)는 3.27%에 불과하다.
Figure 112016015596816-pat00003
한편, 2014 시즌 중 100 타석 이상을 기록한 타자 125명 중, 득점 생산 능력이 높은 상위 10명의 득점 생산 능력이 표 3에 표시되어 있다. 스코어링 인덱스의 95% 신뢰 구간의 1/2 길이는 0.015 내외였다. 특히, 125명에 대한 상기 데이터의 평균값을 갖는 가상의 평균 선수의 득점 생산 능력은 6.06+0.01이었다. 참고로, 평균 선수의 주루 능력치 백분위는 0.5로 설정하여, 평균 선수가 평균적인 주루 능력치를 갖도록 모델링하였다. 125명의 득점 생산 능력의 평균은 5.37이었다.
Figure 112016015596816-pat00004
한편, 표 4는 상술한 방법으로 획득된 야구 선수의 득점 생산 능력과 종래의 세이버매트릭스(sabermetrics) 지표들과의 상관 계수를 나타낸다. 타자의 득점 생산 능력을 평가하는 세이버매트릭스 지표들 중, Lee, J.T.(2014a). (Measurements for hitting ability in the Korean pro-baseball. Journal of the Korean Data&Information Science Society, 25, 349-356)이 고려한 8가지 지표들과의 상관 관계를 분석하였다. 표 4에서 알 수 있듯이, 각 지표들은 모두 본 발명의 일 실시에에 따른 스코어링 인덱스 사이의 상관 계수가 높았다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 득점 생산 능력은 종래의 타격 지표들과 일관된 값을 제공한다.
Figure 112016015596816-pat00005
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 야구 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
제1 시뮬레이션 모듈(110)에서, 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 타석에 위치한 야구 선수의 타격을 시뮬레이션할 수 있다(302 단계). 이때, 타격 능력치는, 타석에 위치한 상기 야구 선수가 1루타, 2루타, 3루타, 홈런, 볼넷, 사구(死球), 삼진 아웃, 뜬공 아웃 및 땅볼 아웃 각각을 얻어낼 확률을 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 각 야구 선수의 타석은 다른 요소(예를 들어, 주자 상황, 이전 타석 결과 등)에 영향을 받지 않는 것으로 가정할 수 있다.
제2 시뮬레이션 모듈(120)에서, 야구 선수의 주루를 시뮬레이션 할 수 있다(304 단계). 구체적으로, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 상기 제1 시뮬레이션 모듈(110)에 의해 획득된 상기 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 야구 선수가 진루하도록 하되, 현재 아웃카운트의 수 및 출루한 야구 선수의 주루 능력치에 따라 출루한 야구 선수가 추가 진루할 수 있도록 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제2 시뮬레이션 모듈(120)은 야구 선수의 주루 능력치가 높을수록 출루한 야구 선수가 추가 진루할 확률이 높아지도록 모델링된 시뮬레이션을 할 수 있으며, 특히 아웃 카운트의 수가 2일 때 출루한 야구 선수가 추가 진루할 확률이 높아지도록 모델링된 시뮬레이션을 할 수 있다.
카운팅 모듈(130)에서, 팀이 획득한 점수를 카운팅할 수 있다(306 단계). 구체적으로, 카운팅 모듈(130)은, 제1 시뮬레이션 모듈(110) 및 제2 시뮬레이션 모듈(120)에서의 시뮬레이션을 설정된 횟수만큼 반복함으로써 팀이 획득한 점수를 카운팅할 수 있다. 이때, 팀이 획득한 점수는 예를 들어 경기당 점수일 수 있으나, 반드시 이에 한정되지 않는다.
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 야구 시뮬레이션 시스템
110 : 제1 시뮬레이션 모듈
120 : 제2 시뮬레이션 모듈
130 : 카운팅 모듈

Claims (13)

  1. 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 타석에 위치한 상기 야구 선수의 타격을 시뮬레이션하는 제1 시뮬레이션 모듈; 및
    상기 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 상기 야구 선수가 출루하는 경우, 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 상기 야구 선수를 설정된 기본 베이스 수만큼 진루시키되, 현재 아웃카운트의 수 및 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치에 따라 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루를 할 수 있도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는 제2 시뮬레이션 모듈을 포함하며,
    상기 주루 능력치는, 출루한 상기 야구 선수의 도루 성공률, 도루 시도율, 출루시 득점 확률, 병살타 회피 확률 및 타석에 위치한 상기 야구 선수가 3루타를 얻어낼 확률을 고려하여 생성되며,
    상기 추가 진루를 할 수 있는 확률은 다음의 수학식 1로 결정되는, 야구 시뮬레이션 시스템.
    [수학식 1]
    Figure 112017115344808-pat00009

    (여기서 SSP는 주루 능력치 백분위이고, p는 주루 능력치를 고려하지 않은 시뮬레이션에서 출루한 야구 선수가 추가 진루할 확률임)
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 시뮬레이션 모듈 및 제2 시뮬레이션 모듈에서의 시뮬레이션을 설정된 횟수만큼 반복함으로써 출루한 상기 야구 선수가 획득한 점수를 카운팅하는 카운팅 모듈을 더 포함하는, 야구 시뮬레이션 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 시뮬레이션 모듈은, 상기 현재 아웃 카운트의 수가 2인 경우 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루하는 확률이 커지도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는, 야구 시뮬레이션 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 시뮬레이션 모듈은, 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치가 증가할수록 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루하는 확률이 커지도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는, 야구 시뮬레이션 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 타격 능력치는, 타석에 위치한 상기 야구 선수가 1루타, 2루타, 3루타, 홈런, 볼넷, 사구(死球), 삼진 아웃, 뜬공 아웃 및 땅볼 아웃 각각을 얻어낼 확률을 포함하는, 야구 시뮬레이션 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1 시뮬레이션 모듈에서, 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 타석에 위치한 상기 야구 선수의 타격을 시뮬레이션하는 단계; 및
    제2 시뮬레이션 모듈에서, 상기 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 상기 야구 선수가 출루하는 경우, 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 상기 야구 선수를 설정된 기본 베이스 수만큼 진루시키되, 현재 아웃카운트의 수 및 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치에 따라 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루를 할 수 있도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는 단계를 포함하며,
    상기 주루 능력치는, 출루한 상기 야구 선수의 도루 성공률, 도루 시도율, 출루시 득점 확률, 병살타 회피 확률 및 타석에 위치한 상기 야구 선수가 3루타를 얻어낼 확률을 고려하여 생성되며,
    상기 추가 진루를 할 수 있는 확률은 다음의 수학식 1로 결정되는, 야구 시뮬레이션 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112017115344808-pat00010

    (여기서 SSP는 주루 능력치 백분위이고, p는 주루 능력치를 고려하지 않은 시뮬레이션에서 출루한 야구 선수가 추가 진루할 확률임)
  8. 청구항 7에 있어서,
    카운팅 모듈에서, 상기 제1 시뮬레이션 모듈 및 제2 시뮬레이션 모듈에서의 시뮬레이션을 설정된 횟수만큼 반복함으로써 출루한 상기 야구 선수가 획득한 점수를 카운팅하는 단계를 더 포함하는, 야구 시뮬레이션 방법.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 주루를 시뮬레이션하는 단계는, 상기 현재 아웃카운트의 수가 2인 경우 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루하는 확률이 커지도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는, 야구 시뮬레이션 방법.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 주루를 시뮬레이션하는 단계는, 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치가 증가할수록 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루하는 확률이 커지도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는, 야구 시뮬레이션 방법.
  11. 청구항 7에 있어서,
    상기 타격 능력치는, 타석에 위치한 상기 야구 선수가 1루타, 2루타, 3루타, 홈런, 볼넷, 사구(死球), 삼진 아웃, 뜬공 아웃 및 땅볼 아웃 각각을 얻어낼 확률을 포함하는, 야구 시뮬레이션 방법.
  12. 삭제
  13. 하드웨어와 결합되어,
    제1 시뮬레이션 모듈에서, 야구 선수의 타격 능력치에 기초하여 타석에 위치한 상기 야구 선수의 타격을 시뮬레이션하는 단계; 및
    제2 시뮬레이션 모듈에서, 상기 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 상기 야구 선수가 출루하는 경우, 새롭게 타석에 위치한 야구 선수의 타격 결과에 기초하여 출루한 상기 야구 선수를 설정된 기본 베이스 수만큼 진루시키되, 현재 아웃카운트의 수 및 출루한 상기 야구 선수의 주루 능력치에 따라 출루한 상기 야구 선수가 한 베이스만큼 추가 진루할 수 있도록 출루한 상기 야구 선수의 주루를 시뮬레이션하는 단계를 실행시키며,
    상기 주루 능력치는, 출루한 상기 야구 선수의 도루 성공률, 도루 시도율, 출루시 득점 확률, 병살타 회피 확률 및 타석에 위치한 상기 야구 선수가 3루타를 얻어낼 확률을 고려하여 생성되며,
    상기 추가 진루를 할 수 있는 확률은 다음의 수학식 1로 결정되는, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
    [수학식 1]
    Figure 112017115344808-pat00011

    (여기서 SSP는 주루 능력치 백분위이고, p는 주루 능력치를 고려하지 않은 시뮬레이션에서 출루한 야구 선수가 추가 진루할 확률임)
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