KR20020088709A - 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 경마, 경륜, 자동차경주, 오토바이경주 등의 경주경기에 있어서 경주정보를 제공하는 방법으로서, 과거경기의 원시데이터와 현재경기의 데이터를 조합처리하여 정확한 승률을 예측할 수 있는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법은 (1) 과거경기의 데이터를 수집하여 DB화하는 원시데이터 수집단계, (2) 원시데이터와 현재경기 데이터를 조합하는 단계, (3) 원시데이터와 현재경기 데이터의 조합데이터에 가중치를 부여하는 단계, (4) 앞의 단계에서 조합데이터에 가중치가 부여되면 각 기수별 또는 기마별로 가중치가 부여된 조합데이터를 비교하여 각 조합데이터별로 기대이익을 산출하는 단계로 구성된다.
Description
본 발명은 경마, 경륜, 자동차경주, 오토바이경주 등의 경주경기에 있어서 경주정보를 제공하는 방법으로서, 과거경기의 원시데이터와 현재경기의 데이터를 조합처리하여 정확한 승률을 예측할 수 있는 방법에 관한 것이다.
최근에 인터넷을 통해 다양한 정보를 제공하는 웹사이트가 많아졌다. 인터넷은 정보유통의 신속성이라는 특성 때문에, 각종 상거래는 물론, 이벤트, 스포츠 중계 등의 분야에서도 빠른 속도로 적용되고 있다. 이러한 인터넷을 이용해 경마장이나 경륜장, 기타 경주에서의 경주장면을 각 사용자의 PC를 통해 관전할 수 있고 게임도 할 수 있는 방법들이 개발되고 있지만, 단순히 네트웍을 통한 PC 게임 정도의수준 정도밖에 미치지 않는 것들이 대부분이다.
본 발명은 종래의 경주 승률예측 게임 뿐만 아니라, 2차원 또는 3차원의 경주 시뮬레이션에도 응용할 수 있도록 과거경기에서 취득된 원시데이터를 DB화한 후, 원시데이터에 현재경기의 데이터를 조합하여 이용자가 원하는 정보를 얻을 수 있고, 가중치를 부여하여 승률 및 기대이익을 예측할 수 있는 방법을 제공함을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법은 (1) 과거경기의 데이터를 수집하여 DB화하는 원시데이터 수집단계, (2) 원시데이터와 현재경기 데이터를 조합하는 단계, (3) 원시데이터와 현재경기 데이터의 조합데이터에 가중치를 부여하는 단계, (4) 앞의 단계에서 조합데이터에 가중치가 부여되면 각 기수별 또는 기마별로 가중치가 부여된 조합데이터를 비교하여 각 조합데이터별로 기대이익을 산출하는 단계로 구성된다.
위의 단계들 중 (1) 원시데이터 수집단계에서 처리되는 데이터는 경기번호, 경기시간, 주행거리, 날씨 데이터를 포함하는 경기정보, 경주자에 관한 경주자 정보, 날씨, 풍속, 기온, 함수율 등을 포함하는 환경변수, 경주자의 주행거리와 순위를 포함하는 경기성적 정보로 이루어지는 것이 바람직하다.
또한, (2) 원시데이터와 현재경기 데이터를 조합하는 단계는 현재경기 일정을 DB로부터 로드하여 이용자에게 제공하는 단계, 표시된 현재경기 일정에서 이용자가 특정 경기를 선택하는 단계, 선택된 특정 경기에서 이용자가 특정 기수 또는기마를 선택하면 해당되는 기수정보와 기마정보가 표시되는 단계로 이루어진다.
또한, (3) 원시데이터와 현재경기 데이터의 조합데이터에 가중치를 부여하는 단계는 원시데이터를 근거로 한 통계적 방법으로 이루어지거나, 이용자의 주관적 평가에 의해 이루어질 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 구성에 대해 설명한다.
도1은 본 발명에 따른 방법의 전체 프로세스 흐름도.
도2는 원시데이터의 예시도.
도3a는 도1의 103 단계의 세부 흐름도.
도3b~f는 도1의 103 단계의 사용자 인터페이스 예시도.
본 실시예에 따른 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법은 도1과 같은 흐름에 의해 진행된다. 본 실시예에서는 "경주자"를 기마와 기수로 구체화하여 설명한다. 그리고, 본 명세서에서 "과거경기"란 과거에 있었던 경기에 관한 데이터로서 경기장에 설치되어 트래킹, 카메라입력, 기타 정보입력 방법으로서 취득된 데이터를 의미하고, "현재경기"란 현재 시점에서 계획된 경기에 관한 데이터로서 경기 주최측이나 본 발명의 운영자에 의해 제공받은 데이터를 의미한다. 본 발명의 흐름을 도면을 참조하여 설명한다.
(1) 과거경기의 데이터를 수집하여 DB화하는 원시데이터 수집단계[도1의 101].
본 단계는 과거경기에서 취득된 원시데이터를 DB화하는 단계이다. 원시데이터의 종류로는 도2와 같은 데이터들을 상정해 볼 수 있다. 그러나, 도2의 데이터 종류에 한정되는 것이 아님은 당업자에게 자명하다. 도2를 참조하면, 원시데이터로서 경기정보, 기수정보, 기마정보, 환경변수, 경기성적 등을 이용할 수 있다.
경기정보에는 경기번호, 경기시간(YYYY-MM-DD-HH-mm의 형식으로 데이터화 가능), 주행거리, 날씨(기상청 등에서 제공되는 데이터 이용 가능), 풍속, 기온, 함수율(습도) 등이 포함될 수 있다.
기수정보에는 기수코드, 기수명, 나이, 체중, 출생일, 주행습성(경마 등의 분야에서 사용하고 있는 데이터가 있으므로 그것을 이용할 수 있음) 등이 포함될 수 있다.
기마정보에는 기마코드, 기마명, 나이, 산지, 성별, 중량, 주행습성, 출생일, 지구력, 최고속도 등의 데이터가 포함될 수 있다.
환경변수에는 날씨, 풍속, 기온, 함수율, 바이오리듬 등의 데이터가 포함될 수 있다.
경기성적은 과거경기에서의 성적을 나타내는 데이터로서 경기코드, 라인(레인)번호, 기마코드, 기수코드, 주행거리, 순위 등을 포함할 수 있다.
한편, 도2에 나타낸 데이터들에 덧붙여 훈련상태 정보를 원시데이터에 포함시킬 수도 있다. 훈련상태는 통상 경마경기의 주최측에서 경기 전에 제공해 주고 있는바, 그것을 영상표시 하는 방식으로 이용하면 될 것이다.
(2) 원시데이터와 현재경기 데이터를 조합하는 단계[103].
본 단계는 DB화된 과거경기의 원시데이터와 현재경기 데이터를 조합하는 단계로서, 그 의미는 도3a의 흐름도와 도3b~f의 화면예시도를 참조하여 설명한다. 우선 도3a를 참조하면 본 데이터 조합단계는, 현재경기 일정을 DB로부터 로드하여 이용자에게 제공하는 단계[201], 표시된 현재경기 일정에서 이용자가 특정 경기를 선택하는 단계[203], 선택된 특정 경기에서 이용자가 특정 기수 또는 기마를 선택하면[205] 해당되는 기수정보와 기마정보가 표시되는 단계[207]로 이루어진다.
현재경기 일정은 도3b와 같이 표시된다. 각 경기번호 별로 경마장, 경기시간, 승식, 주행거리, 날씨, 풍속, 기온, 함수율 데이터가 리스트되어 있다. 도3c는 도3b의 경기일정 화면에서 특정 경기번호를 선택한 경우에 표시되는 경기정보를 예시하고 있다. "1234"라는 경기번호에 라인별로 기수명과 기마명이 표시되고 각 기마에 대한 배당률이 표시되고 있다.
도3c와 같이 표시되는 경기정보 화면에서 이용자가 특정 기수나 기마를 선택한 화면을 도3d에 표시하였다. 도3d~f는 각각, 선택된 기수의 세부정보, 선택된 기마의 세부정보, 선택된 기수와 선택된 기마가 함께 출전한 경우의 세부정보를 표시하고 있다. 예를 들어, 도3d는 홍길동이란 기수를 선택한 경우에 이 기수의 전체승률, 거리별 승률, 날씨별 승률에 대해서 전체 전적(최근의 전적), 전체 순위성적(최근의 순위성적), 승률 데이터를 보여주고 있다. 즉, 과거경기의 원시데이터와 현재경기의 데이터를 조합하여 함께 보여주고 있는 것이다. 마찬가자로, 도3e는 천리마란 기마에 대한 전체승률, 거리별 승률, 날씨별 승률을 보여주고 있고, 도3f는 홍길동과 천리마가 함께 선택된 경우의 각 승률을 보여주고 있다.
한편, 도3d~f는 특정 기수나 기마에 대한 데이터만 표시되고 있지만, 이와 달리 현재 선택된 라인의 기수나 기마가 다른 라인의 기수나 기마와 함께 경쟁상태에 있었던 상태의 데이터를 추출하여 승률을 계산할 수도 있다. 이 경우에는 다음의 3가지로 데이터를 추출할 수 있다.
1) 현재 선택된 라인의 기수가 다른 라인의 기수와 함께 경쟁상태에 있었던 상태의 승률을 계산, 2) 현재 선택된 라인의 기마가 다른 라인의 기마와 함께 경쟁상태에 있었던 상태의 승률을 계산, 3) 현재 선택된 라인의 기수 및 기마가 다른 라인의 기수 및 기마와 함께 경쟁상태에 있었던 상태의 승률을 계산.
이러한 데이터의 처리는 프로그래밍 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 기술적 사항이다.
(3) 원시데이터와 현재경기 데이터의 조합데이터에 가중치를 부여하는 단계[105].
단계 103에서 원시데이터에 현재경기 데이터를 조합한 후에는 이 조합데이터에 가중치를 부여하는 단계가 따른다. 가중치의 부여는 원시데이터를 근거로 한 통계적 방법으로 이루어질 수도 있고, 이용자의 주관적 평가에 의해 가중치를 부여할 수도 있다. 가중치의 부여는 원시데이터를 근거로 현재경기의 승률을 미리 예측하기 위하여 각 데이터별로 상대적 중요성을 설정하는 단계이다. 통계적 방법은 위계적 구조의 설정, 상대적 중요성의 설정, 논리적 일관성 등의 통계원칙을 적용하여 문제를 해결하는 공지된 AHP(analytic hierarchy process) 기법 등을 이용하여 행할 수 있다. 한편, 주관적인 가중치 부여는 이용자의 경험이나 주관을 통하여 이용자가 원하는 임의의 값을 가중치로서 부여할 수 있도록 UI(user interface)를 설계할 수 있다.
(4) 각 조합데이터로부터 기대이익을 산출하는 단계[107].
앞의 단계에서 조합데이터에 가중치가 부여되면 각 기수별 또는 기마별로 가중치가 부여된 조합데이터를 비교할 수 있을 것이다. 가중치의 부여는 가중치를 과거경기의 승률에 곱하거나 더함으로써 이루어질 수 있는데, 이에 한정되는 것은 아니다. 가중치가 부여된 각 조합데이터로부터 기대이익(배당률, 예측승률 등)을 산출해 낼 수 있다.
이렇게 하여 산출된 기대이익 데이터는 2차원 또는 3차원 시뮬레이션 시스템이나, 사이버게임 프로그램 등에 사용되어 이용자에게 제공됨으로써, 베팅에 대한 배당률 산정, 경마 게임 등의 비즈니스와 결합될 수 있다.
본 발명에 따른 방법은 각종 경주승률 예측 게임이나 2차원 또는 3차원의 경주 시뮬레이션에 응용할 수 있기 때문에 단순한 게임방식의 경주정보 게임에서 탈피하여 이용자로 하여금 흥미로운 게임이나 시뮬레이션을 즐길 수 있도록 하는 효과가있다.
Claims (8)
- (1) 과거경기의 데이터를 수집하여 DB화하는 원시데이터 수집단계[도1의 101],(2) 원시데이터와 현재경기 데이터를 조합하는 단계[103],(3) 원시데이터와 현재경기 데이터의 조합데이터에 가중치를 부여하는 단계[105],(4) 앞의 단계에서 조합데이터에 가중치가 부여되면 각 기수별 또는 기마별로 가중치가 부여된 조합데이터를 비교하여 각 조합데이터별로 기대이익을 산출하는 단계[107]로 구성되는 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법.
- 청구항 1에서, (1) 원시데이터 수집단계에서 처리되는 데이터는경기번호, 경기시간, 주행거리, 날씨 데이터를 포함하는 경기정보,경주자에 관한 경주자정보,날씨, 풍속, 기온, 함수율 등을 포함하는 환경변수,경주자의 주행거리와 순위를 포함하는 경기성적 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법.
- 청구항 2에서, (1) 원시데이터 수집단계에서 처리되는 데이터는 경주자의 훈련상태 정보를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법.
- 청구항 1에서, (2) 원시데이터와 현재경기 데이터를 조합하는 단계[103]는현재경기 일정을 DB로부터 로드하여 이용자에게 제공하는 단계[201],표시된 현재경기 일정에서 이용자가 특정 경기를 선택하는 단계[203],선택된 특정 경기에서 이용자가 특정 기수 또는 기마를 선택하면[205] 해당되는 기수정보와 기마정보가 표시되는 단계[207]로 이루어지는 것을 특징으로 하는 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법.
- 청구항 4에서, 이용자가 특정 기수 또는 기마를 선택하면 해당되는 기수정보와 기마정보가 표시되는 단계[207]는, 특정 기수나 기마에 대한 데이터만 추출되어 표시되는 것을 특징으로 하는 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법.
- 청구항 4에서, 이용자가 특정 기수 또는 기마를 선택하면 해당되는 기수정보와 기마정보가 표시되는 단계[207]는, 현재 선택된 라인의 기수나 기마가 다른 라인의 기수나 기마와 함께 경쟁상태에 있었던 상태의 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법.
- 청구항 1에서, (3) 원시데이터와 현재경기 데이터의 조합데이터에 가중치를 부여하는 단계[105]는 원시데이터를 근거로 한 통계적 방법으로 이루어지는 것을특징으로 하는 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법.
- 청구항 1에서, (3) 원시데이터와 현재경기 데이터의 조합데이터에 가중치를 부여하는 단계[105]는 이용자의 주관적 평가에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 경주정보 제공 및 경주승률 예측 방법.
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