딥러닝 알고리즘 적용한 한국여자프로골프 선수들의 컷 통과 예측 및 성능 평가 (The Application and Evaluation of Deep Learning Algorithms for Predicting the Event Cutoff of KLPGA Golfers)

서지정보

· 발행기관 : 한국엔터테인먼트산업학회
· 수록지 정보 : 한국엔터테인먼트산업학회논문지 / 18권 / 3호 / 155 ~ 167페이지
· 저자명 : 김필수, 이상현, 우성빈

초록

한국여자프로골프(KLPGA, 이하 KLPGA)는 세계에서 가장 파급력 있는 여자프로골프투어 중 하나로 대회 마지막까지 플레이를 할 수 있는 자격이 주어지는 컷 통과 여부는 선수 개인적으로나 산업적으로 중요하다. 최근 인공지능과 빅데이터의 발달로 스포츠 경기결과를 예측하는 연구가 활발하게 수행되며 산업적으로도 활용되고 있지만 아직 KLPGA 컷 통과 여부를 예측하는 연구는 발견하기 힘든 실정이다. 본 연구는 이러한 연구 공백을 해결하기 위해 KLPGA 대회에서 선수들의 컷 통과 여부를 딥러닝 알고리즘을 적용하여 선행적으로 예측하고자 수행되었다. 이를 위해 KLPGA 홈페이지에 공개된 전체 데이터를 체계적으로 수집하고, 이를 3개의 딥러닝 알고리즘(LSTM, CNN, mWDN)을 기반으로 예측 모형에 구축하여 선수들의 대회 컷 통과 여부를 실증적으로 예측하였다. 실증결과 KLPGA 선수들의 대회 컷 통과 여부를 실질적으로 가장 잘 예측한 딥러닝 알고리즘은 다층 웨이블릿 분해 네트워크(mWDN)로 F1-score= 0.75로 나타났다. 2023년에 KLPGA 투어에서 개최된 총상금 상위 3개 대회의 컷 통과 여부를 딥러닝 알고리즘 기반 예측된 선수 리스트와 실제 컷 통과 선수 리스트를 비교한 결과, 352명 중 276명(78.4%)의 컷 통과 여부를 정확히 예측하였다. 본 연구는 국내 최초로 딥러닝 알고리즘을 적용하여 KLPGA 선수들의 컷 통과 여부를 실질적으로 예측하고 실증적인 선수 리스트를 도출한 연구라는 점에서 이를 프로골프 산업에 적용할 수 있는 학문적 의의와 실무적 시사점을 지닌다.

영어초록

The Korean Ladies Professional Golf Association (KLPGA) is one of the most influential women's professional golf tours in the world, and the qualification to play until the end of the tournament, determined by whether a player passes the cut or not, is important for both players and industry. Recently, with the development of artificial intelligence and big data, research on predicting sports game results has been actively conducted and industrially utilized. However, research on predicting cut off in KLPGA tournaments is still scarce. This study aimed to address this research gap by applying deep learning algorithms to predict players' cut off in KLPGA tournaments. To achieve this, data was collected from KLPGA website and built prediction models based on three deep learning algorithms (LSTM, CNN, mWDN) to empirically predict players' cut outcomes. The empirical results showed that the multi-level wavelet decomposition network (mWDN) was the most effective deep learning algorithm for predicting KLPGA players' cut outcomes, with an F1-score of 0.75. When comparing the predicted player list based on deep learning algorithms with the actual list of players who passed the cut in the top three tournaments with the highest prize money held during the 2023 KLPGA tour, it accurately predicted the cut outcomes of 276 out of 352 players (78.4%). This study holds academic significance and practical implications for the golf industry as the first in South Korea to empirically predict KLPGA players' cut outcomes using deep learning algorithms and derive a practical list of players.

참고자료

· 없음