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최근에 4차 산업혁명의 거대한 흐름에 대한 새로운 도약의 기회로 사물인터넷(IoT)과 빅데이터(Big data)의 두뇌 역할을 담당하는 인공지능(Artificial intelligence) 개발에 최선을 다하여 연구하고 있다. AI는 이미 의료, 금융, 제조, 운송 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 앞으로는 우리의 삶에 더욱 깊숙이 침투할 것으로 예상된다. AI의 기본이 되는 기계 학습은 수학의 통계학적이고 논리적인 알고리즘을 이용하여 각종 자료를 학습, 분석하고 예측한다. 타격 능력은 야구 선수에게 가장 중요한 능력 중 하나이다. 특히 타격의 통계 데이터 중 타율, 장타율 그리고 OPS는 야수의 가장 중요한 기준이 된다. 주루 능력은 공을 치는 후 베이스를 도는 능력이다. 이는 야구 선수의 스피드, 민첩성, 순발력에 의해 결정된다. 또한 수비 능력은 야수의 경우 공을 잡고 던지는 능력이다. 수비 능력은 야구 선수의 손재주, 정확도, 판단력에 의해 결정된다. 그 밖에 팀워크 능력은 야구는 팀 스포츠이기 때문에 팀워크 능력이 중요하다. 팀워크 능력은 야구 선수의 협동심, 의사소통 능력, 리더십에 의해 결정된다. 본 논문에서는 Tensorflow를 이용하여 고등학교 타자의 프로야구 지명을 예측하기 위한 Keras 지도학습 예측 모델 기법을 연구한다. 이를 위하여 타자의 타율과 OPS를 학습데이터로 이용하며 예측 기법을 구현하고 성능을 평가한다. 이를 토대로 하여 어떤 타자가 프로야구에 지명되는 지를 예측할 수 있다.
Recently, as an opportunity to take a new leap forward in the great change of the 4th industrial revolution, we are doing our best to develop artificial intelligence, which plays the role of the brain of the Internet of Things (IoT) and big data. AI is already being used in various fields such as healthcare, finance, manufacturing and transportation and is expected to infiltrating more deeply into our life and science in the future. Machine learning, which is the basis of AI, uses statistical and logical algorithms of mathematics to learn, analyze and predict using massive amounts of various data. Batting ability(of baseball) is one of the most important one for a baseball player. In particular, among the statistical data of batting average, slugging percentage, and OPS(On-base Plus Slugging) are the most important criteria for a baseball-fielder. The run-scoring ability is to run the base after hitting the ball, that is determined by the baseball player's speed, agility and baseball wits. In addition, defensive ability is the one to catch and throw the ball in the case of a in-fielder or out-fielder. Defensive ability is determined by a baseball player's dexterity, accuracy and judgment. In addition, teamwork minds are important because baseball is a team sport. Theses are determined by a baseball player's coordination, communication and leadership. In this paper, we study the Keras supervised learning prediction model method for predicting high school hitters' professional baseball nominations using Tensorflow. To this end, batters' batting average and OPS are used as learning data, and prediction model are implemented and performance is evaluated. Based on this one, it is possible to predict which hitters will be drafted in professional baseball player.
