이 연구는 2025시즌 K리그1을 대상으로 각 팀의 패스연결망 구조를 내향 중심성을 기준으로 분석하는 데 있다. 구체적으로 선수 단위와 선수–포지션 단위의 패스연결망을 구축하여 팀별 패...

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서울 : 명지대학교 기록정보과학전문대학원, 2026
학위논문(석사) -- 명지대학교 기록정보과학전문대학원 , 스포츠기록분석전공 스포츠기록분석전공 , 2026. 2
2026
한국어
서울
x, 148p ; 26 cm
지도교수: 김진환
I804:null-200000953137
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이 연구는 2025시즌 K리그1을 대상으로 각 팀의 패스연결망 구조를 내향 중심성을 기준으로 분석하는 데 있다. 구체적으로 선수 단위와 선수–포지션 단위의 패스연결망을 구축하여 팀별 패스 연결 구조를 살펴보고, 나아가 포지션 단위의 패스연결망 분석을 통해 팀 간 패스 흐름의 차이를 규명하고자 하였다. 분석 대상은 2025시즌 K리그1 정규리그 1라운드부터 33라운드까지의 198경기의 팀들의 패스 자료이며, 팀별 출전 정보를 기준으로 주요 선수를 선별하였다. 팀별 패스연결망 구조를 분석하기 위해 Python의 NetworkX 패키지를 활용하여 팀별 선수들의 내향 중심성 값을 도출하고 시각화를 진행했다. 연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 각 팀의 선수 기반 패스연결망의 분석 결과 각 팀의 패스연결망은 특정 선수에게 패스가 상대적으로 집중되는 구조를 보였다. 선수별 평균 내향 중심성을 기준으로 살펴보았을 때, 다수의 팀에서 수비수와 미드필더 포지션에 속한 선수들이 높은 내향 중심성을 기록하며 팀 내에서 많은 패스를 받은 선수로 확인되었다. 선수 단위 분석과 함께 수행한 선수–포지션 단위 패스연결망 분석에서는, 선수들이 동포지션 및 타포지션으로부터 전달받은 패스의 분포 양상이 팀별로 다르게 나타났다. 일부 팀에서는 동포지션으로부터 받은 패스의 비중이 높게 나타났으며, 다른 팀에서는 특정 포지션으로부터 전달된 패스가 상대적으로 많이 관찰되었다. 또한 포지션 단위 패스연결망 분석을 통해, 수비수, 미드필더, 공격수 간 패스 연결 구조가 팀별로 일정한 형태로 나타나지 않음을 확인하였다. 이러한 결과는 이러한 결과는 K리그1 팀들의 패스연결망 구조가 선수와 포지션 간 패스 연결 방식에 따라 다른 형태로 구성되고 있음을 보여준다.
둘째, 각 팀의 포지션 기반 패스연결망을 분석한 결과 대부분의 팀에서 수비수 간 이루어지는 패스의 비율이 가장 높은 것을 확인했다. 수비수와 미드필더 간 패스의 흐름에는 팀들 간 큰 차이가 나타나지 않았다. 공격수가 수비수로부터 받는 패스의 비중에는 팀별로 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
이 연구는 패스연결망을 선수 및 포지션 단위로 구분하여 분석함으로써, K리그1 팀들의 패스 연결 구조를 다층적인 관점에서 파악할 수 있음을 보여준다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This study analyzed the pass network structures of K League 1 teams during the 2025 season based on in-degree centrality. Specifically, player-level and player–position-level pass networks were constructed to examine team-specific pass connection st...
This study analyzed the pass network structures of K League 1 teams during the 2025 season based on in-degree centrality. Specifically, player-level and player–position-level pass networks were constructed to examine team-specific pass connection structures, and position-level pass network analysis was conducted to compare pass flow patterns among teams. The data consisted of team pass records from 198 matches played between Rounds 1 and 33 of the 2025 K League 1 regular season, and key players were selected based on team appearance information. To analyze team pass network structures, in-degree centrality values of players were calculated and visualized using the NetworkX package in Python. The main findings of the study are as follows.
First, analysis of player-based pass networks showed that team pass networks tended to exhibit structures in which passes were relatively concentrated on specific players. Based on average in-degree centrality values, players in defender and midfielder positions recorded higher in-degree centrality in many teams, indicating that they received a large proportion of passes within their teams. In addition, player–position-level pass network analysis revealed that the distribution of passes received from the same and different positions varied across teams. In some teams, a higher proportion of passes was received from players in the same position, whereas in other teams, passes from specific positions were more frequently observed. Furthermore, position-level pass network analysis confirmed that pass connection structures among defenders, midfielders, and attackers did not follow a uniform pattern across teams. These findings indicate that the pass network structures of K League 1 teams are configured in different forms depending on the pass connection patterns between players and positions.
Second, analysis of position-based pass networks showed that, in most teams, the highest proportion of passes occurred between defenders. The flow of passes between defenders and midfielders did not show substantial variation across teams, whereas the proportion of passes received by attackers from defenders differed among teams.
By analyzing pass networks at both player and position levels, this study demonstrates that the pass connection structures of K League 1 teams can be understood from a multi-layered perspective.
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