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장효진(Hyo Jin Jhang),곽현(Hyun Kwak),최승회(Seung Hoe Choi) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.5
본 연구의 목적은 프로농구 경기의 승부 결과를 회귀모형을 이용하여 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 전통적인 회귀분석 방법과 문자적인 변수를 사용하는 퍼지회귀모형을 사용하였다. 승부의 결과를 두 팀 간의 점수차로 표현하여 분석한 일반회귀분석 방법에서는 두 팀의 점수차에 영향을 미치는 변수를 찾아 승부의 결과에 대한 회귀모형을 제시하였다. 그리고 두 팀의 승부 결과를 “대승, 승리, 신승, 석패, 패배 그리고 대패”와 같이 문자적으로 표현한 퍼지회귀모형에서는 각 팀의 경기력과 조직력을 퍼지수로 표현하여 각 팀의 경기력과 조직력이 승부의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 한국프로농구연맹(KBL, Korea Basketball League)에서 제공하는 2013~2014시즌의 자료와 프로농구의 결과를 분석하는 칼럼들을 이용하여 분석하였다. The purpose of this paper is to analyse outcomes of Korean Pro-basketball games using regression models. Both Classic Fuzzy Regression Model and Fuzzy Regression Model applying linguistic variables were used to meet the purpose of the paper. In General Regression Analysis, in which the results of games are expressed and analyzed through score differences, a regression model is proposed considering influential variables for the score differences of the two teams. In Fuzzy Regression Analysis, the results are sorted into six different literal expressions, ’win with large margin, win with moderate margin, win with narrow margin, defeat with narrow margin, defeat with moderate margin, and defeat with large margin’. Athletic performances and team work of each teams were expressed in fuzzy number to analyse how much athletic performances and team work affect results of games. This paper referred back to 2013-2014 season data provided by KBL(Korean Basketball League) and professional columns on Korean basketball analysis.
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장효진(Hyo-Jin Jhang),윤지요(Ji-Yo Yoon),최승회(Seung Hoe Choi) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.4
현재까지 축구 경기 결과를 예측하는 많은 연구는 경기 후 발표되는 공식적인 자료와 승리, 패배, 그리고 무승부와 같은 범주형 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 축구 경기가 진행되기 전 주어지는 정보를 이용하여 축구 경기의 득실점 차에 대한 수학적인 모형을 제시하기 위해 퍼지회귀모형을 이용한다. 이를 위해 한국 축구대표팀의 득점과 실점의 차와 배당금을 이용한 한국 대표팀의 승률은 퍼지분할을 이용하여 퍼지수로 표현한다. 그리고 한국 국가대표 축구팀의 엘로 등급(Elo Rating)과 축구토토 배당금에 의한 승률이 한국축구대표팀의 득실차에 미치는 영향은 퍼지회귀모형을 이용하여 조사한다. 본 연구는 대한축구협회에서 제공한 2011년 이후 진행된 한국 축구대표팀의 83경기 결과를 이용하였다. So far, Many studies predicting the outcome of soccer games have used official data after the game and categorical data such as victory, defeat and draws. In this study, a fuzzy regression model is used to present a mathematical model of the difference in goals of soccer matches, using the information given before a soccer game begins. For this reason, the Korean national team"s winning rate by the difference in scoring, losing points and dividends is expressed as fuzzy numbers by using a fuzzy partition. And then, the influence of Korean national soccer team’s Elo Rating and the winning rate by soccer-toto dividends on Korean national team’s goal difference is analyzed using a fuzzy regression model. This study used 83 results of the Korean national soccer team since 2011, provided by the KFA.
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Forecasting Winning Rates in Major League Baseball Based on Fuzzy Logic
Woo-Joo Lee(이우주),Hyo-Jin Jhang(장효진),Seo-Hee Lee(이서희),Seung-Hoe Choi(최승회) 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.5
퍼지 시계열은 시계열의 자료 수가 충분하지 않거나 자료의 구조가 특정 되지 않을 때에 효율적인 방법이다. 본 연구는 1901년부터 2019년까지 미국 메이저 리그에 소속된 16개 팀의 승률에 대한 종속성과 상관성을 이용하여 승률에 대한 예측을 위하여 퍼지 논리와 퍼지 분할 그리고 F-변환을 이용한다. 그리고 본 연구에서 제시된 퍼지 시계열의 결과를 전통적인 Arima 모형과 증가하는 자료에 대한 미분방정식을 이용하는 Grey 방법, 그리고 장단기기억(Long Short Term Memory, LSTM) 방법의 결과와 비교한다. 본 연구에서 제시된 퍼지 시계열 분석에 대한 효율성을 조사하기 위해 평균절대백분율오차와 편차와 오차의 비 그리고 상관관계를 사용한다. A fuzzy time series is used efficiently when there are not enough data in a time series that is continuously recorded over time, or when data pattern cannot be expressed as a specific function. This study uses a fuzzy time series to predict the winning rates in Major League Baseball (MLB), using fuzzy partition and F-transform for the winning percentage of 16 teams in the MLB from 1901 to 2019. The results of the fuzzy time series presented in this study are compared with the results of the Box-Jenkins method and a Grey model using a differential equation for the increasing data, as well as the Long Short Term Memory (LSTM) model. To investigate the efficiency of the fuzzy time series analysis presented in this study, we use the mean absolute percentage error (MAPE), correlation, and ratio of deviation error.
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