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- 저자 : 윤효준 ( Hyojun Yun ) (검색결과 2 건)
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구글 페이지랭크 알고리즘에 의한 체조경기 랭킹모형 제안: 2015년도 남녀 마루운동 종목 랭킹 산출
박재현 ( Jae-hyeon Park ),한충식 ( Chung-sik Han ),윤지운 ( Jiwun Yoon ),윤효준 ( Hyojun Yun ) 한국체육대학교 체육과학연구소 2018 스포츠사이언스 Vol.35 No.2
이 연구는 구글 페이지랭크 알고리즘을 활용하여 남녀 체조경기의 랭킹모형을 제안하고자 한다. 구글 페이지랭크는 네트워크 이론을 기반으로 하여 웹페이지 순위를 매기는 모형인데, 최근 스포츠 분야의 랭킹 산출에 적용하려는 시도가 적지 않다. 전통적으로 스포츠분야에서 소개되고 있는 랭킹 모형은 일대일 경쟁을 기반으로 하여 승, 패, 무승부의 값을 갖게 되기 때문에 체조와 같은 승패를 산출할 수 없는 종목에 적용하는데 한계가 있어 왔다. 이 연구는 체조와 같이 다중경쟁자가 출전하는 종목에서 활용할 수 있는 랭킹 모형으로서 페이지랭크를 제안하였다. 페이지랭크는 네트워크 이론에 기반을 두고 있기 때문에 많은 선수들이 출전하는 경쟁에서도 어렵지 않게 모든 선수를 대상으로 순위를 매길 수 있으며, 실시간으로 순위를 업데이트 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이 연구에서는 2015년도 남녀 마루운동 종목의 랭킹 산출에 실제 적용하였으며, 다중경쟁자가 출전하는 체조종목에 페이지랭크 알고리즘으로 순위를 계산할 수 있다는 사실을 확인 할 수 있었다. This study proposed a ranking model of male and female gymnastics players using the Google PageRank algorithm. Google PageRank is a web page ranking system that is based on network theory. Recently, there have been an attempts to apply it to rankings calculation in sports field. Traditionally, the ranking models introduced in sports are based on one-on-one competition. There has been a limit to applying to gymnastics that can not produce a win or loss. This study proposed Google PageRank as a ranking model that can be used in the events of multi-contestant such as gymnastics. Because PageRank is based on network theory, it has the advantage of being able to rank all players in a competitive position and to update rankings in real time. This study was applied to the ranking calculation of 2015 male and female floor exercise of Gymnastic sports, and it was confirmed that ranking competition can be calculated by the PageRank algorithm on the gymnastics events with multi-contestant competition.
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이지용(Jiyong Lee),박재현(Jaehyeon Park),윤지운(Jiwun Yoon),이승박 (Seungbak Lee),염세경(Sekyoung Youm),이영섭(Yungseop Lee),윤효준(Hyojun Yun) 한국체육측정평가학회 2021 한국체육측정평가학회지 Vol.23 No.2
이 연구는 토픽모델링을 적용한 판례분석을 통해 승부조작의 주요 토픽을 확인하였다. 이를 위해 승부조작 주제로 진행된 판례 사례를 수집하였으며, 대한민국법원(http://www.scourt.go.kr)을 자료원으로 선정하였다. 자료수집 절차는 첫째, “승부조작”을 검색의 키워드로 선정하였다. 둘째, 판결선고 날짜 기준 2010년부터 2019년까지 53건의 판례를 선정하여 원심과 항소로 구분하였다. 셋째, 원심과 항소가 같은 사건을 다루는 경우 하나의 문서로 통합하여 최종적으로 43건의 판례가 분석자료로 선정되었다. 넷째, 판례를 시기와 종목에 따라 분류하였다. 토픽모델링은 LDA 알고리즘을 적용하였으며 모든 자료처리는 python 3을 사용하였다. 토픽모델링 결과와 토픽별 주요 판례 원문을 검토한 결과, ‘승부조작 경로’, ‘E-Sports와 관련된 승부조작’, ‘전통적 승부조작’, ‘승부조작을 식별하는 방법’, ‘양형을 판단하는 근거’가 판례에 나타나는 승부조작의 이슈임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 승부조작과 관련된 다양한 정책 개발 및 교육의 기초 자료로 활용이 가능할 것이다. The present study identified the major topics for match fixing by analyzing precedents through the use of topic modeling. Toward this purpose, the study collected cases of precedents on the topic of match fixing and chose the Court of Korea(http://www.scourt.go.kr) as a data source. First, the procedures for data collection involved searching the keyword “match fixing”. Second, the study selected precedents from 53 cases from 2010 to 2019 based on the pronouncement of judgment date and divided them into original trials and appeals. Third, if an original trial and appeal dealt with the same case, they were combined into a single document so that ultimately precedents from 43 cases could be selected as analysis data. Fourth, these precedents were categorized according to period and event. Topic modeling applied the LDA algorithm, and all data processing made use of Python 3. The results of topic modeling and reviewing the original texts of major precedents by topic showed that the issues of match fixing appearing in the precedents were ‘match fixing route’, ‘Match fixing in relation to E-sports.’, ‘traditional match fixing’, ‘means of identifying match fixing’, and ‘grounds for determining sentencing’. These results can be used as basic data for the development and education of various policies related to match fixing in the future.
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