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저자 김지원, 박상현, 방성우, 김재광, 이지형 
학회명 한국 지능시스템학회 춘계 학술대회 
학회명 (약자) KISS 2010 
페이지 93-95 
학회시작일 2010-04-02 
학회종료일 2010-04-03 

야구는 매 경기마다 다양한 기록을 생산한다. 그래서 이런 기록들을 바탕으로 경기의 여러 요소를 예측하는 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 기계 학습 알고리즘인 C4.5 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하여 선수들의 각종 공격 기록을 바탕으로 프로야구 각 팀의 사실적인 공격 라인업예측해 본다. 예측을 위해서 2단계의 의사 결정 트리 알고리즘을 사용한다. 1단계에서는 선수들을 라인업 내의 역할 별로 4가지 항목으로 분류하고 2단계에서는 1~9번의 라인업으로 예측한다. 실험을 위한 학습 및 검증 데이터는 한국프로야구의 2008시즌 전ㆍ후반기 63게임에서 타석수 10회 이상의 선수들을 선정하였고, 두 데이터에서 공격부문 50개의 기록을 이용하였다. 그리고 실험 결과에서 제안 방법이 기존에 제안된 방법보다 향상된 예측 정확도를 보이는 것을 확인하였다.

    2014

    2012

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      2016.08.10
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      2016.08.10
      저자: 이세희, 김수아, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 춘계 학술대회     학회명 (약자): KIIS 2016     페이지: 161-162     학회시작일: 2016-04-08     학회종료일: 2016-04-09    
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      2023.05.03
      저자: 김효준, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 2023년도 춘계 학술대회     학회명 (약자): KIIS 2023     페이지: 176-177     학회시작일: 2023-04-13     학회종료일: 2023-04-15