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초록

영어

This study proposes a new method for predicting the wage grades of soccer players using big data and artificial intelligence. Predicting the salaries of soccer players is a crucial task that involves accurately assessing players' performance and potential, and reflecting this in their salaries to enhance the economic efficiency of the soccer industry. This research analyzes player ability data provided by FIFA 22 and employs various big data and artificial intelligence techniques to predict players' salary grades. Key methodologies used include decision trees, artificial neural networks, random forests, and boosting, which were utilized to compare the accuracy of the salary prediction models. The results show that the random forest and boosting methods exhibited the highest prediction accuracy. This study demonstrates the process and utility of using big data and artificial intelligence technologies to predict soccer players' salary grades, offering a new perspective on the soccer industry.

한국어

본 연구는 빅데이터와 인공지능을 활용하여 축구선수의 연봉등급을 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 축구선수의 연봉 예측은 선수의 성과와 잠재력을 정확하게 평가하고, 이를 연봉에 반영함으로써 축구 산업의 경제적 효율성을 높이는 중 요한 과제이다. 본 연구는 FIFA 22에서 제공하는 선수 능력치 데이터를 분석하여, 다양한 빅데이터 및 인공지능 기법을 통해 선수의 연봉등급을 예측한다. 주요 연구 방법으로는 의사결정나무, 인공신경망, 랜덤 포레스트, 부스팅 등을 활용하였으며, 이를 통해 연봉등급을 예측하는 모델의 정확도를 비교 분석하였다. 연구 결과, 랜덤 포레스트와 부스팅 기법이 가장 높은 예 측 정확도를 보였다. 이 연구는 빅데이터와 인공지능을 이용해 축구선수의 연봉등급을 예측하고, 축구 산업에 새로운 관점을 제공한다.

목차

요약　
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
2.1 빅데이터 및 인공지능 활용한 스포츠 분야 예측 관련 연구
2.2 축구 선수의 연봉 관련 연구
3. 연봉등급 예측기법
3.1 의사결정나무(Decision Tree)
3.2 인공신경망(Artificial Neural Networks)
3.3 랜덤포레스트(Random Forest)
3.4 부스팅(Boosting)
3.5 KNN(K-Nearest Neighbors)
3.6 딥러닝(Deep Learning)
4. 연구결과
4.1 자료수집
4.2 변수선정
4.3 빅데이터 및 인공지능 모델링
4.4 평가방법
5. 연구결과
5.1 데이터 추출
5.2 등급 기반 모델 학습과 정확도 측정
5.3 기법별 정확도 지표
5.4 성능 비교를 위한 일원배치 분산분석(ANOVA)
6. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 정현성 [ Hyeon-Seong Jeong | 서강대 메타버스전문대학원 학생 ]
• 김진화 [ Jin-hwa Kim | 서강대 메타버스전문대학원 교수 ] Corresponding Author
• 현대원 [ Dae-Won Hyun | 서강대 메타버스전문대학원 교수 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]

• 간기

  월간

• pISSN

  2635-8875

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 323 DDC 338