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축구에서 기대득점에 대한 통계적 이해 : 로지스틱 회귀와 K리그1 사례를 중심으로
Statistical Understanding of Expected Goals in Football : Focusing on Logistic Regression and the K-League1 Case

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제10권 4호 (2026.04)바로가기
  • 페이지
    pp.1211-1220
  • 저자
    정경구, 최경호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A483995

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원문정보

초록

영어
This study aims to explore the statistical concept of Expected Goals (xG) in football and to illustrate the process of calculating xG using logistic regression models. xG is a quantitative metric that estimates the probability of a shot resulting in a goal and is widely used to evaluate individual and team offensive performance. This research introduces a hypothetical model using real-game variables such as shot distance, angle, shot type, pass type, and defensive pressure as predictors, accompanied by illustrative calculations. Additionally, statistical relationships, such as correlations between actual goals and xG, were examined using K-League 1 data. A portion of open-source shot data from Kaggle was also analyzed with logistic regression models built on Orange3, demonstrating the utility and visualization capabilities of the analytical tool. This study contributes to a better statistical understanding of xG and provides foundational insight for future performance analysis based on Korean football data and machine learning applications.
한국어
본 연구는 축구에서 기대득점(Expected Goals, xG)의 통계적 개념을 고찰하고, 로지스틱 회귀모형을 활 용하여 xG 산출 과정을 설명하는 데 목적이 있다. xG는 슈팅이 득점으로 연결될 확률을 정량화하는 지표로, 선수 및 팀의 공격 성과를 평가하는 데 유용하다. 본 연구에서는 슈팅 거리와 각도, 슈팅 방식, 패스 유형, 수비 압박 등 실제 경기에서 발생 가능한 변수를 가정하고, 이들을 설명변수로 설정하여 xG 산출 공식을 예시와 함께 제시 하였다. 그리고 K리그1 데이터를 이용하여 실제득점과 xG 간의 상관관계 등 통계적인 측면을 알아보았다. 또한 케글에 공개된 일부 슈팅 데이터를 활용하여 Orange3 기반의 로지스틱 회귀모형을 적용함으로써, 분석 도구로서 의 활용 가능성과 시각화 효용성을 확인하였다. 본 연구는 통계분석 기반의 xG 이해를 돕고, 국내 축구 데이터 활용 및 향후 머신러닝 기반 성과 분석 연구의 기초자료로서 의의가 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 xG에 대한 이해
2.2 로지스틱 회귀모형
Ⅲ. 실증분석
3.1 xG의 통계적 측면
3.2 xG와 실제 득점, 순위 간의 상관성 분석
3.3 Orange3를 이용한 xG 산출 사례
Ⅳ. 논의 및 결론
REFERENCES

키워드

기대득점 축구 Orange3 로지스틱 회귀분석 K리그 Expected Goals Football Orange3 Logistic Regression K-League

저자

  • 정경구 [ Kyounggu Jung | 전주대학교 축구학과 부교수 ]
  • 최경호 [ Kyoungho Choi | 전주대학교 방사선학과/보건통계연구소 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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