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초록

영어

This study analyzes trends in machine learning research in the Korean sports field and suggests future directions. A total of 39 articles (2019–2026) were collected from RISS based on predefined criteria and analyzed by publication year, journal, sport, research area, and algorithms. The results show that research increased sharply after 2023. Most studies were published in a small number of key journals, and research was concentrated in popular sports such as baseball, basketball, soccer, and golf. In terms of research areas, game outcome prediction accounted for the largest proportion, followed by performance analysis and classification. Algorithm-wise, multi-model comparisons and XGBoost were most frequently used. Overall, machine learning research in sports has grown rapidly but remains focused on prediction-oriented studies. These findings highlight the need for greater methodological diversity and more advanced validation approaches in future research.

한국어

본 연구는 국내 스포츠 분야 머신러닝 학술연구의 동향을 분석하여 연구 현황을 파악하고 향후 방향성을 제언하는 데 목적이 있다. 학술연구정보서비스(RISS)에서 ‘머신러닝, 예측’을 검색어로 하여 발행연도 2019∼2026년, 주제 분야 ‘예술체육’, KCI 등재 및 우수등재지, 스포츠·체육 관련 학회지의 조건을 적용하였으며, 최종 39편을 발행연도, 게재 학술지, 연구 종목, 연구 분야, 활용 알고리즘의 다섯 가지 기준으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 머신러닝 관련 연구는 2023년 이후 급증한 것으로 나타났다. 둘째, 게재 학술지는 한국체육학회지 12편, 한국체육측정평가학회지 9편, 한국스포츠산업경영학회지 4편, 코칭능력개발지·체육과학연구 각 3편, 한국체육과학회지 2편, 골프연구 등 6개 학술지 각 1편 순으로 나타났다. 셋째, 대상별로는 야구 8편, 농구 7편, 축구 6편, 골프 5편, 수구·체조·경륜 각 1편, 스포츠산업·기업 5편, 건강·질환 3편 , 기계학습·언론 각 1편 순으로 나타났다. 넷째, 연구 분야는 경기 결과 예측 19편, 퍼포먼스 분석·분류 8편, 스포츠 소비·시장·재무·경영 분석 5편, 건강·생리 예측 3편, 부상·체력관리 분석 2편, 선수·심판 평가 각 1편 순으로 나타났다. 다섯째, 활용 알고리즘은 다중 모델 비교 21편, XGBoost 등 단일 모델 18편, 군집분석 2편, XAI/SHAP 4편 순으로 나타났으며, 중복 산정을 포함한 결과이다. 이러한 연구동향 분석을 통해 국내 스포츠 분야 머신러닝 연구의 한계와 향후 연구방향에 대한 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
1. 분석대상
2. 분석절차
3. 분석기준
Ⅲ. 결과 및 논의
1. 발행 연도별 연구 동향
2. 게재 학술지별 연구 동향
3. 연구 대상별 연구동향
4. 연구 분야별 연구동향
5. 활용 알고리즘별 연구동향
Ⅳ. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

저자

• 조환희 [ Cho, Hwan-Hee | 한국체육산업개발, 주임 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  교육과학융합연구 [Korean Journal of Education & Convergence]

• 간기

  반년간

• pISSN

  3022-9804

• 수록기간

  2024~2026

• 십진분류

  KDC 370 DDC 370