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축구 경기와 관련된 경기 결과를 예측하기 위하여 과거 시점에 따른 적어도 한번 이상의 경기와 관련된 적어도 하나의 분석 기준에 대하여 소셜 네트워크 분석(Social network analysis)을 통해 경기 분석 지표를 생성하는 경기 분석 지표 생성부; 및상기 경기 분석 지표를 기반으로 미래 경기의 결과를 예측하기 위한 파라미터로서 상기 분석 기준과 관련된 미리 정의된 복수의 특성 값들을 이용하여 경기 결과 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부;를 포함하되,상기 분석 기준은 상기 시점에 따른 상기 축구 경기에 참여한 선수들에 의한 패스(pass) 경로 데이터를 포함하고, 상기 예측 모델 생성부는 상기 패스 경로 데이터 및 상기 정의된 특성 값들을 고려하여 예측 패스 횟수를 산출하는 예측 패스 횟수 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 모델 생성 장치
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제1항에 있어서, 상기 예측 패스 횟수 산출부는 상기 특성 값 각각의 가중치를 적용함에 따라 상기 예측 패스 횟수를 산출하되, 상기 특성 값 각각의 가중치는 상기 과거 시점에 따른 경기에서의 실제 패스 횟수와의 오차 값을 비용 함수로 하는 경사 하강법(Gradient descent)을 이용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 모델 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 경기 분석 지표를 생성하기 위한 상기 과거 시점에 따른 경기 결과와 관련된 적어도 하나 이상의 데이터들을 수집하는 데이터 수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 모델 생성 장치
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축구 경기와 관련된 경기 결과를 예측하기 위하여 과거 시점에 따른 적어도 한번 이상의 경기와 관련된 적어도 하나의 분석 기준에 대하여 소셜 네트워크 분석(Social network analysis)을 통해 경기 분석 지표를 생성하는 경기 분석 지표 생성부; 상기 경기 분석 지표를 기반으로 미래 경기의 결과를 예측하기 위한 파라미터로서 상기 분석 기준과 관련된 미리 정의된 복수의 특성 값들을 이용하여 경기 결과 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부; 및상기 생성된 경기 결과 예측 모델을 이용하여, 상기 경기 결과를 예측하는 경기 결과 예측부;를 포함하되, 상기 분석 기준은 상기 과거 시점에 따른 경기에 참여한 선수들에 의한 패스(pass) 경로 데이터를 포함하고, 상기 예측 모델 생성부는 상기 패스 경로 데이터 및 상기 정의된 특성 값들을 고려하여 예측 패스 횟수를 산출하는 예측 패스 횟수 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 장치
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제6항에 있어서,상기 특성 값들은 선수 간 패스 경로, 포지션, 랭킹(ranking), 팀별 평균 패스 성공률, 포지션 간 패스 경로, 매개 중심성(betweenness centrality), 선수 간 패스 성공률 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 장치
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제8항에 있어서, 상기 예측 패스 횟수 산출부는 상기 특성 값 각각의 가중치를 적용함에 따라 상기 예측 패스 횟수를 산출하되, 상기 특성 값 각각의 가중치는 상기 과거 시점에 따른 경기에서의 실제 패스 횟수와의 오차 값을 비용 함수로 하는 경사 하강법(Gradient descent)을 이용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 장치
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제8항에 있어서, 상기 예측 패스 횟수 산출부는 선형 회귀 분석 및 상기 과거 시점에 따른경기에서의 실제 패스 횟수와의 오차 값을 비용 함수로 하는 경사 하강법(Gradient descent)을 이용하여 상기 예측 패스 횟수를 산출하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 장치
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제8항에 있어서,상기 경기 결과 예측부는 상기 경기 분석 지표를 학습하고, 상기 예측 모델에 따른 팀별 예측 패스 횟수 및 승부 결과를 고려하여 상기 경기 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 장치
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제6항에 있어서,상기 분석 기준은 상기 과거 시점에 따른 경기의 승부 결과에 대한 데이터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 장치
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축구 경기와 관련된 경기 결과를 예측하기 위하여 과거 시점에 따른 적어도 한번 이상의 경기와 관련된 적어도 하나의 분석 기준에 대하여 소셜 네트워크 분석(Social network analysis)을 통해 경기 분석 지표를 생성하는 단계; 상기 경기 분석 지표를 기반으로 미래 경기의 결과를 예측하기 위한 파라미터로서 상기 분석 기준과 관련된 미리 정의된 복수의 특성 값들을 이용하여 경기 결과 예측 모델을 생성하는 단계; 및상기 생성된 경기 결과 예측 모델을 이용하여, 상기 경기 결과를 예측하는 단계;를 포함하되, 상기 분석 기준은 상기 과거 시점에 따른 경기에 참여한 선수들에 의한 패스(pass) 경로 데이터 및 경기 승부 결과에 대한 데이터를 포함하며, 상기 경기 결과 예측 모델을 생성하는 단계는 상기 패스 경로 데이터 및 상기 정의된 특성 값 각각의 가중치를 고려하여 예측 패스 횟수를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 방법
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제14항에 있어서,상기 특성 값들은 선수 간 패스 경로, 포지션, 랭킹(ranking), 팀별 평균 패스 성공률, 포지션 간 패스 경로, 매개 중심성(betweenness centrality), 선수 간 패스 성공률 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 방법
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제15항에 있어서, 상기 특성 값 각각의 가중치는 상기 미래 경기에서의 실제 패스 횟수와의 오차 값을 비용 함수로 하는 경사 하강법(Gradient descent)을 이용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 방법
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제14항에 있어서,상기 경기 분석 지표를 생성하기 위한 상기 과거 시점에 따른 경기 결과와 관련된 적어도 하나 이상의 데이터들을 수집하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경기 결과 예측 방법
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제14항 내지 제17항 중 적어도 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 수행하기 위한 컴퓨터에서 판독 가능한 프로그램이 기록된 저장 매체
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