세이버메트릭스
‘이것’ 없이는 무브먼트도 의미 없다
< 일러스트 = 야구공작소 변영아 > 투구에 있어서 무브먼트의 중요성은 널리 알려진 사실이다. 인터넷 커뮤니티나 기사 등에서도 ‘이 선수의 포심은 수직 무브먼트가 높아서 포심 구위가 […]
컴퓨터 비전 시대의 야구 – 드라이브라인
< 일러스트 = 야구공작소 김성윤 > # 드라이브라인의 오픈소스들 앞서 필자는 올해 초 작성한 칼럼에서 야구 컴퓨터 비전 연구에서 주로 사용되는 다양한 데이터셋을 소개하고 활용법을 […]
사사키 로키의 험난한 MLB 적응기
< 일러스트 = 야구공작소 최가윤 > 2023년 WBC에서 오타니 쇼헤이 다음으로 화제를 모은 선수는 바로 사사키 로키였다. 최고 102마일에 달하는 패스트볼과 준수한 슬라이더, 그리고 터무니없이 […]
컴퓨터 비전의 시대에서 야구를 외치다
< 사진 출처 = BaseballCV 데이터셋 > #서론 : 컴퓨터 비전 관점에서 분석하는 야구 최근 들어 베이스볼 서번트에 흥미로운 데이터들이 등장하고 있다. 가령 야구공작소에서도 다룬 […]
야구는 왜 스포츠 통계의 선두주자일까?
< 일러스트 = 야구공작소 김선홍 > 야구와 통계의 인연은 1916년 미국의 야구 잡지 편집자 페르난디드 콜 레인으로부터 시작됐다. 그는 안타와 장타의 가치를 구분하지 못하는 타율 […]
The Best of Yagongso, SEPTEMBER/OCTOBER [9, 10월의 칼럼]
[BoY] The Best of Yagongso, SEPTEMBER/OCTOBER [9, 10월의 칼럼] 9, 10월에 발행된 야공소의 좋은 글들을 소개드립니다. (가나다순) 1. 2023년 KBO에서 가장 화끈하게 몰아친 선수는? […]
날 닮은 너: 컴패리즌 방식 비교하기
‘A 선수는 B 선수와 비슷하다’. 선수를 분석할 때 자주 나오는 이야기다. 체형 혹은 스윙 같은 스카우팅 관점에서도 가능하지만 선수의 성적 같은 정량적 데이터 측면에서도 이를 […]
KBO 리그 FIP를 구해보자
FIP(Fielding Independent Pitching, 수비 무관 평균자책점)는 세이버메트리션으로부터 투수를 평가하는 데 있어서 가장 선호되는 지표 중 하나이다. 실제로 팬그래프 투수 WAR은 FIP 기반으로 계산되고 있으며 과거 […]
‘스트라이크 같은 볼’의 유혹을 가장 잘 참아낸 타자는: 2019시즌 업데이트
[야구공작소 장원영] 작년 3월, 필자는 ‘스트라이크 같은 볼’의 유혹을 가장 잘 참아낸 타자는?이라는 글을 발행했다. 타자들이 골라내는 볼이 다 같은 볼이 아니라는 가정에서 출발한 글이었다. […]