AI 시대의 수비지표 2편 – 수비 데이터셋과 크라우드소싱
< 일러스트 = 야구공작소 이동헌 > AI 시대의 수비지표 1편 – OAA 데이터 구하기 # 서론 : 우리는 몇 개의 데이터를 만들어야 할까? 지난 칼럼에서 […]
세이버메트릭스
AI 시대의 수비지표 1편 – OAA 데이터 구하기
< 일러스트 = 야구공작소 이재성 > # 서론 : 수비 지표는 왜 어려운가 야구에서 수비는 오랫동안 객관적 평가가 어려운 영역이었다. 수비율은 가장 오래된 수비 지표다. […]
“풀하우스”의 벽은 존재하는가? – 진화론과 타격
< 일러스트 = 야구공작소 박경진 > # <풀하우스>가 우리에게 남긴 것 1996년, 하버드 대학의 고생물학자 스티븐 제이 굴드(Stephen Jay Gould)는 저서인 <풀하우스>에서 통념에 도전했다. 당시 […]
‘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? […]