데이터 마이닝을 이용한 프로야구 투수 연봉 예측모델 구현

1. 연구배경

프로야구는 단순한 스포츠 이상의 의미를 갖는 대중적인 엔터테인먼트 산업이다. 이 산업에서 선수의 연봉은 그 선수의 능력, 성과, 그리고 시장 가치에 따라 결정되는 중요한 요소로 작용한다. 특히 투수는 게임의 승패를 결정짓는 핵심 포지션으로 여겨지며, 그들의 연봉은 팀의 전력 구성과 직결된다. 이에 따라 투수 연봉 예측은 구단 운영, 선수 스카우팅 및 투자 결정에서 중요한 역할을 한다. 최근에는 데이터 마이닝 기술의 발전으로 인해 스포츠 분석에 더 많은 관심이 집중되고 있으며, 이를 통해 선수의 퍼포먼스 데이터를 기반으로 보다 정교한 예측 모델을 구축할 수 있는 가능성이 높아지고 있다. 데이터 마이닝은 방대한 양의 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴이나 통찰력을 발견하는 기법으로, 프로야구에서는 선수의 성향, 게임 내 통계, 경쟁자 분석 등을 포함한 다양한 데이터를 활용할 수 있다. 특히 투수와 관련된 데이터는 단순히 개인 성적뿐만 아니라 팀의 성적, 선수의 부상 이력, 계약 시장의 동향 등 다방면에 걸쳐 존재한다. 예를 들어, ERA(earned run average), WHIP(walks plus hits per inning pitched), FIP(fielding independ…