Sit Val

💡 프로젝트 개요

야구 경기에서 발생하는 타격 결과를 주자, 아웃, 득점 상태를 포함한 상황으로 해석하고, 각 결과가 만들어내는 기대 득점 변화를 정량화하는 모델을 개발하는 프로젝트입니다. 해당 모델을 이용한 다양한 도구를 웹 애플리케이션으로 제공합니다.

이 프로젝트는 AI 도구 Gemini를 이용하여 개발하였습니다. Gemini를 이용하여 마르코프 연쇄 모델의 계산 부분을 구현하였습니다.
🔧 기능 (Developments)
🏆 리그
- 리그의 RE24를 계산합니다.
- 9이닝당 해당 리그의 기대 득점을 예측합니다.
- 세이버메트릭스 지표 계산에 사용되는 리그 확장 가치를 예측합니다.
- 추측된 리그 확장 가치를 이용하여 개인의 가치(세이버메트릭스)를 계산합니다.
- 리그 평균 능력에 따른 x점 이상 득점 확률을 계산합니다.
🔧 기능 (Developments)
📋 타선 기반
- 9이닝당 해당 라인업의 기대 득점을 예측합니다.
- 타순에 해당 타자 시점의 RE24를 계산합니다.
- 타순 구성에 따른 해당 타순의 선두타자 등장 확률, 9이닝당 횟수를 예측합니다.
- 타순 구성에 따른 x점 이상 득점 확률을 계산합니다.
🛠️ 기여
✨ 마르코프 엔진 데이터 정규화
- 모델 인터페이스 설계를 통한 재사용성 및 유지보수성 확보
  - v1: 간단한 상황 전이 모델링
  - v2: 타구 유형과 주자 상태별 다른 결과 전이 시나리오 추가 모델링
  - v3: 도루, 폭투 시나리오 추가 모델링
- 주자 상황, 능력 및 타격 결과에 따른 주자 이동, 득점 발생 모델 설계 및 구현
- 연쇄 이벤트(도루, 폭투) 파이프 라인 설계 및 구현
- 입력 데이터 유형에 따른 타선 전이 상태 모델 분리 구현
✨ 인터페이스 및 결과 시각화
- 타격 기록, 주자 능력치 입력, 라인업 입력 시스템 구현
  - 웹 컴포넌트 이용
- 마르코프 연쇄 모델 출력값 시각화
  - 개인 확장 가치
  - 리그 확장 가치
  - 9이닝당 기대 득점
  - 표(RE24, 득점 확률)
- 번역 기능 구현
  - 웹 컴포넌트, json 이용