본 연구는 남자 테니스 선수의 경기력을 나타내는 방법에 있어서, 스포츠데이터 분석에 적용되지 않았던 인공지능기법을 활용하여 남자 테니스 선수의 개인 경기기록을 시각화하고자 하였다. 본 연구에서는 남자 테니스 선수 228명이 2005년부터 2010년까지 출전한 4대 그랜드슬램 대회 2,060세트에 대해서 최종 진출한 라운드(1~7라운드)로 구분하여 Microsoft Excel 2010로 수집 및 정리하였으며, 자료의 시각화를 위하여 SOM toolbox가 적용된 Matlab 14.0 소프트웨어를 이용하여 새몬의 매핑과 자기구성지도를 설계하였다. 새몬의 매핑은 3차원으로 설계하여 적용하였으며, 자기구성지도는 [17 13] 크기로 나타났으며, 훈련을 마친 후의 양자화 오차는 1.451, 지형화 오차는 0.066으로 나타났다. 본 연구를 통하여 얻은 결론은 첫째, 새몬의 매핑은 대용량 자료의 경우에는 시각화된 자료를 해석하는데 어려움이 있었다. 둘째, 3차원 새몬의 매핑을 통하여 투영할 경우, x-y, x-z, y-z 좌표 간 비교를 통하여 자료를 재해석하는데 용이하였고, 셋째, 자기구성지도를 이용할 경우, 대용량 자료를 대표할 수 있는 뉴런을 이용하여 각 변인의 특성을 고려하여 자료처리 일련의 과정을 시각화 할 수 있었다.
본고는 남자 테니스 선수의 경기력을 나타내는 방법에 있어서, 스포츠데이터 분석에 적용되지 않았던 인공지능기법을 활용해 남자 테니스 선수의 개인 경기기록을 시각화하고자 했다.