2026년 8월 29일

3단계: 공백 복귀율과 Stop Rule (선수가 1년 동안 대회에 안 나오면 은퇴일까, 휴식일까?)

주관적 추측을 배제하는 기준의 필요성

데이터 분석을 하다 보면 난감한 상황을 마주합니다.

• 어떤 선수가 2023년 시즌에 대회에 한 번도 나오지 않았습니다.
• 이 선수는 운동을 완전히 그만둔 걸까요, 아니면 부상 치료나 학업 때문에 1년 쉬고 2024년에 다시 복귀할 선수일까요?

🚨 주의할 점
분석가가 자의적으로 "3년 정도 안 나오면 은퇴로 치자"처럼 주관적으로 기준을 정해버리면, 생존분석과 잔존율 통계가 심각하게 왜곡됩니다.

20년간의 데이터 전수 조사 (gap_return_rates.csv)

splits는 주관적 추측 대신 대한체육회 20년 치 전체 출전 데이터에서 발생한 모든 공백 사례(Gap Episode)를 전수 추적했습니다.

[실제 데이터: 공백 기간(시즌)별 복귀 확률 전수 조사 결과]
 
공백 기간 (미출전 기간)  |  전체 사례수  |  실제 복귀한 사례  |  복귀율 (%)
-----------------------------------------------------------------------
1시즌 연속 미출전      |   1,633건     |      175건        |   10.72%  <-- 10명 중 9명(89.3%)은 돌아오지 않음
2시즌 연속 미출전      |   1,435건     |       37건        |    2.58%  <-- 복귀율 2%대로 급락
3시즌 연속 미출전      |   1,285건     |       17건        |    1.32%
4시즌 이상 미출전      |   1,204건     |        8건        |    0.66%

💡 데이터가 증명한 사실

쇼트트랙은 훈련 강도가 높고 진학 경쟁이 치열하여, 단 1시즌(1년)만 대회에 나오지 않아도 약 90%(89.28%)의 선수는 다시 빙판으로 돌아오지 못합니다.

통계적 의사결정 규칙, Stop Rule 확정 (record_stop_rule.csv)

프로젝트는 사전에 다음과 같은 객관적 기준을 수립했습니다.

$\text{기록 중단(Stop Rule) 조건}: \quad \text{복귀율} \le 20.0\% \quad \text{AND} \quad \text{표본수} \ge 100$

• 검증 결과
  $n=1$ (1시즌 공백)에서 이미 복귀율 10.72%($\le 20\%$)와 표본수 1,633건($\ge 100$)을 만족했습니다.
• 최종 판정
  1시즌 이상 연속 미출전을 공식 기록 중단(이탈/은퇴) 기준으로 확정했습니다 ($n=1$).

이 기준이 정립되면서, 코호트 생존분석 모델이 선수의 은퇴 시점을 모호함 없이 판정할 수 있게 되었습니다.

스피드스케이팅 종목 전향에 대한 예외 보정

데이터를 정밀하게 다루기 위해 중요한 예외 보정 규칙도 추가되었습니다.

• 쇼트트랙 선수가 중·고등학교 진학 시 스피드스케이팅(롱트랙)으로 종목을 바꾸는 경우가 있습니다.
• 쇼트트랙 기록만 보면 미출전(이탈)으로 잡히지만, 선수 본인은 빙상 활동을 계속 이어가고 있는 것입니다.
• 따라서 분석 엔진은 종목 코드(classCd목록)를 추적하여, 스피드스케이팅으로 옮겨간 선수도 정상 활동으로 간주하여 이탈 통계가 오염되지 않도록 보정했습니다.