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본 연구는 한국프로농구 리그(KBL) 선수들의 보상 결정 메커니즘을 체계적으로 규명하고, 이를 기반으로 한 실증적 연봉 예 측 모델을 설계하고 실증하는 것을 핵심적인 목적으로 한다. 기존의 선행연구들이 제한적인 경기 성과 지표에 의존하여 선 수 보상을 설명하려 했던 방법론적 한계를 보완하기 위해, 본 연구는 인적자본이론, 성과기반 보상이론, 그리고 노동시장 및 제도주의 이론을 통합한 다층적 이론적 프레임워크를 구축하였다. 이러한 이론적 토대 위에서, 본 연구는 선수의 수상 실적, 신체적 특성, 드래프트 순위, 포지션별 특성, 계약 유형, 그리고 과거 연봉 추이 등 다면적 변수들을 포괄하는 종합적 데이터 아키텍처를 설계하였다. 특히, 머신러닝 알고리즘을 활용한 예측 모델링을 통해 전통적인 선형 회귀 모델의 한계를 보완하 고, 복잡한 비선형 관계와 변수 간 상호작용을 포착할 수 있는 정교한 분석적 접근법을 채택하였다. 실증 분석 결과, 한국프 로농구 선수 연봉 산정에 있어 경기장 내 성과 지표를 넘어, 제도적 환경 요인과 과거 보상 이력이 현재 연봉 결정에 통계적 으로 유의미한 영향을 미친다는 중요한 발견을 제시한다. 이는 스포츠 노동시장에서의 보상 결정이 단순한 성과-보상 연계 를 초월하여, 더욱더 복합적이고 맥락적인 요인들에 의해 형성됨을 시사한다. 본 연구의 학술적 기여는 연봉 결정 과정의 이론적 타당성과 실무적 적용 가능성을 동시에 확보했다는 점에 있다. 구체적으로, 구단의 전략적 보상 체계 설계, 선수 에 이전트의 협상 전략 수립, 그리고 리그 차원의 제도적 개선방안 등 다층적 이해관계자들에게 실증적 근거를 제공하는 정책 적 함의를 지닌다. 나아가, 본 연구는 스포츠 애널리틱스 분야에서 인공지능 기반 예측 모델링의 활용 가능성을 확장하고, 이론 중심적 접근법의 중요성을 재조명함으로써 향후 연구의 방향성을 제시한다는 점에서 학문적 의의가 크다.
주요어: 연봉 예측, 인공지능, 통합적 인적자원 보상이론, 스포츠 애널리틱스, 한국프로농구
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