31. DRA (Deserved Run Average) — 진짜 실점을 찾아내는 지표

DRA(Deserved Run Average)는 투수가 ‘자신의 책임으로’ 얼마나 실점을 허용했는지를

가장 정밀하게 계산하려는 세이버메트릭스 지표입니다.

이 지표는 투수의 성과 평가에 있어 공정성과 예측력을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

기존의 ERA(평균자책점)가 단순히 자책점을 기준으로 투수의 성과를 평가했다면,

DRA는 수비, 구장, 운, 심판 판정, 포수 프레이밍, 타자 수준 등

투수가 통제할 수 없는 외부 변수를 최대한 제거하고,

투수 본인의 순수한 투구 결과만을 반영하려는 것이 핵심입니다.

즉, ERA가 “결과 중심”이라면, DRA는 “기여 중심”이라고 할 수 있습니다.

같은 3.00의 ERA를 기록하더라도, DRA는 "이 투수가 정말 그만큼 잘 던졌는가?"를 다시 묻고,

그 실점의 원인이 투수 본인의 투구 실패에 있었는지를 세밀하게 분석하는 지표인 것입니다.

이는 투수의 장기적인 잠재력과 실제 시장 가치를 판단하는 데 결정적인 역할을 합니다.

 

목차

1. ERA와 DRA의 근본적인 차이점
2. DRA의 복잡한 계산 방식과 포함 요인
3. DRA의 핵심 장점과 예측력
4. DRA와 FIP, xFIP의 분석 범위 차이
5. DRA의 활용과 불가피한 한계점
6. KBO에서의 적용 가능성과 중요성
7. 결론

1. ERA와 DRA의 근본적인 차이점

ERA는 피안타, 볼넷, 홈런, 자책점 등 단순한 결과 통계를 기반으로 계산되며,

수비수의 실책이나 구장의 특성 등 다양한 환경 요인을 분리해내지 못합니다.

반면 DRA는 투수의 실점 상황을 다변량 회귀분석이라는 복잡한 통계 모델을 통해 분석하여,

외부 요인을 통계적으로 보정합니다.

구분	ERA	DRA
평가 기준	자책점 중심, 결과 반영	투수의 실제 기여도 중심, 과정 반영
고려 요소	피안타, 볼넷, 홈런 등 순수 투구 결과	수비, 구장, 타자 수준, 포수 프레이밍, 심판, 기상, 경기 상황 등 복합적 요소
계산 복잡도	단순한 산술 계산	다변량 회귀 기반의 통계 모델
대표성	전통적 지표, 직관적 이해 용이	세이버메트릭스 진영의 최신 지표, 깊은 분석 요구

 

2. DRA의 복잡한 계산 방식과 포함 요인

DRA는 Baseball Prospectus에서 개발한 통계 모델로, 단순한 공식이 아닌

여러 변수를 이용한 정교한 회귀분석을 통해 계산됩니다.

이 모델은 투수가 통제할 수 없는 상황을 제거하기 위해 다음과 같은 광범위한 요인들을 포함합니다.

• 경기 장소(Park Factor): 구장 크기, 고도, 펜스 높이 등 구장이 득점에 미치는 영향을 정량적으로 조정합니다.
• 수비수의 영향: 수비수의 실책, 수비 위치 변화, 그리고 해당 수비수의 평균적인 수비 능력을 보정합니다.
• 상대 타자의 수준: 투수가 상대한 타자들이 리그 평균 대비 얼마나 강력했는지를 반영하여 난이도를 조정합니다.
• 포수의 기여: 포수의 프레이밍 및 블로킹 능력 등 투구 결과에 간접적으로 영향을 미치는 요소를 포함합니다.
• 심판 및 판정: 심판의 스트라이크존 판정 경향을 통계적으로 분석하여 투수의 투구가 불리하게 적용되지 않았는지 보정합니다.
• 경기 상황: 주자 유무, 아웃카운트, 이닝, 점수 차 등 투구 시점의 복합적인 클러치 상황을 반영합니다.

이 모든 요소를 통계적으로 조정하여, 투수가 통제할 수 없는 운이나 외부 요인을 제거한 순수한 실점 기여도를 산출하게 됩니다.

 

3. DRA의 핵심 장점과 예측력

DRA가 현대 야구 분석에서 중요한 지표로 떠오르는 이유는 다음과 같은 명확한 장점 때문입니다.

• 투수의 진짜 실력 평가 가능: 운이나 수비력에 의해 성적이 왜곡되는 것을 방지하고, 투수 본연의 성과를 객관적으로 보여줍니다. 이는 투수의 안정성을 평가하는 중요한 기준이 됩니다.
• ERA보다 우수한 미래 예측력: DRA는 투수의 실력을 내용적으로 평가하기 때문에, 다음 시즌의 성적 예측에서도 ERA나 다른 단순 지표보다 높은 상관성을 보입니다. DRA가 낮다면, 그 투수는 장기적으로 안정적인 성적을 유지할 가능성이 높습니다.
• 구장 및 환경의 공정한 비교 가능: 잠실(투수 친화)이나 대구(타자 친화)처럼 구장마다 장타율이나 실점률이 크게 다른 리그 환경에서 특히 유용합니다. 환경적 차이를 보정하여 리그 전체 투수들을 동등한 기준으로 비교할 수 있게 합니다.

 

4. DRA와 FIP, xFIP의 분석 범위 차이

DRA는 FIP(Fielding Independent Pitching)나 xFIP(Expected FIP)와 같은 세이버메트릭스 지표들보다

훨씬 더 폭넓은 변수를 포함한다는 점에서 차별화됩니다.

지표	주요 평가 요소	외부 요인 보정 정도	분석 복잡도
FIP	삼진, 볼넷, 홈런 (수비 무관 요소)	낮음 (수비를 완전히 배제)	낮음
xFIP	FIP + HR/FB 비율 보정 (운 보정)	중간 (홈런에 대한 운 보정)	중간
DRA	수비, 심판, 환경, 타자 수준 등 복합 요소	매우 높음 (모든 외부 변수 보정)	매우 복잡

 

즉, FIP가 단순히 “수비와 무관한 피칭 결과”만을 본다면, DRA는 “경기 전체 맥락 속에서 투수의 실제 기여 역할”을

평가하는 지표입니다. DRA는 수비를 투수의 성과와 분리하여 평가하려는 현존하는 투수 지표 중 가장 심층적인 모델입니다.

 

5. DRA의 활용과 불가피한 한계점

활용 측면 DRA는 팀 단위 성과 분석에 깊이 활용됩니다. 투수의 실제 가치를 측정하거나,

FA 계약 시 합리적인 금액 산정 기준으로 사용됩니다. 특히 구단 데이터팀에서는

선수의 시즌 변동성(운)을 제거한 '실질 성과 지표'로 DRA를 적극 활용하여,

트레이드나 육성 방향 설정의 기초 자료로 삼습니다.

한계점 DRA는 계산 과정이 매우 복잡하며, Baseball Prospectus의 고유 알고리즘이기 때문에

일반 팬이 직접 계산하거나 세부 공식을 투명하게 파악하기 어렵습니다.

또한, 데이터가 충분히 축적되지 않은 KBO나 마이너리그에서는 모델에 필요한

세부 변수(포수 프레이밍, 심판 성향 등)의 데이터 부족으로 완전한 활용이 아직 어렵다는 한계가 있습니다.

 

6. KBO에서의 적용 가능성과 중요성

KBO 리그는 구장 편차가 크고, 수비력의 팀 간 격차가 큰 편입니다. 이러한 환경적 요인이 ERA를 왜곡하기 쉽기 때문에,

ERA보다 DRA가 훨씬 더 공정한 지표로 작용할 수 있습니다.

예를 들어, 같은 실점을 기록한 투수라도 대구구장(타자 친화)에서 던진 선수와

잠실구장(투수 친화)에서 던진 선수의 DRA는 구장 효과가 보정되어 다르게 계산됩니다.

이는 투수 본인의 능력에 대한 보다 정확한 평가를 가능하게 합니다.

이런 점에서 KBO가 장기적으로 세이버메트릭스를 확장하고 데이터 인프라를 구축한다면,

DRA는 투수의 가치를 판단하는 핵심 지표가 될 가능성이 높습니다.

DRA 분석을 통해 팀은 수비력에 가려져 저평가된 투수를 발굴하거나,

운이 좋아 과대평가된 투수를 식별할 수 있게 됩니다.

 

7. 결론

DRA는 단순한 “ERA의 대체재”가 아니라, 투수의 진짜 실력을 공정하게 평가하는 새로운 기준입니다.

비록 계산 과정이 복잡하고 팬들에게 다소 낯설 수 있지만, 데이터 분석이 야구 운영의 핵심이 된

현대 야구에서 DRA는 외부 변수를 통제하고 투수의 순수한 기여도를 측정함으로써

점점 더 중요한 지표로 자리 잡고 있습니다.