지난 메모에서 깐 Gassko + Markov 가중치 파이프라인을 KBO 1982–2024 전체에 돌렸다. 결과는 시대보정 oWAR (offensive WAR, era + SD compression + park factor + position adjustment). FanGraphs의 wRC+가 리그 평균만 보정하는 데 비해, 여기는 시즌별 리그 수준 자체를 끌어내려 같은 자 위에 올린다.
미리 짚어둘 것. 이 글의 순위는 세이버메트릭스의 주류 합의가 아니라 흥미 위주의 한 가지 접근이다. KBO에 적용된 wOBA 가중치 추정, RTM prior 강도, SD compression이 어디까지 가야 하는가, OAA 같은 수비 metric의 부재 등 가정 하나만 흔들려도 톱10 명단의 5–6위 이하는 쉽게 뒤바뀐다. "역대 최고 X" 같은 단정이 아니라, 시대를 같은 자에 올려놓는 한 가지 방법으로 봤을 때 이런 모양이라는 정도로 읽어달라.
통산 Top 10
| 순위 | 선수 | 시즌 수 | PA | career oWAR |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 최정 (Jeong Choi) | 20 | 9,438 | 90.7 |
| 2 | 양준혁 (Jun-hyeok Yang) | 18 | 8,799 | 70.3 |
| 3 | 최형우 (Hyoung Woo Choi) | 19 | 9,222 | 68.4 |
| 4 | 강민호 (Min-ho Kang) | 21 | 8,709 | 63.8 |
| 5 | 김태균 (Tae-Kyun Kim) | 18 | 8,225 | 63.7 |
| 6 | 양의지 (Ui-ji Yang) | 16 | 6,866 | 63.2 |
| 7 | 박경완 (Kyung Oan Park) | 23 | 7,329 | 62.0 |
| 8 | 이승엽 (Seung Yuop Lee) | 15 | 8,270 | 59.5 |
| 9 | 김현수 (Hyun Soo Kim) | 17 | 8,830 | 57.1 |
| 10 | 김동주 (Dong Joo Kim) | 16 | 6,592 | 56.7 |
최정이 1위로 나오는 건 거의 자동이다. 시즌 수(20)와 누적 PA(9,438) 둘 다 압도적이고, 시즌 평균 oWAR이 4.5 수준으로 꾸준한 누적이 단순 1등 모양을 만든다. 흥미로운 건 그 다음. 양준혁이 김태균을 누르고, 강민호·양의지·박경완 세 포수가 모두 톱10에 들어간 점이다. 시대보정 자체는 포지션을 모르지만, 마지막에 붙는 position adjustment가 포수 약 +12 runs/season 더 얹어주면서 포수 수비 부담을 카운트한다. 평균 이상 정도의 타격 가치를 포수 자리에서 21시즌 동안 쌓았다는 점이 강민호의 4위를 만든 본질이다.
포지션 보정 자체를 적용할지 말지가 갈리는 지점이라 짚어둔다. FanGraphs의 WAR은 적용하고 (C +12.5, SS +7.5, 2B/3B/CF +2.5, LF/RF −7.5, 1B −12.5, DH −17.5 per 162G), Baseball Reference rWAR은 절대값을 약간 작게 쓰며, KBO 자체 metric인 Statiz는 또 다른 값을 쓴다. 이 파이프라인은 FanGraphs 표준을 그대로 가져왔다. 다른 컨벤션을 골랐다면 강민호·박경완의 순위가 한두 칸씩 빠지고 김태균·이승엽 같은 1루/DH 비중 큰 타자들이 올라온다. 톱10 명단이 컨벤션 선택에 어느 정도 의존한다는 뜻이다.
이승엽이 8위로 보이는 게 부자연스럽게 느껴질 수 있다. 그는 일본 진출 후 돌아온 시기가 있어 시즌 수가 15로 짧다. 시즌 평균 oWAR ≈ 4.0으로 양준혁(3.9)과 거의 같지만 누적 시간이 3시즌 짧다. 즉 단위 시간당 가치는 동급, 총량이 양준혁 아래.
단일 시즌 Top 10
| 순위 | 선수 | 시즌 | 팀 | wOBA raw | wOBA era-adj | oWAR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Eric Thames | 2015 | NC | .553 | .545 | 10.74 |
| 2 | 심정수 | 2003 | 현대 | .524 | .516 | 9.02 |
| 3 | 김도영 | 2024 | 기아 | .467 | .462 | 8.44 |
| 4 | 강정호 | 2014 | 넥센 | .519 | .516 | 8.24 |
| 5 | 이대호 | 2010 | 롯데 | .503 | .502 | 8.11 |
| 6 | 이정후 | 2022 | 키움 | .452 | .456 | 7.93 |
| 7 | 박병호 | 2015 | 넥센 | .503 | .495 | 7.88 |
| 8 | 박경완 | 2004 | SK | .480 | .474 | 7.87 |
| 9 | 이승엽 | 1999 | 삼성 | .511 | .500 | 7.73 |
| 10 | Cliff Brumbaugh | 2004 | 현대 | .493 | .487 | 7.63 |
Eric Thames 2015가 1위로 나오는 건 raw wOBA만 봐도 의심의 여지가 없다 (.553은 메이저 기준 Bonds 2004 .537을 넘는 수치). era 보정에서 KBO 2015가 "리그 약함" 효과로 약 1.5% 깎이는데도 여전히 10.74 oWAR. KBO 단일시즌 oWAR 9 이상은 1982년 이래 두 시즌(Thames 2015, 심정수 2003) 뿐이다.
흥미로운 건 박경완 2004다. 2004시즌 안에서 보면 그의 wOBA .480은 PA가 의미 있게 쌓인 선수들 중 2번째 (1위 Cliff Brumbaugh .493), 표 기준으로는 5위였다. 그런데 통산 단일시즌 oWAR로 폭을 넓혀 KBO 1982–2024 전체를 줄세우면 8위로 들어온다. 포수 자리에서 만든 .480이라 position adjustment가 ~12 runs을 더 얹어준 결과다. 그해 SK가 한국시리즈에서 졌고 박경완 본인의 시즌이 MVP급 임팩트로 회자되지 않는다는 점에서 잘 알려지지 않은 케이스다. 시대를 보정해서 보면 이승엽 1999의 54홈런 시즌과 거의 같은 가치라는 결론이 나온다.
김도영 2024가 3위로 들어오는 점, 그리고 이정후 2022가 6위인 점은 현재 진행형 신성이 역대 톱10에 진입한다는 신호다. 2010년대 후반 이후 KBO의 평균 wOBA 수준이 올라가면서, 같은 raw 수치를 만들어도 era 보정 페널티가 더 커진다. 그 환경에서도 두 선수가 톱10에 진입했다는 게 핵심.
보정 효과 크기
raw wOBA의 리그 평균은 시대 간에 생각보다 안 변한다. 1982년 .343, 2024년 .356으로 4% 정도 차이. 진짜 보정은 era 압축이 잡아낸다. Gassko 방식으로 1982 평균을 현대 환경에 올려놓으면 .319로 내려간다 (−7%). 2024 평균은 .352로 거의 안 깎인다 (−1%). 같은 raw 수치를 만들었더라도 1982의 그것은 경쟁이 얕은 리그에서의 성적으로 더 큰 폭으로 깎여 내려간다는 뜻이다.
단일시즌 톱10 안에서 보면 같은 패턴이 작게 나타난다. era 보정 후 가장 크게 깎인 케이스는 이승엽 1999 (.511 → .500, −2.2%), 가장 적게 깎인 건 이정후 2022 (.452 → .456, +0.9% 약상승). 1999 리그 평균이 2022보다 약간 높았다는 뜻이고, 이게 두 시즌의 oWAR 격차 (7.73 vs 7.93) 에 미세하게 기여한다.
무엇이 더 필요한가
이 oWAR은 공격 WAR이다. 수비와 베이스러닝(BsR)을 합친 full WAR로 가면 강민호·박경완 같은 포수의 순위가 더 오를 가능성이 크고, 양의지의 통산 순위도 다시 흔들린다. KBO에는 OAA(Outs Above Average) 같은 정밀 수비 metric이 없어서 단순 포지션 가산 이상의 보정이 어렵다. 다음 단계는 fielding component를 어떻게 분리해서 추정할 것인가다.
Method: Gassko-style era adjustment (양쪽 시즌 모두 RTM 보정 후 비교) + Markov chain wOBA weights (KBO 시즌별) + SD compression (Schell 1999) + park factor + position adjustment. 통산은 player_id 기준 합산 (동명이인 26건 처리됨). 코드는 repo.