One of the oldest board games in the world is the game of Go which is originated at least more than 2,500 years ago. In spite of its long history, the theoretical studies concerning to Go openings are still insufficient. We firstly used related-samples t-test using SPSS to the three countries' Go mean openings to find out their similarities and differences. Experimental result shows that there are no significant differences (p=.959) between Korean and Chinese mean openings, but meanwhile, there are just some slight similarities (p=.061) between Korean and Japanese mean openings. We secondly applied PCA and LDA classifiers with Euclidean distance to correctly classify a pro player's opening into his/her class obtained from the training openings. Result shows that the recognition rate (42.1%) of dependent LDA classifier is much better than that (27.9%) of PCA classifier; and also that dependent LDA classifier outperforms independent LDA classifier with the recognition rate of 35.0% .

바둑은 2,500년 이상의 역사를 갖고 있지만 바둑에 대한 이론적 연구는 여전히 미흡하다. 최근에 인공지능을 활용하여 연구를 하고 있으나 현저한 이론적 실체를 제공하고 있지 못하다. 본 연구는 세계 최고의 바둑기사인 이세돌 프로 9단의 기보를 중심으로 바둑의 초반전인 포석을 분석하기 위하여 주성분분석을 적용하였다. 분석 결과 361개의 고유벡터 중 48개의 가장 큰 고유벡터가 전체 분산의 99.9% 정보를 수록하고 있으며, 전체 분산의 90.5% 정보를 30개의 가장 큰 고유벡터로 처리할 수 있음이 밝혀졌다. 이 결과는 향후 프로기사의 포석에 대한 패턴인식을 연구하는데 상당한 기여가 있을 것이다.