Evaluation of key-strokes on the basketball game analysis software

최형준(Hyong Jun Choi) 한국체육측정평가학회 2013 한국체육측정평가학회지 Vol.15 No.3

경기분석 소프트웨어의 발달이 스포츠경기력을 향상시키는데 도움을 주듯이, 소프트웨어의 평가는 스포츠와 인간 공학 분야에 관계가 있다. 스포츠경기분석 소프트웨어를 실시간 분석환경에서 사용하기 위해서는 자료수집, 자료 분석의 시간적, 조작적 제한을 고려해야 하며, 실시간 분석환경에서의 경기분석 소프트웨어 사용은 앞선 제한점을 최근의 컴퓨터기술과 체계화된 분석 과정 속에서 축소시킬 수 있다(Choi, 2008; Choi, Hughes, & O``Donoghue, 2007). 따라서 본 연구의 목적은 2005-2006, 2006-2007년도 영국 여자 농구대회(Div 2)에서 사용된 농구 경기분석 소프트웨어의 키 스트로크를 비교하여 분석 과정 속에서 소프트웨어 사용의 변화치를 측정하고, 이를 논의하는 데 있다. 경기 기록은 농구 경기분석 프로그램인 CyberSport for Basketball™ 4.0을 사용하였을 때 기록된 자료를 의미하며, 소프트웨어의 키 스트로크를 측정하기 위해 Blacksun사의 Mousotron™ 4.7을 사용하였다. 수집된 자료는 Mann-Whitney U 검정, 독립 T검정 그리고 빈도분석을 통해 분석되었다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 첫째, 두 시즌 간의 분석 시간(2005 - 2006 시즌 - 85.3±4.7 분, 2006 - 2007 시즌 - 283.6 ± 4.6 분) 사이에는 유의한 차이가 없다. 둘째, 두 시즌 간의 총 스트로크 수(2005 - 2006 시즌 - 1198.3±143.3 회, 2006 - 2007 시즌 - 1316.0±164.9 회, p<.05)와 분석시간(분)당 스트로크 수(2005 - 2006 시즌 - 14.1±1.7/min, 2006 - 2007 시즌 - 15.8±1.8/min, p<.05)에는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 결과적으로 스트로크 횟수가 증가하면 분석시간이 증가되는 점에 있어서 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 못 했지만, 경기가 진행되는 과정에서의 분석 강도에 의하여 스트로크 횟수가 증가되어도 분석시간은 감소하는 것으로 풀이된다. 따라서 경기분석 소프트웨어를 활용하여 기록자가 경기내용과 경기기록을 실시간으로 수집할 경우 분석 강도와 분석시간 등을 고려해야만 하며, 스트로크 수를 최대한 감소시킬 수 있는 도구를 선택해야 할 것으로 사료된다. 이 연구의 자료를 토대로 향후 연구에서는 소프트웨어의 평가를 스포츠경기흐름의 강도를 측정할 수 있는 지표개발이 이루어진다면 실시간 경기분석을 위한 소프트웨어 개발에 도움을 줄 수 있을 것이다. As the development of match analysis software has enhanced performance in sports, the evaluation of the applications is currently relevant in the field of sport and ergonomics. In order to utilize those applications or systems in real-time situations, however, limits of data collection, data analysis, time and validity of the data must be addressed in match analysis applications. Modern technologies, on the other hand, tend to overcome the limitations of match analysis applications by the construction or internal procedure (Choi, 2008; Choi, Hughes, & O` Donoghue, 2007). The main aim of this study, therefore, is to compare the key strokes of basketball match analysis software between the England Women Basketball DIV 2 2005-2006 and 2006-2007. The game data were collected in real-time by Cyber Sport for Basketball ™ 4.0 and then determined by Mann-Whitney U test, independent T-test and descriptive statistics. As results, there were no significant differences found on analysis time (85.3±4.7 minutes in 2005-2006, 83.6±4.6 minutes in 2006-2007), but there were significant differences on the total strokes by key presses/mouse clicks ( 1198.3±143.3 in 2005-2006, 1316.0±164.9 in 2006-2007, p<0.05) and the strokes per analysis minute ( 14.1±1.7/min in 2005-2006, 15.8±1.8/min in 2006-2007, p<0.05) between the seasons. Consequently, the ascend numbers of strokes and descend minutes of analysis time have found in the comparison despite of no difference between analysis time statistically that the intensity of analysis depended on game process would have caused the results of the study. Therefore, the application on the match analysis software has to be concerned for all operators who collate performance data or match data using such software. For further research, the development of game intensity index is required in order to evaluate the software evenly.

축구 월드컵대회의 경기기록 기반 경기결과 예측

최형준(Choi, Hyong-Jun),이윤수(Lee, Yun-Soo) 한국체육과학회 2019 한국체육과학회지 Vol.28 No.1

This study was to confirm the probability of prediction of match outcomes based on the official data of soccer World Cup. Also, it was to identify the differences of prediction models which were divided with the ratio of data used among the raw data. The raw data was considered in the official data from 2002 to 2018 soccer World Cup on the official web sites of FIFA. Totally, 17 independent variables were shot attempts, shot on goal, % of shot on goal, passes, passes completed, % of passes completed, short passes, short passes completed, % of short passes completed, long passes, long passes completed, % of long passes completed, corner kicks, fouls committed, fouls suffered, offsides, and % of ball possessions. One dependent variable was the outcome of match. In order to process the data, the self-organizing map which is one of artificial intelligent techniques was used for this study. Totally, 640 data set was used for this study that 60%, 70%, 80%, and 90% of raw data was split as the training data set for the self-organizing map. The results of this study were found as following belows; First, there were a couple of consideration on designing of the self-organizing map that the error was 3.446 and the structure was 10 × 10. Second, 60% (384) and 90% (576) of usage on the raw data for the training matched the prediction with 71.86%. Third, 70%(448) and 80%(512) of usage on the raw data for the training shown higher prediction with 73.44%. Consequently, the results of this study were shown that there were no differences of prediction accuracy with different amount of data used.

한국 남자 국가대표 선수의 체격,체력검사 결과와 자기구성지도(Self-Organized Map)를 이용한 스포츠 종목의 군집분석 -사례연구를 중심으로

최형준 ( Hyong Jun Choi ),정연성 ( Yeon Sung Jung ),고병구 ( Byoung Goo Kob ) 체육과학연구원 2009 체육과학연구 Vol.20 No.3

이 연구는 자기구성지도와 체격·체력검사 결과를 토대로 한국 남자 국가대표 선수의 스포츠 종목을 군집해 보고, 군집된 스포츠 종목을 수행하는데 필요한 체력요인을 알아보는데 목적을 둔다. 자기구성지도는 경쟁학습 알고리즘을 통해 학습된 신경망으로써 군집하는 과정을 시각화하고, 각 스포츠 종목의 특성을 분석하여 군집하기 위한 도구이다. 본 연구에서는 19개 스포츠 종목의 한국 남자 국가대표 선수 288명을 연구대상으로 선정하였다. 선정된 연구대상은 신장, 좌고, 몸무게, 흉위, 체지방률, 팔굽혀펴기, 농구공던지기, 윗몸일으키기, 하프스쿼트점프, 제자리멀리뛰기, 오래달리기(1600m), 오래달리기(1000m), 50m 달리기, 사이드스텝, 윗몸앞으로굽히기의 체격 및 체력검사를 실시하였다. 수집된 자료는 자기구성지도 툴박스(Self-Organized Map Toolbox)가 탑재된 MATLAB 14.0 프로그램을 이용하여 분석되었는데, 경쟁학습 알고리즘을 통해 설계된 자기구성지도의 크기는 [12 7]로 나타났다. 설계된 자기구성지도는 원자료의 투영 결과와 군집화 기능(Clustering Function)에 따라 6개의 군집을 나타냈다. 군집1에는 사이클, 유도, 탁구, 태권도, 테니스, 군집2에는 육상, 펜싱, 핸드볼, 군집3에는 농구, 배구, 야구, 군집4에는 수영, 양궁, 역도, 군집5에는 럭비, 군집6에는 근대5종, 레슬링, 축구, 하키로 각각 나타났다. 군집 1은 체격·체력요인의 Z-점수가 적게 나타나 체격이 작은 집단으로 구분되었으며, 군집 2는 작지만 민첩성이 좋은 집단으로 나타났다. 군집 3은 신장, 체지방률, 그리고 상지순발력(농구공던지기)와 하지순발력(제자리멀리뛰기)이 좋은 집단으로 나타났으며, 군집 4는 신체구성이 작지만, 심폐지구력이 좋은 것으로 나타났다. 군집 5는 몸무게, 흉위가 다른 군집에 비해 월등히 높게 나타났으며, 군집 6은 하지근지구력(하프스쿼트점프)와 복근지구력(윗몸일으키기)이 좋은 집단으로 나타났다. 자기구성지도는 자료의 처리과정을 시각화 할 수 있는 장점을 지니고 있었으며, 대용량의 자료를 변인의 특성에 맞춰 구분할 수 있어서 자료의 요약과 특성을 분석할 수 있었다. The purpose of current study was to identify the possibility of use the Self-Organized Map among the artificial intelligent techniques into the field of sport science. It is not only the main purposes of the study that the cluster analysis of sport events based on the fitness features was also concerned. The differences of fitness characteristics were utilized with the Self-Organized Map that it was trained based on the competitive learning algorithm. In the study, there were 288 international level athletes who have performing 19 different sport selected as subjects. The Standing Height, Sitting Height, Weight, Girth of Chest and Body Fat % as body measurement and the Push-up, Basketball throw, sit-up, Half-squat Jump, Stand run jump, long run (1600m), run 1000m, run 50m, side step and trunk forward flexion as the fitness were measured. The MATLAB 14.0 package with SOM (Self-Organized Map) toolbox was utilized to cluster the sports, and then the results were discussed within the literatures. As the results of study, the clustering by Self-Organized Map shown 6 clusters. The Cycling, Judo, Table Tennis, Taekwando and Tennis were involved in Cluster 1, Athletics, Fencing and Handball were in Cluster 2, Basketball, Volleyball and Baseball were involved in Cluster 3. The Swimming, Archery and Weight-lifting were in Cluster 4 and Rugby were in Cluster 5. Finally, the modern pentathlon, wrestling, soccer and field hockey were involved in Cluster 6.

2002, 2006년 축구 월드컵 대회를 통한 경기력 분석에 관한 연구

최형준(Hyong Jun Choi) 한국체육측정평가학회 2009 한국체육측정평가학회지 Vol.11 No.2

이 연구는 2002년 한·일 축구 월드컵 대회와 2006년 독일 축구 월드컵 대회에서 나타난 지역별 특성, 승·패요인, 그리고. FIFA의 세계 랭킹을 토대로 경기력을 분석하고자 하였다. 이 연구에서는 2002년과 2006년 축구 월드컵 대회에 출전한 본선 진출국이 경기한 경기를 대상으로 하였으며, 연구의 대상이 된 경기 수는 256경기였다. 자료 수집을 위해 FIFA에서 제공하는 Media Channel의 공식자료를 사용하였으며, 2002년과 2006년에 공통적으로 사용된 49개 변인만을 선별하여 사용하였다. 수집된 자료는 MS Excel을 통해 정리되었으며, 통계분석을 위해 SPSS 14.0을 사용하였다. 자료처리는 비모수통계 검증법 중, Kruskal-Wallis H 검정, Wilcoxon Signed Ranks 검정, 그리고 Mann-Whitney U 검정법을 사용하였으며, Kruskal-Wallis H 검정의 사후검증법으로 Jonchheere-Terpstra 검정을 사용하였다. 모든 검정에서 유의수준. 05미만일 경우에만 유의한 차이가 있는 것으로 판단하였다. 이 연구를 통해 나타난 결과는 첫째, 대륙간 비교에서 2-4개의 변인에서 대륙간 유의한 차이(p<.05)가 있었으며, 둘째, 승·패요인에 따른 비교에서는 가장 많은 변인에서 유의한 차이(p<.05)를 나타낸 경우는 이긴 경우와 진 경우의 비교였다. 셋째, 상위·하위 랭킹의 비교에서는 패스와 슈팅에 연관된 변인에서 유의한 차이(p<.05)를 나타냈다. This study was to investigate the methods for team performance analysis in football based on the 2002 and 2006 football worldcup data. Accordingly, the valid performance indicators had to be selected in the study that the official data from the Media Channel was gathered into the MS Excel package. Three aspects for the comparisons were chosen such as the differences by regional features, winning/losing factors and higher/lower ranks. Totally, 256 games on the 2002, 2006 football worldcup were selected and 49 variables were used in this study. The data gathered was determined with descriptive statistics and the nonparametric statistics such as Kruskal-Wallis H tests, Wilcoxon Signed Ranks tests and Mann-Whitney U tests. Additionally, the Jonckheere-Terpstra test was used for the post-hoc comparisons of the Kruskal-Wallis H tests. The results found that there were significant differences of regional features on 2-4 variables such as Short-Passes, Total goals and Offsides(p<.05). Especially, the comparisons between Asia/Oceania and others shown that there was significant difference of % shots to goals(p<.05). Within the comparisons between winning, losing and draw situation, there were a couple of significant differences found that most variables relevant to the goals were significantly different(p<.05). Finally, the variables relating to passing and shots were significantly different(p<.05) that it would indicate the differs of team performance features.

자기구성지도(Self-Organized Map)를 활용한 레슬링 선수의 체격 및 체력요인의 군집분석

최형준(Hyong Jun Choi),고병구(Byong Gu Go) 한국체육측정평가학회 2012 한국체육측정평가학회지 Vol.14 No.1

본 연구는 레슬링 선수들(n=145)의 체격과 체력 검사 결과를 토대로 자기구성지도(Self-Organized Map)을 활용하여 체급별 그룹 간의 차이를 알아보고자 하였다. 특히 한국체육과학연구원에서 실시하는 엘리트 선수들의 체격 및 체력검사 자료를 기준으로 군집분석에 필요한 공통된 요인들을 추출하였으며, 수집된 자료 중에서 결측값이 포함된 요인들은 배제되었다. 자기구성지도의 설계를 위하여 헬싱키 기술대학(Helsinki University of Technology)에서 2006년도에 개발한 SOM toolbox를 자연과학 자료처리 및 통계프로그램인 MATLAB 14.0에 탑재하여 자기구성지도의 구조(셀의 크기와 높이)를 제작하였다. 자기구성지도의 군집수는 연구대상자(레슬링 선수)들의 체급 수에 맞게 설정하였으며, 본 연구에서는 총 5개의 집단으로 제한하였다. 설계된 자기구성지도는 비지도학습 알고리즘(Unsupervised learning algorithm)에 의해 매 학습시도마다 가중벡터(weight vector)값이 변화되도록 하였다. 본 연구의 결과를 요약해 보면, 군집 1은 신장(185.3cm±6.33), 좌고(99.3cm±2.81), 농구공 던지기(1148.0cm± 154.73), 제자리높이뛰기(267.8cm±16.44), 체전굴(20.8cm±5.74)에서 다른 군집보다 월등한 것으로 나타났으며, 군집 3은 6개의 요인에서 다른 군집보다 월등하였다. 또한, 군집 3과 군집 5는 각각 3개와 1개의 요인에서 월등함을 나타냈다. SOM을 활용해 나타난 군집들은 각 체급별 특성을 대변하였으나, 군집 2는 체급의 특성을 대변할 수 없었다. This study was to design and to utilize the Self-Organized Map (a concept o the artificial neuron networks) for the cluster analysis of elite athletes` performances based on the body measurement and fitness tests. It was not only the main purpose of this study that the characteristics of each cluster were also discussed. The 288 Korean elite athletes from 19 different sport events were selected and involved in the project that they had more than 10 years experienced. The subjects were measured with fitness tests, then the MATLAB 14.0 with SOM toolbox written by the laboratory of computer and information science at Helsinki University of Technology was used for the data process and analysis. The number of clusters based on the SOM model has validated with Kappa between K-mean algorithm and hierarchical clustering algorithm. The SOM has trained with unsupervised learning algorithm that the weight vector was updated each iteration. As result of the study, the 1 cluster had 5 greatest variables such as height (185.3cm±6.33), sitting height (99.3cm±2.81), basketball throw (1148.0cm±154.73), stand jump (267.8cm±16.44) and trunk forward flexion (20.8cm±5.74). Additionally, the 6 variables in the 3 cluster, 3 variables in the 4 cluster and 1 variable in the 5 cluster were greater than other clusters. Most clusters using the SOM were presented the characteristics of the weight groups except 2 cluster.

The Methods for identification of valid performance indicators of sport within real-time analysis systems

최형준(Hyong Jun Choi) 한국체육측정평가학회 2008 한국체육측정평가학회지 Vol.10 No.3

스포츠 분야에서 경기력의 주요 요인들을 확인하려고자 하는 노력은 스포츠 과학의 진보된 연구방법의 개발과 함께 이어져왔다. 진보된 연구 방법들 중에서 스포츠 경기력 분석분야(Performance Analysis of Sport)의 경기력 분석인자(Performance Indicators: Hughes와 Bartlett, 2002)라 불리는 경기력의 분석 요인은 많은 양의 연구가 진행되어왔음에도 불구하고 간략하게 정리시킬 수 없는 연구의 일부분이다. 특히, 향상된 정보을 활용한 피드백에서 타당한 분석인자의 탐색은 학술적 연구의 결과를 실무적 환경에서 이용할 수 있도록 도와줄 것이다(Hughes와 Franks, 1997, 2004). 이 연구의 목적은 실시간 분석과 피드백 환경에서 이용될 분석인자들을 통계학적 검증과 반구조형 면접을 통하여 알아보는 방법론적 방안을 제시하는데 목적이 있다. 인공 신경망(Neural Networks), 다중회귀분석(MLR), 주성분 분석(PCA)의 양적 검증을 통하여 실시간 분석에 사용되는 분석인자를 탐색하였고, 영국 여자국가대표팀 수석코치와 같은 전문가집단의 면접을 통한 방법을 제안하였다. 인공 신경망과 다중회귀분석 기법은 사용되는 변인간의 상관성에 있어서 변인 간 독립성을 확보하기 어려운 단점이 있었던 것에 비해 주성분 분석의 결과는 변인 간 독립성을 확보할 수 있는 점이 논의되었다. 따라서, 실시간 분석 시스템에 사용되는 분석 인자를 탐색하기 위한 통계학적 방법으로 주성분 분석이 타당하다는 결론을 내릴 수 있었지만, 전문가 집단의 의견수렴도 참고해야 한다. 이 연구를 통하여, 실시간 분석에 사용되는 타당한 분석 인자들의 탐색은 향후 실시간 분석 환경에서의 적용사례와 효율성에 관련한 지속적인 연구가 필요하다. The identification of key elements of performance in sport has been often issued as well as the development of research methods in sport science. Among the issues, the valid key elements, commonly called performance indicators (PIs) in the field of performance analysis of sport, have not found simply even though the plenty of researches in sport science have often considered about it. In addition, the identification of the valid PIs in sport is a major solution where the feedback with the augment information is expected to the practical area from the academic researches. The main aim of the study, therefore, is to investigate the methodological solutions to identify the valid PIs using statistical tests and interview of a coach in the real-time feedback situation. The Multiple Linear Regression (MLR) and Principle Component Analysis (PCA) have, quantitatively, used to investigate the possibility of using statistical tests. And, qualitatively, interviews to an expert who is currently coaching in the national squad of Great Britain women senior basketball are used. The MLR model states that the numbers of valid PIs could be used in the practical situation such as the real-time analysis. On the other hand, the PCA has recommended instead because of correlation between the variables. The PCA could point the set of valid PIs that it is expected to use those finding in the practical situation. The study has also found that the coach`s interviews after the feedback would address the valid PIs with critical reviews.

스포츠경기력혼란상태(Perturbation in Performance) 측정을 위한 분석인자와 측정방법의 탐색

최형준(Hyong Jun Choi),김주학(Joo Hak Kim) 한국체육측정평가학회 2010 한국체육측정평가학회지 Vol.12 No.2

최근에는 스포츠 경기력을 일정한 리듬을 통해 나타내는 프로파일링(profiling)에 관한 방법론적 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 스포츠경기력분석 분야에서의 스포츠경기력혼란상태(perturbation in performance: 이하 PiP)는 경기력의 불규칙적인 패턴을 찾아 문제점을 파악하고 개선점을 제시하기 위한 자료를 제시한다. 하지만 그동안 이에 대한 체계적인 방법론적 확립이나 명확한 정의조차 확립되지 않은 실정이다. 본 연구에는 문헌고찰을 통하여 스포츠경기력혼란상태의 분석인자와 측정방법을 탐색하고 스포츠경기력혼란상태에 대한 고찰을 하는 튜토리얼(Tutorial) 형식의 연구이다. 탐색된 선행연구에서는 스포츠경기력혼란상태를 `행위의 과정`과 `행위의 결과`에 기준하여 측정하고자 하였으며, `기준점과의 이동거리`, `결정적인 사건(critical incident)`, `승인(Winner)과 패인(Error)`을 이용하여 스포츠경기력혼란상태를 파악하고자 하였다. 본 연구를 통해 향후 스포츠경기력혼란상태의 다양한 측정방법 개발, 분석인자의 탐색, 측정도구의 개발, 스포츠 현장 적용 및 활용에 관한 후속 연구가 이루어져야 한다고 제언하는 바이다. Recently, the methodological development on the performance profiling, which could display the consistent rhythm of performance, was considered in the field of performance analysis of sports. Especially, the perturbation in performance is able to provide the problematic issues and situations within the unstabilized patterns of performances. However, the clear definitions or systematic methodologies of measuring perturbation in performance has not proposed and investigated according to past researches. Thus, it is necessary to review these previous studies relevant to the perturbations in performance. This study was to review the studies critically and then to discuss the perturbation in performances as tutorial format. As results, `the process of action` & `the results of action` were based for the measurement. For the performance indicators for these perturbation in performance, `the distance from customized location on court`, `the critical incident made the perturbations` and `winners and errors` were used to identity the perturbation in performance. Consequently, this study proposes that there are further researches required on variety methods, identification of performance indicators, development of measurement tools and the application of usage on perturbation in performance.

EMS를 활용한 압박의류의 착용이 등속성 근력과 근활성도에 미치는 효과

최형준(Choi, Hyong-Jun),최재일(Choi, Jae-Il),신정엽(Shin, Jeong-Yeop),고영준(Ko, Young-Jun),김선영(Kim, Seon-Yeong) 한국체육과학회 2018 한국체육과학회지 Vol.27 No.3

The purpose of this study is to provide basic data for the development of sports wearable by comparing the effect of wearing EMS + compression clothing on the isokinetic strength and muscle activity of elbow joint and knee joint in 10 healthy 20‘s male adults. The experimental procedure was carried out in a cross-sectional study design with a total of three trials, the first with no clothing, the second with compression clothing only, and the third with compression clothing combined with EMS. The repeated measure ANOVA was conducted and the results were as follows. The maximum muscle flexion muscle (Nm/kg) + compression clothing was significantly higher. In the knee joint, compression clothing only and EMS + compression clothing were significantly higher than those in the control group. In addition, the measurement of muscle EMG showed that the biceps brachii, brachial plexus, quadriceps, and biceps femoris were significantly higher in EMS + compression clothing than controls and compression clothing, indicating that EMS + compression clothing was most effective on muscle activity. In addition, the isokinetic strength and muscle activity were measured at 180。/ sec angular velocity, and the average power (Watt/kg) of the elbow joint was the highest in EMS + compression clothing. In the knee joint, the average power and total work of extensor and flexor muscles were higher in EMS + compression clothing, compression clothing, and control. Also, muscle EMG of the elbow joint and knee joint was significantly higher in the biceps brachii of the elbow joint and in the quadriceps muscle of the knee joint and in the EMS + compression clothing than in the compression clothing.

프로테니스 남자선수의 상대연령에 따른 경기내용 비교

최형준(Choi, Hyong-Jun),이윤수(Lee, Yun-Soo) 한국체육과학회 2019 한국체육과학회지 Vol.28 No.6

This study was to identify the differences of match outcomes and contents during the match between birth months and to identify the differences of match outcomes and contents during the match between birth months among the quarterly groups for professional male tennis players who registered in the ATP (Association Tennis Professionals). Totally, 7,213 games were considered as dataset of this study, and 2 variables relevant to outcomes of match, 25 variables relevant to contents of match were selected as variables for this study. For the data process, One-way ANOVA test with Scheffe post-hoc comparisons were used to analyze the data. As results, first of all, there were significant differences of outcomes of match and contents of match between the birth groups based on the quarterly separated that 3 of 4 quarter of a year group has been better than other groups. Secondly, there were significant differences of outcomes and contents of matches between birth months that players born in January and September were better outcomes and contents of match comparing to other birth months.

인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기법을 이용한 남자 테니스 선수 경기기록의 시각화

최형준(Hyong Jun Choi),권민혁(Min Hyuk Kwon) 한국체육측정평가학회 2012 한국체육측정평가학회지 Vol.14 No.3

본 연구는 남자 테니스 선수의 경기력을 나타내는 방법에 있어서, 스포츠데이터 분석에 적용되지 않았던 인공지능기법을 활용하여 남자 테니스 선수의 개인 경기기록을 시각화하고자 하였다. 본 연구에서는 남자 테니스 선수228명이 2005년부터 2010년까지 출전한 4대 그랜드슬램 대회 2,060세트에 대해서 최종 진출한 라운드(1∼7라운드)로 구분하여 Microsoft Excel 2010로 수집 및 정리하였으며, 자료의 시각화를 위하여 SOM toolbox가 적용된Matlab 14.0 소프트웨어를 이용하여 새몬의 매핑과 자기구성지도를 설계하였다. 새몬의 매핑은 3차원으로 설계하여 적용하였으며, 자기구성지도는 [17 13] 크기로 나타났으며, 훈련을 마친 후의 양자화 오차는 1.451, 지형화 오차는 0.066으로 나타났다. 본 연구를 통하여 얻은 결론은 첫째, 새몬의 매핑은 대용량 자료의 경우에는 시각화된자료를 해석하는데 어려움이 있었다. 둘째, 3차원 새몬의 매핑을 통하여 투영할 경우, x-y, x-z, y-z 좌표 간 비교를 통하여 자료를 재해석하는데 용이하였고, 셋째, 자기구성지도를 이용할 경우, 대용량 자료를 대표할 수 있는 뉴런을 이용하여 각 변인의 특성을 고려하여 자료처리 일련의 과정을 시각화 할 수 있었다. This study was to discuss between two mapping algorithm among artificial intelligence techniques using performances basing on official stats of men`s single tennis player. Totally, 2,060 sets data from 228 players from 2005 to 2010 tennis Grand slam competitions were selected and gathered into Microsoft Excel 2010. And a Matlab 14.0 version with Self-organizing map toolbox developed by Helsinki University of Technology was used to design the Sammon`s mapping and Self-organizing map projection. Sammon`s mapping techniques were designed as 3-dimensional structure and a size of the Self-organizing map was [17 13]. After the training of Self-organizing map, the quantization error was 1.451 and the topographic error was 0.066. Consequently, the results of the study was as following; Firstly, the Sammon`s mapping technique was unable to descript the details of data hardly when the size of data was huge. Secondly, 3-dimensional Sammon`s mapping technique was able to visualize data easily with x-y, x-z and y-z coordination graphs. Thirdly, using Self-organizing map brought an advantage of visualization for data process using comprehensive neurons which could apply variables` characteristics into the results.