비정형 텍스트 자료에서 잠재정보 추출을 위한 토픽모델링 소개: 치매관련 신체활동 뉴스 기사의 이슈 분석

윤효준,박재현,윤지운 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원 2019 체육과학연구 Vol.30 No.3

[Purpose] The purpose of this study is to introduce the basic concepts and procedures for topic modeling and to explain topic modeling to news articles about dementia-related physical activities. And it is also to discuss the possibility of using topic Modeling in the field of physical education. [Methods] In this study, the LDA algorithm of topic modeling is explained and the analysis procedure is summarized step by step by text preprocessing, text formatting, and topic number determination. The application cases were selected from 274 news articles about dementia-related physical activities reported in 13 major daily newspapers from 2000 to 2018. [Results] When the number of topics is 3, the Coherence Score figure is the highest. Topic 1 is about welfare services for dementia patients, Topic 2 is about prevention of dementia, and Topic 3 is about dementia research. The ratio by each subject is Topic 2 (46.0%), Topic 3 (33.2%) and Topic 1 (20.8%) in order of high ratio. [Conclusion] Topic modeling is an effective methodology to extract potential information excluding subjectivity of researchers. It is expected to be used when searching for information in massive texts in the field of physical education. [목적] 이 연구는 토픽모델링에 대한 기본개념 및 절차에 대해 소개하고 치매관련 신체활동에 대한 뉴스기사에 토픽모델링을 적용사례로 설명하는 것이 목적이다. 아울러 체육학 분야에서 토픽모델링의 활용가능성을 논의하고자 하였다. [방법] 이 연구에서는 토픽모델링의 LDA 알고리즘을 설명하고 분석절차를 텍스트전처리, 텍스트정형화, 토픽수결정으로 단계별로 요약하였다. 적용사례는 치매관련 신체활동에 대한 뉴스기사로 2000년부터 2018년까지 13개 주요일간지에 보도된 274건의 뉴스본문을 대상으로 선정하였다. [결과] 토픽의 수는 3개 일 때 Coherence Score값이 가장 높게 나타났다. 토픽1은 치매환자를 위한 복지서비스 주제, 토픽2는 치매예방 주제, 토픽3은 치매연구 주제이다. 주제별 비율은 토픽2(46.0%), 토픽3(33.2%), 토픽1(20.8%)순으로 높게 나타났다. [결론] 토픽모델링은 연구자의 주관성을 배제하여 잠재적 정보를 추출해낼 수 있는 효과적인 방법론으로 체육학분야에서도 방대한 텍스트자료에서 정보를 탐색하고자 할 때 활용되길 기대한다.

한국프로야구 구단별 선수효율성과 팀 성적과의 관계에 관한 연구

윤효준,박재현,장성용,정진영 대한산업공학회 2017 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2017 No.4

유튜브 플랫폼 홈트레이닝 동영상 콘텐츠의 유형 및 관심도 분석

윤효준,박재현,전민수 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원 2023 체육과학연구 Vol.34 No.1

PURPOSE The purpose of this study is to analyze the type of and interest in home training video contents using the YouTube platform. METHODS Web crawling was performed using Python and a total of 3,937 sets ofvideo information (title, content, number of views, upload date) were obtained, 3,155 of which were finally selected for the study material. Overlapping and unrelated content were excluded. The data of text underwent 3 stages of preprocessing, the TF and TF-IDF of the keywords were calculated to identify the main keywords, and the LDA algorithm was applied in the topic modeling to successfully identify the types. In order to understand the level of interest by type, the number of views was subdivided into the percentage of the assigned type. RESULTS First, the types of home training videos were classified into bare whole body exercise for aerobic and muscular power strengthening, Pilates exercise for core and upper body strengthening, upper body exercise using tools, lower body line exercise, posture correction and upper body stretching exercise for pain relief, hip-up exercise, dance and tabata exercise for diet, diet and lower body correction stretching exercise for diet, and bare body exercise for core and lower body strengthening. Second, it was found that the proportion and interest were high in the contents of bare whole body exercise for aerobic and muscular power strengthening, dance and tabata exercise for diet, diet and lower body correction stretching exercise for diet. CONCLUSIONS The findings of this study may provide baseline data about the development of the active online home training videos in the market. [목적] 이 연구의 목적은 유튜브 플랫폼에 홈트레이닝 동영상 콘텐츠의 유형과 관심도를 분석하는 것이다. [방법] 연구의 목적을 달성하기 위해 python을 활용한 웹크롤링를 실시하여 3937개의 콘텐츠 정보(제목, 내용, 조회수, 업로드 날짜)를 수집하였으며, 중복되는 콘텐츠와 관련 없는 콘텐츠를 제외하고 최종적으로 3155개의 콘텐츠를연구자료로 선정하였다. 텍스트 자료는 3단계의 전처리 거쳤으며, 주요 키워드를 확인하기 위해 키워드의 TF와 TFIDF를산출하였고, 유형을 파악하기 위해 토픽모델링 중 LDA 알고리즘 적용하였다. 유형별 관심도를 파악하기 위해콘텐츠의 조회수를 할당된 유형의 페센트로 재분배하였다. 모든 자료처리는 python 3을 활용하였다. [결과] 첫째, 홈트레이닝 동영상 콘텐츠의 유형은 유산소 및 근력 강화를 위한 맨몸 전신 운동, 코어 및 상체 강화를위한 필라테스운동, 도구를 활용한 상체운동, 하체 라인 운동, 통증 완화를 위한 자세교정 및 상체 스트레칭운동, 힙업운동, 다이어트를 위한 댄스 및 타바타운동, 다이어트를 위한 식단 및 하체교정 스트레칭운동, 코어 및 하체강화를위한 맨몸운동으로 분류되었다. 둘째, 유산소 및 근력 강화를 위한 맨몸 전신 운동, 다이어트를 위한 댄스 및 타바타운동 유형, 다이어트를 위한 식단 및 하체교정 스트레칭운동의 콘텐츠 비중과 관심도가 높은 것으로 나타났다. [결론] 이는 현재 활성화되고 있는 온라인 홈트레이닝 시장 발전에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다

히트맵 이미지를 활용한 딥러닝 기반의 EPL 경기유형 분석: 비전 트랜스포머 알고리즘 적용

윤효준 한국체육측정평가학회 2023 한국체육측정평가학회지 Vol.25 No.3

The purpose of this study is to pre-process soccer heat map image data using a vision transformer model and to classify soccer game types through cluster analysis. To achieve the purpose of the study, 760 heat map images and 35 match records of 380 matches in the 2022-2023 season of the English Premier League were selected as research data. As for the analysis method, after embedding was performed using the DINO-ViT16 model among vision transformer models, principal component analysis was performed for dimension reduction. Afterwards, the k-means algorithm was applied to cluster the game types, and at this time, the silhouette index was used to select the optimal number of clusters. The results of this study are as follows. First, the game type of soccer was classified into two clusters, and as a result of comparing the game records of each cluster, it was found that the number of passes and ball occupancy of cluster 2 was higher than that of cluster 1. Cluster 1 is the direct type, and cluster 2 is the build-up type. Second, as a result of detailed cluster analysis on cluster 1, it was classified into two clusters. As a result of comparing game records and heat maps for each cluster, cluster 1-1 was a defense-oriented unified attack pattern type, and cluster 1-2 was a defense-oriented various attack pattern. Third, as a result of detailed cluster analysis on cluster 2, it was classified into 3 clusters, and as a result of comparing the match records and heat maps for each cluster, it is determined that cluster 2-1 was a type with various attack patterns through high ball occupancy in the central area, cluster 2-2 is a type that dominates the game with very high ball occupancy and passes, and cluster 2-3 is a type that has a pattern of attack focused on a space behind the defense through high ball occupancy or a specific area.

딥러닝을 활용한 세계태권도 남자부 선수들의 경기유형 분류: 트랜스포머 알고리즘 적용

윤효준,김창균,전민수 대한무도학회 2023 대한무도학회지 Vol.25 No.3

이 연구는 세계태권도선수권대회 남자부 경기를 대상으로 승⋅패집단에 따른 태권도 선수들 경기유형을 분류하여 비교분석 하는 목적으로 설계하였다. 이 연구의 목적을 위해 세계대회에 참여한 남자부 경기 754라운드를 분석경기로 선정하였으면, 경기내용 기록을 위해 22개 변인을 선정하였다. 22개의 변인의 특징을 찾아 군집분석 모델링을 통해 선수 유형을 확인하였으며, 데이터의 값들의 변화 감지에 좋은성능을 보이는 Transformer learning과 데이터의 복잡한 데이터들의 특징 요소들을 파악할 수 있는 차원축소 모델을 활용하였다. 그 결과 첫째 태권도 선수들 경기유형을 분류에 있어 모델 2 즉, 임베딩을 활용한 모델이 적합한 것으로 나타났으며, 경기유형은 승⋅패 집단별 4개로 구분되었다. 둘째, 승리집단의 군집에 대한 명명으로는 군집 1 : 득점관리_유지형, 군집 2 : 선제득점_체력형, 군집 3 : 선제득점_관리형, 군집 4 : 얼굴득점_역전형이며, 패배집단의 군집에 대한 명명은 군집 1 : 역습공격_체력형, 군집 2 : 회전공격_득점약세형, 군집 3 : 회전공격_체력형, 군집 4 : 회전공격_시도형이다. This study first looked into This study was designed for the purpose of comparative analysis by classifying the match types of Taekwondo players according to winning and losing groups in the men’s matches of the World Taekwondo Championships.For the purpose of this study, 754 men’s sets participated in world competitions were selected as analysis matches, and 22 variables were selected for recording the contents of the matches .Characteristics of 22 variables were found and the player type was identified through cluster analysis modeling. Transformer learning which shows good performance in detecting changes in data values in deriving the characteristics of variables, and the dimensionality reduction model that can identify the characteristic elements of complex data of data was used.As a result, first, model 2, that is, a model using 임베딩, was found to be appropriate for classifying the types of taekwondo players matches, and the types of matches were divided into 4 groups by winning and losing groups.Second, the names of the clusters of the winning group are cluster 1: scoring management_maintenance type, cluster 2: preemptive scoring_physical force type, cluster 3: preemptive scoring_management type, cluster 4: face scoring_reverse type, and the names of clusters of the losing group are cluster 1: counterattack_ physical force type, cluster 2: spinning attack_weak score type, cluster 3: spinning attack_ physical force type, cluster 4: spinning attack_attempt type.

3D BodyScanner의 Body Volume Index를 활용한 비만 진단 준거기준 설정

윤효준,윤지운,전민수 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원 2024 체육과학연구 Vol.35 No.1

[목적] 이 연구는 3D BodyScanner을 통해 추출되는 신체부위별 Body volume index를 활용하여 비만 진단 기준설정하는 것이 목적이다. [방법] DEXA(Dual Energy X-ray Absorptiometer)를 이용하여 225명의 참가자(남성=119, 여성=106)를 대상으로 체지방률을 측정하였고, 3D BodyScanner를 이용하여 신체 8개 부위에 대한 BVI를 측정하였다. 분석 방법으로는독립 t-검정과 ROC(Receiver Operating Characteristic) 분석을 실시하였다. ROC 분석은 AUC(Area Under the Curve)를 계산하고 Youden의 J 지수를 통해 최적의 cut-point를 산출하였다. 또한 최적의 cut-point의 타당도를 확인하기 위해 분류정확확률, 민감도, 특이도, BCR, F1-Score를 산출하였다. [결과] 남성과 여성 모두 비만 여부에 따라 신체 부위별 BVI에 통계적으로 유의한 차이가 있었으며 비만군이 정상군에비해 높은 것으로 나타났다. 남자의 경우 비만 진단을 위한 신체 부위별 최적 cut-point는 어깨 7.96, 가슴 9.79, 상복부 7.15, 하복부 7.71, 전체 복부 14.89, 허벅지 9.79, 종아리 5.70, 전체 체적 74.96로 나타났다. 여자는 어깨 6.04 가슴 9.82, 상복부 4.96, 하복부 6.23, 복부 전체 11.63, 허벅지 8.88, 종아리 4.05, 전체 체적 58.15로 나타났으며, 전체적인 정확도는 0.6~0.9로 나타났다. [결론] 이 연구를 통해 BVI는 비만을 진단하는데 유용한 지표로 활용될 수 있음 확인하였으며 준거기준도 제시하였다. 다만, 인종이나 연령에 따라 차이가 있으수 있으므로 아시아 성인에게만 적용이 가능하다. PURPOSE This study sought to establish obesity diagnosis criteria by using the Body Volume Index (BVI) by body part extracted through 3D BodyScanner. METHODS The body fat percentage was measured using Dual Energy X-ray Absorptiometer (DEXA) for 225 participants (male = 119, female = 106), and BVI for eight body parts was measured using 3D BodyScanner. Independent t-test and Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis were conducted. ROC analysis calculated the Area Under the Curve (AUC), and the optimal cut-point by Youden's J index. Sensitivity, Specificity, Accuracy, Balanced Classification Rate (BCR), and F1-score (harmonic mean of recall and precision) values were calculated to verify the validity of the optimal cut-point. RESULTS A statistically significant difference was observed in BVI by body part according to whether obesity was present for both men and women, and the obese group higher than the normal group. The optimal cut-point for each body part to diagnose obesity was 7.96 for shoulder, 9.79 for chest, 7.15 for upper abdominal, 7.71 for lower abdominal, 14.89 for total abdominal, 9.79 for thigh, 5.70 for calf, and 74.96 for total body volume in men. In case of women, this was 6.04 for shoulder, 9.82 for chest, 4.96 for upper abdominal, 6.23 for lower abdominal, 11.63 for total abdominal, 8.88 for thigh, 4.05 for calf, and 58.15 for total body volume, and the accuracy was 0.6~0.9. CONCLUSIONS BVI is a useful indicator for diagnosing obesity. However, this can be applicable only to Asian adults since there may be differences depending on race or age.

한국프로야구 구단별 선수효율성과 팀 성적과의 관계에 관한 연구

윤효준,박재현,장성용,정진영 한국경영과학회 2017 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.4

심상

尹孝埈 세계평화교수협의회 1985 廣場 Vol.142 No.-

표면화학구조가 상이한 카본블랙의 표면특성과 분산성

윤효준,조수영,박상권 한국공업화학회 2007 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2007 No.1

DMWorks 프로그램을 이용한 Cell의 공정 분석

윤효준(H. J. Yoon),이수훈(S. H. Lee),홍민성(M. S. Hong),전용호(Y. H. Jeon),강유성(Y. S. Kang),김찬중(C. J. Kim),이문구(M. G. Lee) 한국생산제조학회 2018 한국생산제조시스템학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.10