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운동역학 : Backpropagation 알고리즘을 이용한 운동역학적 자료의 스무딩(smoothing)
김기영(Ky-HyoungKim),김진욱(Jim-UkKim),김성일(Sung-IlKim) 한국체육학회 2001 한국체육학회지 Vol.40 No.4
본 연구는 운동역학분야에서 자료의 처리부분에 해당되는 자료의 스무딩을 신경망(neural network)이론의 multi-layer모형에 의한 backpropagation학습방법과 digital filtering을 사용하여 비교하고 backpropagation의 타당도 검사를 통한 그 적용성을 제시하는데 있다. 분석에 사용된 자료는 Pezzack(1977)의 각속도에 대한 영상 자료이며 digital filtering을 통한 두 번의 수치미분값과 수치미분을 먼저 한 후 학습을 시켜나온 결과값을 비교했다. 결과는 backpropagation학습방법이 R<sup>2</sup> = 0.9421 로 R<sup>2</sup> = 0.8694의 값을 갖는 digital filtering보다 더 잘 적합시켰다. 그리고 네트워크의 안정성을 검증하는 신뢰도는 10회 모두 우수한 결과를 보여주었다. The purpose of this study is to compare backpropagation method in neural network to digital filtering, which is frequently used in the field of biomechanics and to present its application. The data used in this study is Pezzack's data(1977) and is often used by many researchers to find the new smoothing method. In backpropagation, finite differentiation was followed by neural network learning, In contrast, digital filtering was followed by finite differentiation in digital filtering method(The same cutoff frequency was used as Pezzack did) The comparison was made between two methods by RMSE(Root mean squared error) and R<sup>2</sup> of regression analysis. The values of R<sup>2</sup> for digital filtering and backpropagation were 0.8694 and 0.9421 respectively. The values R2 indicated that the backpropagation method is closer to the original accelerometer values than digital filtering. Therefore, backpropagation function approximation method is promising.
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