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한국체육측정평가학회 한국체육측정평가학회지 한국체육측정평가학회지 제10권 제3호
발행연도
2008.12
수록면
41 - 49 (9page)

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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.
#Performance Indicators #Real-time analysis systems #Performance Analysis

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