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.