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한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제14권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
381 - 390 (10page)

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최근에 알파고(AlphaGo)와 같은 인공 지능(Artificial Intelligence)과 기계 학습(Machine Learning)에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 통계학에서 선형 회귀(Linear Regression)는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 y와의 선형 상관관계를 모델링하는 회귀분석 기법으로 일반적으로 최소제곱법(Least Square Method)을 사용해 선형 회귀 모델을 정립한다. 즉, 선형회귀 분석은 독립변수와 종속변수, 상수항 사이의 관계를 모델링하는 방법으로 두 변수 사이의 관계를 모델링하는 단순 선형회귀 방법과 둘 이상의 독립 변수에 기반하는 다중 선형회귀 방법이 있다. 야구 경기에서 투수는 타자와 상대할 시에 좋은 결과를 내기 위해서 투구 스피드와 제구, 투구 밸런스 등이 좋아야 한다. 고교야구 선수가 훌륭한 투수로 성장하기 위한 중요한 요소는 투구 스피드이다. 또한 투수의 볼 스피드는 야구 경기의 승과 패를 나눌 수 있는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)인 텐서플로우(Tensorflow)를 이용하여 고교야구 선수중 투수의 볼 스피드를 측정하여 선수의 운동과 훈련재활을 위해 사용하고자 한다. 본 연구에서는 투수의 보폭과 스피드에 대한 학습데이터를 생성하고 최적화 알고리즘인 경사 하강법을 이용하여 선형회귀 예측기법을 수행한다.

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AlphaGo versus Lee Sedol google schola J. Moore / 2006 / The dartmouth college artificial intelligence conference: the next fifity years / AI Magazines 27(4):87~91 google schola J. Nilsson / 1998 / Introduction to machine learning, Robotics Laboratory google schola 김정우 / 2011 / 대학야구투수의 6주간 슬관절 운동과 볼 스피드와의 관련성 / 한국체육과학회지 20(2):927~934 dbpia 이영준 / 2002 / 직구와 커브 투구동작의 운동학적 비교 분석 / 한국운동역학회지 12(2):109~130 dbpia

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