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저자정보
최형준 (단국대학교) 이윤수 (단국대학교)
저널정보
한국체육과학회 한국체육과학회지 한국체육과학회지 제29권 제3호 (자연과학 편)
발행연도
2020.6
수록면
1,021 - 1,030 (10page)
DOI
10.35159/kjss.2020.06.29.3.1021

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This study was to determine the result of predication on the characteristics of the dependent variables, such as year(1991~2019), tours(australian open, roland garros, us open, wimbledon), and rounds(1~7 rounds), using performance analysis data of tennis Grand Slam. The subjects of this study were totally 14,412 matches’ data that the data were classified by year, tours and rounds. A kind of artificial intelligence techniques, called Self-Organizing Map, was utilized to classify the characteristics of the dependent variables that the prediction model trained with unsupervised learning methods. Finally, Cohen’s Kappa agreement was used to determined the result of prediction. There are three findings through this study as following bellows.
First of all, the agreement between actual value and predicted value on the year variable was presented that there was ‘slight agreement’. It intended to present that the performance analysis data could not distinguish the characteristics of year. Secondly, a variable on tours was also presented that there was ‘slight agreement’. It keened to show that the performance analysis data could not present the characteristics of tours. Thirdly, the results of prediction on the rounds were also shown that there was ‘slight agreement’ between actual values and predicted values. It was shown that the performance analysis data could not distinguish the characteristics of rounds.
Consequently, the big amount of data in tennis would be separated and be considered with worth variables relevant to the performances as well as the performance analysis data would be quickly increased and be broad.
#characteristics of variable #artificial intelligence #performance analysis #tennis

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (28)

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