메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양준석 (중앙대학교) 이제욱 (중앙대학교) 박성제 (중앙대학교)
저널정보
한국스포츠학회 한국스포츠학회 한국스포츠학회 제20권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
855 - 867 (13page)
DOI
https://doi.org/10.46669/kss.2022.20.1.075

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

딥러닝 기반 배드민턴 선수 위치 추적시스템 개발
양준석 ,  이제욱 ,  박성제 한국스포츠학회 2022.06 학술저널
배드민턴 단식 선수 위치 추적 시스템 구현 및 검증
양준석 ,  이제욱 ,  박성제 한국스포츠학회 2022.03 학술저널

2020

딥러닝 기반 배드민턴 선수 위치 추적 시스템 구현
양준석 스포츠산업정보학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 딥러닝 모델을 이용해 배드민턴 단식 선수 위치 추적 시스템을 구현하고 적용 및 평가하는데 목적이 있다. 따라서 개발한 모델의 실제 적용을 위해 시스템 구현과정에서 학습에 사용되지 않은 총 6경기 영상을 대상으로 연구를 진행하였다. 그 결과 사용된 영상의 총 프레임 수는 334,654개이고, 인식에 성공한 프레임은 321,235개, 인식에 실패한 프레임은 13,419개로 실제 경기 영상을 적용했을 때 선수 인식 정확도는 95.86%로 나타났다. 인식 실패 요인에 대한 내용분석 결과 대부분 랠리 종료 상황에서 발생되는 것으로 나타났으며 랠리 진행 상황은 네트 부근에서 선수 겹침으로 인한 단일 요인에서만 발생되었다. 이러한 결과는 본 연구에서 제안하는 딥러닝 모델이 테스트 이미지가 아닌 실제 경기 영상에서도 선수 인식을 잘 수행하고 있는 것을 확인할 수 있었다.
#딥러닝 #인공지능 #선수트래킹 #배드민턴 #스포츠 데이터 사이언스 #Deep Learning #Artificial Intelligence #Player Tracking #Badminton #Sports Data Science

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0