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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김지응 (상명대학교 스포츠산업학과) 박종철 (부경대학교) 김태규 (부경대학교) 이희화 (상명대학교) 안지환 (성균관대학교 스포츠과학과)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
279 - 286 (8page)
DOI
https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.8.279

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본 연구는 여자핸드볼 경기에서 발생되는 움직임 정보를 바탕으로 앙상블 기법의 배깅과 부스팅 알고리즘의 예측력을 비교하고, 움직임 정보의 활용가능성을 분석하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 15번의 연습경기에서 관성센서를 활용해 수집한 움직임 정보를 활용한 경기 결과예측을 랜덤포레스트와 Adaboost 알고리즘을 활용해 비교·분석하였다. 연구결과 첫째, 랜덤포레스트 알고리즘의 예측률은 66.9 ± 0.1%로 나타났으며, Adaboost 알고리즘의 예측률은 65.6 ± 1.6%로 나타났다. 둘째, 랜덤포레스트는 승리 결과는 모두 예측하였고, 패배의 결과는 하나도 예측하지 못하였다. 반면, Adaboost 알고리즘은 승리 예측 91.4%, 패배예측 10.4%라고 나타났다. 셋째, 알고리즘의 적합성 여부에서 랜덤포레스트는 과적합의 오류가 없었지만, Adaboost는 과적합의 오류가 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스포츠경기를 예측할 때 움직임 정보도 활용 가능성을 확인하였으며, 랜덤포레스트 알고리즘이 보다 우수함을 확인하였다.
#머신러닝 #결과예측 #배깅 #부스팅 #움직임 #Machine learning #outcome prediction #bagging #boosting #movement

목차

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참고문헌 (17)

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구강본 / 2018 / 4차 산업혁명에 따른 스포츠계의 대응 과제 / 움직임의 철학 : 한국체육철학회지 26(2):7~17 dbpia 김원종 / 2018 / 데이터 마이닝을 활용한 한국 프로야구 구단의 승패예측과 승률향상을 위한 전략 도출 연구 / 한국스포츠산업경영학회지 23(3):88~104 dbpia 김혜진 / 2012 / 남녀 아동의 성장기별 생체전기임피던스벡터와 위상각 분포 / 한국체육측정평가학회지 14(1):1~10 dbpia 임정우 / 2008 / 하키종목의 경기력분석을 위한 스프린트 구간설정: 실시간 GPS 장비의 활용 / 한국체육측정평가학회지 10(1):69~79 dbpia I. S. Yeo / 1998 / Ethics of competition and victory in sport : The Korean Society for the Philosophy of Sport / Dance & Martial Arts 6(1):67~88 google schola

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