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
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이병민 (동의대학교) 정석찬 (동의대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제27권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
362 - 370 (9page)
DOI
10.9717/kmms.2024.27.2.362

이용수

DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Soccer, widely popular around the world, is characterized by its dynamic nature, leading to a higher risk of injury compared to other sports. Utilizing artificial intelligence for predicting injury risk could have a positive impact on players by potentially mitigating these risks. We studied AI model to analyze various injury-causing factors, aiming to reduce injuries in soccer matches. Utilizing comprehensive match data, including environmental factors like team formations and referees, This study focuses on predicting injury risks per match. Data was sourced from the English Premier League"s official site and Naver"s international soccer platform. We used LSTM and Gradient Boosting models, optimized for sequential and non-linear data analysis, respectively. The results of this study indicate that while LSTM achieved a mean squared error (MSE) of approximately 24.4 and Gradient Boosting performed slightly better with an MSE of around 16.3, both models require further refinement for higher accuracy, especially in matches with atypical injury patterns. This study contributes to the proactive management of injury risks, potentially enhancing player safety in soccer.
#Artificial Intelligence #Soccer Injury Risk Prevention #Machine Learning #Gradient Boosting #Long Short-Term Memory

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 연구 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
K. Park, K. Jung, C. Kim, I. Hwang, and S. Jang, “Incidence and Characteristics of Immediate Substitutions of Injured Players in Korean Professional Football League Matches,” The Korean Journal of Sports Medicine, Vol. 38, No. 3, pp. 137-142, 2020. google schola H. Kim and H. Kim, “Football Injury & Prevention,” Journal of Korean Orthopaedic Society for Sports Medicine, Vol. 3, No. 1, pp. 42-48, 2004. google schola J. Ahn, U. Kang, Y. Lee, and B. Lee, “Improvement of Activity Recognition Based on Learning Model of AI and Wearable Motion Sensor,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 21, No. 8, pp. 982-990, 2018. google schola B. Lee, A Study on Injury Risk Prediction AI Model of Soccer Game, Unpublished Master’s Thesis of Dong-Eui University, 2024. google schola K. Greff, R.K. Srivastava, J. Koutnik, B.R. Steunebrink, and J. Schmidhuber, “LSTM: A Search Space Odyssey,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 28, No. 10, pp. 2222-2232, 2017. google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

텔레비전 뉴스 콘텐츠에 나타난 탈북민의 이미지 분석
최진봉 한국콘텐츠학회논문지 2016 .03
영상처리를 활용한 ALA 광감각제가 처리된 암세포의 증식제어 효과 연구
김민경 ,  박소윤 ,  최세운 한국정보통신학회논문지 2024 .01
강화학습 기반의 축구 로봇 인공지능 시스템 개발
안인균 ,  이고은 ,  이예도 외 1명 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2023 .06
지능인식모델 적용 축구경기의 실시간 분석을 통한 스포츠 산업 활용의 적합성에 관한 연구
한광민 ,  김종원 한국산학기술학회 논문지 2021 .11
농구 부상에 대한 발생과 예방
Jessica Ca ,  ignan ,  박양선 외 3명 한국발육발달학회지 2015 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089451592