• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.153-153
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• 2006

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.59-66
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• 2022

본 논문은 플라잉디스크를 사용한 경기중 하나인 얼티미트 경기에 사물인터넷 기술을 접목하여 경기진행 사항을 선수중심 및 경기원반 중심으로 추적하며, 경기 결과에 대한 선수간 종합적인 관계분석을 수행하였다. 선수 및 경기원반에 GPS기능이 내장된 WiFi 모듈을 장착하여 경기 진행 중 선수의 ID, GPS로부터 수신된 위도/경도 값 및 시간이 실시간으로 데이터베이스에 저장되며, 경기진행용 모바일 앱을 통해 선수들간의 경기진행 상태에 대한 정보들도 동시에 데이터베이스에 저장된다. 경기종료 후 이러한 정보들에 기반하여 경기내용에 대한 종합분석을 수행 할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 데이터베이스에 저장된 정보를 활용하여 선수중심의 경기진행상황 및 경기원반중심의 득점상황을 가상 경기장에서 동영상 형태로 재현 할 수 있도록 설계하였으며, Python프로그램을 활용하여 선수중심의 다양한 경기분석 정보를 각종 그래프로 표시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.161-168
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• 2020

스포츠 경기 결과예측은 전반적인 경기의 흐름과 승패에 영향을 미치는 변인들의 분석을 통해 팀의 전략 수립을 가능하게 해준다. 이와 같은 스포츠 경기결과 예측에 대한 연구는 주로 통계학적 기법과 기계학습 기법을 활용하여 진행되어 왔다. 승부예측 모델은 무엇보다 예측 성능이 가장 중요시된다. 그러나 최적의 성능을 보이는 예측 모델은 학습에 사용되는 데이터에 따라 다르게 나타나는 경향을 보였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터가 달라지더라도 해당 데이터에 대한 예측 시 가장 좋은 성능을 보이는 모델의 선택이 가능한 기존의 축구경기결과 예측에서 좋은 성능을 보여온 통계학적 모델과 기계학습 모델을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 모델은 각 단일모델들의 경기 예측결과와 실제 경기결과를 병합한 데이터로부터 최종예측모델을 학습하여 경기 승부예측을 수행한다. 제안 모델에 대한 실험 결과, 기존 단일모델들에 비해 높은 성능을 보였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권1호
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• pp.196-207
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• 2021

본 연구는 골프참여자들의 골프 디바이스 데이터의 신뢰, 만족 및 인지된 경기력에 대한 관계를 규명하는데 목적이 있다. 연구대상은 일반 골프참여자들을 대상으로 서울, 경기도, 강원도, 경상도, 충청도, 전라도, 제주도 등 7개 시, 도 지역에 온라인 설문을 통해 수집하였으며, 온라인 설문은 총 328부를 수집하여 사용되었다. 수집된 자료는 SPSSWIN 프로그램과 AMOS 를 이용하여 자료를 분석하였으며, 빈도분석, 확인적 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계분석, 구조방정식모형분석 및 경로분석을 실시하였다. 변인 간 관계를 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 골프참여자들의 골프 디바이스 데이터의 신뢰는 만족에 정(+)에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 골프참여자들의 골프 디바이스 데이터의 신뢰는 인지된 경기력에 영향을 미치지 않았다. 셋째, 골프참여자들의 골프 디바이스 데이터 만족은 인지된 경기력에 영향을 미치지 않았다. 결론적으로 골프참여자들이 골프 디바이스를 통해 제시된 데이터를 신뢰하고 만족한 결과를 얻고 있다는 것을 알 수 있었다. 하지만 인지된 경기력에는 영향을 미치지 못했다는 점에서 골프참여자들은 골프 디바이스를 경기력을 높여준다는 생각보다는 골프를 하기 위해서 당연히 사용해야 되는 것으로 생각할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.119-120
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• 2009

본 논문에서는 RFID 기술을 수원 화성행궁 미아위치추적 시스템에 적용하였다. 적용한 결과인 로그 데이터를 분석하고, 문제점과 특징들을 파악해본다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.371-377
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• 2021

본 연구는 스포츠 경기의 특성에 따른 스포츠 감정 유형을 분석하였다. 이를 위해 2018년 아시안게임 중, 대한민국 대표팀이 출전한 축구 7경기, 야구 6경기를 선정한 후, 이에 대한 소셜 네트워크 서비스 상 기사와 그 댓글을 조사대상으로 선정하였다. Python을 이용하여 수집된 댓글은 전문가 회의를 통해 해당 감정을 분석하였다. 스포츠 경기의 승패, 상대 팀의 수준 및 대한민국 대표팀의 경기력에 따른 스포츠 감정을 분석한 결과, 첫째, 승패와 상대 팀 수준은 특정한 유형의 스포츠 감정을 형성한다고 보기 어려웠다. 둘째, 스포츠 경기의 경기력은 좋다는 평가를 받을 경우 만족, 열광, 기쁨 등의 긍정적 감정을, 나쁘다는 평가를 받을 경우 실망, 분노, 창피의 부정적 감정을 형성하였다. 셋째, 스포츠 경기와 연관된 사회·문화적 배경이나 해당 경기의 특정한 사건 또한 스포츠 감정의 유형에 영향을 미쳤다. 추후, 본 연구에서 다루지 못한 다양한 스포츠 경기의 특성을 추가하여 보다 많은 스포츠 경기를 대상으로 분석하는 연구가 필요할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.237-238
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• 2021

야구는 데이터 스포츠라 불릴 만큼 경기마다 많은 데이터가 생성되며, 이를 바탕으로 경기를 진행한다. 본 연구는 한국 프로야구 구단인 한화 이글스의 승률 및 타자의 성적과 날씨 사이의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 한화 이글스의 승률과 타자의 성적을 한국프로야구(KBO) 공식 홈페이지 및 야구 기록 통계사이트 스탯티즈(statiz)에서 수집하였으며, 날씨 데이터는 온도와 습도를 고려한 불쾌지수 데이터를 기상청으로 부터 수집하였다. 파이선의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 전처리를 실행하였다. 이후 파이선의 matplotlib 라이브러리를 이용하여 데이터 분석 및 시각화를 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 불쾌지수가 보통일 때 승률이 가장 크고 높음일 때 가장 낮음을 확인할 수 있었다. 또한, 타자들의 평균 성적을 분석한 결과 보통과 매우 높음은 전체적인 타격 지수가 비슷하나 높음일 때 부진한 것으로 나왔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.250-253
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• 2013

최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1577-1578
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• 2015

다양한 객체 추적 기술들이 스포츠 분야에 활용이 되면서, 방송이나 경기력 분석에 많이 사용되고 있다. 이 연구에서는 2014년도 K리그 경기중 승패가 결정된 17경기를 동영상 경기 분석 프로그램으로 처리된 데이터를 활용하여 뛴 거리와 경기 승패와의 관련성에 대해서 통계적으로 분석한다. 뛴거리는 총 뛴거리, 점유시 뛴거리, 비점유시 뛴거리로 나누어 분석하고, 그 결과 비점유시 뛴거리의 차이가 경기의 승패에 영향을 준다는 것을 카이검정을 통해 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.416-417
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• 2016

축구 경기에서 패스는 경기력에 있어서 중요한 요소를 차지하고 있다. 특히, 공격지역에서 패스와 경기의 승리가 밀접한 관련이 있을 것이라고 예상된다. 이를 좀 더 객관적으로 분석하기 위해서 2014년 K리그 클래식 전 경기 268경기에 관해서 팀별 패스 관련 데이터를 이용하여 연관성을 분석해보았다. 전체 패스, 공격 1/3 지역 패스, PA지역 패스 횟 수와 슈팅 및 골의 횟 수를 상관 분석 및 다중 회귀분석을 통해 그 연관성을 분석해 본 결과 골 수와 패스 횟 수 사이의 큰 관계는 없는 것으로 나타났다.