KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.1
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pp.59-66
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2022
In this paper, by applying IoT technology to the Ultimate game, which is one of the games using Flyingdisc, the process of the game is traced based on the players and the flyingdisc, and a comprehensive relationship analysis between players is performed on the results of the game. A WiFi module with built-in GPS is attached in the players and flyingdisc. The player's ID, latitude/longitude values received from GPS and time are stored in the database in realtime during the game. Process informations of the game is also stored in the database at the same time using mobile Ultimate game App. Based on this informations after the game is over, we developed a system that can perform comprehensive analysis of the game contents. By using the informations stored in the database, the player-based game process and the flyingdisc-based scoring process are visualized in the virtual playground. Various game result informations for players are graphically analyzed using Python.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.5
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pp.161-168
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2020
Predicting outcome of the sports enables teams to establish their strategy by analyzing variables that affect overall game flow and wins and losses. Many studies have been conducted on the prediction of the outcome of sports events through statistical techniques and machine learning techniques. Predictive performance is the most important in a game prediction model. However, statistical and machine learning models show different optimal performance depending on the characteristics of the data used for learning. In this paper, we propose a new ensemble model to predict English Premier League soccer games using statistical models and the machine learning models which showed good performance in predicting the results of the soccer games and this model is possible to select a model that performs best when predicting the data even if the data are different. The proposed ensemble model predicts game results by learning the final prediction model with the game prediction results of each single model and the actual game results. Experimental results for the proposed model show higher performance than the single models.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.38
no.1
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pp.196-207
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2021
The purpose of this study is to investigate the relationship between trust, satisfaction and cognitive performance of golf participants in golf device, focusing on the swing analyzer. A total of 328 questionnaires were collected. Collected data were analyzed by SPSSWIN and AMOS program and frequency analysis, confirmatory factor analysis, validity test, correlation analysis and structural equation model analysis were performed. The result of the study were as follows. First, the trust of golf participants in golf device data has a positive effect on satisfaction. Second, the trust of golf participants in golf device data does not affect Perceived performance. Third, the satisfaction of golf participants in golf device data does not affect Perceived performance. In conclusion, golf participants' trust and satisfaction of the golf swing analyzer are irrelevant to the perceived performance. In conclusion, it was found that golf participants trusted the data presented through the golf device and obtained satisfactory results. However, in that it did not affect the perceived performance, golf participants can think that golf devices should be used to play golf rather than thinking that golf devices enhance their performance.
This study tried to analyze the types of sport emotion by sport game characteristics. For that, 7 soccer games and 6 baseball games of Korean team in 2018 Asian Games were selected, and the articles and their replies about those on social network services were collected as study materials. Python was used for the collecting and expert group meeting was held for the emotion analysis. As the results of the analysis on sport emotion types by win or lose, the level of opponents and the performance of Korean team as game characteristics, the following conclusions were drawn. First, it was hard to say that win or lose and opponent's level make certain sport emotion type. Second, The performance could made contended, enthusiastic and joyful emotions when judged good, but frustrated, angry, humiliated emotions when bad. Third, social·cultural background or certain event of the games also could effect on the sport emotion types. Follow-up studies with the other game characteristics and more game cases were needed to find out more clear causal relationship.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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