The purposes of this study were to reveal the kinematic and kinetic difference of hard ground soccer shoe, firm ground soccer shoe and soft ground soccer shoe. Soccer players were shoes of varying stud designs with some preferring the bladed studs while others opting for the conventional studded stud. Statistics were used one way-ANOVA and Tukey's Honestly Significant Difference Method. Seven healthy college soccer players were attended a test. All parameters were recorded using the Zebris system. Spatio-temporal variables were no significant difference. Lateral symmetry was statistically significant differences (p<.05). Vertical GRF parameters were no significant difference. Medial midfoot pressure, lateral midfoot pressure and central forefoot pressure were statistically significant differences (p<.05). This study demonstrates that playing surface significantly affects difference soccer shoes during soccer game. Furthermore, epidemiological investigation is warranted to determine the effects of playing surfaces on sport specific injury mechanisms.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.2_1
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pp.257-268
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2024
Soccer is type of sport that carries a high risk of injury. Injury is not only cause in the unlucky soccer carrier and also team performance as well as financial effects can be worse since soccer is a team-based game. The duration of recovery from a soccer injury typically relies on its type and severity. Therefore, we conduct this research in order to predict the probability of players injury type using machine learning technologies in this paper. Furthermore, we compare different machine learning models to find the best fit model. This paper utilizes various supervised classification machine learning models, including Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), and Naive Bayes. Moreover, based on our finding the KNN and Decision models achieved the highest accuracy rates at 70%, surpassing other models. The Random Forest model followed closely with an accuracy score of 62%. Among the evaluated models, the Naive Bayes model demonstrated the lowest accuracy at 56%. We gathered information about 54 professional soccer players who are playing in the top five European leagues based on their career history. We gathered information about 54 professional soccer players who are playing in the top five European leagues based on their career history.
Lim Seun ho;Cho Jung san;Yi Soo-Yeong;Ahn Hee-Wook;Sung Young Whee
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.9
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pp.825-832
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2004
A small biped robot system is designed and implemented. The robot system consists of a mechanical robot body, a control system, a sensor system, and a user interface system. The robot has 12 dofs for two legs, 6 dofs for two arms, 2 dofs for a neck, so it has total 20 dofs to have dexterous motion capability. The implemented robot has the capability of performing intelligent actions such as playing soccer, resisting external forces, and walking on a slope terrain. In this paper, we focus on the robot's capability of playing soccer. The robot uses a color CCD camera attached on its head as a sensor for playing soccer. To make the robot play soccer with only one camera, an algorithm, which consists of searching, localization, and motion planning, is proposed and experimented. The results show that the robot can play soccer successfully in the given environments.
In this paper, we propose an efficient scheme for automatically detecting highlight scenes in soccer videos. Highlights are defined as shooting scenes and goal scenes. Through the analysis of soccer videos, we notice that most of highlight scenes are shown around the goal post area. It is also noticed that the TV camera zooms in a setter player or spectators after the highlight stones. Detection of highlight scenes for soccer videos consists of three steps. The first step is the extraction of the playing field using a statistical threshold. The second step is the detection of goal posts. In the final step, we detect a zooming of a soccer player or spectators by using connected component labeling of non-playing field. In order to evaluate the performance of our method, the precision and the recall are computed. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed method, with 95.2% precision and 85.4% recall.
This study aims to organize the prototype design method of compression wear for women professional soccer players. Despite the excellent performance of female soccer players in world competition, most functional wear has been developed mainly for men, so professional female athletes have fewer choices. Soccer is a sport requiring core and lower body muscle strength, and muscular endurance for long periods of playing or walking on the field. Female soccer players did not differ much in upper body compared to other women, but their lower body had a smaller hip circumference than waist circumference and a larger thigh circumference, requiring compilation considering the physical characteristics and movement of athletes. Female soccer players wear sports bras while playing but regular bras and compression wear during normal exercise because they sweat on under their breast, which irritates sensitive skin. For core muscles in the upper body and to support for thigh and hip muscles in the lower body, the uniform in this study was designed by reducing the body size of a professional female soccer player in her 20s and the actual measurements of commercial compilation software to 81% of the chest circumference, 95% of the waist circumference, and 78% of the hip circumference. The design experiment in this study was a simple exercise and did not produce produce results for long-term exercise and performance improvement, but can be used to design a composition pattern system for other professional female athletes.
In this paper, two kinds of controller are proposed for a soccer robot system.. One for Supervisor and defense mode, and the other for attack mode. Robot soccer game has very dynamic characteristics. Furthermore, there exist competitions between agents. The soccer-playing robot should take an appropriate action according to its surroundings. Initially, an attack mode controller using a vector field concept is designed, then a supervisor and a defense mode controller are designed with a Petri-net. The efficiency and applicability of the proposed controllers are demonstrated through a real robot soccer game(MiroSot 97).
This paper presents the design procedure for soccer-playing rovots based on the centralized approach. Using a fast vision system, we obtain the configuration of each robot and then the host computer computes the desired motion and commands each robot directly via RF communication. The robot soccer game has a lot of problems such as obstacle avoidance, coordination between robots, dribbling the ball, and so on. To implement such motions, we think that the centralized approach seems to be more powerful than the distributed approach. We describe the technical tips for developing the robots in detail here and explain our strategy for getting the scores.
The micro robot soccer playing system is introduced. Studying and learning, evolving in artificial agents are very difficult problem, but on the other hand we think more powerfully challenging task. In our laboratory, this soccer-system studies mainly centered on single agent learning problem. The construction of such experimental system has involved lots of kinds of challenges such as robot designing, vision processing, motion controlling. At last we will give some results showing that the proposed approach is feasible to guide the design of common agents system.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.3
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pp.12-16
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2021
Soccer is one of the popular sports globally, and South Korea is no exception; the professional domestic soccer tournament has been held in South Korea since 1983. The national soccer team in South Korea has shown outstanding performances, hosting the 2002 World Cup and achieving a bronze medal at the London 2012 Olympic Games and second place at the 2019 U-20 World Cup. In addition, one of the South Korean soccer players, Heung-min Son, has played a remarkable role in the English Premier League. Like other global soccer clubs, South Korean domestic soccer clubs create and manage their own YouTube channel to interact with fans and keep them updated. In this study, we explore how and why Seoul E-Land Football Club (SEFC) utilizes its YouTube channel. SEFC is distinctive in that they are playing at the second division, their home ground is based in Seoul, and they are sponsored by a company run on Christian values. We analyze one of the soccer club's YouTube channels multi-dimensionally and discover the roles of YouTube.
In this paper, the multiple micro robot soccer playing system is introduced at first. Learning and evolving in artificial agents is a difficult problem, but on the other hand a challenging task. In our laboratory, this soccer studies mainly centered on single agent learning problem. The construction of such experimental system has involved lots of kinds of challenges such as robot designing, vision processing, motion controlling. At last we will give some results showing that the proposed approach is feasible to guide the design of common agents system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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