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저자정보
주효성 (울산대) 우지환 (울산대) 이용석 (울산대) 김도빈 (울산대) 김수빈 (울산대) 우민정 (울산대학교)
저널정보
한국여성체육학회 한국여성체육학회지 한국여성체육학회지 제30권 제4호
발행연도
2016.12
수록면
373 - 386 (14page)
DOI
10.16915/jkapesgw.2016.12.30.4.373

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스쿼트 시 부상을 예방하기 위해서는 적정 스쿼트 깊이를 유지하며 운동해야 한다. 그러나, 운동 초보자는 올바른 자세와 개인에게 맞는 적정 스쿼트 깊이에 대한 지식이 없기 때문에 개인에게 적절한 스쿼트 깊이를 손쉽게 예측하고 알려줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구의 목적은 인체측정치를 인공신경망과 다중회귀분석 통계 모델에 적용하여 스쿼트 깊이를 예측하고 예측 정확성이 높은 모델을 찾는 것이다. 인체측정치와 스쿼트 깊이의 측정은 20대 대학생 60명(남자 48명, 여자 12명)을 대상으로 하였다. 해당 데이터를 근거로 인공신경망과 다중회귀분석 모델을 학습하여 스쿼트 깊이를 예측할 수 있는 모델을 개발하였고, 인공신경망과 다중회귀분석의 예측 정확성을 비교하였다. 그 결과, 다중회귀분석의 예측오차보다 인공신경망의 예측오차가 더 낮은 것으로 나타나 인공신경망의 예측 정확성이 우수한 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과는 인체측정치를 적용하여 적정스쿼트 깊이를 예측함에 있어서 인공신경망이 다중회귀분석보다 좋은 대안이 될 수 있음을 의미한다.
#인공신경망 #다중회귀분석 #인체측정치 #스쿼트 깊이 #neural network #multiple regression analysis #kinanthropometric data #squat depth

목차

국문초록
I. 서론
Ⅱ. 방법론
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 논의
참고문헌
ABSTRACT

참고문헌 (0)

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