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
최형준 (단국대학교) 이윤수 (단국대학교)
저널정보
한국체육과학회 한국체육과학회지 한국체육과학회지 제28권 제1호 (자연과학 편)
발행연도
2019.2
수록면
1,317 - 1,325 (9page)
DOI
10.35159/kjss.2019.02.28.1.1317

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This study was to confirm the probability of prediction of match outcomes based on the official data of soccer World Cup. Also, it was to identify the differences of prediction models which were divided with the ratio of data used among the raw data. The raw data was considered in the official data from 2002 to 2018 soccer World Cup on the official web sites of FIFA. Totally, 17 independent variables were shot attempts, shot on goal, % of shot on goal, passes, passes completed, % of passes completed, short passes, short passes completed, % of short passes completed, long passes, long passes completed, % of long passes completed, corner kicks, fouls committed, fouls suffered, offsides, and % of ball possessions. One dependent variable was the outcome of match. In order to process the data, the self-organizing map which is one of artificial intelligent techniques was used for this study. Totally, 640 data set was used for this study that 60%, 70%, 80%, and 90% of raw data was split as the training data set for the self-organizing map. The results of this study were found as following belows; First, there were a couple of consideration on designing of the self-organizing map that the error was 3.446 and the structure was 10 × 10. Second, 60% (384) and 90% (576) of usage on the raw data for the training matched the prediction with 71.86%. Third, 70%(448) and 80%(512) of usage on the raw data for the training shown higher prediction with 73.44%. Consequently, the results of this study were shown that there were no differences of prediction accuracy with different amount of data used.
#prediction of match outcome #soccer prediction #self-organizing map #performance analysis in soccer

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
김정수 / 2014 / 축구 성공지능 하위 요인의 상대적 중요도 / 체육과학연구 25(1):30~38 dbpia 김주학 / 2007 / 축구 팀 경기력 평가를 위한 내용분석 / 한국체육학회지 46(2):201~211 google schola 김주학 / 2007 / 신경망분석을 이용한 축구경기 승패 예측모형 개발- 2006독일월드컵 대회를 중심으로 - / 체육과학연구 18(4):54~63 dbpia 박두용 / 2016 / KBO리그 프로야구 관람객의 수요예측 분석연구(2016-2020) / 한국스포츠학회 14(4):415~426 dbpia 박상찬 / 2017 / 제4차 산업혁명과 데이터 과학 / 한국콘텐츠학회지 15(1):21~28 dbpia

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

2018 러시아 월드컵 아시아 예선경기 중 한국 축구 국가대표팀의 포지션 및 15분 단위 경기력 비교 분석
이용수 ,  김용래 한국체육과학회지 2018 .02
중·고등학교 축구선수의 포지션별 체력 및 등속성 근기능 특성
김재훈 ,  김기진 ,  김상현 코칭능력개발지 2019 .06
유럽축구 강호 스페인 축구의 패스패턴 및 볼 점유율에 관한 비교분석 : 2010 FIFA 남아공월드컵을 중심으로
오일영 ,  추종호 코칭능력개발지 2013 .03
청소년 축구선수의 체격 및 체력 특성
이용수 ,  이상현 한국체육과학회지 1998 .08
10주간 초등학교 축구선수의 신체안정화 프로그램을 통한 기능적 움직임 평가, 신체균형, 폐활량 효과
강양훈 ,  김철승 한국산학기술학회 논문지 2021 .07

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-692-000473082