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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서동휘 (서울대학교)
저널정보
한국융합과학회 한국융합과학회지 한국융합과학회지 제12권 제4호
발행연도
2023.4
수록면
197 - 209 (13page)

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연구목적 본 연구는 인간 움직임 중 복잡한 운동기술인 치기 기술에 대해서 머신러닝을 통해 그 숙련도 분류 모델을 개발하고 검증하는데 목적이 있다. 연구방법 이를 위해 440명의 청소년 초보자(age: 14.9±0.8)와 48명의 청소년 숙련자(age:16.3±0.9)가 배팅티 위에 올려진 공을 티볼 배트로 치는과제를 수행했다. 촬영된 데이터는 영상 분석을 통해 관절의 움직임 데이터로 표현됐고, 이는 주성분분석과 SVM을 통해 머신러닝이 진행됐다. 결과 머신러닝의 검증에서 높은 정확도와 높은 AUC(Area Under the Curve)로 해당 머신러닝 프로그램은 성능이 우수한 머신러닝으로 판단됐다. 이때 숙련자의 주성분 개수가, 초보자의 주성분 개수 보다 작았기에 숙련자의 치기 동작에서 더 적은 수의dynamical degrees of freedom이 나타났다고 볼 수 있다. 결론 빅데이터의 머신러닝을 통해 복잡한운동 기술인 치기 기술의 숙련도를 분류하여 신뢰도를 검증했다. 해당 연구는 관찰하기 어려운 복잡한 운동 동작에서 그 숙련도를 분류할 수 있었다. 이는 빅데이터를 활용한 숙련도 분류 모델이 운동학습 현장에서 지도자와 학습자에게 필요한 정보를 제공하는데 도움을 주며, 인간 움직임의 협응구조에대해 깊이 이해할 수 있는 과학적 근거로 의미가 있을 것이라 기대한다
#머신러닝 #운동 협응 #주성분 분석 #SVM(Support Vector Machine) #운동 제어 #Machine Learning #Motor Coordination #Principal Component Analysis #Support Vector Machine #Motor Control

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