본 연구는 2011 대구세계육상경기선수권대회 여자 높이뛰기 결승에 진출한 선수 12인, 제47회 KBS배 전국육상경기대회 여자 일반부 결승에 진출 6인, 제100회 전국체육대회(육상경기) 여자 일반부 결승에 진출 7인을 대상으로 데이터 기반으로 발구름 이후 비행 궤적이 성공적인 바 넘기로 이어지기 위한 경기력 예측 최적화 모델을 만드는 것이다. 71개의 시기가 분석에 사용되었고, 높이뛰기 마지막 2보와 발구름 구간의 운동학·운동역학적 변인을 분석하기 위해 비디오카메라 6대를 이용하여 촬영하였고, Kwon3D version. 3.1. 소프트웨어를 사용하여 3차원 분석을 시행하였다. 거리, 속도, 수평-수직속도 전환 비율, 각도, jerk, 운동량, 충격력을 산출하였고, 운동학·역학적 변인이 경기력에 미치는 영향을 찾고자 다중 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석을 통해 경기력을 예측하는 최적화 모델을 개발하였고 모델로부터 초기조건을 설정하여 시뮬레이션을 시행하였다. 이를 통해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
1. 높이뛰기 경기력에 영향을 미치는 운동학·운동역학적 변인들은 총 7개의 변인으로 신체 중심 속도(CMV_V; p=.001), 발구름 동안의 수직 충격력(IF_V; p=.001), 발구름 이지 시 신체 중심과 바 사이 거리(TO-Bar; p=.001), 패널티메이트 스트라이드(PMST; p=.001), 1보 수평속도(CMV_H_1ST; p=.001), 마지막 스트라이드(LST; p=.002), 1보에서 신체 중심 속도 벡터와 바가 이루는 각(P1; p=.002)이다. 이 변인들이 높이뛰기 경기력에 영향을 미치는 것으로 나타났다.(F=124.224, p<.000)
2. 표준화 잔차의 형태가 대각선 형태를 보이고 있으므로 정규분포를 따르고 있기 떄문에 모델을 통해 산출된 예측 값은 실제 경기력과 차이가 없었다.
3. 최적화 회귀모델로부터 설정된 초기조건들과 도약각 및 P0각의 조건에 따라 포물선 공식을 사용한 시뮬레이션 수행한 결과 신체 중심정점의 위치가 바 선상에 있는 최적의 수행 조건이 실제와 다르게 나타났기 때문에 산출된 신체 중심 최고 정점의 위치와 실제 신체 중심의 위치는 다르게 나타났다.
4, 여자 높이뛰기 선수들은 경기력 향상을 위해 수직 충격력을 증가시키고 더불어 높은 수평속도에서 수평-수직속도 전환 비율을 높여야 한다. 선수 개인의 측면에서 바 높이 증가에 따라 발구름 위치를 바 로부터 멀리하고, 발구름 자세의 조절이 필요하다.
5. 높이뛰기 경기력과 운동학·운동역학적 변인들은 총 7개의 변인으로 신체 중심 속도(CMV_V; p=.001), 발구름 동안의 수직 충격력(IF_V; p=.001), 발구름 이지 시 신체 중심과 바 사이 거리(TO-Bar; p=.001), 패널티메이트 스트라이드(PMST; p=.001), 1보 수평속도(CMV_H_1ST; p=.001), 마지막 스트라이드(LST; p=.002), 1보에서 신체 중심 속도 벡터와 바가 이루는 각(P1; p=.002)이다. 이 변인들은 높이뛰기 경기력에 대해 92.5% 설명력을 갖는다.
6. 경기력 예측 최적화 회귀모델의 시뮬레이션 실행 결과 도약각과, P0각의 조절을 통해 신체 중심정점의 위치를 변화시킬 수 있다.
위의 결론을 종합하여 오랜 시간 동안 정체된 여자 높이뛰기 경기력을 향상시키기 위하여 선수 개개인의 데이터를 기반으로 선수의 기량으로 실현 가능한 범위 내에서 최적의 조합을 찾고, 시뮬레이션을 통해 효율적이고 성공적인 바 넘기를 위한 발구름 위치의 조정과 기술 동작의 수정이 이루어진다면 경기력 향상을 기대할 수 있을 것이다.

This study is to create a performance prediction optimization model for the women''s high jumper to lead to a successful bar clearance based on data.
71 periods were used for analysis, and six video cameras were used to analyze the kinetics and kinematic variables of the last two steps of the high jump, and three-dimensional analysis was performed using Kwon3D version. 3.1. software. Distance, speed, horizontal-vertical velocity transition ratio, angle, jerk, momentum, and impact force were calculated, and multiple regression analyses were conducted to find out the effect of kinematic and kinetic variables on performance. We developed an optimization model that predicts performance through regression analysis and implemented simulations by establishing initial conditions from the model. This resulted in the following conclusions:


1. The kinematic and kinematic variables that affect the performance of the high jump were seven variables, the center of mass velocity of the body (CMV_V; p<.001), horizontal impulsive force at touch down (IF_V; p<.001), the distance between the center of mass velocity of the body and the bar at take-off (TO-Bar; p<.001), Penalty mate stride (PMST; p<.001), Center of mass horizontal velocity at 1ST (CMV_H_1ST; p<.001), Last Stride (LST; p<.002), Approach angle at TD (P1; p<.002). These variables have been shown to affect the performance of high jump.(F=124.224, p<.000)

2. Since the standardized residual form was diagonal, the predicted value produced by the model was not different from the actual performance because it follows the normal distribution.

3. Simulations conducted using parabolic formulas based on the initial conditions established by the optimization regression model and the conditions of the Take-off angle and P0 angle showed that the position of the center of the body differs from the actual one.

4. Woman high jumpers should increase their vertical impulsive force to improve their performance, as well as increase the horizontal-vertical speed conversion ratio at high horizontal velocity. As the height of the bar increases in terms of the player''s individual, the touchdown position needs to be kept away from the bar and the touchdown posture adjusted.

5. he kinematic and kinematic variables that affect the performance of the high jump were seven variables, the center of mass velocity of the body (CMV_V; p<.001), horizontal impulsive force at touch down (IF_V; p<.001), the distance between the center of mass velocity of the body and the bar at take-off (TO-Bar; p<.001), Penalty mate stride (PMST; p<.001), Center of mass horizontal velocity at 1ST (CMV_H_1ST; p<.001), Last Stride (LST; p<.002), Approach angle at TD (P1; p<.002). These variables have been shown to affect the performance of high jump.(F=124.224, p<.000)

6. Simulation execution of the performance prediction optimization regression model allows the peak position of the center of the mass to be changed by adjusting the takeoff angle and the P0 angle.

Combining the above conclusions, to improve women''s high jump performance, the best combination can be found based on individual athletes'' data, and if simulations are made to adjust touch down positions and technique for efficient and successful jump.