스포츠 빅데이터 문제점 - seupocheu bigdeiteo munjejeom

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전신 진동 운동 (WBVT)은 근육을 강화하는 효과적인 저항 훈련 방법의 하나이다. 본 연구에서는 WBVT 프로그램의 개입연구 참가자의 전·후 근육 기능 변화와 3종류의 개입연구 측정 방법 (JOA, JKOM 및 WOMAC)을 이용하여 WBVT의 유효성과 측정 방법간의 차이에 대해서 평가했다. 연구 대상자는 무릎 통증이있는 50-73 세 여성 29명을 대상으로 무릎 근력을 향상 시키도록 설계된 WBVT 프로그램을 8 주간 실시했다 (50 분 세션/24 회). WBVT 프로그램이 고령 여성의 무릎 통증에 미치는 영향에 대한 JOA, JKOM 및 WOMAC 분석결과의 정도차이는 있었지만, 전체적으로 WBVT 프로그램이 고령 여성의 무릎 통증을 효과적으로 완화함을 나타내었다. 그 중 JOA는 JKOM 및 WOMAC 결과보다 대상자의 무릎 상태에 대한 자세한 정보를 제공했다. 특히, JOA Score의 joint effusion과 isokinetic flexion peak torque와 평균 근력 측정의 결과로부터 joint effusion과 joint flexion angle와 유의한 관련이 인정되었다. JOA Score는 무릎 골관절염 환자의 상태를 전문의의 진단이 병행되어 평가할 수 있기 때문에 JKOM 및 WOMAC에 비하여 과대 또는 과소평가의 우려가 작고, 보다 정량적이고 객관적인 평가방법으로 유효하다고 판단된다.

Whole-body vibration training (WBVT) is an effective resistance training method to strengthen muscle. This study examined the effect of WBVT on knee pain. We evaluated the effectiveness of WBVT and measuring methods by comparing muscle function measurements and three different knee function scoring methods before and after a WBVT program. Subjects were 29 females aged 50-73 years with knee pain. They participated in a WBVT program that we designed mainly to improve knee muscle strength for eight weeks (twenty-four 50 min sessions). All subjects completed the WBVT program with pre- and post-WBVT evaluations: muscle function measurements, the clinically-reported Japanese Orthopaedic Association (JOA) Score, and the self-reported Japanese Knee Osteoarthritis Measure (JKOM) and the Western Ontario & McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). The JOA Score, JKOM and WOMAC outcomes showed that our WBVT program effectively relieved knee pain. The JOA Score provided more detailed information on the condition of subjects' knees than the JKOM and WOMAC results. The measure of joint effusion from the JOA Score and the isokinetic flexion peak torque and average power muscle measurements were significantly related to joint effusion and joint flexion angle. This study suggests that for accuracy in measuring knee function, the clinically-reported JOA Score should be evaluated in parallel with muscle function measurements. This approach can provide quantitative information for patients with knee osteoarthritis.

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본 연구는 프로그램 콤포넌트 평가요인이 피겨스케이팅의 프리스케이팅 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 통해 피겨스케이팅 선수들의 프로그램 콤포넌트 점수를 향상시키기 위한 훈련전략의 기초 자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 프로그램 콤포넌트가 피겨스케이팅의 프리스케이팅의 결과에 미치는 평가요인을 알아보기 위하여 조사 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 2018년 12월22일-23일에 실시된 피겨랭킹선수권대회의 프리스케이팅 결과지를 조사 자료로 사용하였다. 조사 자료로 사용된 결과지는 선수들의 경기성적 순위별 기술점수와 프로그램 콤포넌트 점수가 포함되었다. 본 연구에서는 프로그램 콤포넌트 요인이 프리스케이팅의 경기결과에 미치는 영향을 검증하기 위하여 회귀분석을 사용하였다. 분석을 위하여 쇼트경기 결과 후 선발된 상위 24명의 선수들의 프리경기결과 순위 1위에서 12까지의 선수 12명을 상위집단, 13위에서 24위까지의 선수 12명을 하위집단으로 분류하였다. 하위집단의 연기는 경기결과에 가장 큰 영향을 주고 있었으며 이는 연기점수가 평가요인에 제시되고 있지 않지만 경기의 전반적인 완성도와 난이도 수행으로 평가되고 있음을 나타낸다. 반면 하위집단의 연기가 경기결과에 영향을 미친 결과에 비해 상위집단의 경기결과는 프로그램 콤포넌트에 큰 영향을 받지 않았다. 이러한 결과는 상위집단 선수의 경기결과는 프로그램 콤포넌트보다 점프난이도와 같은 기술난이도에 더 많은 영향을 받은 결과라고 볼 수 있다.

This is a regression analysis to verify influential factors of program component affect to Free skating result in figure skating. Using Free skating result scores of participants(n=24) in the '2018/2019 national ranking championship, a regression analysis was conducted by using 2 groups such as a high level group, an lower level group. Results of the study indicates that factors of component in lower level group, especially the terms, 'Performance' is significant affecting factors for free skating result.. Performance was evaluated by carriage, emotional, intellectual with technical element in free skating. It means in lower level group, they made successful technical element and show good performance. However, in high level group, 'Skating skill', 'transition, 'performance', 'composition', 'interpretation' are no significant affecting factor for determining placement. That means high level skaters are focus more on the technical scores than 5 program components during the Free skating.

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본 연구는 체지방률 검사를 통한 초음파 측정기기의 타당도 검증에 목적이 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 준거 방법으로 알려진 이중에너지 방사선 흡수법의 측정값을 이용하여 타당도 검증을 실시하였다. 연구 참여자는 경기도 지역 대학생 58명을 대상으로 하였다. 측정은 신장과 체중 그리고 초음파, 이중에너지 방사선 흡수법을 통해서 체지방률을 측정하였다. 자료처리는 SPSS 25.0 program과 MedCalc program을 이용하여 자료의 평균과 표준편차를 산출 하였으며, 타당도 검증을 위하여 상관분석(r)과 Bland & Altman Plot을 실시하였다. 또한, 정확성 검증을 위하여 Bland & Altman 결과에 절편과 기울기를 제시하였으며 절대오차율을 제시하였다. 남학생의 경우 초음파 측정기기와 이중에너지 방사선 흡수법 간의 높은 상관관계를(r=.92) 보였고, 여자도 높은 상관관계가 나타냈다(r=.71). Bland & Altman을 이용한 결과 신뢰구간이 안정적으로 나타났으며, 일치성이 높다고 검증 되었다. 남학생의 경우 -13.4 ~ 2.9 신뢰구간 범위를 나타냈으며 절대오차율은 28.6%로 나타냈다. 여자의 경우 -8.0 ~ -1.3 신뢰 구간 범위를 나타냈으며 절대오차율은 17.2%로 나타냈다. 결과적으로 초음파 측정기기와 이중에너지 방사선 흡수법 간의 체지방률 타당도는 높은 것을 확인할 수 있었다.

The purpose of this study is to verify the validity of ultrasonic measuring device through body fat percentage test. To achieve this goal, validity tests were performed using the measured values of Dual Energy X-ray Absorptiometry known as the reference method. 58 university students were participating in the study from Gyeonggi-do. Height and weight were measured as well as Body fat percentage using the portable ultrasound device and Dual Energy X-ray Absorptiometry. For data processing, the average and standard deviation of the data were calculated by using SPSS 25.0 program and MedCalc program. Correlation analysis (r) and Bland & Altman were performed to examine the validity of the ultrasound device. In addition, the interpolation and slope were presented in the Bland & Altman results and the mean absolute percentage errors was presented for the verification of accuracy. In male students, there was a high correlation between the ultrasonie device and Dual Energy X-ray Absorptiometry in male (r=.92) and females (r =.71). The results of the Bland & Altman analysis showed that the confidence interval was stable and that the agreement was high. In the case of male students -13.4 ~ 2.9, the confidence interval range was shown. the mean absolute percentage errors was 28.6%. In the case of women the confidence interval ranged from -8.0 to -1.3, with mean absolute percentage errors of 17.2%. As a result, it was confirmed that the body fat rate validity between the ultrasonic measuring device and Dual Energy X-ray Absorptiometry was high.

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기계학습 (machine learning)은 다양한 학문영역에서 빠르게 확산되고 있으나 신체활동 관련 자료 분석에는 한정적으로 적용되어 왔다. 이 연구에서는 기계학습 방식을 통해 신체활동 웨어러블 디바이스의 정확성을 검증하는데 목적이 있다. 성인 남녀 48명을 대상으로 앉기, 서기, 물걸레질, 물건 옮기기, 걷기, 빠르게 걷기 등과 같은 일련의 신체활동을 수행하는 동안 신체활동량을 측정하였다. 모든 신체활동 정보는 신체활동 웨어러블 디바이스 SenseWear Armband Mini (BodyMedia Inc, Jawbone, CA, USA)를 이용하여 수집되었고, 전용 소프트웨어 (SenseWear 8.0)를 통해 가속도기반 물리적 변인과 피부 온도와 같은 생리학적 변인의 자료가 60초 epoch으로 저장되었다. 얻어진 자료는 k-인접이웃분류 (k-Nearest Neighbor), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine), 랜덤 포레스트 (Random Forest), 의사결정나무 (Decision Tree) 의 4가지 기계학습 알고리즘 분석방식과 전통적으로 이용된 통계방법인 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)이 적용되어 신체활동을 얼마나 정확하게 분류되는지 비교되었다. 분석결과에 의하면 랜덤 포레스트 (71.43%)와 서포트 벡터 머신 (70.12%)이 다른 알고리즘 보다 상대적으로 높은 분류 정확도를 보였다. k-인접이웃분류와 의사결정나무는 각각 61.86%, 50.46%의 정확도를 보였고, 전통적 분석방법인 로지스틱 회귀분석 결과가 가장 낮은 정확도 (47.31%)를 보였다. 또한, 가속도계 기반 자료 하나만을 이용하는 것보다 가속도 데이터, 피부 온도 및 피부 반사에 관한 정보를 동시에 사용하였을 때 상대적으로 높은 신체활동 분류 정확도를 보였다. 결론적으로 기계학습을 통한 신체활동 분류 시 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 방법 적용이 보다 적절하고 가속도계 기반 변인 하나보다 다양한 생리학적 변인의 반영이 필요함을 시사한다.

The method of machine learning could serve as a powerful source to analyze the physical activity data more accurately than traditional analyses. The purpose of this study was to evaluate the accuracy of wearable physical activity tracker through several machine learning algorithms to classify different types of physical activity. A total of 48 participants were asked to perform a series of physical activity including sitting, standing, mopping, walking, brisk walking, and the moving object while wearing the SenseWear Mini Armband (BodyMedia Inc, Jawbone, CA, USA). The data from motion and heat-related sensors were processed and summarized into 1-min epoch by using the software (SenseWear 8.0). The machine learning algorithms of k-Nearest Neighbors (k-NN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), logistic regression, and Decision Tree (DT) were applied to classify physical activity. The algorithm of RF (71.43%) and SVM (70.12%) were more accurate than others. k-NN, DT showed 61.86%, 50.46% accordingly which resulted in higher accuracy than logistic regression; the lowest accuracy of 47.31%. Also, the accuracy was the highest when information on accelerometer, skin temperature, and galvanic skin response was collectively included as feature variables. The use of machine learning algorithms, especially RF and SVM were proven to be useful for the classification of physical activity through the wearable physical activity tracker. Researchers need to consider applying the enhanced method of analyzing physical activity data.

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이 연구는 눈-손 협응력과 반응시간 두 검사의 상관을 살펴보고, 카조리 5단계 평가 기준에 대한 일치도를 검증함으로써 눈-손 협응력과 반응시간과의 관련성을 알아보는데 목적이 있었다. 연구 대상자는 2017년 8월~12월까지 전국에 개설되어 있는 37개소 국민체력 100 센터에 방문한 성인을 대상으로 연구의 목적을 충분히 설명한 후 참여하도록 하였다. 기간 내 참여한 대상자 중 최종 분석에 적용된 대상자는 총 3,084명이다. 대상의 일반적 특성을 알아보기 위해 기술통계를 실시하였으며, 각 측정변인의 성별·연령별 차이를 알아보기 위해 이원변량분석을 실시하였다. 두 측정방법 간의 상관관계는 피어슨의 적률상관분석을 실시하였고, 두 변인의 평가 규준에 대한 일치도 검증은 교차분석을 실시하여 카이제곱(χ2), 스피어만의 등위상관계수 및 카파통계량을 산출하였다. 연구 결과 눈-손 협응력과 반응시간 모두 남자가 여자보다 그리고 모든 연령집단에서 연령이 낮을수록 기록이 좋은 것으로 나타났다. 본 연구에서 눈-손 협응력과 반응시간 간의 관계를 알아본 결과 높은 상관이 나타났다. 눈-손 협응력과 반응시간의 카조리 5등급에 대한 일치도 검증 결과, 78.9%의 높은 일치도가 나타났다. 본 연구에서의 시각과 청각을 통한 반응을 알아보는 검사 도구로 적용되고 있는 두 검사 간 관련성이 높은 것으로 나타나 눈-손 협응력 검사는 반응시간을 알아보기 위한 도구로도 유용성이 있을 것으로 사료된다.

The purpose of this study was to investigate the relationship between and Eyes-Hands Coordination Test (EHC) and Reaction time Test (RT). The subjects of this study were a total of 3,048 people who visited the 37 center of national fitness 100. Descriptive statistics were conducted to examine the characteristics of the subjects. Two-way analysis of variance was performed to investigate the differences in gender and age. Cross tab analysis was conducted to agreement of the two variables of evaluation standard. Chi square test, Spearman rank-order correlation coefficient and kappa statistics were calculated. The results of this study showed that In EHC test and RT test, males were superior to females and younger the age, the better the record in all age groups. The relationship between EHC test and RT test showed high correlation. Agreement of EHC test and RT test with the Cajori grade 5 showed a high concordance of 78.9%. In conclusion, it was confirmed that high relationship between EHC terst and RT test which is applied as a test tool for visual and auditory responses. Therefore, the EHC test may be useful as a tool for determining RT test.

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이 연구는 자료포락분석(DEA) 모형을 적용하여 올림픽 기초종목의 효율적 육성을 위한 벤치마킹 국가를 선정하는 것이 목적이다. 구체적으로 이 연구에서는 육상, 체조, 수영 종목을 대상으로 첫째, 사회경제적 자원을 고려한 국가별 경기력 평가와 둘째, 국내 기초종목 육성을 위한 벤치마킹 국가를 선정하는 것이 목적이다. 연구목적 달성을 위해 최근 5회(2000년부터 2016년까지) 올림픽 대회의 기초종목에서 메달을 획득한 84개 국가를 연구대상으로 선정하였다. DEA 모형을 적용하기 위한 방법으로 국가별 인구수, 일인당 GDP(US$)를 투입변수로 선정하였으며, 각 국가별 기초종목 획득 메달 수를 산출변수로 선정하였다. DEA의 세부모형으로는 CCR 기반 산출지향(outputoriented) 모형을 적용하였다. 자료처리를 위해 EMS 1.3 ver을 활용하였으며, 효율성 지수와 초효율성 지수를 도입하여 분석을 실시하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 국내 기초종목의 경기력 향상을 위한 벤치마킹 국가는 첫째, 육상 종목에서는 Jamaica, Ethiopia가 선정되었다. 둘째, 수영 종목에서는 Zimbabwe, Australia가 선정되었으며 셋째, 체조 벤치마킹 국가로는 Romania가 선정되었다. 이 연구는 올림픽 기초종목에 대한 경기력 평가와 국내 육성을 위한 다양한 벤치마킹 관련 연구의 기초정보로 활용 가능할 것이라 판단한다.

The purpose of this study is to select a benchmark country for the effective development of Olympic basic events by applying the DEA model. Specifically, the purpose of this study is to select the performance evaluation and benchmarking countries by country considering socio-economic resources for athletics, gymnastics and swimming sports. For the purpose of this study, 84 countries that received medals in the basic events of the last five Olympic Games (2000 to 2016) were selected as the study subjects. As a method of applying the DEA model, the number of population by country and GDP per capita (US $) were selected as input variables, and the number of medals earned by each country was selected as an output variable. As a DEA methodology, a CCR-based output-oriented model was applied. EMS 1.3 ver was used for data processing. The results of this study are as follows. In the selection of benchmarking countries for improving the performance of Korea, Jamaica and Ethiopia were selected for athletics events. Second, Zimbabwe, Australia was selected for swimming and third, Romania was selected for gymnastics benchmarking. This study can be used as basic data for various benchmarking researches for evaluating the performance of Olympic basic sports.