KCI등재
자기구성지도(Self-Organized Map)를 활용한 레슬링 선수의 체격 및 체력요인의 군집분석
저자
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학술지명
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발행연도
2012
작성언어
English
주제어
KDC
692.905
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
19-28(10쪽)
KCI 피인용횟수
9
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본 연구는 레슬링 선수들(n=145)의 체격과 체력 검사 결과를 토대로 자기구성지도(Self-Organized Map)을 활용하여 체급별 그룹 간의 차이를 알아보고자 하였다. 특히 한국체육과학연구원에서 실시하는 엘리트 선수들의 체격 및 체력검사 자료를 기준으로 군집분석에 필요한 공통된 요인들을 추출하였으며, 수집된 자료 중에서 결측값이 포함된 요인들은 배제되었다. 자기구성지도의 설계를 위하여 헬싱키 기술대학(Helsinki University of Technology)에서 2006년도에 개발한 SOM toolbox를 자연과학 자료처리 및 통계프로그램인 MATLAB 14.0에 탑재하여 자기구성지도의 구조(셀의 크기와 높이)를 제작하였다. 자기구성지도의 군집수는 연구대상자(레슬링 선수)들의 체급 수에 맞게 설정하였으며, 본 연구에서는 총 5개의 집단으로 제한하였다. 설계된 자기구성지도는 비지도학습 알고리즘(Unsupervised learning algorithm)에 의해 매 학습시도마다 가중벡터(weight vector)값이 변화되도록 하였다. 본 연구의 결과를 요약해 보면, 군집 1은 신장(185.3cm±6.33), 좌고(99.3cm±2.81), 농구공 던지기(1148.0cm± 154.73), 제자리높이뛰기(267.8cm±16.44), 체전굴(20.8cm±5.74)에서 다른 군집보다 월등한 것으로 나타났으며, 군집 3은 6개의 요인에서 다른 군집보다 월등하였다. 또한, 군집 3과 군집 5는 각각 3개와 1개의 요인에서 월등함을 나타냈다. SOM을 활용해 나타난 군집들은 각 체급별 특성을 대변하였으나, 군집 2는 체급의 특성을 대변할 수 없었다.
더보기This study was to design and to utilize the Self-Organized Map (a concept o the artificial neuron networks) for the cluster analysis of elite athletes` performances based on the body measurement and fitness tests. It was not only the main purpose of this study that the characteristics of each cluster were also discussed. The 288 Korean elite athletes from 19 different sport events were selected and involved in the project that they had more than 10 years experienced. The subjects were measured with fitness tests, then the MATLAB 14.0 with SOM toolbox written by the laboratory of computer and information science at Helsinki University of Technology was used for the data process and analysis. The number of clusters based on the SOM model has validated with Kappa between K-mean algorithm and hierarchical clustering algorithm. The SOM has trained with unsupervised learning algorithm that the weight vector was updated each iteration. As result of the study, the 1 cluster had 5 greatest variables such as height (185.3cm±6.33), sitting height (99.3cm±2.81), basketball throw (1148.0cm±154.73), stand jump (267.8cm±16.44) and trunk forward flexion (20.8cm±5.74). Additionally, the 6 variables in the 3 cluster, 3 variables in the 4 cluster and 1 variable in the 5 cluster were greater than other clusters. Most clusters using the SOM were presented the characteristics of the weight groups except 2 cluster.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.12 | 1.12 | 1.19 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.2 | 1.2 | 1.171 | 0.25 |
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