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심층학습을 이용한 스포츠 사이버물리시스템 연구 = A Study on Sport Cyber-Physical System based on Deep Neural Network
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2019
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273-283(11쪽)
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본 논문은 심층학습을 이용한 스포츠 데이터 분석과 응용에 대해서 다룬다. 4차 산업혁명시대에 접어들면서 현실 세계의 정보가 디지털로 변환되어 사이버 세계에 있는 클라우드 서버에 저장되고, 인공지능 기술에 의해 분석, 처리되고 있다. 본 연구에서는 4차 산업혁명기술을 기반으로 스포츠 분야에서 디지털 변환이 일어나는 스포츠 CPS(Cyber Physical System)를 제안하였다. 이미 스포츠분야에서도 정보통신기술이 도입되어 활용되어 왔지만, 스포츠 CPS에는 보다 지능적인 데이터 분석을 위한 심층학습이 도입되는 것이 특징이다. 2012년 심층학습 방법이 발표된 이후 심층 학습은 음성인식, 음성합성, 기계번역, 문서요약, 대화시스템 등의 자연어처리 분야와 영상신호처리 분야에서 괄목할 만한 성과를 내고 있다. 본 논문에서는 자연어처리 분야에서 지속적으로 발전하고 있는 심층학습 기술을 스포츠 데이터 분석에 적용하는 융합기술을 제시하였다. 심층학습을 이용한 연구는 이제 막 시작 단계이긴 하지만, 연구의 궁극적인 목표는 스포츠 CPS를 통한 세밀하고 정확한 스포츠 동작 인식이라 할 수 있다. 우선 일상생활에서 사용되는 인간행동 인식방법을 살펴보고, 범위가 한정된 상황에서의 스포츠 동작인식으로 확대한다. 이어서 팀 동작인식으로 확장한 사례들과 심층학습을 이용한 응용들도 제시한다.
더보기This paper deals with the analysis and application of sports data using deep learning. Entering the 4th Industrial Revolution, real-world information is digitally converted, stored in cloud servers in the cyber world, and analyzed by artificial intelligence technology. In this study, the Sports Cyber Physical System (CPS) is proposed, where digital transformation takes place, based on the 4th Industrial Revolution. Although ICT is already being introduced and used in sports, sports CPS features deep learning for smarter data analysis. Since deep learning methods were announced in 2012, they have produced remarkable results in natural language processing and video signal processing areas such as voice recognition, voice synthesis, machine translation, document summary, and communication systems. In this paper, we presented convergence technologies that apply deep learning techniques that are continuously developing in natural language processing to sports data analysis. While detailed and accurate perception of sports behavior is the ultimate goal through sports CPS, research using deep learning is now at the beginning stage. We investigate methods to recognize human behavior in daily life and sports actions in specific domain. This paper also discusses studies on the team motion recognition and applications using deep learning.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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