KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
기계 학습 기반의 태권도 경기의 변칙 발차기 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
Machine Learning based Detection of Anomalous Kicks in Taekwondo Match |
| 저자(Author) |
조단비
이현영
이원재
강승식
Dan-Bi Cho
Hyun-Young Lee
Won-Jae Lee
Seung-Shik Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0798 ~ 0800 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스포츠 경기에서 IT 기반 측정 도구가 도입되면서 득점 판정의 정확성 문제와 이를 악용하여 경기의 박진감을 저하시키는 문제가 제기되었다. 특히 전자호구를 사용하는 태권도 경기에서는 발차기의 타격 강도로부터 득점 판정이 이루어지는 점을 악용하여 기존의 태권도 원칙에 부적합한 변칙 발차기로 득점하는 사례가 빈번하게 발생하였다. 이러한 문제는 전자호구가 변칙 발차기를 탐지하여 득점 판정의 정확성을 증가시킬 필요성을 제시한다. 본 연구에서는 발차기 동작으로부터 센서 값을 추출하여 데이터를 구축하고 기계 학습 기반의 KNN과 SVM 모델을 이용하여 태권도 경기에서의 변칙 발차기를 탐지하는 시스템을 제안하였다. 정확도, FNR, 그리고 FPR을 평가 지표로 하여 태권도 변칙 발차기를 탐지한 결과, SVM이 91.39%의 정확도와 0.088의 FNR로 가장 우수한 성능을 보였다. FPR은 SVM에서 0.083으로 평가되었으며 KNN에서 0.07의 FPR로 더 낮은 오류율을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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