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Choi, Qute; Kim, Ji-Eun; Kim, Seon Young; Han, Kyou Sup; Kim, Hyun Kyung
2015 / Clinical Chemistry and Laboratory Medicine
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본 연구는 국내외 여자컬링 팀의 경기력을 분석하고, 주요 경기 변인(드로우, 테이크아웃, 샷 성공률, 작전 수행 능력)을 파악하여 국내 팀 수준 차이와 국제 경기 승패 요인을 분석했습니다. 분석 결과를 바탕으로 디지털 미디어 DB를 구축하고, 인공신경망 분석을 통해 승패 예측 모형을 제시했습니다.
데이콘 경진대회 1등 솔루션 : 다양한 분야의 데이터를 분석하면서 발견하는 데이터 인사이트와 분석 노하우
데이터가 뛰어노는 AI 놀이터, 캐글 : 상위 랭킹 진입을 위한 필살기
친절한 R with 스포츠 데이터
프로야구 스카우팅 리포트 2010
메이저리그 야구 통계학 : 2e : 빅데이터 분석과 머신러닝의 시작 R
Network games, control, and optimization : Proceedings of NETGCOOP 2016, Avignon, France
메이저리그 야구 통계학 : 빅데이터 분석의 시작 R
Sports science research and technology support : International Congress, icSPORTS 2013, Vilamoura, Algarve, Portugal, September 20-22, 2013. Revised Selected Papers
딥러닝과 바둑 : 알파고를 능가하는 바둑봇을 만들며 익히는 딥러닝, 강화학습
力道競技의 電算 分析 model을 利用한 選手의 選拔 및 訓練 方案
(리더 김성근의)9회말 리더십
경기 평가원칙의 새로운 표준
그림으로 배우는 딥러닝
Social Network Analysis Applied to Team Sports Analysis
Plan, activity, and intent recognition : theory and practice
정치학 방법론 핸드북 =
Statistics in sport
Trends and Advances in Information Systems and Technologies : Volume 3
Sports research with analytical solution using SPSS
체육과학연구
김태완; 채진석한국체육학회지
김태완, 채진석한국체육학회지
조은형, 채진석체육과학연구
채진석; 송종국Journal of Strength and Conditioning Research
Bozzini B.N.,McFadden B.A.,Walker A.J.,Arent S.M.한국체육과학회지
예원진, 이성노한국체육학회지
김필수International Journal of Sports Physiology and Performance
Scott G.A.,Edwards O.,Bezodis N.E.,Waldron M.,Roberts E.,Pyne D.B.,Mara J.,Cook C.,Mason L.,Brown M.R.,Kilduff L.P.한국융합과학회지
김필수; 이상현; 전성삼한국체육측정평가학회지
채진석, 조은형, 엄한주한국특수체육학회지
조수아, 우상연, 김재화, 심윤식스포츠사이언스
이승훈, 박재현, 조은혜한국체육학회지
최형준, 김주학한국체육학회지
조은형; 채진석한국체육측정평가학회지
예원진; 이성노체육과학연구
김주학, 박종성, 이원희, 노갑택코칭능력개발지
송송이; 최형준코칭능력개발지
에원진, 이태현, 이성노스포츠사이언스
김봉석; 장권; 최경호대한무도학회지
안근아; 정국현; 정광채; 오혜리전선 / 대학원
체육측정평가연구는 체육과 스포츠 현장에서 양적 분석과 관련된 검사도구나 측정치의 평가와 관련된 제반 이론이다. 신뢰도, 타당도, 타당도일반화, 고전검사이론, 문항반응이론 등에 대한 내용을 강의한다.교양 / 학사
본 강좌는 AI와 머신러닝의 기초 개념을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 기초적인 데이터 처리 방법부터 머신러닝과 딥러닝 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현한다. 또한, TV 광고 데이터를 활용한 매출 예측, 신용카드 연체 예측 등 실생활 문제를 다루어 AI 기술이 실질적으로 활용되는 사례를 제공하며, 학생들이 데이터를 통해 실제로 문제를 해결하는 과정에서 얻는 성취감을 높이고자 한다.전선 / 대학원
먼저 기능의 개념에 대하여 소개하고 기능이 정의에 관한 특징을 논의함으로써 운동수행과 학습에 관한 설명을 한다. 그 다음 다양한 스포츠 장면에 적용 가능한 기능의 분류방법에 관해 살펴보고 , 마지막으로 기능을 효과적으로 이해할 수 있도록 기능수행의 기초가 되는 원리 및 과정 등 기능을 구성하는 기본 논리를 기술한다.전선 / 학사
과학연구와 산업응용에서의 과정개선, 비용절감 및 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 효과적인 데이터 수집과 분석의 방법을 배운다. 하나의 요인에 대한 완전확률화법, 라틴방격법, 요인배치법, 블록계획, 일부실시법, 반응표면분석 등의 이론을 소개하고 각 계획법에 따라 수집된 자료의 분석 방법을 배운다. 선수과목으로서는 <회귀분석 및 실습>이 요구된다.전선 / 대학원
이 강의는 사회학의 주요 개념과 이론을 기초로 하여 스포츠의 이해를 돕고, 스포츠와 사회체계의 상호관련성을 규명함으로써 스포츠에 대한 사회학적 시각 및 관점을 높이며, 특히, 오늘날 여러 사회제도에 대하여 증대되는 스포츠의 영향력과 그에 수반되는 제반 문제점을 고찰함으로써 스포츠의 사회학적 사고력을 제고시키는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 스포츠 사회학의 정의와 학문체계 및 연구목적, 그리고 스포츠의 사회학적 이론을 고찰하고 정치, 경제, 대중매체, 성, 일탈행동, 사회계층, 사회화, 교육적 측면에서 스포츠를 접근함으로써 급변하는 현대사회의 인간생활 및 사회체계 내에서 스포츠가 공헌하는 바를 규명한다전선 / 대학원
이 강의는 사회체육의 제현상을 설명하는 데 필요한 정의, 개념 그리고 사회체육의 본질적 정체를 밝히는 관련 사실이나 지식을 통하여 사회체육의 이해를 돕는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 사회체육의 본질, 유사개념, 참가요인 및 사회체육과 노동의 관계를 고찰하고, 사회체육의 주요 영역인 지역사회, 상업체육에 대하여 살펴본다. 그리고 사회체육의 핵심 구성 요소인 시설, 지도자, 행정 조직 및 정책에 대하여 살펴본 다음, 미래사회에서의 사회체육의 역할 및 기능을 조망해 본다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 학사
각종 정보를 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 시스템에 대한 데이터 모델링 기법, 화일 시스템의 구성 및 인덱싱 기법, 해싱 기법,데이터베이스의 논리적 구조와 물리적 구조, 각 모델에 따른 각종 질의어(query language) 처리 및 최적화, 동시성 제어(concurrency control), 복구기법(recovery technique) 등의 데이터베이스 설계 기법에 대해서 배운다. 선수과목으로는 자료구조, 운영체제가 요구된다.전선 / 학사
정규곡선, 관리도, 샘플링 검사(sampling inspection), 확률이론, 속성에 따른 표본 채택여부, 측정단위 표본추출(single sampling of measurement)작업에 응용되는 통계적 방법 등 품질관리 이론과 이에 필요한 통계이론을 다룬다. 선수과목으로는 <통계학 및 실습>, <수리통계1·2>, <표본설계 및 조사실습> 등이 요구된다.전선 / 대학원
본 강좌는 스포츠산업과 스포츠경영분야의 최신연구경향을 탐색하고, 나아가 시장관리접근방법을 사용하여 스포츠시장연구에 대한 개념을 이해하고 실제 연구에 적용하는 것을 목적으로 한다. 본 강좌는 시장분석을 위한 다양한 기법과 방법을 소개하고 시장분석의 내용이 스포츠마케팅과 광고, 스포츠제품디자인 및 개발을 포함한 다양한 분야에 전략적으로 활용될 수 있는 것에 주안점을 둔다. 본 강좌는 세부목적은 다음과 같다. - 시장조사와 의사결정의 관계에 대한 이해 - 스포츠시장분석프로젝트수행을 통한 프로세스 학습 - 시장조사가 수행되는 스포츠시장에 대한 이해와 조사 방법론, 프로젝트관리를 포함한 시장분석에 대한 이해 - 스포츠시장분석에 사용되는 양적, 질적 기법과 방법에 대한 이해전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 학사
과거와 현재의 다양한 예술작품 및 활동에 대한 심도 있는 고찰은 과학적 창의성에 기여할 수 있을 뿐 만 아니라 다양성 이해, 소통 및 예술소양 함양의 바탕이 됨. 본 강좌를 통해 창의성과 다양성에 대한 이해를 겸비한 약학자 양성에 기여하고자 함.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 수업은 국제스포츠, 그리고 그와 연관된 연구들을 소개하고자 한다. 국제 스포츠와 관련된 최근의 문제를 분석하고 해결책을 제시하기 위해 필요한 다양한 이론들에 대하여 살펴보게 될 것이다. 특히 안정성, 정체성, 그리고 정치경제학의 측면에서 지역/국가/민족에 따른 국제 스포츠 조직과 사회의 다양한 현상들을 살펴보고, 국제 스포츠의 측면에서 정책적 변화와 저항, 폭력에 대하여 살펴보게 될 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.교양 / 학사
농구의 역사, 특성 및 효과, 경기 방법 및 규칙 등을 강의하여, 실기 수업을 통하여 농구의 기초 기능과 경기 기능을 체득하도록 한다. 구체적인 교수 내용으로는 농구 경기의 개요(역사, 특성 및 효과, 경기 방법 및 규칙), 농구의 기초 기능(패스와 캐치, 드리블, 슛, 리바운드, 풋워크) 농기의 경기기능(속공법,지공법,대인방어,지역방어), 체력육성방법, 지도법, 심판법 등이 포함된다.전선 / 대학원
본 과정은 인구학 방법론(Demographic Techniques)의 심화 과정으로 인구추계를 위한 출생, 사망, 이동 통계를 구체적으로 다룹니다. 선수과목인 인구학 방법론(Demographic Techniques)을 수강하였을 경우, 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 인구추계 결과를 도출하는 것은 물론 추계의 기본 개념을 공공과 시장 영역에서 적용한 사례도 본 과정에서 다룹니다. 인구추계의 대상은 국내(한국)이며, 국내 인구추계에 필요한 출생, 사망, 이동 데이터를 추계에 맞게 가공하는 방법부터 다룹니다. 본 과정에서는 주로 Excel과 R을 함께 사용하여 데이터를 다룰 예정이며, 인구추계의 유용성과 추계 결과를 해석하는 방법을 소개할 예정입니다.전필 / 대학원
심리학 및 사회과학의 대학원생을 위한 통계: 기술통계와 추론통계에 대한 개념과 자료분석 기법을 다룬다. 구체적으로 무선변인, 확률이론, 추정, 가설검정, 분산분석, 그리고 상관분석과 회귀분석을 다룬다.