[PURPOSE] The purpose of this research is to classify pitching motions using the data mining method, which aims to help injury prevention overuse. [METHODS] One healthy person participated in the experiment. Subject performed six actions like pitching including pitching by wearing a smart band with IMU sensor built in the wrist. We converted the IMU data of each of the six motion into 5 Datasets. We performed data mining using the WEKA program to find the Dataset with the highest classification probability among the five Datasets and the appropriate classification model. [RESULTS] Among the 5 Datasets, Peak value Dataset when changing to Frequency domain through FFT showed the highest classification probability of each classification model, and NaiveBayes of each classification model had appropriate advantages for classification of pitching motion. Therefore NaiveBayes has decided on an appropriate classification model to classify pitching motion. [CONCLUSIONS] The data of the acceleration sensor and the gyroscope of the six actions are best classified for conversion using FFT and the NaiveBayes classification model is an appropriate classification model for classifying each motion
목차
ABSTRACT 서론 연구방법 연구대상 실험설계 및 절차 자료 처리 결과 논의 결론 참고문헌
본회는 인체의 운동에 관련된 연구 활동을 통하여 운동학의 학문적 체계를 정립하고 운동을 통하여 인간의 건강과 행복을 추구하는데 필요한 실용적 지식과 기술을 개발, 보급함을 목적으로 한다.
본회는 위의 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 사업을 수행한다.
1. 운동의 본질과 운동참여율제고를 위한 철학적, 역사적, 기술적, 실험적, 창의적 연구
2. 운동 시설ㆍ프로그램의 개발, 보급 관련 연구
3. 운동사 양성 및 배치 방안에 관한 정책 개발
4. 전문서적 간행
5. 학술지 발행 및 배포
6. 학술정보 수집 및 교류, 보급
7. 관련 시설 및 기관, 단체에 대한 자문, 건의, 협조
8. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업