빅데이터 기반의 실시간 생체 신호 모니터링을 이용한 분석시스템: 야구 수비능력 측정을 중심으로 An Analysis System Using Big Data based Real Time Monitoring of Vital Sign: Focused on Measuring Baseball Defense Ability원문보기
빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.
빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.
Big data is an important keyword in World's Fourth Industrial Revolution in public and private division including IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence) and Cloud system in the fields of science, technology, industry and society. Big data based on services are available in various fiel...
Big data is an important keyword in World's Fourth Industrial Revolution in public and private division including IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence) and Cloud system in the fields of science, technology, industry and society. Big data based on services are available in various fields such as transportation, weather, medical care, and marketing. In particular, in the field of sports, various types of bio-signals can be collected and managed by the appearance of a wearable device that can measure vital signs in training or rehabilitation for daily life rather than a hospital or a rehabilitation center. However, research on big data with vital signs from wearable devices for training and rehabilitation for baseball players have not yet been stimulated. Therefore, in this paper, we propose a system for baseball infield and outfield players, especially which can store and analyze the momentum measurement vital signals based on big data.
Big data is an important keyword in World's Fourth Industrial Revolution in public and private division including IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence) and Cloud system in the fields of science, technology, industry and society. Big data based on services are available in various fields such as transportation, weather, medical care, and marketing. In particular, in the field of sports, various types of bio-signals can be collected and managed by the appearance of a wearable device that can measure vital signs in training or rehabilitation for daily life rather than a hospital or a rehabilitation center. However, research on big data with vital signs from wearable devices for training and rehabilitation for baseball players have not yet been stimulated. Therefore, in this paper, we propose a system for baseball infield and outfield players, especially which can store and analyze the momentum measurement vital signals based on big data.
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문제 정의
본 논문에서는 고교야구 선수에 대한 훈련과 평가, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템을 제안하였다. 야구 선수들은 공격과 수비에서 타격, 타율, OPS, 어시스트 등의 정량적 데이터 측정에 의존하여 평가되어 왔다.
본 논문에서는 야구선수의 훈련과 재활을 위하여 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지고 이를 빅데이터로 관리하며 야구 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 아래 그림 2.
가설 설정
심장 주위에서 측정된 ~mV 범위의 심전도는 LPF(Low pass filter)를 통하여 필터링되고, IA(Instrumentation Amplifier)의 입력된 후 증폭되어 심전도 파형이 1Hz~35Hz 범위의 심전도 신호로 출력된다. 아날로그 형태의 심전도 파형은 MCU의 ADC(Analog_to_Digital Conveter)에서 디지털 신호로 변환된다. 디지털 신호로 변환된 심전도 신호는 블루투스 통신 모듈을 거쳐서 데이터로 저장된다.
제안 방법
이 가속도 센서를 이용하면 획득된 센서 데이터를 이용하여 운동에 따른 근육의 사용도와 힘에 미치는 영향을 운동별로 데이터 측정을 할 수 있다. 본 논문에서는 가속도 센서를 이용하여 운동별 센서 데이터의 차이점과 활동량에 대해서 측정을 하여 분석을 한다. 이를 이용하여 신체 움직임의 강도와 칼로리 소모량을 측정할 수 있다.
특히 수비 움직임(Defensive movements)의 보폭은 걸을 때나 달릴 때의 크기와 신체의 길이에 따라 다르다. 본 연구에서는 각 야구선수의 수비 능력을 가속도 센서를 이용하여 움직임 속도 및 운동량을 측정한다.
대상 데이터
본 실험 참여자는 K고등학교 야구부에서 운동하고 있는 내야와 외야선수 8명을 임의로 선택하여 운동량 측정을 위한 실험을 하였다. 이들의 평균 나이는 17.
본 연구에서 사용되는 웨어러블 기기는 16bit MCU(Micro Controller Unit)와 가속도 센서(자이로 센서 포함) 그리고 블루투스 통신 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈을 야구 선수의 신체에 부착하고 어떠한 방향으로든지 움직이게 되면, 움직인 경로와 거리를 환산하여 데이터로 변환할 수 있다.
그래서 자이로 센서를 추가시켜 출력데이터를 보정하고 이를 이용하여 보행 수와 거리를 산출한다. 야구 선수는 생체 신호 획득을 위한 웨어러블 디바이스를 착용한 후 각각의 내야와 외야 수비 동작에 대하여 50분의 1초 단위로 250개씩 데이터를 샘플링한다. 가속도 센서를 이용한 보폭측정에는 중력가속도 성분 출력으로 인한 적분 오차 때문에 한계가 있기 때문에 이를 보정하기 위하여 가속도 센서의 타임 스탬프와 x, y, z축 출력을 하나의 대표 값으로 처리하는 벡터합산(Vector Sum)를 사용한다.
후속연구
야구 선수들은 공격과 수비에서 타격, 타율, OPS, 어시스트 등의 정량적 데이터 측정에 의존하여 평가되어 왔다. 향후 빅 데이터 스포츠 분석과 전략 시스템을 이용하여 야구 선수의 운동 신경 능력과 순발력, 근력을 포함하는 인지적 생체 데이터까지 변환하여 수집, 저장, 관리 그리고 분석하는 기술로 발전할 여지가 많다. 이는 야구감독과 트레이너, 코치진이 생체신호 모니터링 분석 시스템을 이용하여 야구 선수들의 체계적인 훈련량을 조절할 수 있고, 재활에 대해서도 도움을 줄 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빅 데이터는 거대한 데이터 크기뿐만 아니라 어떤 특징이 있어야 하는가?
단지 데이터의 크기가 거대하다고 빅 데이터라고 하지는 않는다. 데이터 양(Data volume), 데이터 속도(Data velocity) 그리고 데이터 다양성(Data variety)의 3차원적 특징이 모두 나타낼 때를 의미한다[1-2]. 스포츠 경기에서 빅데이터 활용은 필수이다.
머니볼 이론이란 무엇인가요?
빅 데이터는 최근 전 세계 스포츠업계의 주요 관심사로서 축구, 야구, 농구 등의 이미 다양한 분야에서 많이 활용되고 있다[3]. 머니볼 이론(Moneyball theory)이란 영화 ‘머니볼(Money ball)’을 통하여 널리 알려지게 된 미국 프로야구단 오클랜드 애슬레틱스(Oakland Athletics)에서 구단주 빌리 빈(William Lamar Beane)이 경기 데이터를 세밀하게 분석하여 오직 데이터만으로 선수들을 배치하여 승률을 높였다는 게임 이론이다[4]. 리그에서도 최하위 팀을 4년 연속 포스트시즌(Post season)에 진출시키었고, 메이저 리그(Major league) 최초로 20연승이라는 신기록을 세우기도 하였다.
빅 데이터란?
빅 데이터란 종래의 데이터베이스 환경에서 처리하던 데이터에 비해 그 크기와 양이 거대하고 생명주기도 짧고 종류와 형태에서도 문자, 숫자 데이터뿐 아니라 영상, 음성, 신호 데이터를 포함하는 방대한 양의 데이터를 의미한다. 단지 데이터의 크기가 거대하다고 빅 데이터라고 하지는 않는다.
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