대학원

교과목해설

61009  스포츠와 AI모델링 기초(Foundation of AI Modeling for Sport)

인공지능에 대한 기초적 지식을 학습한다. 인공지능의 발전 역사, 인공지능의 미래, 인공지능 기초 알고리즘을 학습한 후, 스포츠분야에 인공지능 모형을 적용하기 위해 기초적 알고리즘을 구현해보는 실습활동이 적용된다. 인공지능을 통한 예측, 분류, 직관적 데이터 재구성 등을 스포츠현장에 적용이 가능한 분야를 탐색하여 초보적 수준의 인공지능 모델구현을 연구한다.

61010  미래사회와 스포츠메타버스(Future Society and Sport Metaverse)

스포츠메타버스에 대한 기본 개념을 학습하고 미래사회 적용가능성을 탐색한다. 특히 증강현실, 라이프로깅, 거울세계, 가상세계 4가지 유형으로 구분되는 메타버스 개념을 바탕으로 스포츠 가상세계에서 주어지는 사회적, 경제적 기회와 가치를 학습한다.

61011  빅데이터기반 스포츠경기분석(Sport Analytics Based on Big Data)

스포츠 경기에서 수집되는 경기데이터를 기반으로 기본통계 분석에 대한 개념과 통계적 추론방법을 학습하고, 다양한 빅데이터 응용분야에 통계적 개념과 빅데이터 분석기법을 활용할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 스포츠 데이터를 활용하여 경기분석에 적용하는 방법을 학습한다.

61012  스포츠와 소셜텍스트 분석(Sport and Social Text Analysis)

스포츠 소셜 미디어를 생성되는 빅데이터 분석을 위하여 데이터 수집, 데이터 전처리, 분석기법의 적용, 분석결과에 대한 해석 등을 습득한다. 특히 스포츠관련 신문기사, 포털사이트 검색어 통계, 페이스북 또는 트위터 등 SNS에서 소비하는 네티즌의 자연어로 표현되는 소셜 데이터로부터 인간의 생각과 행동을 이해하기 위한 방법과 사례를 텍스트마이닝 기법에 기초하여 연구한다.

61013  스포츠와 프로그램 코딩 (Sport and Program Coding (Python))

다양한 프로그램밍 언어의 유형 및 주요 기능, 차이점을 소개하고, 구조체와 자료형, 구조화된 문장 등 고급(high-level) 언어가 갖추어야 할 프로그램밍 언어의 특성과 주요 기능에 대해 자료형과 제어문, 인자전달 방식 등에 대해 습득한다. 특히 스포츠 데이터를 분석하기 위해 객체지향 프로그램밍 언어인 python에 대해 기본 문법에 대해 지식을 익힌다.

61014  영상기반 스포츠 경기분석 (Sport Competition Analytics Based on Video)

경기 영상분석을 위한 다양한 영상장비의 세팅과 구동방법에 대한 학습을 통하여 데이터를 수집하고, 수집된 영상 데이터를 활용하여 다양한 분석기법들을 학습한다. 특히 이미지처리기술 및 각 스포츠종목별 특성을 고려한 경기분석 및 결과 활용 방법에 대하여 연구한다.

61015  스포츠와 딥러닝 모델링(Sport and Deep Learning Modeling)

스포츠에서 생성되는 빅데이터에서 데이터 간의 관계, 패턴 규칙 등을 찾아내고 모형화해 유용한 스포츠정보로 변환시키는 일련의 과정을 이론과 실습을 병행하여 교육한다. 특히, 인공지능을 구현하는 핵심 분석기법인 딥러닝 방법에 대해 학습한다. 텐서플로우를 활용한 인공신경망, deep neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks 등의 알고리즘의 기초적인 내용을 배우고 실습을 통해 스포츠분야에 적용한다.

61016  스포츠 AI·빅데이터 연구 세미나(Research Seminar for Sport AI·Big Data)

스포츠 영역에서 문제 해결을 위해 사용할 수 있는 인공지능 및 빅데이터 분석모형들을 탐구하고, 스포츠분야에서 생성되는 다양한 데이터를 기반으로 인공지능 모형을 구현하는 프로젝트를 실시한다. 특히, 교육과정에 커리큘럼에 반영하지 못한 최신 스포츠관련 인공지능 및 빅데이터 연구주제를 공유하고 학습자 간 상호토론 및 평가방법을 적용하여 현장적용성이 높은 수업을 진행한다.