2021 Fiscal Year Annual Research Report
多変量時系列パターン解析による競技パフォーマンス動作特性の識別と評価手法の開発
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19K11524
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| Research Institution | Sapporo International University |
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Principal Investigator |
小林 秀紹 札幌国際大学, スポーツ人間学部, 教授 (40280383)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 競技パフォーマンス / 機械学習 / 時系列分析 / 動的時間伸縮法 / 個人特性 / キネマティクス / フォーム / 動作 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
身体活動のキネマティクスデータは機械学習における時系列パターン解析によって「一連の動作」の識別と評価が可能となり，様々な分野で活用されている．本研究は主にカーリング競技における動作パフォーマンスの時系列キネマティクスデータを得て，解析体系を整理した．
カーリングのデリバリーフォームにおけるキネマティックス変量の時系列データに対して動的時間伸縮法（DTW）を適用し，選手個人における変量間の共変関係を検討し，フォーム分析に効果的なアプローチになりえるかを検討した．DTWは時系列データ同士の距離・類似度を測る際に用いる手法であり，2つの時系列の各点の距離を総当たりで求め，2つの時系列が最短となるパスを見つけ出す分析手法である．
日本代表経験を有する3名の女子カーリング選手を対象とした．デリバリーフォームのキネマティクス変量は16個の慣性センサを貼付し，データを取得した．3名の選手は4種類のウエイト（速度）について，それぞれ8試行実施した．本研究の結果，3名の選手個人間の速度差は0.1秒以内であり，選手間の差は窺えなかった．DTWの適用結果，4種類のストーン速度間において関係の程度は異なった．動作の一局面を切り取ることなくフォーム全体のキネマティクス変量の解析によって，異なる条件における個人内変量間の比較からパフォーマンスの個人特性を識別できることが確認された．
本研究はさらに3名の日本代表男子選手を対象にデリバリーフォーム時のキネマティクスデータに加え，ハックに床反力計を設置し，キネティクスデータを取得した．DTWを適用した結果，ハック踏力とストーン速度の間には高い共変関係が認められ，異なるデリバリー速度間で関節角度間の類似度も異なることが明らかとなった．一連のフォームの一局面を切り取ることなく，フォーム全体の時系列データにおける個人の動作特性を計量化できることが確認された．
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