Development of a method for identifying and evaluating athletic performance movement characteristics using multivariate time series pattern analysis

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K11524
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: Sapporo International University
• Principal Investigator: Kobayashi Hidetsugu 札幌国際大学, スポーツ人間学部, 教授 (40280383)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: キネマティクス / 動的時間伸縮法 / DTW / データドリブン / 個人特性 / フォーム / 動作分析

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to develop an evaluation method for kinematics data acquired in sports competitions by performing time-series pattern analysis to identify athletic performance movement characteristics and to calculate their probability of accomplishment. Dynamic time warping (DTW) was applied to kinematics data in the analysis of curling competition movements. The results confirmed that individual characteristics of delivery form within and between subjects can be revealed by comparison by DTW distance, without cutting out only one phase of the delivery form. The approach of this study will be an effective way to use kinematics data in daily sports practice.

Free Research Field

スポーツ科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で適用したDTWは、動作の時間的変化の状況を考慮し、個々の測定時間が異なっても、また選手間の動作の違いが顕著であっても変量間の関係と個人差を検出できる。本研究結果、被験者内及び被検者間のデリバリーフォームの個人特性を識別できることが確認された。これにより動作のキネマティクス解析において時間軸を分断した平均値の差の検定ではなく、一連の動作を包括的に評価することができ、個人の動作特性も識別できることから、コーチや選手の意思決定を支援する「個々人の修正すべき動きや部位の割合」に関する具体的な情報をフィードバックできることが可能になったと考えられる。