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운동선수의 활동데이터를 측정하는 웨어러블(wearable) 기기;상기 활동데이터에 기초하여 최적의 팀 전략을 결정하는 운동선수 분석기기를 포함하고,상기 운동선수 분석기기는,상기 활동데이터를 분석하여 운동선수의 상태를 확인하는 분석부;상기 활동데이터에 기반하여 팀의 선수 선발 및 포메이션(formation)을 결정하는 전략부;상기 활동데이터를 취합하여 사용자에게 전달하는 제공부;를 포함하는 운동선수 기용 시스템
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제1항에 있어서,상기 웨어러블 기기는,센서(sensor)를 구비하여 운동선수의 활동데이터를 측정하는, 운동선수 기용 시스템
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제2항에 있어서,상기 센서는,운동선수의 신체 부위 각각의 활동데이터를 측정하는, 운동선수 기용 시스템
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제1항에 있어서,상기 제공부는,애플리케이션(application)으로 팀 내 모든 운동선수들의 활동데이터를 제공하는, 운동선수 기용 시스템
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웨어러블 기기로 운동선수의 활동데이터를 측정하는 측정 단계;상기 활동데이터를 분석하여 운동선수의 상태를 확인하는 분석 단계;상기 활동데이터에 기반하여 팀의 선수 선발, 전략 및 포메이션을 결정하는 전략 단계;상기 활동데이터를 취합하여 사용자에게 전달하는 데이터 제공 단계;를 포함하고,상기 분석 단계는,머신러닝(machine learning) 알고리즘, 딥러닝(deep learning) 알고리즘, 정량 데이터 분석, 통계학 중 적어도 하나를 이용하는 단계인, 운동선수 기용 방법
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제5항에 있어서,상기 웨어러블 기기는,센서를 구비하여 운동선수의 활동데이터를 측정하는, 운동선수 기용 시스템
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제6항에 있어서,상기 센서는,운동선수의 신체 부위 각각의 활동데이터를 측정하는, 운동선수 기용 시스템
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제5항에 있어서,상기 활동데이터는,각각의 항목에 대해 기준치와 가중치를 정하는 것을 특징으로 하는, 운동선수 기용 방법
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제8항에 있어서,상기 전략 단계는,상기 활동데이터 중 선택 항목이 상기 기준치 이상인 운동선수를 선발하는 단계이고,상기 선택 항목은,상대 운동선수의 전략에 따라 결정되는, 운동선수 기용 방법
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제8항에 있어서,상기 포메이션은,상기 활동데이터의 각 항목에 그에 해당하는 상기 가중치를 각각 곱한 뒤, 모두 합산하는 모델에 의해 결정되고,상기 모델은,상대 운동선수의 전략에 따라 결정되는, 운동선수 기용 방법
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제5항에 있어서,데이터 제공 단계는,팀 내 모든 운동선수들의 상기 활동데이터의 수치를 확인하고 분석 및 비교할 수 있도록 애플리케이션으로 정보를 제공하는 단계인, 운동선수 기용 방법
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