대학 지원 연구 근거 · 이해와 독립적 기여 · 서울 강남·온라인
프로젝트 과정학생이 만든 결과물과 기록이 남는 과정입니다.
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기
고등 9-12학년: 연봉 회귀 잔차의 해석, 부상 통계의 분모와 누락, 포즈 프레임의 데이터 누수...
- 상담과 레벨 확인 무료
- 압구정 교실 또는 온라인
- 개별 수업 또는 소규모 그룹
- 학원 등록번호 11882호
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 과정이 고등 9-12학년 학생에게 맞나요?
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 과정은 고등 9-12학년 학생을 위한 수업입니다. 연봉 회귀 잔차의 해석, 부상 통계의 분모와 누락에 관심 있는 학생에게 잘 맞으며 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 진행할 수 있습니다. 수업 결과물은 재현 가능한 스포츠 연구 저장소, 논문형 보고서와 모델 카드, 누수 실험과 조건별 성능표입니다.
연봉·부상·경기 이벤트·포즈 가운데 결과 변수와 분석 단위를 밝힌 연구 질문을 쓰고 출처·버전·라이선스와 변환 단계를 사전 분석 계획에 등록합니다.
연봉은 Lahman 자료로 회귀 모델을 만들어 잔차를 해석하고 공개 부상 보고는 노출량 분모와 보고되지 않은 부상을 따져 개인 위험을 예측하지 않는 범위로 질문을 고칩니다.
포즈 시계열에서는 MediaPipe 랜드마크 33개로 관절 각도·각속도·반복 주기를 계산하고 사람·클립 단위로 나눈 평가와 조건별 거부 정책을 거쳐 논문형 보고서와 재현 패키지로 마무리합니다.
학생이 스스로 질문을 세우고 기능·모형·화면·해법을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 참고한 자료와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
Google 로그인이 필요하며 기존 계정 권한에 따라 접근할 수 있습니다.
초기의 단순한 아이디어를 'AI 토론 도구'라는 방향까지 확장해 주신 점이 정말 좋았습니다. 아이가 원래 토론과 사회 이슈에 관심이 많은데, 그 관심사와 프로젝트가 자연스럽게 연결되니 완성도와 차별성이 훨씬 커질 것 같습니다.
- 대상 연령
- 고등 9-12학년
- 관심 과목
- AI·데이터, 연구·포트폴리오같은 과목 보기
- 과정 유형
- 정규·프로젝트 과정
- 수업 방식
- 온라인 또는 압구정 오프라인 · 개별 또는 소규모 그룹
- 수업 언어
- 한국어 기본, 영어 자료 지원
- 교육과정 상태
- 수업 준비 완료모든 학습 항목에 근거, 풀이 예시, 실습과 튜터 진행 안내가 있어 CIT 수업 준비 기준을 충족합니다.
공개 연구를 읽고 학생 고유의 프로젝트로
학생은 주제에 맞는 공개 자료를 읽고 아이디어를 재현한 뒤 자기 질문, 기능이나 실험을 더합니다.
여는 자료는 모두 공개된 것이며, 회차마다 어떤 문서의 어느 부분을 여는지 적어 둡니다.
아이에게 어떻게 설명하면 좋을까요?
연봉 회귀 잔차의 해석, 부상 통계의 분모와 누락 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
어떤 관심을 보이는 학생에게 맞나요?
- 연봉 회귀 잔차의 해석
- 부상 통계의 분모와 누락
- 포즈 프레임의 데이터 누수
학생은 무엇을 완성하나요?재현 가능한 스포츠 연구 저장소, 논문형 보고서와 모델 카드, 누수 실험과 조건별 성능표
우리 아이에게 맞을까요?
AI 시스템을 이해하고 만들고 확인하거나 책임 있게 활용하려는 학생에게 잘 맞습니다.
필요한 수학·과학·코딩 수준은 짧은 상담과 예제로 확인합니다.
처음 시작하는 학생은 안내된 작은 예제로 시작합니다.
출처, 방법, 한계를 자기 말로 설명할 준비가 필요합니다.
무엇을 배우나요?
- 결과 변수와 분석 단위를 정한 연구 질문과 말할 수 없는 결론을 사전 분석 계획에 적습니다.
- 로그 연봉 선형 회귀와 중앙값 기준을 비교하고 잔차가 선수 가치 판정이 아닌 이유를 사례로 설명합니다.
- 불균형한 부상 보고 자료에서 정확도의 함정을 확인하고 개인 위험 예측 대신 집단 수준 질문으로 범위를 고칩니다.
- 같은 사람·클립의 프레임을 한 분할에만 넣고 무작위 분할과의 점수 차이로 데이터 누수를 증명합니다.
수업은 어떤 순서로 진행되나요?
- 1연구 질문·계보·측정
사전 분석 계획과 데이터 계보를 등록하고 Lahman 연봉 조인 파이프라인과 StatsBomb 분당 성과 특징을 만듭니다.
- 2연봉·부상 모델의 한계
부상 보고의 노출량 분모를 비교하고 연봉 회귀 잔차를 진단하며 불균형 자료로는 답할 수 없는 질문을 고칩니다.
- 3포즈 시계열 비전
MediaPipe 33개 랜드마크의 좌표계를 검산하고 각속도·대칭·반복 주기 특징과 그룹 분할 누수 실험을 만듭니다.
- 4재현 가능한 스포츠 연구
조명·거리·가림별 보정과 거부 정책을 평가하고 데이터와 포즈 분석을 잇는 논문형 보고서를 써서 구술 질문에 답합니다.
의미 있는 근거는 무엇인가요?
재현 가능한 스포츠 연구 저장소, 논문형 보고서와 모델 카드, 누수 실험과 조건별 성능표.
입학사정관이 이 작업에서 확인할 수 있어야 할 것
학생이 스스로 질문을 세우고 기능·모형·화면·해법을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 참고한 자료와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
입학사정관이 보는 근거는 학생이 이해한 내용과 직접 한 일입니다.
어떤 자료를 검토했나요?
카탈로그 검토일: 2026-09-30
학부모가 검색하고 상담 전에 묻는 질문
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 과정이 고등 9-12학년 학생에게 맞나요?
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 과정은 고등 9-12학년 학생을 위한 수업입니다.
연봉 회귀 잔차의 해석, 부상 통계의 분모와 누락에 관심 있는 학생에게 잘 맞으며 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 진행할 수 있습니다.
수업 결과물은 재현 가능한 스포츠 연구 저장소, 논문형 보고서와 모델 카드, 누수 실험과 조건별 성능표입니다.
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 과정은 온라인·압구정 오프라인 및 개별·소규모 그룹 수업이 가능한가요?
네. 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업과 소규모 그룹 수업을 운영합니다. 준비도 상담에서 과정별 가능한 방식과 시작점을 확인합니다.
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 과정을 시작하려면 미리 배운 내용이나 코딩 경험이 필요한가요?
필요한 수학·과학·코딩 수준은 짧은 상담과 예제로 확인합니다. 처음 시작하는 학생은 안내된 작은 예제로 시작합니다. 출처, 방법, 한계를 자기 말로 설명할 준비가 필요합니다.
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기에서 아이는 무엇을 만들거나 연습하나요?
핵심 결과물은 재현 가능한 스포츠 연구 저장소, 논문형 보고서와 모델 카드, 누수 실험과 조건별 성능표입니다.
선택한 이유, 시험한 결과, 받은 의견, 한계도 연령에 맞는 말로 함께 기록합니다.
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기에서 한 작업은 지원서에 어떻게 설명하나요?
학생이 스스로 질문을 세우고 기능·모형·화면·해법을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 참고한 자료와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 수업 횟수와 수강료는 어떻게 확인하나요?
학생의 현재 준비도, 목표, 수업 장소, 수업 인원과 운영 가능 시간을 확인한 뒤 과정 계획을 제안합니다. 상담과 레벨 확인은 무료이며 등록 전에 수강료를 안내합니다.
언제 시작하는 것이 좋을까요?
정해진 개강 월은 없습니다. 학생의 학기 일정과 현재 준비도, 가능한 시간을 확인한 뒤 어느 지점부터 시작할지 알려 드립니다.
선생님께서 늘 세심하고 사려 깊게 배려해 주셔서 믿고 맡기게 됩니다.
준비도를 확인한 뒤 과정을 선택하세요
CIT가 연령, 관심 과목, 현재 준비도에 따라 가까운 과정과 비교해 드립니다.