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신체측정치수를 적용하여 다중회귀 분석을 통한 위팔두갈래근 등장성 운동의 근지구력시간 예측모델 연구 (Prediction Model of Endurance Time to Isotonic Contraction Exercise for Biceps Brachii using Multiple Regression Analysis with Personal Factors and Anthropometric Data)

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최초등록일 2025.04.14 최종저작일 2015.04
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신체측정치수를 적용하여 다중회귀 분석을 통한 위팔두갈래근 등장성 운동의 근지구력시간 예측모델 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보전자통신기술학회
    · 수록지 정보 : 한국정보전자통신기술학회 논문지 / 8권 / 2호 / 178 ~ 186페이지
    · 저자명 : 정주영, 이상식

    초록

    근지구력시간은 근피로를 평가하는 매우 중요한 지시자이다. 근지구력 시간을 직접 측정할 경우 근골격계 손상의 위험이 있다. 따라서 본 연구에서는 근지구력시간을 개인요소와 신체측정치수의 간접측정으로 예측할 수 있는 모델을 제시하려고 한다. 초기에는 개인요소인 성칭과 연령이 근지구력시간의 예측에 상관없다는 결과가 있었지만, 최근에는 팔의 중력토크(GTA, gravitational torque of the horizon arm, stretched arm)와 최대자율수축강도(MVC, maximum voluntary contraction)등을 독립변수 또는 예측변수로 적용하여 근지구력시간을 예측하였다. 본 연구에서는 등장성 운동 시 개인요소와 신체측정치수를 이용하여 근지구력시간을 예측할 수 있는 변인들에 관하여 연구하였다. 총 25명의 피검자가 자원하여 10%,20%,30%,40%그리고 50%MVC 강도의 등장성 운동을 수행하였다. 그 후 회귀분석을 통해 산출된 상관계수를 비교하였으며, 그 결과 다중회귀모델에서 유의성 있는 상관계수가 있었으며 근지구력시간을 예측하는 변인으로써 유용함을 알 수 있었다.

    영어초록

    Endurance time is very important indicator to estimate muscle fatigue. In the case of measuring endurance time directly, it is dangerous for subject to perform a test until the point of failure to main time force. Therefore, this paper presents the model to estimate endirance time using indirect measurements such as personal fators and anthropometrical data. Previous studies had shown that personal factors such as gender and age were not related to endurance time, but recently studies have shown that it is estimated by using independent variable or predictor such as GTA (Gravitational Torque of the horizontal, stretched arm) and MVC (Maximum Voluntary Contraction). The present study investigated variables to estimate endurance time using personal factors and anthrometrical data during isotonic contractions. Twenty five healthy subject volunteered for this study, and performed three test sessions of isotonic contraction exercises at 10~50% respectively. Afterward the correlation coefficient and p-values were compared among regression models using personal factors and anthropometrical data. The results demonstrated that multi-regression model had significant coefficient of correlation, and was useful estimate endurance time.

    참고자료

    · 없음
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