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표제지 2

국문초록 4

목차 6

Ⅰ. 서론 10

1. 연구의 필요성 10

2. 연구의 목적 13

Ⅱ. 연구 방법 14

1. 연구대상 14

2. 연구절차 14

3. 비디오 추출 및 처리 16

4. 비디오분석 17

5. 자료처리 방법 19

Ⅲ. 연구 결과 20

1. 발목 부상 빈도 및 백분율 20

2. 시즌별 100경기당 및 1000 선수 노출 당 추정 발목 부상 발생률 21

3. 월별 발목 부상 발생 빈도 및 백분율 23

4. 쿼터별 발목 부상 발생 빈도 및 백분율 24

5. 포지션별 발목 부상 발생 빈도 및 백분율 25

6. 발목 부상 특성에 따른 발생 빈도 및 백분율 26

7. 포지션에 따른 발목 부상 동작의 카이제곱 분석 27

8. 포지션에 따른 발목 부상 기전의 카이제곱 분석 28

9. 포지션에 따른 발목 부상 상황의 카이제곱 분석 29

10. 포지션별 발목 부상 시 해부학적 위치의 카이제곱 분석 30

Ⅳ. 논의 31

1. 시즌별 100경기당 및 1000 선수 노출 당 추정 발목 부상 발생률 31

2. 월별 및 쿼터 발목 부상 34

3. 포지션별 발목부상 35

4. 발목 부상의 특성 36

5. 포지션별 발목 부상 특성에 대한 카이제곱 분석 38

6. 연구의 제한점 40

7. 향후 연구 방향 및 제언 41

Ⅴ. 결론 43

참고문헌 45

ABSTRACT 54

표목차 8

Table 1. Frequency and percentage of ankle injuries by season 20

Table 2. Season-by-season ankle injury incidence per 100 games and per... 22

Table 3. Monthly frequency and percentage of ankle injuries over the five... 23

Table 4. Frequency and percentage of ankle injuries by quarter over the... 24

Table 5. Frequency and percentage of ankle injuries by position 25

Table 6. Frequency and percentage of ankle injuries by injury... 26

Table 7. Chi-square analysis of ankle injuries by injury motion and player... 27

Table 8. Chi-square analysis of ankle injuries by injury mechanism and... 28

Table 9. Chi-square analysis of ankle injuries by playing situation and... 29

Table 10. Chi-square analysis of ankle injuries by anatomical ankle position... 30

그림목차 9

Figure 1. Study Procedure 15

초록보기

 본 연구는 대한민국 남자프로농구 선수들을 대상으로 포지션별 발목 부상의 특성과 발생률을 규명하기 위해 분석을 실시하였다. 이를 위해 대한민국 남자프로 농구에서 공식 경기 도중 발목 부상을 입고, 부상 발생 후 24시간 이내에 훈련 및 경기에 참가하지 못해 ‘시간 손실 부상(Lost Time Injur)’ 기준에 해당하는 선수를 연구 대상에 포함하였다.

발목 부상에 대한 정보는 인터넷 검색을 활용하여 수집했으며, http://kblarchive.e-soom.co.kr 홈페이지를 이용하여 부상 장면에 대한 동영상을 찾아 삼성 스튜디오 플러스(Samsung Studio Plus, KOREA)를 이용해 부상 장면을 편집하고 키노베아(Kinovea, version 0.9.5) 분석프로그램을 이용해 부상을 분석하였다. 수집된 자료는 Window용 SPSS/PC version 25.0(IBM Corp., Somers, NY, U.S.A) 프로그램을 사용하여 자료를 분석하였다. 변수 간의 연관성을 결정하기 위해 카이제곱 독립성 검정(Chi-Squared Test of Independence)을 이용하였다. 모든 검증의 유의수준은 α=.05로 설정하였다.

본 연구의 결과는 다음과 같다.

1. 100경기당 발목 부상률은 5.70, 1000 선수 노출 당 발목 부상률은 2.37건 (9 5% CI = 1.66~4.85)으로 산출되었다.

2. 포지션별에 따른 발목 부상 동작 시 차이를 교차 분석한 결과 통계적으로 유의한 결과 나타났다(χ²=9.697, p=.008).

3. 포지션별에 따른 발목 기전시 차이를 교차 분석한 결과 통계적으로 유의한 결과가 나타나지 않았다.

4. 포지션별에 따른 발목 부상 상황 시 차이를 교차 분석한 결과 통계적으로 유의한 결과가 나타나지 않았다.

5. 포지션별에 따른 발목 부상 시 발목 자세에 차이를 교차 분석한 결과 통계 적으로 유의한 결과 나타났다(χ²=19.041, p=.040).

결론적으로 대한민국 남자프로 농구선수의 포지션별 발목 부상 동작 및 발목 해부학적 자세에서 포지션별 특성과 경기 내 역할의 따라서 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었다. 이에 따라, 포지션별 특성을 고려한 맞춤형 부상 예방 전략이 필요하며, 향후 KBL 차원에서 체계적인 부상 데이터 수집 및 관리 시스템을 구축이 필요해 있다.

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