• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• 제31권5호
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• pp.472-478
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• 2011

The purpose of this study was to analyze the kinetic effect of Soft-$golf^{TM}$ instrument on the human body structure. To analyze the kinetic effect of Soft-$golf^{TM}$ instrument, Golf swing using Soft-$golf^{TM}$ instrument and regular golf instrument was captured. And then Upper limbs and lumbar joint torques was calculated via computer simulation. Five man participated this study. Subjects performed golf swing using a regular golf and Soft-$golf^{TM}$ instrument. Golf swing motion was captured using three position sensor, active infrared LED maker and force plate. Golf swing model was generated and simulated using ADAMS/LifeMOD program. As a results, joint torque during Soft-golf swing were lower than regular golf swing. Thus soft-golf swing have joint load lower than regular golf swing and contribute to reduce joint injury.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.611-613
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• 2018

본 논문에서는 가속도와 자이로를 이용하여 골프 스윙의 각 구간별 스윙속도 및 스윙궤적과 백스윙 각도를 분석하고 이를 활용하여 사용자가 자신의 골프 스윙의 상태를 분석하고 교정해 나갈수 있는 초소형 골프스윙 분석 모듈을 개발한다. 기존의 대다수의 스윙분석 모듈과 달리 본 연구에서는 압력센서를 추가하여 스윙 과정에서 사용자의 그립에 가해지는 압력을 동시에 수집하고 분석함으로써 보다 정밀한 스윙분석을 가능케하였다. 실제 프로토타입 개발과 테스트를 통해 개발된 모듈 및 모바일 앱의 기능 및 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• 제19권12호
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• pp.197-207
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• 2014

In this paper, I propose an automatic extraction method of golf swing features using a practical TOF camera Kinect. I extracted 7 key swing frames and features using joints and depth information from a Kinect. I tested the proposed method on 50 swings from 10 players and showed the performace. It is meaningful that 3D swing features are extracted automatically using an inexpensive and simple system and specific numerical feature values can be used for the building of automatic swing analysis system.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• 제21권2호
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• pp.200-205
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• 2017

Modern sports are developing into sports science that incorporates science and various analytical simulation systems for improving records are being developed, and they are helping to improve actual game records. Therefore golf which is one of various sports events, has been popularized among the hobbyists and the general public and there is an increasing demand for correcting the movement attitude of the person. In response to these demands, many systems have been developed to analyze and correct golf swing postures. The golf swing accuracy analysis system analyzes the moments that can not be seen with the naked eye and guides them to understand easily. It can improve the golf swing motion through immediate feedback due to the visual effect. Using the knowledge of golf swing motion collected from golf swing video, we improved reliability. In addition, it provides the ability to visually check and analyze your golf swing video, allowing you to analyze each segment based on various golf swing classification methods.

• Journal of the Korean Society for Computer Game
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• 제31권4호
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• pp.61-70
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• 2018

In this paper, we propose a synchronized playback method of 3D reference model and video by extracting golf swing information from learner's golf video to precisely compare and analyze each motion in each position and time in the golf swing, and present the implementation result. In order to synchronize the 3D model with the learner's swing video, the learner's golf swing movie is first photographed and relative time information is extracted from the photographed video according to the position of the golf club from the address posture to the finishing posture. Through applying time information from learners' swing video to a 3D reference model that rigs the motion information of a pro-golfer's captured swing motion at 120 frames per second through high-quality motion capture equipment into a 3D model and by synchronizing the 3D reference model with the learner's swing video, the learner can correct or learn his / her posture by precisely comparing his or her posture with the reference model at each position of the golf swing. Synchronized playback can be used to improve the functionality of manually adjusting system for comparing and analyzing the reference model and learner's golf swing. Except for the part where the image processing technology that detects each position of the golf posture is applied, It is expected that the method of automatically extracting the time information of each location from the video and of synchronized playback can be extended to general life sports field.

• Korean Journal of Applied Biomechanics
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• 제14권2호
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• pp.179-186
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• 2004

본 연구의 목적은 숙련된 골프선수들의 골프 스윙동작 시 상이한 무게중심 변환 형태가 존재하는지 그리고 만약 이 상이한 무게중심 변환 형태가 존재한다면 어떤 형태로 나타나는지를 알아보고자 하였다. 본 실험을 위해 13명의 남자 대학 엘리트 골프 선수들을 대상으로 드라이버를 이용한 스윙을 실시하게 하였다. 수직 지면 반력과 압력중심 이동 패턴을 측정하기 위해 지면반력기 2대와 스윙 동작 시 critical event 설정을 위해 1대의 고감도 비디오 카메라를 사용하였다. 또한 스윙 결과로 나타나는 비거리, 클럽헤드 속도를 측정하기 위해 스윙 분석기를 이용하였다. 피험자 간 상호 비교를 위해 측정된 수직 지면반력 성분은 몸무게를 이용하여 표준화하였고 압력중심은 어드레스시의 압력중심을 원점으로 재 계산하였다. 또한 임팩트 시 측정된 좌우 수직 지면반력 성분을 이용하여 두 가지의 상이한 스윙 스타일로 구분하였다. 연구결과 8명(62%)의 피험자에게서 좌측 수직력 성분이 상대적으로 높은 전족(FFS) 스타일임이 밝혀졌고 5명(38%)은 그 반대인 리버스(RFS) 스타일임이 밝혀졌다. 이 전족 스타일은 대부분의 골퍼들이 선호하고 또 그렇게 하여야만 한다고 믿고 있는 스윙방식이다. 이와 반대인 리버스 스타일은 코치들이 금기시 하는 스윙의 형태로서 초보자, 즉 비숙련 자에게만 나타나는 전형적인 스윙형태라고 인지되고 있다. 하지만 이 두 가지 스윙 스타일이 초보자가 아닌 숙련된 골프 선수들에게서도 실제 존재한다는 것이 본 실험 결과로 나타났다. 평균 압력중심 이동 패턴은 전후축 방향의 경우 RFS 스타일 그룹이 RFS 스타일 그룹에 비해 압력중심 이동이 크게 나타났고 좌우축의 경우에도 RFS 그룹이 FFS 그룹에 비해 압력중심 이동이 크게 나타났다. 특히 임팩트 시 압력중심의 위치가 FFS 그룹은 전족 근처에 있는 반면 RFS 그룹은 후족(rear foot)에 위치하여 두 스윙 스타일의 차이점을 분명하게 보여주었다. 따라서 비록 이 RFS 스타일이 대부분의 코칭 이론과는 상반되는 무게중심 이동 패턴을 보여주었지만 이 스윙 스타일이 잘못된 것이 아닌 실제 존재하는 하나의 스윙 스타일로 인식하여 스윙 지도 시 이에 알맞은 적절한 교습법을 마련해야 할 것이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• 제18권3호
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• pp.380-392
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• 2013

A method to classify a golf swing motion into 7 sections using a Kinect sensor and a fuzzy system is proposed. The inputs to the fuzzy logic are the positions of golf club and its head, which are extracted from the information of golfer's joint position and color information obtained by a Kinect sensor. The proposed method consists of three modules: one for extracting the joint's information, another for detecting and tracking of a golf club, and the other for classifying golf swing motions. The first module extracts the hand's position among the joint information provided by a Kinect sensor. The second module detects the golf club as well as its head with the Hough line transform based on the hand's coordinate. Using a fuzzy logic as a classification engine reduces recognition errors and, consequently, improves the performance of robust classification. From the experiments of real-time video clips, the proposed method shows the reliability of classification by 85.2%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• 제11권5호
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• pp.53-58
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• 2006

In this paper, I propose an image based feature extraction method for an automatic golf swing analysis. While most swing analysis systems require an expert like teaching professional, the proposed method enables an automatic swing analysis without a professional. The extracted features for swing analysis include not only key frames such as addressing, backward swing, top, forward swing, impact, and follow-through swing but also important positions of golfer's body parts such as hands, shoulders, club head, feet, knee. To see the effectiveness of the proposed method. I tested it for several swing pictures. Experimental results show that the proposed method is effective for extracting important swing features. Further research is under going to develop an automatic swing analysis system using the proposed features.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• 제14권5호
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• pp.139-148
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• 2009

In this paper, I propose an automatic analysis method of golf swine from single-camera video sequences. I define necessary swing features for automatic swing analysis in 2-dimensional environment and present efficient swing analysis methods using various image processing techniques including line and edge detection. The proposed method has two characteristics compared with previous swing analysis systems and related studies. First, the proposed method enables an automatic swing analysis in 2-dimension while previous systems require 3-dimensional environment which is relatively complex and expensive to run. Second, swing analysis is done automatically without human intervention while other 2-dimensional systems necessarily need analysis by a golf expert. I tested the method on 20 swing video sequences and found the proposed method works effective for automatic analysis of golf swing.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.787-790
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• 2021

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.