• 비파괴검사학회지
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• 제31권5호
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• pp.472-478
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• 2011

본 연구의 목적은 소프트 골프 용구가 인체에 미치는 역학적 효과를 분석하는 것이다. 이를 위해 골프 스윙 동작을 캡처하여 스윙 모델을 생성하였고 시뮬레이션을 통해 손목, 팔꿈치, 어깨, 허리 관절의 토크를 도출하였다. 총 5명이 실험에 참여하였고 아연 합금 헤드의 소프트 골프 클럽과 기존 아이언 7번 클럽을 사용하였으며, 클럽당 5번씩 스윙을 수행하였다. 3대의 포지션 센서, 적외선 발광마커와 힘판을 사용하여 골프 스윙 동작을 캡처하였다. 인체 모델 생성 및 동역학 해석 프로그램을 통해 스윙 모델을 생성하여 시뮬레이션 하였고 관절의 토크를 도출하였다. 결과로 소프트 골프 클럽을 이용한 스윙에서 손목 관절 토크는 기존 골프 클럽을 이용한 스윙의 48.83 % 수준이며, 팔꿈치는 61.10 %, 어깨는 74.74 %, 허리는 102.46 %이다. 따라서 소프트 골프 클럽을 이용하여 스윙할 때, 기존 골프 클럽을 이용할 때보다 작은 힘으로 스윙 동작을 수행할 수 있기 때문에 관절에 부하가 적을 것이며, 관절 부상의 감소에 기여할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.197-207
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• 2014

본 논문에서는 실용적인 TOF 카메라인 키넥트(Kinect) 한 대를 이용하여 골프 스윙의 자동 분석에 필요한 스윙 특징들을 자동 추출하는 효율적인 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 키넥트가 제공하는 관절정보와 깊이(Depth) 정보를 이용하여, 골프스윙에서 중요한 7개의 키프레임과 각 키프레임에서 중요한 스윙특징들을 자동 추출한다. 10명의 골퍼들로부터 구한 50회의 스윙데이터에 대하여 성능을 확인 하였다. 제안한 방법은 설치가 간단하면서도 비용이 저렴한 환경에서 의미 있는 3차원 골프스윙 특징 추출이 가능하고, 구체적인 수치 값을 자동으로 제시하므로 실제적인 자가 스윙분석 시스템 개발에 사용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.200-205
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• 2017

현대의 스포츠는 과학이 접목된 스포츠 과학으로 발전하고 있으며 기록 향상을 위한 각종 분석 시뮬레이션 시스템들도 많이 개발되고 있고, 실제 경기 기록 향상에 상당한 도움을 주고 있다. 이에 다양한 스포츠 종목중 하나인 골프는 동호인과 일반인들에게 대중화 되면서 본인의 운동자세를 교정하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에 따라 골프스윙 자세를 분석하고 교정 받을 수 있는 시스템들이 많이 개발되고 있다. 골프스윙 정확도 분석시스템은 육안으로 볼 수 없는 순간의 동작들을 분석하여 이해하기 쉽도록 지도하는 것으로 시각적 효과로 인한 즉각적인 피드백을 통해 골프스윙동작을 개선할 수 있으며, 피드백을 주기 위한 정보는 프로 골퍼와 골프스윙 동영상 등에서 수집한 골프스윙 동작에 대한 지식을 활용하여 신뢰도를 향상시켰다. 또한 자신의 골프스윙 동영상을 육안으로 확인하고 분석할 수 있는 기능을 제공함으로써 다양한 골프 스윙 분류 방법을 기반으로 각 구간에 대한 분석이 가능하다.

• 한국컴퓨터게임학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.61-70
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• 2018

본 논문은 골프 스윙 자세 학습자를 위하여 골프 스윙의 참조 모델인 3D 모델과 학습자의 골프 스윙을 촬영한 동영상을 대상으로 스윙 동작 시 각각의 위치 및 시간에서 각 동작을 정밀하게 비교 분석하기 위해 3D 모델의 골프 스윙 동작과 학습자의 스윙 동작을 동기화 시키는 방법을 제안하고 구현한 결과를 제시한다. 3D 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생하기 위해서 먼저 학습자의 골프 스윙 동영상을 촬영하고, 촬영한 동영상으로부터 어드레스 자세부터 피니쉬 자세까지 골프 클럽의 위치에 따라 상대적 시간 정보를 추출한다. 고품질 모션 캡쳐 장비를 통해 초당 120프레임으로 캡처된 골프 전문가의 움직임 정보를 3D 모델에 리깅한 3D 참조 모델에 학습자 스윙 동영상으로부터 추출한 골프 클럽의 위치별 시간 정보를 적용하여 3D 참조 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생함으로 학습자는 골프 스윙의 각 위치에서 참조 모델과 자신의 자세를 정밀하게 비교함으로 자세를 교정하거나 학습할 수 있다. 동기화된 재생을 통하여 기존의 수동적으로 위치를 조정하며 참조 모델과 학습자의 스윙을 비교 분석하는 시스템의 기능을 편리하게 사용할 수 있도록 개선할 수 있으며, 골프 자세의 각 위치를 검출하는 영상 처리 기술을 적용한 부분을 제외하고, 동기화시키기 위해 동영상에서 자동적으로 각 위치의 시간 정보를 추출하여 동기화시켜 재생하는 방법은 일반적인 생활 스포츠 분야로 확대하여 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국운동역학회지
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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.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.380-392
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• 2013

본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.53-58
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• 2006

본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 골프 스윙 자동 분석을 위한 특징 추출 방법을 제안하였다. 기존 대부분의 스윙 분석 시스템들이 골프 코치와 같은 전문가가 필요한 반면 제안한 특징 추출 방법을 이용하면 전문가의 도움 없이 중요한 스윙 특징을 추출할 수 있다. 추출한 특징은 어드레싱, 백스윙, 스윙탑, 포워드 스윙, 임팩트, 팔로우쓰루와 같은 키 프레임뿐만 아니라 손, 어깨, 클럽헤드, 발, 무릎과 같은 골퍼의 신체부위와 클럽의 위치까지 포함 한다. 제안한 방법의 효용성을 알기 위하여 스윙영상에 대하여 실험한 결과 제안한 방법이 중요한 골프 스윙 특징 추출에 유용함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.139-148
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• 2009

본 논문에서는 단일 카메라로부터 입력된 2차원 측면 골프 스윙 비디오 영상으로부터 사람의 개입 없이 스윙을 자동으로 분석하는 방법을 제안하였다. 2차원 환경에서 스윙 자동분석에 필요한 특징들을 정의 및 추출하고, 에지 검출과 직선 추출을 비롯한 다양한 영상처리 기법을 이용하여 자동 스윙 분석 방법을 제시 하였다. 기존 스윙분석 시스템이나 관련 연구들과 비교하여 제안한 방법은 다음과 같은 두 가지 특징을 갖는다. 첫째, 기존의 스윙 자동분석이 상대적으로 복잡하고 고가인 3차원 환경에서만 가능하였지만 제안한 방법은 2차원 환경에 서도 가능하다. 둘째, 기존의 2차원 스윙분석 시스템들은 골프 전문가에 의한 분석이 필요하지만 제안한 방법은 사람의 개입 없이 자동적으로 이루어지므로 사용이 편리하다. 제안한 스윙특징 추출 및 분석 방법을 20장의 스윙영상에 대하여 실험한 결과, 제안한 방법이 스윙 특징 추출 및 분석에 유용함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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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.