Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.5
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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.
The study analyzed the mechanism of plantar foot pressure distribution during pitching wedge swinging on a flat, an up hill lie and a down hill lie to provide the fundamental information regarding biomechanical motion data by using plantar foot pressure measuring instrument. In the results, time factor spanning according to slope differences, plantar foot pressure factor and swing motion on the slope could have negative effect on the coiling of lower limbs during back swing, as well as the blocking of the lower limbs to minimize the dispersion of the weight and the release of the lower limbs after the impact during the down swing process. Moreover, since slope is one of many external factors affecting swing motion, address motion on an up hill lie limits the lower limbs movement, therefore, a relatively narrow stance is better on a down hill lie. It is estimated that a relatively wide stance would be better in order to limit the bigger activation of the lower limbs. Not only for the address motion but also during the down swing on an up hill lie it is concluded that the weight should be on the left foot in order to keep the body balance.
This study was conducted with 8 male table tennis players who won national competitions. Of the subjects, 4 used a racket of penholder grip and 4 used one of shake hand grip, and all of them were right.handers. We analyzed three-dimensional angular characteristics such as angular component, swing trajectory and swing posture related to the racket swing motions of forehand drive and smash in table tennis, and drew conclusions as follows. Racket angle(p<.05) and racket swing angle(p<.01) were significantly different between the two motions. In smash, the back swing posture maintained the racket angle large by holding the racket upright and made the racket swing angle small for high ball speed. In addition, the height of the racket head in back swing posture was also significantly different between the two motions. In phg on impact, the open angle of the long axis of the racket was significantly different between the two motions. This shows that impact was applied a bit behind for giving top spin to the ball. In the back swing of drive, the gradient of the upper body was slightly larger in shg than in phg probably because of the structural difference of the racket grip in the neutral posture.
This study was to provide for Tippelt technique which was a basic technique used in parallel bars. The program was applied to players for 8 weeks. Then it was analyzed by using 3Dmotion Analysis system to seek the difference between before and after using the program. Moreover establish the improvement and trait for newly made program. The program was made up of down-swing, up-swing and composite connection-phase training. Through down-swing training, shoulder angle made extension and chest closed quickly. As a result, players' performance have improved. Through up-swing training, legs kicking to vertical direction and trunk stood up fastly. As a result, players' performance have improved. When going upward, the center of mass must be in control not to have a lot of movement and hip angle extension using the bar is very positive coaching. When coaching composite connection in training from down-swing to up-swing, must have enough air phase time using center of mass vertically to have extension of leg. As a result, players' performance have improved by having increase of air phase time.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.615-616
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2024
현대 야구에서 타자의 스윙 패턴 분석은 상대 투수가 투구 전략을 수립하는데 상당히 중요하다. 이미지 기반의 인간 포즈 추정(HPE)은 대규모 스윙 패턴 분석을 자동화할 수 있다. 그러나 기존의 HPE 방법은 빠르고 가려진 신체 움직임으로 인해 복잡한 스윙 모션을 정확하게 추정하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 활용하여 야구 선수의 포즈를 보정하는 방법(BPPC)을 제안한다. BPPC는 동작 인식, 오프셋 학습, 3D에서 2D 프로젝션 및 동작 인지 손실 함수를 통해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 반영하여 기성 HPE 모델 결과를 보정한다. 실험에 따르면 BPPC는 벤치마크 데이터셋에서 기성 HPE 모델의 2D 키포인트 정확도를 정량적 및 정성적으로 향상시키고, 특히 신뢰도 점수가 낮고 부정확한 키포인트를 크게 보정했다.
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.
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.
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%.
The purpose of this study is to provide basic materials for amateur golf players or golf maniacs to learn desirable iron swing motions. This study compared and analyzed the swing motions of iron clubs(3, 6, 9) by using 3-D in three elite golf players. 1. There was no a great difference in the total of swing time by club and the time by phase was nearly similar. 2. There was no a difference in the change in a head location at address and impact by club. 3. The angle change in a right knee joint was similar by club except the difference according to the length of the club. 4. There was a subtle difference in hip rotation angle by club. 5. In each club, the same rotation angle of shoulder joint at address and impact motions contributed to accurate swing, and the maintenance of more than $90^{\circ}$ of shoulder rotation angle in top swing increased swing rotation. 6. Although subtle, the forward angle of upper body was increased with a shorter club. $30-36^{\circ}$ of forward angle of upper body was maintained at address, top swing, and impact motions.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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