• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.523-532
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• 2013

Fat shot은 골프에서 공보다 뒤땅을 먼저 치게 되는 샷의 공식 용어이다. 본 연구에서는 fat shot과 정상적인 샷의 동작을 비교 분석하였다. K 대학교 교원 5명을 연구대상자로 선정하였으며, 개인별 fat shot이 최소 5개 체크될 때까지, 샷을 계속하게 하였다. AD, MBS, TBS, MDS, IMP, MF를 분석 시점으로 설정하였고, 구간 소요시간, 지면반력 패턴, 백스윙 크기, 팔꿈치 각도, 코킹 각도, 골반과 몸통의 회전, 골반 선속도 각속도 등을 분석하였다. 변인별 차이를 확인하기 위해 대응표본 검증을 실시하였다. Fat shot의 주요 원인으로 간주되는 다운스윙에서의 빠른 코킹 풀림, 다운스윙 초기의 오른 팔꿈치 신전, 뒷발에 체중을 실은 채로 하는 스윙 등의 형태는 나타나지 않았다. 백스윙 크기와 X-Factor 크기, 골반과 몸통의 회전각도, 골반의 회전각속도에서도 두 샷 간 차이가 나지 않았다. 그러나 정상적인 샷에 비해 Fat shot은 다운스윙 초반이 아닌, 후반부 임팩트 바로 직전의 다소 급격한 체중 이동 형태와 다운스윙 과정 중 골반의 타겟 방향으로의 급격한 가 감속, 그리고 골반의 수직 상방으로의 다소 작고 늦은 타이밍의 움직임 속도패턴을 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.361-368
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• 2018

자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.

• 자연과학논문집
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• 제14권2호
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• pp.1-14
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• 2004

본 연구는 스윙 변수의 관찰과 스윙에 미치는 원인을 종합적으로 분석한다. 골프공은 임팩트 후에는 제어가 되지 않는다. 공은 혼자 날아가 버린다. 그러므로 임팩트 전에 제어를 해야 된다. 이 논문에서 연구의 주제는 훅과 슬라이스의 원인을 찾아보고 해결의 방법을 모색하려고 한다. $\Delta$-평면은 임팩트후의 초기속도와 스핀축의 직각 방향인 양력의 방향을 포함하는 평면으로 스윙 속도 방향벡터와 클럽면의 직각방향으로 이루어진 평면이다. 골프 스윙에 있어서 미스샷의 교정에 $\Delta$-평면을 이용하기 위하여 이론적인 고찰과 기존의 이론과의 비교 연구하여 골퍼의 스윙을 지도하여 경기력을 향상하는데 본 연구의 목적이다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.81-96
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• 2013

웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.