• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.659-662
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• 2008

스포츠의 경기에서 비디오 문자는 득점이나 선수명과 같은 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 골프 동영상에서 선수명 정보를 강건하게 인식하는 방법을 제안한다. 골프 경기의 경우, 원하는 선수의 플레이 장면을 검색하고자 하는 요구가 많은 스포츠 종목이다. 이러한 기능을 구현하기 위해 골프 동영상에 포함된 문자 정보를 이용한다. OCR 에 의해 검출된 문자 정보를 인식한 후, 사전 등록된 선수명 DB 를 이용해 선수명 정보를 인식한다. 이렇게 획득된 선수명 정보를 이용해 원하는 선수의 플레이 장면을 검색할 수 있도록 하였다. 다양한 골프 동영상에 대하여 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 강건하게 선수명을 인식하는 것을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권2호
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• pp.180-187
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• 2010

본 논문에서는 위성항법 기반의 위치 정보만을 이용하여 저속으로 운행하는 이동체의 제어 성능을 확인하기 위해서 골프장에 무인으로 운행하는 AGV(Autonomous Guided Vehicle)를 위성항법 기반의 AGV로 구성하여 조향 시험을 수행하였다. 이를 위해 기존 AGV 시스템의 구성에 대한 분석을 수행한 후 위성항법 기반의 위치 정보를 이용하여 조향 제어가 가능하도록 제어기 및 조향 제어 알고리즘을 개발하였다. AGV의 조향 성능을 알기 위해서 직선과 원형으로 이루어진 기준궤적을 생성하여 시험을 수행하였으며 시험 결과 기준궤적에서 ${\pm}0.2m$ 범위 안으로 조향 제어가 가능함을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권6호
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• pp.74-80
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• 2009

Path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and navigation. For the path tracking, it is very important to find the exact position of a vehicle. GPS is used to get the position of vehicle and a direction sensor and a velocity sensor is used to compensate the position error of GPS. To detect path lines in a road image, the bird's eye view transform is employed, which makes it easy to design a lateral control algorithm simply than from the perspective view of image. Because the driving speed of vehicle should be decreased at a curved lane and crossroads, so we suggest the speed control algorithm used GPS and image data. The control algorithm is simulated and experimented from the basis of expert driver's knowledge data. In the experiments, the results show that bird's eye view transform are good for the steering control and a speed control algorithm also shows a stability in real driving.