The purpose of this study was to analyze the weight transfer patterns under the different golf swing types which are full swing control swing and putting stroke. Two women golfers participated in this study, one(165cm, 94.3kg)being classified as a low-handicap(LH)player, the other(165cm, 54.5kg) being classified as a high-handicap(HH) player. Both players are right-handed. Two force plates(Kistler, 9286AA) were synchronized with a motion capture system(Qualisys ProReflex MCU240). Anteriorposterior, mediolateral, and vertical forces were used as an indicator of the pattern of swing. Four discrete positions which are address, top of backswing impact, and finish were identified as an event and three phases which are backswing downswing, and follow-through between he events were also identified. The results showed that, at impact, the total force was 1.24BW ring the full swing 1.17BW during the control stroke, 1.00BW during the putting stroke. Depending on the golf swing types, the differences are existed. At impact, the distribution of forces is different with a low-handicap(LH) player and a high-handicap(HH) player. A LH player has 26% in right foot and 74% in left foot during the full swing 49% in right foot and 51% in left foot during the control swing 49% in right foot and 51% in left foot during the putting stroke. A HH, on the other hand, has 74% in right foot and 26% in left foot during the full swing 62% in right foot and 38% in left foot during the control swing 54% in right foot and 46% in left foot during the putting stroke. From address to top of backswing the amount of vertical forces are changed 43:57(right foot: left foot) to 76:24 during the full swing 47:53(right foot: left foot) to 75:25 during the control swing 50:50(right foot: left foot) to 54:46 during the putting stroke. The biggest weight transfer pattern took place in full swing and the control swing is next, and the putting stroke is the final.
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.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.121-127
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2018
In this study, we propose a pseudo golf club which can sense user's swing motion and virtual golf simulation system using the pseudo golf club. The proposed system is a virtual golf simulation system of a complex play type in which a player can enjoy various types of golf play according to the user's taste by providing a play mode for hitting an actual golf ball and a play mode for swinging the pseudo golf club. This virtual golf play system calculates and displays the trajectory of a golf ball by a simulator just like playing a real golf, and suggests suitable swing motion, so it helps users to learn golf easily.
This study investigates and analyzes user preferences for golf wear with a sense of wear and smart function for the development of smart golf wear based on user convenience. A survey was conducted on 124 males in the age range of 40-60s that consisted of professional golfers, amateur golfers and the public with golf experience (such as major golf consumers) from August 1 to August 30, 2019 (IRB NO. 1040198-190617-HR-057-03); consequently, a 117 copies were accepted for analysis. The findings are as follows. The elbow (4.3%) of golf wear is unsatisfactory. The important part of the golf swing motion is the shoulder (39.3)>, elbow (30.8%)>, and wrist (6.8%). In addition, the unsatisfactory wearing of golf wear due to golf swing movements indicated that the shoulder or elbow area was pulled or the bottom of the top was raised during the back swing movements. The survey results on the expected discomfort when wearing smart wear are 'discomfort of obstruction when wearing' (53.8%), 'discomfort of washing' (17.1%), and 'weight of attached machine' (13.7%). Opinions such as 'Will not feel good when the sensor is attached' were investigated. The examination of the preference for golf wear equipped with smart functions indicated that a posture correction function to correct the golf swing posture is the most desired quality that is also considered important when correcting posture.
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.
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.
많은 고령의 선수들이 골프 운동에 참여하고 있으며, 견관절, 특히 비우세 상지나 Swing을 선도하는 상지, 이 과격한 골프 동작으로 인하여 상대적으로 손상을 받을 위험이 매우 크다. 골프 손상의 위험을 감소시키고 방지하며 경기력 향상을 위해서는 골프 swing에 따른 생역학을 이해하고, 정기적으로 유연성을 기르고, 신장운동 및 근육 강화운동을 시행하여야 한다.
본 논문에서는 골프 동영상 속 스윙 자세 사이의 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 인공지능 기술이 컴퓨터 비전 분야에 효과적인 것이 알려지면서 동영상을 기반으로 한 스포츠 데이터 분석에 인공지능을 활용하기 위한 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 자세 추정 모델을 사용하여 골프 스윙 동영상 속 사람의 관절 좌표를 획득하였고, 이를 바탕으로 각 스윙 구간별 유사도를 측정하였다. 제안한 방법의 평가를 위해 GolfDB 데이터셋의 Driver 스윙 동영상을 활용하였다. 총 36명의 선수에 대해 스윙 동영상들을 두 개씩 짝지어 스윙 유사도를 측정한 결과, 본인의 또 다른 스윙이 가장 유사하다고 평가한 경우가 26명이었으며, 이때의 유사도 평균 순위는 약 5위로 확인되었다. 이로부터 비슷한 동작을 수행하고 있는 경우에도 면밀히 유사도를 측정하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다.
Kinematic and kinetic analysis has been performed for Soft Golf swings utilizing realistic three dimensional computer simulations based on three dimensional motion tracking data. Soft Golf is a newly developed recreational sport in South Korea aimed to become a safe and easy-to-learn sport for all ages. The advantage of Soft Golf stems from lighter weight of the club and much larger area of the sweet spot. This paper tries to look into kinematic and kinetic aspects of soft golf swings compared to regular golf swing and find the advantages of lighter Soft Golf clubs. For this purpose, swing motions of older aged participants were captured and kinematic analysis was performed for various kinematic parameters such as club head velocity, joint angular velocity, and joint range of motions as a pilot study. Kinetic analysis was performed by applying kinematic data to computer simulation models constructed from anthropometric database and the measurements from the participants. The simulations were solved using multi-body dynamics solver. Firstly, the kinematic parameters such as joint angles were obtained by solving inverse dynamics problem based on motion tracking data. Secondly, the kinetic parameters such as joint torques were obtained by solving control dynamics problem of making joint torque to follow pre-defined joint angle data. The results showed that mechanical loadings to major joints were reduced with lighter Soft Golf club.
The purposes of present study were to determine the major check-points of golf swing from the review of previous studies, and to suggest additional information on the teaching theory of golf. The golf swing motion of 6 male and female elite university golf players were filmed with 16mm Locam II high speed cameras at the speed of 200f/s, and variables such as time, displacement, angle, velocity were calculated and analyzed by 3D Cinematography using DLT method. The results were: 1. Differences were shown in the ratio of weight distribution on the feet, cocking angle, take-back velocity, club-head velocity at impact depending upon the physical characteristics and club used for swing. 2. Time for the down-swing and impact were $0.27{\sim}0.29s$ in men and $0.29{\sim}0.32s$ in women, which was 1/3 of the time for the back-swing. Women showed longer total swing time than men because of longer time in back-swing, follow-through and finish. 3. Men showed larger range of motion in shoulder and knee joints than women, on the other hand women showed larger range of motion in hip joint than men. 4. Cocking motion and right elbow flexion were occurred at the top of back-swing and cocking release was occurred at the moment of impact. Maximum rotations of shoulder and hip joints were found between the top of back-swing and down-swing phase. 5. Women showed lower back-swing velocity than men, and men showed higher club velocity(men: $38.2{\sim}38.6m/s$, women: $35.1{\sim}36.4m/s$) than women.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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