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중계기술이 진화하고 중계과정에서 생성되는 콘텐츠의 종류가 다양해지면서 단순히 경기의 장면만을 송출하는 중계에서 공과 선수의 움직임을 추적 ․ 분석하고 이 정보를 실제 경기영상 위에 출력하며, 추출한 여러 정보들을 다양한 형태로 활용하는 스마트프로덕션 시스템에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 다수의 카메라에서 들어오는 영상으로부터 공의 실제 궤적을 추적하고 이로부터 파생 가능한 각종 부가정보를 추출하여 중계용 카메라 및 초고속카메라 영상 위에 출력하는 방법에 대해 제안한다.
또한 수집한 경기정보들을 ...

중계기술이 진화하고 중계과정에서 생성되는 콘텐츠의 종류가 다양해지면서 단순히 경기의 장면만을 송출하는 중계에서 공과 선수의 움직임을 추적 ․ 분석하고 이 정보를 실제 경기영상 위에 출력하며, 추출한 여러 정보들을 다양한 형태로 활용하는 스마트프로덕션 시스템에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 다수의 카메라에서 들어오는 영상으로부터 공의 실제 궤적을 추적하고 이로부터 파생 가능한 각종 부가정보를 추출하여 중계용 카메라 및 초고속카메라 영상 위에 출력하는 방법에 대해 제안한다.
또한 수집한 경기정보들을 Naive Bayes 모델링 기법과 LSTM을 통해 학습한 후 실시간으로 추출 및 입력되는 경기정보들로 부터 다음 던질 공의 구질, 속도 등 다양한 형태의 예측을 통해 중계 및 해설에 이용될 수 있는 추가적인 정보를 생성하는 방법을 제안한다.
제안한 방법에 대해 실험 및 실제 방송에의 적용을 통해 정확성 및 향후 발전 가능성을 평가한다.

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