초록 ▼

골프 동작에 대한 강습과 교정을 위해서는 전문가의 직접적인 강습이나 많은 장치들이 사용된다.
혹은 한정된 장비를 통해서 단편적인 정보들 밖에 수집할 수 없다. 하지만 이러한 고가의 장비가 아니더라도 적은 수의 카메라와 통계적 데이터베이스를 이용한 영상처리 작업으로 고가의 장비들이 추출해 내는 데이터와 비슷한 수준의, 혹은 더 나은 수준의 데이터를 추출할 수 있다.

이에 본 과제에서는 다수의 카메라로부터 얻은 영상정보와 데이터베이스를 이용하여 사용자의 각 관절의 위치와 각도를 오차범위 5도 의 정확도로 측정할 수 있

골프 동작에 대한 강습과 교정을 위해서는 전문가의 직접적인 강습이나 많은 장치들이 사용된다.
혹은 한정된 장비를 통해서 단편적인 정보들 밖에 수집할 수 없다. 하지만 이러한 고가의 장비가 아니더라도 적은 수의 카메라와 통계적 데이터베이스를 이용한 영상처리 작업으로 고가의 장비들이 추출해 내는 데이터와 비슷한 수준의, 혹은 더 나은 수준의 데이터를 추출할 수 있다.

이에 본 과제에서는 다수의 카메라로부터 얻은 영상정보와 데이터베이스를 이용하여 사용자의 각 관절의 위치와 각도를 오차범위 5도 의 정확도로 측정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 동작 분석에 걸리는 시간을 1 프레임 당 30초 정도로 개선하였다. 이에 더해 촬영한 골프 스윙 영상으로부터 클럽의 궤적을 3차원 공간상에 재구성함으로써 스윙 궤적의 다양한 기하학적 정보들을 사용자에게 수치적 데이터로 제공할 수 있는 시스템을 추가하였으며, 이를 Kinect로부터 얻은 사람의 point cloud 정보와 정합아여 함께 3차원 공간상에 표시함으로써 더욱 효과적인 스윙 분석을 가능하게 하였다.

(출처 : 보고서 요약서)

Abstract ▼

In most cases, direct lessons or special equipments are needed to correct golfing motions. Otherwise, only fragmentary information will be collected by limited equipments. However, with only a few cameras and statistical databases, we can extract a more useful data than those from expensive equipmen

In most cases, direct lessons or special equipments are needed to correct golfing motions. Otherwise, only fragmentary information will be collected by limited equipments. However, with only a few cameras and statistical databases, we can extract a more useful data than those from expensive equipments.

In this project, we develop the algorithm for getting joints positions and angles of user by using images form several cameras and database within the margin of error of 5 degrees. Also, improve the performance of the algorithm in the motion analysis time into 30 sec/frame.

Additional to this, we add 3 dimensional club tracking algorithm, which can provide various geometric information of golf swing by reconstructing club trajectory from image sequences. And make swing analysis more efficient by displaying theses information in 3 dimensional space with point cloud information of human from Kinect.

(출처 : SUMMARY)

목차 Contents

• 표지 ... 1제 출 문 ... 2보고서 요약서 ... 3요 약 문 ... 4S U M M A R Y ... 7CONTENTS ... 8목차 ... 10제1장 기술개발과제의 개요 ... 12 1절. 기술적 중요성 및 목적 ... 12 1. 현대사회에서 스포츠 시뮬레이터 개발의 중요성과 목적 ... 12 2. 경제·산업적 중요성 및 목적 ... 12 2절. 기술 개발의 범위 ... 13제2장 국내외 기술개발 현황 ... 14 1절. 시장 현황 및 전망 ... 14 1. 국내외 시장규모 ... 14 2. 국내외 시장의 특성 ... 15 3. 국내외 시장의 경쟁현황 ... 15 2절. 생산 현황 및 전망 ... 16 1. 국내외 생산규모 ... 16 2. 국내외 생산업체 및 제품생산 현황 ... 16제3장 기술개발 내용, 방법 및 결과 ... 17 1절. 기술 개발 내용 ... 17 1. Annealed Particle Filter(APF)를 이용한 tracking algorithm 계산 속도 향상 ... 17 2. GPLVM을 이용한 차원 축소 ... 20 3. Club extraction ... 20 4. data post processing ... 22 5. 3D reconstruction and Extracting Swing Plane ... 23 6. 동역학을 이용한 동작 최적화 ... 24 2절. 결과 ... 27제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 28 1절. 연구개발 목표 달성도 ... 28 2절. 관련분야의 기술 발전에의 기여도 ... 31제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 32 1절. 활용방안 ... 32 1. 활용분야 및 활용방법 ... 32 2. 활용상 예상 문제점 및 극복방안 ... 32 2절. 기대성과 ... 33 1. 기술적 성과 ... 33 2. 경제·산업적 성과 ... 33 3절. 사업화 계획 ... 33 1. 사업화 전략 ... 33 2. 사업화 추진계획 ... 34 4절. 추가연구의 필요성 ... 34제6장 기술개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 35 1절. 국외 산업의 바이오 센싱 기술 ... 35 2절. 국외 골프 시뮬레이터 산업 기술정보 ... 39제7장 참고문헌 ... 42끝페이지 ... 43