딥러닝을 이용한 스윙 시퀀스 영상 기반 3차원 골프 스윙 분석

고경리; 반성범

doi:10.5573/ieie.2019.56.10.49

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고경리 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제10호(통권 제503호)

발행연도: 2019.10

수록면: 49 - 55 (7page)

DOI: 10.5573/ieie.2019.56.10.49

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빠르게 움직이는 골프 스윙 동작을 인간의 눈으로 평가하고 분석하는 것은 평가하는 사람의 주관에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 최근 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 나타내고 있는 딥러닝 기술을 이용해 단일 카메라 기반 스윙 분석시스템의 한계를 극복하고, 3차원의 정량적 정보 추출 및 분석 방법을 연구한다. 먼저, 합성곱 신경망을 이용해 시퀀스 영상의 특징을 추출하고, 스윙 구간을 분류한다. 스윙 구간 정보를 갖는 시퀀스 특징은 양방향 장단기 메모리 기반의 스윙 분석 모델의 입력으로 사용되며, 바디-스웨이, 헤드-업, X-factor 분석을 수행한다. 각 분석 모델을 통한 스윙의 정량적 상태 예측 결과, 상체의 움직임 예측 RMSE 4.23, 머리 움직임 예측 RMSE 5.18, X-factor 예측 결과 RMSE 3.86의 성능으로 나타났다. 이 결과로 2차원 정면의 시퀀스 영상을 기반으로 3차원의 정량적 골프 스윙 분석이 가능함을 확인하였다.

#golf swing analysis #sequence image regression #deep learning

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참고문헌 신청

S. McGill / 2010 / Core training : Evidence translating to better performance and injury prevention / Strength & Conditioning Journal 32(3):33~46

D. M. Lindsay / 2014 / Golf-related low back pain: a review of causative factors and prevention strategies / Asian journal of sports medicine 5(4)

A. Fradkin / 2017 / Routledge International Handbook of Golf Science

N. Zheng / 2008 / Kinematic analysis of swing in pro and amateur golfers / International Journal of Sports Medicine 29(6):487~493

이성호 / 2009 / 골프 동호인의 운동 상해요인과 처치형태에 관한 실태분석 / 한국사회체육학회지 (37):1303~1314

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