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KR102623146B1 - 클럽 추천 장치 및 방법 - Google Patents

클럽 추천 장치 및 방법 Download PDF

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KR102623146B1
KR102623146B1 KR1020230002216A KR20230002216A KR102623146B1 KR 102623146 B1 KR102623146 B1 KR 102623146B1 KR 1020230002216 A KR1020230002216 A KR 1020230002216A KR 20230002216 A KR20230002216 A KR 20230002216A KR 102623146 B1 KR102623146 B1 KR 102623146B1
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KR
South Korea
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club
ball
player
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impact
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KR1020230002216A
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English (en)
Inventor
김창민
황정범
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주식회사 큐이디
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Publication date
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Abstract

본 발명은 클럽 추천 장치 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 골프에 있어서 볼을 스윙하는 영상을 촬영 및 분석하여 플레이어에게 적합한 골프 클럽을 추천하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 클럽 추천 장치는 볼 및 상기 볼을 중심으로 미리 결정된 영역을 초고속 촬영하여 제1영상을 획득하는 제1센서부 및 상기 제1영상에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

클럽 추천 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECOMMENDING GOLF CLUBS}
본 발명은 클럽 추천 장치 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 골프에서 볼을 스윙할 때 볼을 중심으로 하는 소정 영역에 대한 영상, 볼을 스윙하는 플레이어의 영상 및 타격된 볼이 나가는 영상을 촬영 및 분석하여 플레이어에게 적합한 골프 클럽을 추천하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 삶의 형태가 변화하며 다양한 스포츠에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 골프는 남녀노소를 가리지 않고 다양한 계층으로 이용자가 확산되고 있는 추세이며, 실내 골프 연습장의 보급으로 확산 속도는 더욱 빨라지고 있다.
골프는 바닥에 놓인 골프공을 골프 클럽을 사용해 타격함으로써 소정 거리 떨어진 홀에 골프공을 넣는 방식으로 진행된다. 이때 사용되는 클럽은 헤드, 샤프트 및 그립으로 구성되며, 샤프트의 재질, 샤프트의 길이, 헤드의 형상, 헤드의 재질, 헤드의 무게 및 헤드의 로프트(클럽 헤드 페이스면의 수직기울기) 등에 있어 다양한 클럽이 존재한다. 플레이어들은 스윙 스타일, 골프 코스의 형상, 홀과 골프공 사이의 거리 등 다양한 조건에 따라 다양한 클럽 중 가장 적합한 클럽을 선택하여 티 그라운드에서 홀컵까지 플레이를 하게 된다.
그러나 클럽의 사양과 조건이 다양한 만큼 플레이어 개인에게 가장 적합한 클럽을 선택한다는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히, 클럽의 헤드와 샤프트가 각각 브랜드별로 다양하고, 같은 브랜드 내에서도 모델마다 상이한 스펙으로 제조됨에 따라, 플레이어는 자신에게 적합한 클럽을 선택하는데 많은 어려움을 겪고 있다.
또한, 대부분의 아마추어 플레이어들은 골프 스윙의 일관도가 떨어짐에 따라 한두번의 시타만으로는 자신에게 적합한 클럽을 선택하기 어렵고, 전문가들의 경험 및 노하우에 기대어 클럽을 자신에 맞게 피팅(fitting)함으로써 시간과 비용을 많이 소모하게 된다.
이와 관련하여 등록번호 10-1187345 “골프공궤적 분석 시스템”에 따르면, 타격된 골프공의 촬영 시 한 프레임당 적외선 발광 다이오드를 다수회 점멸시켜 촬영하고 이를 적외선 투과 필터로 필터링한 다음 이미지화함으로써 한 장의 사진에 골프공의 궤적이 촬영됨에 따라 그에 대한 속도, 방향, 각도, 휘어짐에 대한 데이터를 용이하게 획득할 수 있도록 하는 골프공궤적 분석 시스템을 개시하고 있다.
이와 같은 종래의 기술은 플레이어의 스윙 모션 등에 따라 골프공의 비거리나 스윙 궤적의 분석 결과를 디스플레이해주는 것에 불과하여 플레이어의 개인적인 플레이의 특성 및 클럽별 세부적인 특성을 충분히 반영하지 못한다는 문제점이 있다.
따라서 플레이어의 스윙 및 타격을 분석하여 플레이어에게 적합한 최적의 골프 클럽을 추천하는 방법이 필요한 실정이다.
한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
한국 등록번호 10-1187345 (2009.04.19.)
본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는, 플레이어의 신체조건 및 사용하는 클럽에 기초하여 플레이어에게 적합한 클럽을 추천하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는, 플레이어의 타격에 따른 클럽의 물리량의 변화를 분석하여 플레이어에게 적합한 클럽을 추천하는 것이다.
본 발명의 해결하고자 하는 일 과제는, 플레이어의 타격에 따른 볼의 물리량의 변화를 분석하여 플레이어에게 적합한 클럽을 추천하는 것이다.
본 발명의 해결하고자 하는 일 과제는, 반복적인 플레이어의 스윙 모션과 반복적인 볼의 타격시 생성되는 정보들을 기초로, 클럽을 추천하는 인공지능 모델을 학습시키고, 학습된 인공지능 모델을 통해 보다 적합한 클럽을 추천하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치는 볼 및 볼을 중심으로 미리 결정된 영역을 초고속 촬영하여 제1영상을 획득하는 제1센서부; 및 제1영상에 기초하여 볼을 타격하는 플레이어에게 클럽을 추천하는 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치의 제어부는, 제1영상에 기초하여 클럽 데이터를 추출하고, 클럽 데이터에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치의 제어부는 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 볼과 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 임팩트 순간의 클럽 헤드의 속도, 클럽 헤드의 어택 앵글, 클럽 헤드의 페이스 앵글, 클럽 헤드가 지면과 맞닿는 위치, 및 임팩트 순간 전후 클럽의 궤도 중 적어도 하나를 클럽 데이터로서 연산할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치의 제어부는, 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 볼과 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 임팩트 순간 전후의 미리 결정된 시간 동안 제1센서부(110)가 획득하는 미리 결정된 소정 영역 내에서 클럽 헤드의 물리량의 변화를 클럽 데이터로서 연산할 수 있다. 이때, 미리 결정된 시간은 수 프레임, 이상적으로는 하나의 프레임일 수 있다. 미리 결정된 시간은 클럽 추천 장치(100)의 사용자의 설정에 따를 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 헤드의 물리량의 변화는, 클럽 헤드의 속도 감소율 및 클럽 헤드의 에너지 손실률 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치의 제어부는, 클럽 헤드의 물리량의 변화에 기초하여 볼의 임팩트 결과를 결정할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치의 제어부는, 제1영상을 분석하여 볼 데이터를 연산하고, 볼 데이터 및 클럽 데이터에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치의 제어부는, 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 볼과 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 임팩트 순간 전후의 미리 결정된 시간 동안 제1센서부(110)가 제1영상을 획득하는 미리 결정된 소정 영역 내에서 볼의 물리량의 변화를 볼 데이터로서 연산할 수 있다. 이때, 미리 결정된 시간은 수 프레임, 이상적으로는 1 프레임일 수 있으며, 클럽 추천 장치(100)의 사용자의 설정에 따를 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치에서 볼의 물리량의 변화는, 볼의 속도 증가율 및 볼의 에너지 증가율을 포함하고, 제어부는, 볼의 물리량의 변화에 기초하여 볼의 런치 앵글, 볼 스피드, 볼 백스핀, 볼 사이드스핀 및 볼 임팩트 정확도 중 적어도 하나를 볼 데이터로서 분석할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치는 플레이어가 볼을 치는 스윙 모션을 촬영하여 제2영상을 획득하는 제2센서부; 및 플레이어의 신체 정보 및 플레이어가 사용한 클럽 정보를 저장한 저장부를 더 포함하고, 제어부는, 플레이어의 신체 정보 및 클럽 정보에 기초하여 제1영상 및 제2영상을 분석하고 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치에서 클럽 정보는, 플레이어가 사용한 클럽 헤드의 무게, 클럽 샤프트의 무게, 클럽 샤프트의 탄성정도, 클럽 헤드의 브랜드, 및 클럽 샤프트의 브랜드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치의 제어부는, 플레이어가 볼을 복수 회 타격하여 획득된 복수의 제1영상들, 복수의 제1 영상들에 대응하는 복수의 제2 영상들, 플레이어의 신체 정보 및 클럽 정보를 분석하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치가 수행하는 클럽 추천 방법은 볼 및 볼을 중심으로 미리 결정된 영역을 초고속 촬영하여 제1영상을 획득하는 단계; 및 적어도 제1영상에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치가 수행하는 클럽 추천 방법은 플레이어의 신체 정보 및 플레이어가 사용하는 클럽 정보를 입력받는 단계; 플레이어가 볼을 치는 스윙 모션을 촬영하여 제2 영상을 획득하는 단계; 및 플레이어가 볼을 복수 회 타격함으로써 제1 영상을 획득하는 단계 및 제2 영상을 획득하는 단계를 복수 회 반복하는 단계를 더 포함하고, 추천하는 단계는, 플레이어가 볼을 복수 회 타격하여 획득된 복수의 제1영상들, 복수의 제1 영상들에 대응하는 복수의 제2 영상들, 플레이어의 신체 정보 및 클럽 정보를 분석하여 플레이어에게 클럽을 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치가 수행하는 클럽 추천 방법에서 추천하는 단계는, 복수의 제1 영상들, 복수의 제2 영상들, 플레이어의 신체 정보 및 클럽 정보를 학습한 인공지능 모델을 활용하여, 플레이어에게 추천하는 클럽의 정보를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 플레이어의 신체조건 및 사용하는 클럽에 기초하여 플레이어에게 적합한 클럽을 추천할 수 있다.
본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 플레이어의 타격에 따른 클럽의 물리량의 변화를 분석하여 플레이어에게 적합한 클럽을 추천할 수 있다.
본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 플레이어의 타격에 따른 볼의 물리량의 변화를 분석하여 플레이어에게 적합한 클럽을 추천할 수 있다.
본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 반복적인 플레이어의 스윙 모션과 반복적인 볼의 타격시 생성되는 정보들을 기초로, 클럽을 추천하는 인공지능 모델을 학습시키고, 학습된 인공지능 모델을 통해 보다 적합한 클럽을 추천할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치에 의해 촬영된 영상의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치에 의해 촬영된 영상의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치에 의해 분석되는 상황별 영상의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치가 수행하는 클럽 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 클럽 추천 장치가 수행하는 클럽 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다. 본 실시예들은 단지 본 발명의 개시가 완전하도록 하여서 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 즉, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서 상에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.
구성요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않는다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있다.
별도로 명시하지 않는 한 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
먼저 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치(100)를 설명하기 위한 블록도이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 클럽 추천 장치(100)는 전자단말기로 구현되거나 또 다른 다양한 실시예에 따라 서버-클라이언트 시스템으로 구현될 수 있다. 클럽 추천 장치(100)가 서버-클라이언트 시스템으로 구현되는 경우, 사용자와의 인터랙션을 위한 클라이언트가 설치된 전자단말기를 포함할 수 있다. 상술한 전자단말기는 사용자와의 인터랙션이 가능한 인터페이스를 포함하는 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 등을 포함할 수 있다.
도 1을 참조하면, 클럽 추천 장치(100)는 제1센서부(110), 제2센서부(120), 통신부(130), 저장부(140) 및 제어부(150)를 포함할 수 있다. 이때, 클럽 추천 장치(100)가 포함하는 각 구성은 실시예에 따라 물리적으로 분리되어 유무선의 통신을 하며 유기적으로 동작할 수 있다. 또한 실시예에 따라 각 구성은 더 작은 구성요소로 분리될 수 있으며, 각 구성을 이루는 더 작은 구성요소들은 물리적으로 분리되어 존재할 수 있다. 예를 들어, 클럽 추천 장치(100)가 서버-클라이언트 시스템으로 구현될 때, 저장부(140) 및 제어부(150)는 서버 저장부, 클라이언트 저장부, 서버 제어부 및 클라이언트 제어부로 분리되어 서버 또는 클라이언트가 설치된 전자단말기에 각각 존재하되 서로 통신하며 유기적으로 동작할 수 있으며, 통신부(130) 역시 서버 및 클라이언트에 각각 존재하여 각 구성들을 서로 유기적으로 동작하게 하기 위해 통신을 제공할 수 있다.
먼저 제1센서부(110)는 볼을 중심으로 하는 소정의 영역을 촬영하는 것으로서 실시예에 따라 초고속 촬영을 수행하는 초고속의 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이때, 제1센서부(110)가 획득한 영상을 제1영상이라 한다.
그리고 제2센서부(120)는 플레이어가 볼을 치는 스윙 모션 영상을 촬영하는 것으로서 플레이어 및 골프 클럽의 전부 또는 일부를 촬영하는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이때, 제2센서부(120)가 획득한 영상을 제2영상이라 한다.
제1 센서부(110)는 제2 센서부(120)보다 좁은 영역을 촬영할 수 있으나, 제2 센서부(120)보다 초당 더 많은 프레임수를 촬영할 수 있다. 이에, 제1 센서부(110)에 의해 획득된 제1 영상은 제2 센서부(120)에 의해 획득된 제2 영상에 비해 초당 더 많은 프레임수를 포함할 수 있다.
이와 관련하여 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 제1센서부(110) 및 제2센서부(120)를 포함하는 클럽 추천 장치(100)를 설명하기 위한 예시도이며, 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예를 설명한다.
도 2를 참조하면, 제1센서부(110)는 플레이어(P)가 볼(B)을 치는 스윙 모션을 하는 동안 볼(B)을 중심으로 하는 소정의 영역을 촬영할 수 있으며, 제2센서부(120)는 볼(B)을 타격하는 플레이어(P) 및 골프 클럽의 전부 또는 일부를 촬영할 수 있다. 플레이어가(P)가 볼(B)을 치기 위하여 사용하는 클럽은 헤드(H)와 샤프트(S)를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 클럽 추천 장치(100)는 제2 센서부(120)를 한 개 또는 복수 개 포함할 수 있으며, 실시예에 따라 정면 제2 센서부(121) 및 측면 제2 센서부(122)를 포함할 수 있다. 이에, 제2 센서부(120)는 볼(B)을 타격하는 플레이어(P), 골프 클럽의 헤드(H) 및 샤프트(S)를 포함하는 전체 영역과 플레이어(P)가 스윙하는 동작들을 정면과 측면 각각에서 촬영할 수 있다. 이러한 제2센서부(120)가 설치되는 위치는 정면 또는 측면에 제한되지 않으며, 플레이어(P)의 스윙 및 스윙으로 타격된 볼(B)의 궤적을 촬영하기에 적합한 위치에 설치될 수 있다.
제1 센서부(110)는 볼(B) 및 임팩트 전후의 클럽 헤드(H)를 촬영하기에 적합한 위치에 설치되거나 고정될 수 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하면, 제1센서부(110)는 플레이어(P)의 앞쪽 바닥 또는 플레이어(P)의 측면 바닥에 설치될 수 있다. 또한, 제1 센서부(110)는 다양한 실시예에 따라 볼(B) 및 임팩트 전후의 클럽 헤드(H)를 촬영할 수 있는 벽면에 설치되거나 고정 장치를 통해 고정된 위치에 배치될 수 있다. 나아가, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 제1 센서부(110)는 볼(B) 및 임팩트 전후의 클럽 헤드(H)를 촬영하기에 적합한 위치로 이동시킬 수 있는 다양한 이동식 장치에 설치될 수 있다. 또한, 제1 센서부(110) 자체도 볼(B) 및 임팩트 전후의 클럽 헤드(H)를 촬영하기에 적합한 다양한 위치로 자유롭게 이동될 수 있다. 이에, 제1 센서부(110)는 지정된 장소가 아닌 곳에서도 촬영할 수 있도록 이동될 수 있다. 즉, 제1 센서부(110)는 실내 뿐만 아니라 실외의 다양한 장소에서 볼(B) 및 임팩트 전후의 클럽 헤드(H)를 촬영할 수 있으며, 이에 따라 플레이어(P)의 스윙을 분석하는데 장소의 제약이 크게 줄어들 수 있다. 또한, 자유롭게 이동 가능한 제1 센서부(110)를 통해 볼(B) 및 임팩트 전후의 클럽 헤드(H)가 정확하게 촬영될 수 있고 이를 위해 제1 센서부(110)의 위치도 미세하게 조정될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1센서부(110)는 볼을 중심으로 촬영하되, 볼을 타격하는 순간인 임팩트 순간 전후의 클럽의 헤드를 함께 촬영할 수 있도록 볼 주변으로 소정의 영역을 미리 결정할 수 있다. 다시 말해, 제1센서부(110)는 볼 및 볼을 중심으로 미리 결정된 영역을 초고속으로 촬영함으로써 초당 수천프레임의 이미지를 획득할 수 있다.
다음으로 클럽 추천 장치(100)는 통신부(130)를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 통신부(130)는 다른 디바이스 또는 네트워크와 유무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는 플레이어에게 클럽을 추천하기 위한 다양한 정보를 송수신할 수 있으며, 일 실시예에 따라 물리적으로 분리된 제1센서부(110) 및 제2센서부(120) 중 적어도 하나와 통신하여 제1센서부(110) 또는 제2센서부(120)가 획득한 영상을 수신하거나 제1센서부(110) 또는 제2센서부(120)가 영상을 획득함에 있어서 필요한 정보를 송수신할 수 있다.
이를 위해, 통신부(130)는 다양한 유무선 통신 방법 중 적어도 하나를 지원하는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈은 칩셋(chipset)의 형태로 구현될 수 있으며, Wi-Fi(Wireless Fidelity), Wi-Fi Direct, 블루투스(Bluetooth), UWB(Ultra Wide Band) 또는 NFC(Near Field Communication) 등의 무선 통신 및 Ethernet 케이블(랜선), USB 또는 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 등의 유선 통신을 제공할 수 있다.
다음으로 저장부(140)는 파일, 프로그램 등과 같은 다양한 종류의 데이터가 설치 및 저장될 수 있다. 이와 관련하여 후술할 제어부(150)는 저장부(140)에 저장된 데이터에 접근하여 이를 이용하거나, 새로운 데이터를 저장부(140)에 저장할 수 있으며, 저장부(140)에 설치된 프로그램을 실행할 수도 있다.
예를 들어, 저장부(140)에는 플레이어에게 클럽을 추천하기 위한 프로그램이 설치될 수 있으며, 제1센서부(110) 또는 제2센서부(120)가 획득한 영상이 플레이어 정보와 매칭되어 저장될 수 있다.
또한 저장부(140)는 클럽을 추천하기 위하여 플레이어의 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 플레이어를 식별하기 위한 플레이어 식별 정보를 저장하고 플레이어의 신장, 체중, 신체의 좌우 균형, 다리 길이, 팔 길이, 장갑 사이즈 등의 신체 정보, 골프 경력 등을 식별 정보에 매칭하여 저장할 수 있다.
그리고 저장부(140)는 클럽을 추천하기 위하여 클럽 정보를 저장할 수 있다. 구체적으로, 저장부(140)는 플레이어가 사용하는 클럽 정보를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(140)는 현존하는 모든 클럽의 정보들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(140)는 클럽의 명칭, 브랜드, 종류, 클럽 헤드의 무게, 클럽 샤프트의 무게, 클럽 샤프트의 탄성 정도, 클럽 헤드의 브랜드 및 클럽 샤프트의 브랜드를 비롯한 클럽의 재질, 헤드 로프트 각도, 무게중심, 킥포인트 등의 정보들을 저장할 수 있다. 또한, 저장부(140)는 상술한 클럽의 특징이 되는 다양한 카테고리에 대한 특성 정보를 각 클럽의 식별 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 구체적으로는 카테고리가 종류일 때, 드라이버, 우드, 유틸리티, 아이언, 웨지, 퍼터 등에서 해당하는 특성 정보를 클럽의 식별 정보 또는 클럽의 브랜드 등과 매칭하여 저장할 수 있다. 또한, 카테고리가 중량인 경우, 해당 클럽의 중량을 해당 클럽의 식별 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 그리고 플레이어가 사용하는 클럽 정보를 플레이어의 식별 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 제1영상에서 플레이어가 사용한 클럽에 대한 클럽 정보를 제1영상에 관한 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 나아가, 저장부(140)는 새로운 클럽이 제조되는 경우, 새로운 클럽에 대한 정보를 수집하여 저장하거나 클럽 추천 장치(100)의 사용자가 새로운 클럽에 대한 정보를 직접 입력하여 저장부(140)에 저장된 클럽에 대한 정보를 업데이트 할 수도 있다.
한편, 제어부(150)는 클럽 추천 장치(100)의 전체적인 동작을 제어하는 것으로서, CPU 등과 같은 프로세서를 포함할 수 있다. 제어부(150)는 플레이어를 포함하여 클럽 추천 장치(100)를 사용하는 사용자의 입력에 대응되는 동작을 수행하도록 클럽 추천 장치(100)에 포함된 다른 구성들을 제어할 수 있다.
구체적으로, 제어부(150)는 플레이어에게 클럽을 추천함에 있어서 필요한 영상을 획득하도록 제1센서부(110) 및 제2센서부(120)를 제어하거나 제1센서부(110) 또는 제2센서부(120)로부터 영상을 수신하여 저장하도록 통신부(130) 및 저장부(140)를 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(150)는 제1영상 및 제2영상 중 적어도 하나에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
구체적으로, 제어부(150)는 제1영상 및 제2 영상 중 적어도 하나에 기초하여 클럽 데이터 및 볼 데이터 중 적어도 하나를 추출하고, 클럽 데이터 및 볼 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
이때, 클럽 데이터란, 플레이어의 타격을 분석함에 있어서 이용될 수 있는 클럽에 관한 정보를 말하며, 예를 들어, 클럽 운동에 관한 정보, 구체적으로는 인투인(In to in), 인투아웃(In to out), 아웃투인(Out to in) 등 클럽의 궤도(path), 클럽 헤드의 속도, 클럽 헤드의 어택 앵글(attack angle), 클럽 헤드의 페이스 앵글(face angle), 클럽 헤드가 지면과 맞닿는 위치, 클럽 헤드의 물리량의 변화 등의 정보를 포함할 수 있다.
이와 관련한 실시예로서 제어부(150)는 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 볼과 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 임팩트 순간의 클럽 헤드의 속도, 클럽 헤드의 어택 앵글, 클럽 헤드의 페이스 앵글, 클럽 헤드가 지면과 맞닿는 위치 및 임팩트 순간 전후 클럽의 궤도 중 적어도 하나를 클럽 데이터로서 연산할 수 있다.
그리고 볼 데이터란, 플레이어의 타격을 분석함에 있어서 이용되는 볼에 관한 정보를 말하며, 예를 들면, 볼의 임팩트 결과, 볼의 런치 앵글, 볼 스피드, 볼 백스핀, 볼 사이드스핀 및 볼 임팩트 정확도 등을 포함할 수 있다.
또한, 제어부(150)는 볼의 물리량 변화를 볼 데이터로서 분석할 수 있다. 이때 볼의 물리량 변화란, 볼의 속도의 변화, 운동량의 변화, 운동 에너지의 변화 등 클럽 헤드가 볼을 임팩트함으로써 발생하는 볼의 운동 상태의 변화를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(150)는 볼 데이터에 기초하여 볼의 에너지 증가율을 연산할 수 있으며, 볼의 에너지 증가율을 통해 볼의 임팩트 결과를 분석할 수 있다.
이와 같이, 제어부(150)는 센서부들(110, 120) 및 통신부(130)를 통해 수집되는 다양한 데이터들이나 저장부(140)에 저장되어 있는 데이터들을 기초로 플레이어에 적합한 클럽을 추천해줄 수 있다. 제어부(150)는 클럽을 추천하기 위한 인공지능 모델을 포함하거나 이를 동작시킬 수 있으며, 클럽 추천 장치(100)가 수집한 다양한 데이터들을 학습하여 플레이어에게 보다 적합한 클럽을 추천해줄 수 있다. 이에, 센서부들(110, 120) 및 통신부(130)를 통해 수집된 데이터들이나 저장부(140)에 저장되어 있는 데이터들의 양이 많아지고 정확해짐에 따라, 제어부(150)가 플레이어에게 적합한 클럽을 추천해줄 수 있는 가능성이 더 높아질 수 있다.
다음으로 제어부(150)가 수행하는 클럽 데이터 및 볼 데이터를 분석하는 구체적인 실시예에 대해 설명한다. 실시예에 따르면, 제어부(150)는 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 볼과 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 임팩트 순간 전후의 클럽 헤드의 물리량 변화를 클럽 데이터로서 연산할 수 있다. 이때, 물리량의 변화란, 클럽 헤드의 속도의 변화, 운동량의 변화, 운동 에너지의 변화 등 클럽 헤드가 볼을 임팩트함으로써 발생하는 클럽 헤드의 운동 상태의 변화를 포함할 수 있다.
예를 들면, 제어부(150)는 임팩트 순간으로 결정된 시점에 대응되는 개별 프레임의 소정 시간 전후의 프레임들을 분석하여 소정 시간에 대한 클럽 헤드의 위치의 변화를 분석하여 임팩트 순간의 클럽 헤드의 속도를 분석할 수 있으며, 이를 통해 상술한 클럽 헤드의 물리량의 변화를 연산할 수 있다. 즉, 제어부(150)는 임팩트 순간 전후의 미리 결정된 시간 동안 미리 결정된 영역 내에서 상기 클럽 헤드의 에너지 손실률을 클럽 데이터로서 연산할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 5를 참조하여 후술한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 제어부(150)는 상술한 바와 같은 클럽 데이터에 기초하여 플레이어의 타격을 분석할 수 있으며, 이때, 플레이어의 타격에 대한 분석은 볼의 임팩트 결과에 대한 분석을 포함할 수 있다. 즉, 제어부(150)는 클럽 데이터에 기초하여 볼 데이터를 분석할 수 있다.
도 3은 제1센서부(110)가 볼 및 볼을 중심으로 미리 결정된 영역을 초고속으로 촬영한 제1영상에 대한 예시도이다. 도 3을 참조하면, 제1센서부(110)는 볼의 임팩트 전후의 순간을 촬영하기 위하여 초당 수천 프레임의 영상을 촬영하는 초고속 이미지 센서를 포함할 수 있으며, 각 프레임은 일정한 시간 간격으로 영상을 획득할 수 있다.
또한, 도 3은 클럽 헤드(H1)가 정지된 볼(B1)을 타격하기 이전부터(도 3a), 클럽 헤드(H2)가 정지된 볼(B2)을 타격하는 임팩트 순간(도 3b), 임팩트 이후 볼(B3)이 클럽 헤드(H3)를 떠나 날아가는 모습(도 3c)까지 순차적으로 획득한 이미지를 포함한다. 제1 센서부(110)에 의해 획득된 수천 프레임의 이미지들 중에서 클럽 헤드(H2)가 정지된 볼(B2)을 타격하는 임팩트 순간이 제어부(150)에 의해서 결정되거나 선택될 수 있다. 이를 위해서 제어부(150)는 도 3b의 클럽 헤드(H2)가 정지된 볼(B2)을 타격하는 임팩트 순간과 함께, 도 3a의 클럽 헤드(H1)가 정지된 볼(B1)을 타격하기 이전의 모습과 도 3c의 임팩트 이후 볼(B3)이 클럽 헤드(H3)를 떠나 날아가는 모습을 인공지능 알고리즘을 통해 모두 학습할 수 있다. 이를 통해 제어부(150)는 수천 프레임의 이미지들 중에서 정확한 임팩트 순간을 자동으로 선별해낼 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따라 제2센서부(120)가 플레이어의 스윙 모션 영상을 촬영한 제2영상에 대한 예시도이다.
도 4를 참조하면, 제2센서부(120)는 플레이어의 스윙 모션을 측면(a) 및 정면(b)에서 촬영할 수 있다. 이때, 측면 영상(a) 및 정면 영상(b)은 동시에 촬영될 수 있다. 그러나 제2센서부(120)는 반드시 측면 또는 정면에서만 촬영해야 하는 것은 아니며, 플레이어의 스윙 모션을 촬영하기에 적합한 방향에서 촬영을 수행할 수 있다. 가령, 플레이어가 왼손잡이인 경우 정면에 설치되는 제2 센서부(120)의 위치가 변경될 수 있다.
또한, 도 4와 같이 제2 센서부(120)에 의해 촬영된 영상 또는 이미지를 통해서, 클럽 데이터 및 볼 데이터가 일부 수집되거나 분석될 수 있다. 나아가, 제1 센서부(110)에 의해 촬영된 영상 또는 이미지를 통해서 클럽 데이터 및 볼 데이터가 보다 정교하게 분석되고 연산될 수 있다. 이와 같이, 제1 센서부(110)에 의해 획득된 영상 또는 이미지를 활용한 클럽 데이터 및/또는 볼 데이터의 분석 방법 및 내용은 도 5를 참조하여 후술한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치(100)는 반드시 실내에서만 동작하는 것은 아니며, 실외에 설치되어 동작할 수 있으며, 실시예에 따라 일부 구성은 실외에 설치되고 일부 구성은 실내에 설치되어 서로 통신하며 유기적으로 동작할 수도 있다.
도 5는 볼의 임팩트 결과를 설명하기 위한 예시도로서, 제1센서부(110)가 임팩트 전후의 볼을 촬영한 이미지의 예시도이다.
도 5를 참조하면, 화살표는 클럽 및 공이 진행하는 방향이다. 클럽 헤드는 볼을 임팩트하기 전 또는 후에 지면과 맞닿을 수 있다. 예를 들어, 도 5의 a를 참조하면, 클럽 헤드(H0)는 정지해 있던 볼(B0)을 임팩트한 후 볼의 정지 위치로부터 볼이 진행하는 방향으로 지면과 닿아 지면에 흔적(D)을 남길 수 있다. 이는 클럽의 운동 에너지나 운동량이 볼에 잘 전달된 경우로, 이러한 임팩트 결과를 소위, 정타라고 결정할 수 있다. 또한, 도 5의 b를 참조하면, 클럽의 헤드(H0)는 정지해 있던 볼(B0)의 윗부분을 임팩트하고, 지면과 닿지 않은 채 진행할 수 있다. 이에 대한 임팩트 결과는 소위 말하는 탑볼(top ball)로 결정할 수 있다. 그리고 도 5의 c를 참조하면, 클럽 헤드(H0)는 볼의 정지 위치 앞쪽의 지면과 맞닿아 흔적(D)을 남긴 후 정지해 있는 볼(B0)을 임팩트할 수 있다. 이에 대한 임팩트 결과는 소위 말하는 뒷땅으로 결정할 수 있다.
일반적으로, 클럽 헤드는 플레이어에 의해 위치 에너지와 운동 에너지와 같은 물리량을 갖게 되고 클럽 헤드가 가진 물리량은 임팩트 순간 볼에 전달될 수 있다. 이로 인해, 볼은 정지 상태에서 속도를 갖게 된다.
이때, 클럽 헤드로부터 볼로 전달되는 에너지의 양은 임팩트 결과에 따라 달라지게 된다. 즉, 정타의 임팩트 결과에서는 탑볼이나 뒷땅의 임팩트 결과보다 클럽 헤드로부터 볼로 더 많은 에너지 전달이 이루어지며, 탑볼이나 뒷땅의 임팩트 결과는 클럽 헤드의 운동 에너지 또는 운동량 등과 같은 물리량이 볼에 제대로 전달되지 않은 것으로 볼 수 있다. 이로 인해, 정타의 타격 상황에서의 볼의 속도는 탑볼이나 뒷땅의 타격 상황에서의 볼의 속도보다 빠를 수 있다.
도 5의 b를 참조하면, 정타의 타격 상황과 클럽 헤드의 임팩트 이전 속도(vH0)가 동일함에도 불구하고, 탑볼의 타격 상황에서의 임팩트 이후 볼의 속도(vB2)는 정타의 타격 상황에서의 임팩트 이후 볼의 속도(vB1)보다 느릴 수 있다. 마찬가지로, 도 5의 c를 참조하면, 정타의 타격 상황과 클럽 헤드의 임팩트 이전 속도(vH0)가 동일함에도 불구하고, 뒷땅의 타격 상황에서의 임팩트 이후 볼의 속도(vB3)는 정타의 타격 상황에서의 임팩트 이후 볼의 속도(vB1)보다 느릴 수 있다.
또한, 도 5의 b 및 c를 참조하면, 탑볼의 타격 상황에서의 임팩트 이후 볼의 속도(vB2)는 뒷땅의 타격 상황에서의 임팩트 이후 볼의 속도(vB3)보다 빠를 수 있다. 이에, 임팩트 이후 볼의 속도들(vB1, vB2, vB3)을 기준으로, 볼의 타격 상황에 따른 볼의 속도 증가율 또는 볼의 에너지 증가율이 산출될 수 있다. 이러한 볼의 속도 증가율 또는 볼의 에너지 증가율을 기초로, 클럽 추천 장치(100)의 제어부(150)는 클럽 추천을 위한 인공지능 모델을 학습시킬 수 있고, 이러한 인공지능 모델은 정타의 타격 상황으로 결정할 수 있는 볼의 속도 증가율 또는 볼의 에너지 증가율을 추론할 수 있다. 따라서, 클럽 추천을 위한 인공지능 모델은 정타의 타격 상황에 맞는 볼의 속도 증가율 또는 볼의 에너지 증가율에 가까워질 수 있도록, 플레이어가 사용한 클럽 정보를 수정한 추천 클럽 정보를 생성하거나 업데이트 할 수 있다.
나아가 클럽 헤드의 속도 또한 임팩트 결과에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 도 5의 a를 참조하면, 제어부(150)는 임팩트 전 헤드의 속도(vH0)와 임팩트 후 헤드의 속도(vH1)를 비교하여 헤드의 물리량의 변화를 연산할 수 있으며, 도 5의 b를 참조하면, 제어부(150)는 임팩트 전 헤드의 속도(vH0)와 임팩트 후 헤드의 속도(vH2)를 비교하여 운동량, 운동 에너지와 같은 물리량의 변화를 연산할 수 있다. 두 경우, 도 5의 b, 소위 말해 탑볼의 경우 헤드의 물리량의 변화가 도 5의 a, 정타의 헤드의 물리량의 변화보다 작을 수 있다. 이는 헤드에서 볼로 전달된 물리량의 크기가 작음을 의미하며, 이에 비례하여 볼의 물리량의 변화도 작을 수 있다. 또한, 도 5의 c를 참조하면, 헤드는 임팩트 전 지면과 맞닿는 이전의 속도(vH01)와 지면과 맞닿은 후 임팩트 전의 속도(vH02)를 비교하여 임팩트 전 헤드의 물리량의 변화를 연산할 수 있으며, 임팩트 전의 속도(vH02)와 임팩트 후의 속도(vH3)를 비교하여 임팩트로 인한 헤드의 물리량의 변화를 연산할 수 있다.
마찬가지로 제어부(150)는 임팩트 전후 헤드의 속도 감소율, 에너지 손실률 등 물리량의 변화를 산출할 수 있다. 이러한 헤드의 속도 감소율 또는 에너지 감소율에 기초하여 클럽 추천을 위한 인공지능 모델을 학습시킬 수 있고, 학습된 인공지능 모델은 정타의 타격 상황으로 결정할 수 있는 헤드의 속도 감소율 또는 헤드의 에너지 증가율을 추론할 수 있다. 따라서, 클럽 추천을 위한 인공지능 모델은 정타의 타격 상황에 맞는 헤드의 속도 감소율 또는 에너지 감소율에 가까워질 수 있도록 플레이어가 사용한 클럽 정보를 수정한 추천 클럽 정보를 생성하거나 업데이트 할 수 있다.
또한, 제어부(150)는 정타의 타격 상황에 가까운 볼 데이터와 클럽 데이터를 바탕으로 플레이어별로 정타의 타격 상황에 해당하는 볼 데이터와 클럽 데이터를 분석하여 저장부(140)에 저장할 수 있다. 나아가, 제어부(150)는 정타의 타격 상황에 사용된 클럽의 정보들을 활용하여 클럽을 추천하기 위한 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 이를 통해 클럽을 추천하기 위한 인공지능 모델은 하나의 플레이어가 반복된 스윙으로 다양한 상황에서의 정타를 분석하여 플레이어별로 보다 적합한 클럽을 정확하게 추천해줄 수 있다. 즉, 제어부(150)는 상술한 바와 같은 제1영상 및 제2영상 중 적어도 하나에 대한 분석에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
예를 들면, 제어부(150)는 추천 클럽 정보를 생성할 수 있다. 클럽 정보는 클럽 헤드의 무게, 클럽 샤프트의 무게, 클럽 샤프트의 탄성정도 및 클럽 헤드의 브랜드, 및 클럽 샤프트의 브랜드를 포함할 수 있다. 여기서, 추천 클럽 정보는 인공지능 모델에 의해 추론된 결과로 정타의 타격 상황이 발생할 확률이 높은 클럽 정보일 수 있다.
이때, 제어부(150)는 플레이어가 스윙을 반복함에 따라 제1영상 및 제2영상을 추가적으로 획득할 수 있다. 제어부(150)는 추가적으로 획득한 제1영상 및 제2영상을 기초로 기존 데이터를 업데이트할 수 있다. 예를 들면, 기존에 분석한 볼 데이터 및 클럽 데이터 중 적어도 하나와 추가적으로 획득한 영상에 기초한 볼 데이터 및 클럽 데이터 중 적어도 하나를 비교하거나 평균을 연산하거나 교체하는 등 새로운 데이터를 누적하여 분석하여 업데이트할 수 있다. 이때, 제어부(150)는 플레이어가 볼을 복수 회 타격하여 획득된 복수의 제1영상들, 복수의 제1 영상들에 대응하는 복수의 제2 영상들과 함께 플레이어의 신체 정보 및 클럽 정보를 분석하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
또한, 제어부(150)는 제1영상에 기초하여 제2영상의 분석 결과를 보정할 수 있다. 즉, 제2영상을 통해 플레이어의 타격을 분석하고, 이를 제1영상을 분석한 데이터를 이용하여 보정함으로써 플레이어의 타격에 대한 분석의 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한 제어부(150)는 상술한 바와 같이 획득한 데이터를 인공지능을 활용해 분석하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수도 있다.
다음으로 도 6및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 클럽 추천 장치(100)가 수행하는 클럽 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 클럽 추천 장치(100)는 제1영상을 획득할 수 있다(S101). 구체적으로, 클럽 추천 장치(100)는 볼 및 볼을 중심으로 미리 결정된 영역을 초고속 촬영하여 제1영상을 획득할 수 있다. 이때, 클럽 추천 장치(100)는 실시예에 따라 플레이어가 볼을 치는 스윙 모션 영상을 제2영상으로 획득할 수 있으며, 제1영상 및 제2영상을 동시에 획득할 수도 있다.
또한, 클럽 추천 장치(100)는 제1영상에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다(S102). 실시에에 따라 클럽 추천 장치(100)는 제1영상 및 제2영상 중 적어도 하나에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수도 있다. 제어부(150)의 클럽을 추천하기 위한 인공지능 모델은 제1 영상뿐만 아니라 제2 영상까지 학습하여 클럽 데이터 및 볼 데이터를 보다 정교하게 추론하고 분석할 수 있으며, 이를 통해 클럽을 추천하기 위한 인공지능 모델은 플레이어에게 보다 적합한 클럽을 추천할 수 있다.
이를 위하여 클럽 추천 장치(100)는 제1영상에 기초하여 클럽 데이터를 추출하고, 클럽 데이터에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
예를 들어, 클럽 추천 장치(100)는 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 볼과 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 임팩트 순간의 클럽 데이터를 연산할 수 있다.
이때, 클럽 데이터는 임팩트 순간의 클럽 헤드의 속도, 클럽 헤드의 어택 앵글(attack angle), 클럽 헤드의 페이스 앵글(face angle), 클럽 헤드가 지면과 맞닿는 위치, 및 임팩트 순간 전후 클럽의 궤도 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 클럽 헤드의 물리량의 변화를 포함할 수 있다. 클럽 헤드의 물리량의 변화란, 클럽 헤드의 속도의 변화, 운동량의 변화, 운동 에너지의 변화 등 클럽 헤드가 볼을 임팩트함으로써 발생하는 클럽 헤드의 운동 상태의 변화를 포함할 수 있다.
관련한 실시예로서 클럽 추천 장치(100)는 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 볼과 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 임팩트 순간 전후의 미리 결정된 시간 동안 미리 결정된 영역 내에서 클럽 헤드의 에너지 손실률을 클럽 데이터로서 연산할 수 있다.
나아가 클럽 추천 장치(100)는 에너지 손실률에 기초하여 볼의 임팩트 결과를 볼 데이터로서 분석할 수 있다. 즉, 클럽 추천 장치(100)는 제1영상을 분석하여 획득한 클럽 데이터에 기초하여 볼 데이터를 추출할 수 있다.
한편, 클럽 추천 장치(100)는 제1영상을 분석하여 볼 데이터를 연산하고, 볼 데이터 및 클럽 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수도 있다. 예를 들어, 클럽 추천 장치(100)는 볼의 런치 앵글, 볼 스피드, 볼 백스핀, 볼 사이드스핀, 볼 임팩트 정확도, 볼의 물리량 변화 중 적어도 하나를 볼 데이터로서 분석할 수 있다. 여기서, 볼의 물리량의 변화는 볼의 속도 증가율 및 볼의 에너지 증가율을 포함할 수 있다. 가령, 클럽 추천 장치(100)는 볼 데이터를 기초로 볼의 에너지 증가율을 연산하여 볼의 임팩트 결과를 분석할 수도 있으며, 볼의 임팩트 결과에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다.
실시예에 따른 클럽 추천 장치(100)는 플레이어에게 클럽을 추천함에 있어서, 클럽 헤드의 무게, 클럽 샤프트의 무게, 클럽 샤프트의 탄성정도, 및 클럽 헤드의 브랜드, 및 클럽 샤프트의 브랜드 중 적어도 하나에 대한 정보를 제공할 수 있다.
한편, 도 7을 참조하면, 클럽 추천 장치(100)는 플레이어의 신체 정보 및 플레이어가 사용하는 클럽 정보를 입력받을 수 있다(S201). 또한, 클럽 추천 장치(100)는 제1영상 및 제2영상을 획득하며(S202), 플레이어가 볼을 복수 회 타격함으로써 제1영상 및 제2영상을 획득하는 단계를 복수 회 반복할 수 있다(S203). 이때, 클럽 추천 장치(100)는 제1영상을 획득한 이후 플레이어가 연속하여 스윙을 반복할 때뿐 아니라, 소정 시간이 경과한 후에도 플레이어가 스윙을 반복하면 해당 플레이어의 식별 정보에 매칭되어 저장된 기존의 데이터를 업데이트할 수 있다.
이후, 클럽 추천 장치(100)는 획득한 제1영상들, 제2영상들, 플레이어의 신체 정보 및 플에이어가 사용한 클럽 정보에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천할 수 있다(S204). 이때, 플레이어가 사용한 클럽 정보란, 제1영상들 및 제2영상들에서 사용한 클럽에 관한 정보를 말한다. 구체적으로, 클럽 추천 장치(100)는 복수의 제1 영상들, 복수의 제2 영상들, 플레이어의 신체 정보 및 클럽 정보를 학습한 인공지능 모델을 활용하여, 플레이어에게 추천하는 클럽의 정보를 업데이트할 수 있다.
실시예에 따르면, 클럽 추천 장치(100)가 플레이어의 신체 정보 및 플레이어가 사용하는 클럽 정보를 입력받는 단계(S201)는 영상을 획득하거나(S202) 영상을 복수 회 획득한 이후(S203)에 이루어질 수도 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 클럽 추천 장치
110: 제1센서부
120, 121, 122: 제2센서부
130: 통신부
140: 저장부
150: 제어부

Claims (15)

  1. 볼 및 상기 볼을 중심으로 미리 결정된 영역을 초고속 촬영하여 제1영상을 획득하는 제1센서부; 및
    상기 제1영상에 기초하여 상기 볼을 타격하는 플레이어에게 클럽을 추천하는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 제1영상에 기초하여 클럽 데이터를 추출하고, 상기 클럽 데이터에 기초하여 상기 플레이어에게 클럽을 추천하되,
    상기 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 상기 볼과 상기 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 상기 임팩트 순간 전후의 미리 결정된 시간 동안 상기 미리 결정된 영역 내에서 상기 클럽 헤드의 물리량의 변화를 상기 클럽 데이터로서 연산하고,
    상기 클럽 헤드의 물리량의 변화는, 상기 클럽 헤드의 에너지 손실률을 포함하는, 클럽 추천 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 임팩트 순간의 클럽 헤드의 속도, 상기 클럽 헤드의 어택 앵글, 상기 클럽 헤드의 페이스 앵글, 상기 클럽 헤드가 지면과 맞닿는 위치, 및 상기 임팩트 순간 전후 클럽의 궤도 중 적어도 하나를 상기 클럽 데이터로서 연산하는, 클럽 추천 장치.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 클럽 헤드의 물리량의 변화에 기초하여 상기 볼의 임팩트 결과를 결정하는, 클럽 추천 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1영상을 분석하여 볼 데이터를 연산하고,
    상기 볼 데이터 및 상기 클럽 데이터에 기초하여 상기 플레이어에게 클럽을 추천하는, 클럽 추천 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 임팩트 순간 전후의 미리 결정된 시간 동안 상기 미리 결정된 영역 내에서 상기 볼의 물리량의 변화를 상기 볼 데이터로서 연산하는, 클럽 추천 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 볼의 물리량의 변화는,
    상기 볼의 속도 증가율 및 상기 볼의 에너지 증가율을 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 볼의 물리량의 변화에 기초하여 볼의 런치 앵글, 볼 스피드, 볼 백스핀, 볼 사이드스핀 및 볼 임팩트 정확도 중 적어도 하나를 볼 데이터로서 분석하는, 클럽 추천 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 플레이어가 상기 볼을 치는 스윙 모션을 촬영하여 제2영상을 획득하는 제2센서부; 및
    상기 플레이어의 신체 정보 및 상기 플레이어가 사용한 클럽 정보를 저장한 저장부를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 플레이어의 신체 정보 및 상기 클럽 정보에 기초하여 상기 제1영상 및 상기 제2영상을 분석하고 상기 플레이어에게 클럽을 추천하는, 클럽 추천 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 클럽 정보는,
    상기 플레이어가 사용한 클럽 헤드의 무게, 클럽 샤프트의 무게, 클럽 샤프트의 탄성정도, 클럽 헤드의 브랜드, 및 클럽 샤프트의 브랜드 중 적어도 하나를 포함하는, 클럽 추천 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 플레이어가 상기 볼을 복수 회 타격하여 획득된 복수의 제1영상들, 상기 복수의 제1 영상들에 대응하는 복수의 제2 영상들, 상기 플레이어의 신체 정보 및 상기 클럽 정보를 분석하여 상기 플레이어에게 클럽을 추천하는, 클럽 추천 장치.
  13. 볼 및 상기 볼을 중심으로 미리 결정된 영역을 초고속 촬영하여 제1영상을 획득하는 단계; 및
    적어도 상기 제1영상에 기초하여 플레이어에게 클럽을 추천하는 단계를 포함하고,
    상기 추천하는 단계는,
    상기 제1영상에 기초하여 클럽 데이터를 추출하고, 상기 클럽 데이터에 기초하여 상기 플레이어에게 클럽을 추천하되, 상기 제1영상의 개별 프레임들을 분석하여 상기 볼과 상기 클럽의 헤드가 닿는 임팩트 순간을 결정하고, 상기 임팩트 순간 전후의 미리 결정된 시간 동안 상기 미리 결정된 영역 내에서 상기 클럽 헤드의 물리량의 변화를 상기 클럽 데이터로서 연산하는 단계를 포함하고,
    상기 클럽 헤드의 물리량의 변화는, 상기 클럽 헤드의 에너지 손실률을 포함하는, 클럽 추천 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 플레이어의 신체 정보 및 상기 플레이어가 사용하는 클럽 정보를 입력받는 단계;
    상기 플레이어가 상기 볼을 치는 스윙 모션을 촬영하여 제2 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 플레이어가 상기 볼을 복수 회 타격함으로써 상기 제1 영상을 획득하는 단계 및 상기 제2 영상을 획득하는 단계를 복수 회 반복하는 단계를 더 포함하고,
    상기 추천하는 단계는, 상기 플레이어가 상기 볼을 복수 회 타격하여 획득된 복수의 제1영상들, 상기 복수의 제1 영상들에 대응하는 복수의 제2 영상들, 상기 플레이어의 신체 정보 및 상기 클럽 정보를 분석하여 상기 플레이어에게 클럽을 추천하는 단계를 포함하는, 클럽 추천 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 추천하는 단계는,
    상기 복수의 제1 영상들, 상기 복수의 제2 영상들, 상기 플레이어의 신체 정보 및 상기 클럽 정보를 학습한 인공지능 모델을 활용하여, 상기 플레이어에게 추천하는 클럽의 정보를 업데이트하는 단계를 포함하는, 클럽 추천 방법.
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