KR102491153B1 - 스포츠 게임에서 게임 시나리오를 결정하기 위한 시스템 - Google Patents

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요헨 자이츠
비렌드라 기미레
세비스찬 크람
니콜라이 토마센
실비에 코로네
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프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베.
넥스트11 테크놀로지스
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Abstract

본 발명은 스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 방법 및 시스템(10)에 관한 것으로, 이 시스템(10)은 플레이어(11')에 부착 가능한 플레이어 모듈(11), 상기 스포츠 게임에서 사용될 스포츠 장비(12')에 부착 가능한 장비 모듈(12), 및 컴퓨팅 유닛(13)을 포함한다. 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어 모듈(11)로부터의 플레이어 기반 데이터(14) 및 장비 모듈(12)로부터의 장비 기반 데이터(16)를 수신하도록 구성될 수 있으며, 플레이어 기반 데이터(14)는 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 나타내고, 장비 기반 데이터(16)는 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 나타낸다. 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 장비(12')의 모션 프로파일(16c)에 기초하여, 플레이어(11') 및 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 추가로 구성될 수 있다.

Description

스포츠 게임에서 게임 시나리오를 결정하기 위한 시스템
본 발명은 스포츠 게임 중에 복수의 게임 시나리오들 중 적어도 하나를 결정하는 것에 관한 것이다. 본 발명의 실시예들은 게임 시나리오를 결정하기 위한 시스템에 관한 것으로, 특히 스포츠 게임의 플레이어들 및 상기 스포츠 게임에서 사용될 스포츠 장비를 위한 협력 센서 모듈들로 스포츠 분석을 수행하기 위한 시스템에 관한 것이다.
스포츠 게임들, 특히 축구, 풋볼, 야구, 농구 등과 같은 팀 스포츠 게임들은 매우 인기가 있으며 요즘 많은 사람들을 매료시킨다. 경기 중에 또는 훈련 세션 중에도 수집된 통계는 트레이너들뿐만 아니라 관중들과 해설자들, 그리고 물론 플레이어들 자신들에게도 특히 흥미로울 수 있다. 이러한 통계 분석을 통해 많은 정보가 얻어질 수 있다.
예를 들어, 축구 경기에서는, 예컨대 플레이어 A에서 플레이어 B로의 패스, 팀의 볼(ball) 점유, 두 플레이어들 간의 시합들, 골문으로의 슈팅들 등을 플레이하는 많은 다양한 게임 이벤트들 및 게임 시나리오들이 존재할 수 있다. 위의 예들을 살펴보자면, 예를 들어, 성공 또는 실패 패스들의 수, 볼 점유 비율, 시합들의 승리 또는 패배, 골문으로의 슈팅들의 수 등에 관한 정보를 수집하기 위해 이러한 게임 시나리오들이 통계적으로 평가될 수 있다. 이러한 통계는 단일 개별 플레이어들에 대해 또는 전체 팀에 대해 설정될 수 있다.
본 개시내용에서, 게임 이벤트는 경기 중에 발생하며 하나의 개체, 예를 들어 개별 플레이어 또는 개별 볼이 관여하는 이벤트일 수 있다. 게임 시나리오는 결국, 상기 게임과 관련될 수 있는 시나리오일 수 있으며, 이는 상기 게임 중에 발생하며 적어도 2개의 개체들, 특히 게임의 플레이어 및 상기 게임에 사용되는 스포츠 장비가 일반적으로 수반된다.
위에서 언급한 게임 관련 통계를 설정하기 위해서는, 대개 게임 관련 이벤트들 및/또는 시나리오들이 결정되고 카운트되어야 할 수 있다. 종래 기술에서는, 단일 게임 이벤트들 또는 게임 시나리오들을 결정하기 위한 많은 개념들이 존재할 수 있다.
예를 들어, US 2010/283,630 A1은 각각의 플레이어 및/또는 볼의 속도, 가속도 및 충격을 측정하기 위해 센서들을 풋볼 플레이어들 및 풋볼 자체에 장착하는 것을 제안한다. 게다가, 센서들은 경기장 내부의 플레이어들과 볼을 추적할 수 있게 한다. 실시간 위치 추적 시스템(RTLS: Real Time Locating System)들 또는 실시간 감지 시스템(RTSS: Real Time Sensing System)들을 통해 추적이 수행될 수 있다. 이 시스템은 추가로, 경기를 캡처하기 위한 비디오 시스템들을 사용하며, 여기서는 센서 데이터가 비디오 영상에 중첩될 수 있다. 이는 각각의 센서를 착용한 해당 플레이어에 대한 센서 데이터의 시각적 할당을 가능하게 한다. 예를 들어, 경기장 위를 달리는 플레이어의 실제 속도가 실시간으로 화면 상에 그래픽으로 디스플레이될 수 있다. 이 시스템은 게임 이벤트들의 편리한 결정을 가능하게 할 수 있으며, 이 시스템은 그 시스템의 실시간 이미징 능력으로 인해 사용자들에게 매우 매력적일 수 있다. 그러나 이들과 같은 시스템들은 매우 복잡하고 따라서 비용이 많이 든다. 게다가, 두 가지 서로 다른 기술 솔루션들, 즉 비디오 이미징 및 RF 통신이 공통적으로 사용되기 때문에, 이러한 두 디바이스들 중 하나의 오작동은 전체 시스템의 고장으로 이어질 수 있다.
WO 2015/169915 A1은 보다 단순한 접근 방식을 제안한다. 플레이어의 다리 또는 발에 센서 디바이스를 간단히 부착함으로써 볼 킥을 검출하기 위한 방법 및 디바이스를 설명한다. 센서 디바이스는 회전 센서 및 마이크로폰을 포함할 수 있다. 회전 센서는 플레이어의 발의 회전을 검출함으로써 볼을 찼음을 추정한다. 그러나 볼 킥과 예컨대, 땅을 밟거나 의도치 않게 잔디를 차는 것 사이의 구별은 어렵다. 따라서 볼을 차면 나오는 소리를 마이크로폰을 통해 검출하는 것이 설명된다. 그러나 두 명 이상의 플레이어들이 서로 가까이 포지셔닝되는 상황들에서, 예컨대 시합들에서는, 두 명 이상의 플레이어들 중 어느 플레이어가 최근에 볼을 찼을 수 있는지를 정확히 검출하는 것이 매우 어려워질 수 있다.
추가 종래 기술의 시스템은 RedFIR®이라는 이름으로 알려져 있다. 이 시스템은 플레이어들과 볼의 초고정밀 포지셔닝 검출을 기반으로 한다. 센티미터 범위의 분해능으로 플레이어들과 볼의 포지션이 검출될 수 있게 하는 송신기가 플레이어들과 볼에 장착된다. 이는 심지어 플레이어의 왼쪽 다리와 오른쪽 다리 간의 뚜렷한 포지션 검출을 가능하게 할 수 있다. 그러나 고정밀 포지셔닝 검출을 사용하는 이러한 시스템들은 비용이 많이 드는 경향이 있으며, 따라서 이러한 시스템들은 개인 또는 아마추어 플레이어들보다는 프로 스포츠에 흥미로울 수 있다.
이에 따라, 종래 기술의 단점들을 극복하는 시스템을 제공하는 것이 목적이다. 특히, 경기 중에 게임 시나리오들을 안정적으로 검출하고 동시에 비용이 낮고 복잡성이 낮은 시스템을 제공하는 것이 바람직할 것이다.
본 발명에 따르면, 이 문제는 청구항 제1 항에 따른 시스템 및 청구항 제17 항에 따른 방법으로 해결된다.
제1 양상은 스포츠 게임에서 게임 시나리오를 결정하기 위한 시스템에 관한 것이다. 시스템은 플레이어에 부착 가능한 플레이어 모듈, 상기 스포츠 게임에서 사용될 스포츠 장비에 부착 가능한 장비 모듈, 및 컴퓨팅 유닛을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 유닛은 플레이어 모듈로부터의 플레이어 기반 데이터 및 장비 모듈로부터의 장비 기반 데이터를 수신하도록 구성된다. 플레이어 기반 데이터는 플레이어의 활동 프로파일을 나타낼 수 있고, 장비 기반 데이터는 장비의 모션 프로파일을 나타낼 수 있다. 본 발명에 따르면, 컴퓨팅 유닛은 플레이어의 활동 프로파일 및 장비의 모션 프로파일에 기초하여, 플레이어 및 장비를 수반하는 복수의 게임 시나리오들 중 하나를 결정하도록 구성된다.
제2 양상은 스포츠 게임에서 게임 시나리오를 결정하기 위한 방법에 관한 것이다. 이 방법은 플레이어에 부착되는 플레이어 모듈로부터 플레이어 기반 데이터를 수신하는 단계를 포함하며, 플레이어 기반 데이터는 플레이어의 활동 프로파일을 나타낼 수 있다. 이 방법은 상기 스포츠 게임에서 사용될 스포츠 장비에 부착되는 장비 모듈로부터 장비 기반 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하며, 장비 기반 데이터는 장비의 모션 프로파일을 나타낼 수 있다. 본 발명에 따르면, 이 방법은 플레이어의 활동 프로파일 및 장비의 모션 프로파일에 기초하여, 플레이어 및 장비를 수반하는 복수의 게임 시나리오들 중 하나를 결정하는 추가 단계를 포함한다.
제3 양상에 따르면, 컴퓨터 프로그램들이 제공되며, 여기서 컴퓨터 프로그램들 각각은 컴퓨터 또는 신호 프로세서 상에서 실행될 때 앞서 설명한 방법을 구현하도록 구성되므로, 앞서 설명한 방법은 컴퓨터 프로그램들 중 하나에 의해 구현된다.
이에 따라, 발명의 개념은 스포츠 장비, 예컨대 볼에 모듈을 장착하는 것, 그리고 플레이어 모듈들도 역시 제공하는 것을 제안할 수 있다. 종래 기술과 달리, 적어도 스포츠 장비와 플레이어가 관여하는 게임 시나리오를 확실하게 검출하는 것이 가능해진다. 예를 들어, 제1 플레이어가 볼을 찼고, 상기 제1 플레이어가 볼을 찼으며, 제2 플레이어가 볼을 받았다는 것이 신뢰성 있게 검출될 수 있는 "제1 플레이어에서 제2 플레이어로 패스"라는 게임 시나리오가 축구 게임에서 결정될 수 있다. 플레이된 패스가 하이 패스인지 로우 패스인지, 볼이 같은 팀의 플레이어에게 도착하여 성공 패스로 분류되는지, 볼이 상대 팀의 플레이어에게 도착하여 실패 패스로 분류되는지 등도 결정될 수 있다. 본 발명에 따르면, 이것은 플레이어의 활동 프로파일과 볼의 모션 프로파일을 실시간으로 결정함으로써, 그리고 플레이어의 활동 프로파일을 볼의 모션 프로파일과 링크하도록, 예컨대 결합 또는 융합하도록 이루어질 수 있다. 그렇게 함으로써, 볼과 현재 볼을 다루고 있는 플레이어 사이의 매우 안정적이고 강력한 연관성이 가능해지는 반면, 간단하고 이에 따라 저렴한 모듈들이 전개될 수 있다. 본 발명의 일부 예들에서, 가속도 센서들 또는 관성 측정 유닛(IMU: Inertial Measurement Unit)들만으로 플레이어의 활동 프로파일 및 볼의 모션 프로파일을 결정하는 것이 가능할 수 있다. 이러한 정보를 조합함으로써, 예를 들어 제1 플레이어에서 제2 플레이어로의 패스들의 추정이 예컨대, 단지 플레이어 모듈을 사용하는 것보다 훨씬 더 정확하고, 정확한 포지셔닝을 사용하는 것보다 훨씬 더 저렴할 것이다. 훈련 시나리오에서와 같이 더 많은 플레이어들과 볼들이 수반되는 경우에도 성공 패스와 실패 패스를 구별하는 것이 더 쉽다.
다음에, 본 발명의 실시예들이 도면들을 참조하여 보다 상세히 설명된다.
도 1은 일 실시예에 따른 본 발명의 시스템의 개략적인 개요를 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 본 발명의 시스템의 통신 인프라구조의 일례의 개략적인 개요를 도시한다.
도 3은 추가 실시예에 따른 본 발명의 시스템의 개략적인 개요를 도시한다.
도 4는 일 실시예에 따른 플레이어 모듈 및 장비 모듈의 개략적인 고레벨 설명을 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 유닛의 개략적인 고레벨 설명을 도시한다.
도 6은 일 실시예에 따라, 활동 프로파일, 모션 프로파일 및 그에 기초한 게임 시나리오를 결정하는 개략적인 블록도를 도시한다.
도 7은 일 실시예에 따라, 하나의 플레이어에 부착된 2개의 플레이어 모듈들로부터 획득된 가속도 값들을 나타내는 가속도 측정 다이어그램을 도시한다.
도 8a는 일 실시예에 따라, 하이 패스 중에 볼에 부착된 장비 모듈로부터 획득된 회전 값들을 나타내는 회전 측정 다이어그램을 도시한다.
도 8b는 일 실시예에 따라, 하이 패스 중에 볼에 부착된 장비 모듈로부터 획득된 가속도 값들을 나타내는 가속도 측정 다이어그램을 도시한다.
도 8c는 일 실시예에 따라, 회전 측정 데이터 및 가속도 측정 데이터로부터 모션 프로파일이 결정된 볼의 모션 프로파일을 도시한다.
도 9a는 일 실시예에 따라, 로우/그라운드 패스 중에 볼에 부착된 장비 모듈로부터 획득된 회전 값들을 나타내는 회전 측정 다이어그램을 도시한다.
도 9b는 일 실시예에 따라, 로우/그라운드 패스 중에 볼에 부착된 장비 모듈로부터 획득된 가속도 값들을 나타내는 가속도 측정 다이어그램을 도시한다.
도 9c는 일 실시예에 따라, 회전 측정 데이터 및 가속도 측정 데이터로부터 모션 프로파일이 결정된 볼의 모션 프로파일을 도시한다.
도 10은 일 실시예에 따른 선택적 인프라구조 모듈을 포함하는 본 발명의 시스템의 통신 인프라구조의 추가 예의 개략적인 개요를 도시한다.
도 11은 일 실시예에 따라 플레이어 기반 데이터 및 장비 기반 데이터가 플레이어 모듈/장비 모듈에서 컴퓨팅 유닛에 전달될 수 있는 메시지의 내용의 일례를 도시한다.
도 12는 일 실시예에 따라 본 발명의 시스템이 전개될 수 있는 경기장의 일례의 개략적인 개요를 도시한다.
도 13은 일 실시예에 따라, 볼이 인프라구조 모듈들을 지나 골문으로 이동하고 있는 동안 축구 골문의 2개의 골대들에 부착되는 2개의 인프라구조 모듈들과 볼 모듈 간의 RSSI 경로 손실 측정의 등방성 사례를 도시한다.
도 14는 일 실시예에 따라, 볼이 인프라구조 모듈들을 지나 골문으로 이동하고 있는 동안 축구 골문의 2개의 골대들에 부착되는 2개의 인프라구조 모듈들과 볼 모듈 간의 RSSI 경로 손실 측정의 섹터화된 사례를 도시한다.
도 15는 일 실시예에 따라, 하나 이상의 플레이어 모듈들, 하나 이상의 장비 모듈들 및 선택적으로 하나 이상의 인프라구조 모듈들을 포함하는 통신 네트워크의 개략적인 개요를 도시한다.
동일한 또는 대등한 엘리먼트들 또는 동일한 또는 대등한 기능을 갖는 엘리먼트들은 다음 설명에서 동일한 또는 대등한 참조 번호들로 표시된다.
본 발명의 개념을 예시적으로 예시하기 위해, 축구는 스포츠 게임의 비제한적인 예로서 설명될 수 있다. 이에 따라, 축구 플레이어는 플레이어의 비제한적인 예로서 설명될 수 있고, 볼은 장비의 비제한적인 예로서 설명될 수 있다. 따라서 볼 모듈은 장비 모듈에 대한 비제한적인 예로서 설명될 수 있다. 게다가, 소위 태그가 모듈, 즉 플레이어 모듈 및/또는 장비 모듈에 대한 비제한적인 예로서 설명될 수 있다.
축구 대신, 예를 들어 테니스, 풋볼, 야구, 농구, 크리켓 등과 같이 본 발명의 개념이 전개될 수 있는 다양한 다른 스포츠 게임들이 상상 가능할 수 있다. 본 발명의 개념은 바람직하게는 복수의 플레이어들을 포함하는 팀 스포츠에 사용될 수 있다. 각각의 플레이어에는 바람직하게는 적어도 하나의 플레이어 모듈이 장착될 수 있다.
그러나 본 발명의 개념은 예를 들어, 훈련 중에 단일 플레이어를 위해서도 또한 사용될 수 있다. 본 발명의 개념에 따르면, 장비 모듈은 특정 스포츠 게임 중에 사용될 수 있는 장비에 또는 복수의 장비들 각각에 부착될 수 있다. 예컨대, 라켓 스포츠에서는, 장비 모듈이 라켓(테니스 라켓, 야구 방망이, 골프 클럽 등)에 부착될 수 있고 그리고/또는 장비 모듈이 볼, 퍽 등에 부착될 수 있다.
본 발명의 시스템은 경기 중에 그리고/또는 훈련 중에 각각의 게임의 게임 시나리오를 결정하기 위해 사용될 수 있다.
본 발명의 시스템은 본 명세서에 설명되는 데이터, 예컨대 플레이어 기반 데이터 및/또는 장비 기반 데이터 및/또는 RSSI 측정 데이터 각각을 실시간으로, 즉 단지 3초에 지나지 않는 지연으로, 그리고 바람직하게는 단지 몇 밀리초의 지연으로 제공할 수 있다. 이것은 본 발명의 시스템에 의해 처리될 수 있는 데이터의 실시간 시각화를 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 트레이너는 플레이어들이 게임을 플레이하고 있는 동안, 경기 중에 또는 훈련 세션 중에 본 발명 시스템에 의해 결정될 수 있는 데이터 및/또는 게임 시나리오들을 실시간으로 볼 수 있다.
도 1은 예시적인 실시예에 따라 스포츠 게임에서 게임 시나리오를 결정하기 위한 시스템(10)을 도시한다.
시스템(10)은 플레이어(11')에 부착 가능한 플레이어 모듈(11), 및 상기 스포츠 게임에서 사용될 스포츠 장비(12')에 부착 가능한 장비 모듈(12)을 포함할 수 있다.
시스템(10)은 플레이어 모듈(11)로부터의 플레이어 기반 데이터(14) 및 장비 모듈(12)로부터의 장비 기반 데이터(16)를 수신하기 위한 컴퓨팅 유닛(13)을 더 포함할 수 있다. 플레이어 기반 데이터(14)는 플레이어(11')의 활동 프로파일을 나타낼 수 있고, 장비 기반 데이터(16)는 장비(12')의 모션 프로파일을 나타낼 수 있다.
플레이어 모듈(11)은 플레이어 기반 데이터(14)를 컴퓨팅 유닛(13)에 송신할 수 있고, 장비 모듈(12)은 장비 기반 데이터(16)를 컴퓨팅 유닛(13)에 송신할 수 있다.
플레이어 기반 데이터(14)는 플레이어의 활동 프로파일을 나타낼 수 있는 하나 이상의 데이터 포맷들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 플레이어 기반 데이터(14)는 센서 디바이스(17)에 의해 제공될 수 있는 원시 측정 데이터(14a), 및/또는 원시 측정 데이터(14a)로부터 추출될 수 있는 하나 이상의 특징들(14b), 및/또는 추출된 특징들(14b)부터 분류/추정될 수 있는 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들 및/또는 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들을 포함할 수 있는 플레이어의 활동 프로파일(14c) 자체를 포함할 수 있다. 일반적으로, 플레이어(11')의 활동 프로파일은 상이한 데이터 포맷들을 포함할 수 있는 플레이어 기반 데이터(14)에 의해 표현될 수 있다.
장비 기반 데이터(16)는 장비의 모션 프로파일을 나타낼 수 있는 하나 이상의 데이터 포맷들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장비 기반 데이터(16)는 센서 디바이스(19)에 의해 제공될 수 있는 원시 측정 데이터(16a), 및/또는 원시 측정 데이터(16a)로부터 추출될 수 있는 하나 이상의 특징들(16b), 및/또는 추출된 특징들(16b)부터 분류/추정될 수 있는 하나 이상의 물리적 장비 이벤트들 및/또는 하나 이상의 물리적 장비 이벤트들을 포함할 수 있는 모션 프로파일(16c) 자체를 포함할 수 있다. 일반적으로, 장비(12')의 모션 프로파일은 상이한 데이터 포맷들을 포함할 수 있는 장비 기반 데이터(16)에 의해 표현될 수 있다.
플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 나타내는 플레이어 기반 데이터(14) 및 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 나타내는 장비 기반 데이터(16)에 관한 추가 세부사항들은 도 6을 참조하여 나중에 설명될 것이다.
컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 장비(12')의 모션 프로파일(16c)에 기초하여, 플레이어(11') 및 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 구성될 수 있다.
위에서 언급한 바와 같이, 플레이어 모듈(11)은 센서 디바이스(17)를 포함할 수 있다. 센서 디바이스(17)는 바람직하게는 플레이어 모듈(11)과 관련하여 플레이어(11')에 부착될 수 있으므로, 센서 디바이스(17)는 또한 플레이어 센서 디바이스(PSD: player sensor device)로도 지칭될 수 있다.
따라서 예시적인 실시예에 따르면, 플레이어 모듈(11)은 플레이어 센서 디바이스(17)를 포함할 수 있다. 플레이어 센서 디바이스(17)는 플레이어 모듈(11)이 부착되는 플레이어(11')와 관련되는 원시 측정 데이터(14a)를 제공하도록 구성될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 플레이어 센서 디바이스(17)는 다축 가속도계, 각속도 센서, 자력계 및 압력 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 다축 가속도계는 플레이어 모듈(11)이 부착되는 플레이어(11')의 신체 부분의 가속도를 나타내는 원시 측정 데이터를 제공하도록 구성되고, 각속도 센서는 플레이어 모듈(11)이 부착되는 플레이어(11')의 신체 부분의 회전을 나타내는 원시 측정 데이터를 제공하도록 구성되며, 자력계는 지구의 자기장의 현재 값을 나타내는 원시 측정 데이터를 제공하도록 구성되고, 압력 센서는 플레이어 모듈(11)이 부착되는 플레이어(11')의 신체 부분에 또는 그에 의해 가해지는 압력을 나타내는 원시 측정 데이터를 제공하도록 구성된다.
플레이어 모듈(11)은 플레이어 기반 데이터(14)로서 플레이어 센서 디바이스(17)의 원시 측정 데이터(14a)를 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성될 수 있고, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 원시 측정 데이터(14a)로부터 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정하도록 구성될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 플레이어 모듈(11) 자체는 원시 측정 데이터(14a)로부터 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정하도록 구성될 수 있고, 플레이어 모듈(11)은 플레이어 기반 데이터(14)로서 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성될 수 있다.
추가 예시적인 실시예에 따르면, 위에서 언급한 센서 디바이스(17)를 포함하는 플레이어 모듈(11)은 플레이어(11')에 의해 실행될 수 있는 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들을 하나 이상의 추출된 특징들(14b)에 기초하여 추정/분류하기 위해 원시 측정 데이터(14a)의 특징 추출을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 특징들(14b)은 원시 측정 데이터(14a)로부터 추출될 수 있으며, 이 데이터는 특징들(14b)이 예를 들어, 특징 또는 패턴 분류기에 의해 분류될 수 있다. 이 실시예에 따르면, 추출된 특징들(14b)은 플레이어 모듈(11)이 부착되는 각각의 플레이어(11')에 의해 실행될 수 있는 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들로 분류될 수 있다. 물리적 플레이어 이벤트는 예를 들어, 키킹(kicking), 달리기, 전력 질주, 드리블 등일 수 있다.
플레이어 모듈(11)은 추출된 하나 이상의 특징들(14b)로부터 그리고/또는 결정된 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들로부터 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정하도록 구성될 수 있고, 플레이어 모듈(11)은 추가로, 플레이어 기반 데이터(14)로서 활동 프로파일(14c)을 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성될 수 있다. 즉, 활동 프로파일(14c)은 플레이어 모듈(11)에서 결정될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 활동 프로파일(14c)은 컴퓨팅 유닛(13)에서 결정될 수 있다. 따라서 플레이어 모듈(11)은 예컨대, 추출된 하나 이상의 특징들(14b) 및/또는 결정된 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들을 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성될 수 있으며, 다음에 플레이어 모듈(11)은 수신된 하나 이상의 특징들(14b) 및/또는 수신된 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들로부터 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정할 수 있다.
위에서 언급한 바와 같이, 또한 장비 모듈(12)은 센서 디바이스(19)를 포함할 수 있다. 센서 디바이스(19)는 바람직하게는 장비 모듈(12)과 관련하여 장비(12')에 부착될 수 있으므로, 센서 디바이스(19)는 또한 장비 센서 디바이스(ESD)로도 지칭될 수 있다.
따라서 예시적인 실시예에 따르면, 장비 모듈(12)은 장비 모듈(12)이 부착되는 장비(12')와 관련하여 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성된 장비 센서 디바이스(19)를 포함할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 장비 센서 디바이스(19)는 다축 가속도계, 각속도 센서, 자력계 및 압력 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 다축 가속도계는 장비 모듈(12)이 부착되는 장비(12')의 가속도를 나타내는 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성되고, 각속도 센서는 장비 모듈(12)이 부착되는 장비(12')의 회전을 나타내는 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성되며, 자력계는 지구의 자기장의 현재 값을 나타내는 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성되고, 압력 센서는 장비 모듈(12)이 부착되는 장비(12')에 가해지는 압력을 나타내는 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성된다.
장비 모듈(12)은 장비 기반 데이터(16)로서 장비 센서 디바이스(19)의 원시 측정 데이터(16a)를 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성될 수 있고, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 원시 측정 데이터(16a)로부터 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정하도록 구성될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 장비 모듈(12) 자체는 원시 측정 데이터(16a)로부터 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정하도록 구성될 수 있고, 장비 모듈(12)은 장비 기반 데이터(16)로서 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성될 수 있다.
추가 예시적인 실시예에 따르면, 위에서 언급한 장비 센서 디바이스(19)를 포함하는 장비 모듈(12)은 장비(12')에 의해 실행되거나 그에 가해질 수 있는 하나 이상의 물리적 이벤트들을 하나 이상의 추출된 특징들(16b)에 기초하여 분류하기 위해 원시 측정 데이터(16a)의 특징 추출을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 특징들(16b)은 원시 측정 데이터(16a)로부터 추출될 수 있으며, 이 데이터는 특징들(16b)이 예를 들어, 특징 또는 패턴 분류기에 의해 분류될 수 있다. 이 실시예에 따르면, 추출된 특징들(16b)은 장비 모듈(12)이 부착되는 각각의 장비(12')에 의해 실행되거나 그에 가해질 수 있는 하나 이상의 물리적 장비 이벤트들로 분류될 수 있다. 물리적 장비 이벤트는 예를 들어, 발에 차이고, 땅에서 구르고, 공중을 날고, 땅에서 튀어 오르는 것 등일 수 있다.
장비 모듈(12)은 추출된 하나 이상의 특징들(16b)로부터 그리고/또는 결정된 하나 이상의 물리적 장비 이벤트들로부터 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정하도록 구성될 수 있고, 장비 모듈(12)은 추가로, 결정된 모션 프로파일(16c)을 장비 기반 데이터(16)로서 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성될 수 있다. 즉, 모션 프로파일(16c)은 장비 모듈(12)에서 결정될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 모션 프로파일(16c)은 컴퓨팅 유닛(13)에서 결정될 수 있다. 따라서 장비 모듈(12)은 추출된 하나 이상의 특징들(16b) 및/또는 결정된 하나 이상의 물리적 장비 이벤트들을 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성될 수 있으며, 장비 모듈(12)은 수신된 하나 이상의 특징들(16b) 및/또는 수신된 하나 이상의 물리적 장비 이벤트들로부터 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정할 수 있다.
컴퓨팅 유닛(13)이 앞서 언급한 데이터 포맷들 중 적어도 하나로 플레이어 기반 데이터(14) 및 장비 기반 데이터(16)를 수신했을 수 있는 경우, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 플레이어 기반 데이터(14) 및 수신된 장비 기반 데이터(16)에 기초하여, 플레이어(11') 및 장비(12')가 수반되는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정할 수 있다.
예를 들어, 축구 플레이어(11')는 경기장 위에서 달릴 수 있고 볼(12')을 찰 수 있다. 볼(12')은 플레이어의 킥에 반응하여 공중을 나르고 땅에서 튀어 오를 수 있다. 본 발명의 시스템(10)은 플레이어(11')가 달려 볼을 찼음을 나타내는 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들을 포함하는 플레이어(11')의 활동 프로파일을 생성하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 본 발명의 시스템(10)은 플레이어의 킥에 반응하여 볼이 차였고, 공중으로 날았고, 땅에서 튀어 올랐음을 나타내는 하나 이상의 물리적 장비 이벤트들을 포함하는 볼(12')의 모션 프로파일을 생성하도록 구성될 수 있다.
플레이어(11')의 활동 프로파일을 볼(12')의 모션 프로파일과 융합함으로써, 본 발명의 시스템(10)은 특정 게임 시나리오를 결정할 수 있다. 이 예에서, 시스템(10)은 특정 플레이어(11')가 하이 패스를 플레이했다고 결정할 수 있다. 예컨대, 시스템(10)에 하나보다 많은 플레이어가 구성될 수 있다면, 제1 플레이어가 특정한 제2 플레이어로의 하이 패스를 플레이했을 수 있음을 나타내는 제1 게임 시나리오가 결정될 수 있고, 제2 플레이어가 하이 패스를 성공적으로 받았을 수 있음을 또는 성공적으로 받지 못했을 수 있음을 나타내는 제2 게임 시나리오가 결정될 수 있다.
일반적으로 말해서, 게임 시나리오(18)는 적어도 하나의 플레이어(11') 및 적어도 하나의 장비(12')가 수반될 수 있는 게임 특정 이벤트일 수 있다. 게임 시나리오(18)는 적어도 하나의 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 적어도 하나의 장비(12')의 모션 프로파일(16c)에 의해 결정될 수 있다.
플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)은 플레이어 모듈(11)에서 그리고/또는 컴퓨팅 유닛(13)에서 결정될 수 있다. 장비(12')의 모션 프로파일(16c)은 장비 모듈(12)에서 그리고/또는 컴퓨팅 유닛(13)에서 결정될 수 있다.
플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)은 상기 플레이어(11')에 의해 실행될 수 있는 적어도 하나의 활동을 포함할 수 있다. 상기 활동은 또한 예를 들어, 상기 플레이어(11')에 의해 실행되는 "킥"과 같이, 상기 플레이어(11')와 관련된 물리적 플레이어 이벤트로 지칭될 수 있다.
장비(12')의 모션 프로파일(16c)은 상기 장비(12')의 적어도 하나의 모션을 포함할 수 있다. 상기 모션은 또한 상기 장비(12')와 관련된 물리적 장비 이벤트로 지칭될 수 있다. 예를 들어, 볼(12')이 차인 후 볼(12')의 갑작스런 회전 감소는 플레이어에 의해 볼(12')이 "멈춰지고 있는" 것으로 해석될 수 있다.
장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)과 융합함으로써, 컴퓨팅 유닛(13)은 각각의 게임 시나리오(18)를 결정할 수 있다. 위의 예에서, 컴퓨팅 유닛(13)은 제1 플레이어와 제2 플레이어 사이에서 플레이된 "하이 패스" 게임 시나리오(18)를 결정할 수 있다.
임의의 결정된 게임 시나리오들(18)은 본 발명의 시스템(10)에 의해 추가로 분석될 수 있다. 예를 들어, 결정된 게임 시나리오들(18)로부터 게임 관련 통계, 예컨대 경기 또는 훈련 세션 중에 특정 플레이어에 의해 그리고 선택적으로는 어떤 성공률로 얼마나 많은 하이 패스들 및/또는 로우 패스들이 플레이되었는지, 특정 플레이어가 얼마나 많은 시합들을 이겼는지 또는 패배했는지 등이 도출될 수 있다. 추가 예들은 설명의 뒷부분에서 이어질 것이다.
도 2는 본 발명의 개념에 전개될 수 있는 예시적인 정보 공유 아키텍처의 추가 개요를 도시한다. 시스템(10)은 플레이어(11')에 부착된 플레이어 모듈(11)의 일례로서 플레이어 태그 그리고 볼(12')에 부착된 장비 모듈(12)의 일례로서 볼 태그를 포함할 수 있다.
플레이어 태그(11)는 플레이어 기반 데이터(14)를 앞서 설명한 바와 같은 여러 방식들 및 데이터 포맷들 중 하나로 컴퓨팅 유닛(13)에 송신할 수 있다. 이 예시적인 실시예에서, 플레이어 기반 데이터(14)는 또한 플레이어 업데이트 메시지로 지칭될 수 있다.
볼 태그(12)는 장비 기반 데이터(16)를 앞서 설명한 바와 같은 여러 방식들 및 데이터 포맷들 중 하나로 컴퓨팅 유닛(13)에 송신할 수 있다. 이 예시적인 실시예에서, 장비 기반 데이터(16)는 또한 장비 업데이트 메시지로 지칭될 수 있다.
컴퓨팅 유닛(13)은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI: graphical user interface)를 포함할 수 있거나 그와 접속될 수 있다. 예를 들어, GUI는 고정 또는 바람직하게는 핸드헬드 디바이스, 이를테면 스마트폰, 태블릿, 노트북 등일 수 있는 디바이스(21)에서 구현될 수 있다. 컴퓨팅 유닛(13)은 GUI 디바이스(21)와 단방향 또는 양방향 통신을 설정할 수 있다. 예를 들어, GUI 디바이스(21)는 컴퓨팅 디바이스(13)에 의해 결정된 게임 시나리오(18)를 디스플레이할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, GUI 디바이스(21)는 업데이트 메시지들 중 하나 이상, 예컨대 플레이어 기반 데이터(14) 또는 장비 기반 데이터(16)를 디스플레이할 수 있다. 플레이어 기반 데이터(14)는 원시 데이터(14a)로서 그리고/또는 하나 이상의 추출된 특징들(14b)로서 그리고/또는 하나 이상의 분류된 물리적 플레이어 이벤트들로서 그리고/또는 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)로서 디스플레이될 수 있다. 장비 기반 데이터(16)는 원시 데이터(16a)로서 그리고/또는 하나 이상의 추출된 특징들(16b)로서 그리고/또는 하나 이상의 분류된 물리적 장비 이벤트들로서 그리고/또는 장비(12')의 모션 프로파일(16c)로서 디스플레이될 수 있다.
컴퓨팅 유닛(13)은 추가로 데이터베이스(22)에 접속될 수 있다. 데이터베이스(22)는 컴퓨팅 유닛(13)에서 구현되는 내부 데이터베이스일 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 데이터베이스(22)는 컴퓨팅 유닛(13)이 해당 인터페이스를 통해 접속될 수 있는 외부 데이터베이스일 수 있다. 예컨대, 외부 데이터베이스(22)는 로컬 또는 원격 네트워크들을 통해, 특히 인터넷을 통해 접속 가능할 수 있다.
데이터베이스(22)는 예를 들어, 특정 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및/또는 스포츠 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정하기 위한 추가 정보를 포함할 수 있다. 데이터베이스(22)는 예를 들어, 측정된 원시 센서 데이터(14a, 16a)로부터 추출된 특징들(14b, 16b) 및 결정 도메인들과 같은 다른 정보에 의해 물리적 장비/플레이어 이벤트들의 분류를 위한 추가 정보를 포함할 수 있다.
상기 추가 정보는 다음을 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않을 수 있다:
Figure 112021000313060-pct00001
플레이어 모듈이 부착되는 플레이어에 관한 정보,
Figure 112021000313060-pct00002
장비 모듈이 부착되는 스포츠 장비에 관한 정보,
Figure 112021000313060-pct00003
팀 구성에서 플레이어의 포지션에 관한 정보,
Figure 112021000313060-pct00004
더 이전에 경기 중에 그리고/또는 스포츠 게임의 훈련 세션 중에 수집된 이전 플레이어 기반 데이터,
Figure 112021000313060-pct00005
더 이전에 이전 경기 중에 그리고/또는 스포츠 게임의 이전 훈련 세션 중에 수집된 이전 플레이어 기반 데이터,
Figure 112021000313060-pct00006
더 이전에 경기 중에 그리고/또는 스포츠 게임의 훈련 세션 중에 수집된 이전 장비 기반 데이터,
Figure 112021000313060-pct00007
더 이전에 이전 경기 중에 그리고/또는 스포츠 게임의 이전 훈련 세션 중에 수집된 이전 장비 기반 데이터,
Figure 112021000313060-pct00008
더 이전에 경기 중에 그리고/또는 스포츠 게임의 훈련 세션 중에 결정된 이전 게임 시나리오,
데이터베이스(22)로부터의 상기 추가 정보는 더 높은 레벨 정보를 생성하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(22)는 플레이어들(11')의 플레이 포지션들(예컨대, 골키퍼, 수비, 공격 등), 신체 통계, 습관들, 게임 또는 모든 분류된 이전 이벤트들까지의 또는 팀의 진행의 이벤트 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다.
더 높은 레벨 정보는 예컨대, 제1 플레이어 A에서 제2 플레이어 B로 플레이된 패스, 실패/성공 패스, 볼 점유 시간, 제1 터치 정밀도, 실패/성공 가로채기, 시합 승리/패배, 및 이러한 더 높은 레벨 정보를 기반으로 한 통계 및 분석일 수 있다.
보다 일반적으로, 데이터베이스(22)는 플레이어(11'), 장비(12') 및 게임의 시간 이력 중 적어도 하나에 관한 추가 정보를 저장하도록 구성될 수 있고, 컴퓨팅 유닛(13)은 상기 데이터베이스(22)로부터 상기 추가 정보를 리트리브하도록 그리고 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 장비(12')의 모션 프로파일(16c) 그리고 데이터베이스(22)로부터 리트리브된 추가 정보에 기초하여, 플레이어(11') 및 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 구성될 수 있다.
도 2에서 추가 확인될 수 있는 바와 같이, 플레이어 태그(11)와 볼 태그(12)는 화살표(23)로 표시된 바와 같이 서로 통신할 수 있다. 따라서 플레이어 태그(11)와 볼 태그(12)는 서로 데이터, 예컨대 플레이어 기반 데이터(14) 및/또는 장비 기반 데이터(16)를 교환할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 플레이어 태그(11) 및 볼 태그(12)는 서로 간에 수신 신호 강도 ― RSSI ― 값들을 측정하고 전달할 수 있으며, 이는 약간 나중에 이 설명에서 더 상세히 설명될 것이다.
도 3은 하나보다 많은 플레이어 모듈, 예를 들어 1, 2, 3, …, n개의 플레이어 모듈들을 포함하는 시스템(10)의 예시적인 실시예의 개략적인 개요를 도시한다. 이 예에서, 시스템(10)은 제1 플레이어(11'1)에 부착된 제1 플레이어 태그(111), 제2 플레이어(11'2)에 부착된 제2 플레이어 태그(112), 제n 플레이어(11'n)에 부착된 제n 플레이어 태그(11n), 및 볼(12')에 부착된 볼 태그(12)를 포함할 수 있다. 시스템(10)은 또한 하나보다 많은 장비 모듈(12), 예컨대 1, 2, 3, …, n개의 장비 모듈들을 포함할 수 있다.
제1 플레이어 태그(111)는 제1 플레이어 기반 데이터(141)를 컴퓨팅 유닛(13)에 송신할 수 있고, 제2 플레이어 태그(112)는 제2 플레이어 기반 데이터(142)를 컴퓨팅 유닛(13)에 송신할 수 있으며, 제n 플레이어 태그(11n)는 제n 플레이어 기반 데이터(14n)를 컴퓨팅 유닛(13)에 송신할 수 있다.
따라서 예시적인 실시예에 따르면, 시스템(10)은 추가 플레이어(11'2)에 부착 가능한 추가(예컨대, 제2) 플레이어 모듈(112)을 포함할 수 있고, 컴퓨팅 유닛(13)은 추가 플레이어 모듈(112)로부터 추가 플레이어 기반 데이터(142)를 수신하도록 구성될 수 있으며, 추가 플레이어 기반 데이터(142)는 추가 플레이어(11'2)의 추가 활동 프로파일을 나타낸다.
컴퓨팅 유닛(13)은 제1 플레이어(11'1)의 활동 프로파일(14c) 및 추가 플레이어(11'2)의 추가 활동 프로파일 그리고 장비(12')의 모션 프로파일(16c)에 기초하여, 플레이어(11'1)와 추가 플레이어(11'2) 그리고 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 볼(12')이 제1 플레이어(11'1)에서 제2 플레이어(11'2)로 패스될 수 있다. 제1 플레이어(11'1)는 예를 들어, 로우 패스를 플레이할 수 있다. 제1 플레이어(11'1)의 활동 프로파일(14c)은 제1 플레이어(11'1)가 볼(12')을 찼음을 (예컨대, 추출된 특징들(14b) 또는 분류된 물리적 플레이어 이벤트들을 통해) 나타낼 수 있고, 볼(12')의 모션 프로파일(16c)은 볼(12')이 차여졌고 땅에서 구르고 있음을 (예컨대, 추출된 특징들(16b) 또는 분류된 물리적 장비 이벤트들을 통해) 나타낼 수 있으며, 제2 플레이어(11'2)의 추가 활동 프로파일은 제2 플레이어(11'2)가 볼(12')을 멈췄음을 (예컨대, 추출된 특징들(142b) 또는 분류된 물리적 플레이어 이벤트들을 통해) 나타낼 수 있다.
그 다음, 컴퓨팅 유닛(13)은 제1 플레이어(11'1)와 제2 플레이어(11'2) 그리고 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하기 위해 제1 플레이어(11'1)의 활동 프로파일(14c)을 추가 플레이어(11'2)의 추가 활동 프로파일 및 장비(12')의 모션 프로파일(16c)과 융합하도록 구성될 수 있다. 이 예에서, 결정된 게임 시나리오(18)는 제1 플레이어(11'1)로부터 제2 플레이어(11'2)로 플레이된 성공적인 로우 패스일 수 있다.
추가 예시적인 실시예에 따르면, 시스템(10)은 플레이어 기반 데이터(14)를 장비 기반 데이터(16)와 시간상 동기화하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 장비(12')의 모션 프로파일(16c)은 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)과 시간상 동기화될 수 있다. 예를 들어, 물리적 플레이어 이벤트(예컨대, 킥)가 물리적 장비 이벤트(예컨대, 키킹되었음)와 시간상 연관될 수 있다.
예를 들어, 플레이어 모듈(11)은 미리 결정된 시간 윈도우 동안 플레이어 기반 데이터(14)를 생성하도록 구성될 수 있고, 또한 장비 모듈(12)은 미리 결정된 시간 윈도우 동안 장비 기반 데이터(16)를 생성하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어 기반 데이터(14) 및 장비 기반 데이터(16)를 수신할 수 있고, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 플레이어 기반 데이터(14)와 수신된 장비 기반 데이터(16)를 적시에 동기화하여 플레이어 기반 데이터(14) 및 장비 기반 데이터(16)의 시간 윈도우들이 시간 도메인에서 적어도 부분적으로 중첩하도록 추가로 구성될 수 있다.
예를 들어, 플레이어 모듈(11)은 t1과 t2 사이의 제1 시간 윈도우 동안 하나 이상의 플레이어 기반 데이터(14)를 수집할 수 있다. 상기 제1 시간 윈도우는 수 밀리 초와 수 초 사이의 시간 길이를 포함할 수 있다. 더 짧은 시간 윈도우가 시스템(10)의 실시간 능력의 더 높은 정확도를 제공할 수 있다. 예를 들어, 밀리초 범위의 시간 윈도우들은 사용자에게 매우 좋은 실시간 경험을 제공할 수 있다. 위에서 언급한 제1 시간 윈도우의 시간 길이는 0.05초 내지 2.00초, 또는 0.25초 내지 1.00초, 또는 0.40초 내지 0.75초의 범위일 수 있다. 일부 예들에서, 제1 시간 윈도우의 시간 길이는 약 0.50초일 수 있다. 이 제1 시간 윈도우 동안, 플레이어(11')가 활동 프로파일(14c)에서 표현 가능할 수 있는 볼(12')을 찼을 수 있다.
장비 모듈(12)은 t3과 t4 사이의 제2 시간 윈도우 동안 하나 이상의 장비 기반 데이터(16)를 수집할 수 있고, t3은 제1 시간 윈도우와 제2 시간 윈도우가 시간 도메인에서 적어도 부분적으로 중첩하도록 t1과 t2 사이에 포지셔닝될 수 있다. 위에서 언급한 제2 시간 윈도우의 시간 길이는 0.05초 내지 2.00초, 또는 0.25초 내지 1.00초, 또는 0.40초 내지 0.75초의 범위일 수 있다. 일부 예들에서, 제2 시간 윈도우의 시간 길이는 약 0.50초일 수 있다. 플레이어 기반 데이터(14)와 장비 기반 데이터(16)는 적어도 부분적으로 중첩되는 영역에서 시간상 동기화될 수 있다.
바람직하게는, 장비 기반 데이터(16)의 시간 윈도우와 플레이어 기반 데이터(14)의 시간 윈도우는 동일한 윈도우 크기를 포함할 수 있고 시간 도메인에서 합동 중첩 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어, t1　=　t3 그리고 t2　=　t4이다.
플레이어 기반 데이터(14)는 플레이어 모듈(11)에 구성된 센서 디바이스(17)의 원시 센서 측정 데이터(14a)로부터 추출될 수 있는 하나 이상의 플레이어 특징들(14b)을 포함할 수 있다. 이에 따라, 상기 하나 이상의 플레이어 특징들(14b)은 예컨대, 일반적으로 플레이어 기반 데이터(14)를 참조하여 위에서 설명한 바와 같이 시간적 윈도잉 방식을 사용함으로써 추출될 수 있다. 예를 들어, 플레이어 모듈(11)은 예컨대, t1과 t2 사이의 제1 시간 윈도우 동안 원시 측정 데이터(14a)로부터 하나 이상의 플레이어 특징들(14b)을 추출할 수 있다.
장비 기반 데이터(16)는 장비 모듈(12)에 구성된 센서 디바이스(19)의 원시 센서 측정 데이터(16a)로부터 추출될 수 있는 하나 이상의 장비 특징들(16b)을 포함할 수 있다. 이에 따라, 상기 하나 이상의 장비 특징들(16b)은 예컨대, 일반적으로 장비 기반 데이터(16)를 참조하여 위에서 설명한 바와 같이 시간적 윈도잉 방식을 사용함으로써 추출될 수 있다. 예를 들어, 장비 모듈(12)은 예컨대, t3과 t4 사이의 제2 시간 윈도우 동안 원시 측정 데이터(16a)로부터 하나 이상의 장비 특징들(16b)을 추출할 수 있다.
플레이어 기반 데이터(14)와 장비 기반 데이터(16)의 앞서 설명한 시간적 동기화에 의해, 장비(12')의 모션 프로파일(16c)과 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 간의 시간적 연관이 제공될 수 있다. 예를 들어, 물리적 플레이어 이벤트는 경기 중에 거의 동시에 이벤트가 발생했을 수 있는 물리적 장비 이벤트와 연관될 수 있다. 따라서 플레이어(11') 및 장비(12')가 수반되는 게임 시나리오(18)를 정확하게 결정할 가능성이 상당히 증가될 수 있다.
도 1을 참조하여 이미 설명한 바와 같이, 볼 태그, 즉 장비 모듈(12) 및 플레이어 태그, 즉 플레이어 모듈(11) 각각은 적어도 하나의 센서 디바이스(17, 19)를 포함할 수 있다. 각각의 센서 디바이스들(17, 19)은 가속도계들, 자력계들, 자이로스코프들/각속도 센서들, 압력 센서들과 같은 다양한 센서들을 포함할 수 있으며, 이러한 센서들은 처리 유닛에 접속될 수 있다. 특정 실시예에서, 플레이어 모듈(11) 및/또는 장비 모듈(12)은 적어도 다축 가속도계를 포함하는 센서 디바이스(17, 19)를 포함할 수 있다. 각각의 센서 디바이스(17, 19)로부터 리트리브된 데이터는 선택적으로, 버퍼에 저장될 수 있고 바람직하게는 무선 인터페이스를 통해 컴퓨팅 유닛(13)에 전달될 수 있다.
플레이어 모듈(11)의 고레벨 기능 설명이 도 4에 도시되어 있으며, 이 고레벨 기능 설명은 또한 장비 모듈(12)에 대해서도 각각 유효할 수 있다.
각각의 모듈(11, 12) 내부의 선택적인 처리 유닛(41)이 각각의 센서 디바이스(17, 19)로부터 리트리브된 원시 측정 신호들(14a, 16a)로부터 관련 특징들(14b, 16b)(도 1 참조)을 추출하기 위한 신호 분석을 실행할 수 있다. 각각의 모듈(11, 12)에 의해 추출된 특징들(14b, 16b)은 각각의 모듈(11, 12)의 회전 속도, 충격 강도 및 시간, 통계적 모멘트들, 모션 상태를 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 이에 따라, 신호(14a)가 플레이어 모듈(11)에서 나온다면 이러한 추출된 특징들(14b)로부터 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)이 결정될 수 있고, 또는 신호가 장비 모듈(12)에서 나온다면 이러한 추출된 특징들(16b)로부터 장비(12')의 모션 프로파일(16c)이 결정될 수 있다.
플레이어 기반 데이터(14) 및 장비 기반 데이터(16)는 각각 무선 통신 유닛(42)을 통해 컴퓨팅 유닛(13)에 송신될 수 있다. 플레이어 기반 데이터(14) 및/또는 장비 기반 데이터(16)는 도 1을 참조로 앞서 설명한 바와 같이 데이터 포맷들 중 적어도 하나로 컴퓨팅 유닛(13)에 송신될 수 있다. 예를 들어, 플레이어 태그(11) 및/또는 볼 태그(12)는 원시 측정 데이터(14a, 16a)를 플레이어/장비 기반 데이터(14, 16)로서, 그리고/또는 추출된 특징들(14b, 16b)을 플레이어/장비 기반 데이터(14, 16)로서, 그리고/또는 분류된 물리적 이벤트들을 플레이어/장비 기반 데이터(14, 16)로서, 그리고/또는 활동/모션 프로파일들(14c, 16c) 자체를 플레이어/장비 기반 데이터(14, 16)로서 송신하도록 구성될 수 있다. 원시 측정 신호들(14a, 16a)이 선택적으로 송신될 수 있지만, 이는 더 높은 데이터 볼륨, 예컨대 300㎐ 샘플링 레이트를 갖는 3축 가속도 데이터가 전달되게 할 수 있다. 따라서 각각의 플레이어/장비 모듈(11, 12) 상에서 이미 원시 측정 데이터(14a, 16a)를 처리하는 것이 바람직할 수 있다.
도 5는 컴퓨팅 유닛(13)의 고레벨 기능 설명을 도시한다. 컴퓨팅 유닛(13)은 무선 통신 유닛(51)을 통해 각각의 모듈들(11, 12)로부터 플레이어 기반 데이터(14) 및/또는 장비 기반 데이터(16)를 수신할 수 있다.
수신된 플레이어 기반 데이터(14) 및/또는 장비 기반 데이터(16)는 타임스탬프 및 페이로드를 포함할 수 있다. 페이로드는 원시 신호들, 추출된 특징들, 분류된 물리적 이벤트들 및 모션/활동 프로파일들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 수신된 플레이어 기반 데이터(14) 및/또는 장비 기반 데이터(16)는 동기화 스테이지(52)에서 서로 다른 모듈들(11, 12) 간에 시간상 동기화될 수 있다. 도 5에 도시된 예에서는, 플레이어 기반 데이터(14) 및/또는 장비 기반 데이터(16)의 비제한적인 일례로서 물리적 이벤트들이 동기화 스테이지(52)에서 동기화될 수 있다.
그 다음, 동기화된 플레이어 기반 데이터(14) 및/또는 장비 기반 데이터(16)는 예컨대, 시맨틱들 또는 규칙들을 사용함으로써 데이터 연관 스테이지(53)에서 서로 연관될 수 있다. 도 5에 도시된 예에서, 이전에 언급된 물리적 이벤트들은 이벤트 연관 스테이지(53)에서 서로 연관될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 본 발명의 시스템(10)의 가능한 데이터 처리의 일례의 개략적인 개요를 도시한다.
플레이어 모듈(11)은 파라미터 추출 스테이지로도 또한 지칭될 수 있는 특징 추출 스테이지(61)를 포함할 수 있다. 플레이어 모듈(11)에 구성된 센서 디바이스(17)에 의해 생성될 수 있는 (플레이어 기반 데이터(14)의 하나의 옵션으로서) 원시 및/또는 사전 처리된 센서 측정 데이터(14a)가 특징 추출 스테이지(61)로 공급될 수 있다. 특징 추출 스테이지(61)는 원시 및/또는 사전 처리된 센서 측정 데이터(14a)로부터 하나 이상의 특징들 또는 파라미터들을 추출할 수 있다.
특징 추출을 위한 비제한적인 예로서, 둘 다 하나의 플레이어(11')에 부착된 제1 플레이어 모듈(111) 및 제2 플레이어 모듈(112)에 의해 획득된 원시 측정 데이터를 포함하는 도면을 도시하는 도 7이 간략하게 참조될 것이다. 특히, 제1 플레이어 모듈(111)은 플레이어(11')의 왼쪽 정강이 가드에 부착되었고, 제2 플레이어 모듈(112)은 플레이어(11')의 오른쪽 정강이 가드에 부착되었다.
플레이어 모듈들(111, 112) 각각은 원시 측정 데이터를 전달한 가속도계를 포함하였다. 위에서 논의한 도 7에 도시된 가속도계 데이터는 각각의 가속도계 벡터의 각각의 노름(norm)을 나타낸다. 특히, 제1 그래프(71)는 왼쪽 정강이 가드에 부착된 제1 플레이어 모듈(111)의 데이터를 보여준다. 제2 그래프(72)는 오른쪽 정강이 가드에 부착된 제2 플레이어 모듈(112)의 데이터를 보여준다.
보다 구체적으로, 다이어그램은 플레이어(11')의 왼쪽 다리(71) 및 오른쪽 다리(72)에 대해 가속도계로부터 획득된 가속도 벡터의 노름의 시간적 거동을 보여준다. 관련 정보는 노름이 ~ 9.81m/s2의 중력으로부터 명백히 벗어나는 시간 인스턴스들에 포함된다. 제2 플레이어 모듈(112)의 가속도 벡터의 노름의 적시에 제한된 증가로 예시적으로 표현되는 파라미터들 또는 특징들이 직사각형 박스들(73, 74)에서 강조된 바와 같이 검출될 수 있다.
이러한 2개의 특징들(또는 파라미터들)은 앞서 언급한 특징 추출 스테이지(61)에서 검출될 수 있다(도 6 참조). 이에 따라, 다이어그램에서의 2개의 피크들은 특징들로, 특히 플레이어 특징들(14b1, 14b2)로 지칭될 수 있다.
일례에 따르면, 추출된 특징들(14b1, 14b2) 중 적어도 하나는 플레이어 기반 데이터(14)로서 컴퓨팅 유닛(13)에 송신될 수 있으며, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 추출된 특징들(14b1, 14b2)로부터 플레이어(11')의 활동 프로파일을 결정할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 도 6의 예에 도시된 바와 같이, 플레이어(11')의 활동 프로파일은 플레이어 모듈(11)에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 추출된 특징들(14b1, 14b2)은 물리적 이벤트 분류/추정 스테이지(62)에 공급될 수 있다. 상기 물리적 이벤트 분류/추정 스테이지(62)에서, 추출된 특징들(14b1, 14b2) 중 적어도 하나는 물리적 이벤트로 분류될 수 있다. 플레이어 모듈(11)의 물리적 이벤트들은 또한 물리적 플레이어 이벤트들로 지칭될 수 있다.
다시 도 7을 참조하면, 측정의 도시된 부분은 두 플레이어들 간에 패스들이 플레이된 시나리오의 시간 섹션을 도시한다. 직사각형 박스들(73, 74)에서 강조된 위에서 언급한 두 플레이어 특징들(14b1, 14b2) 각각은 제1 플레이어 모듈(111) 및 제2 플레이어 모듈(112)이 부착된 플레이어들(11') 중 하나에 의해 실행된 킥을 나타낼 수 있다. 따라서 이벤트 분류/추정 스테이지(62)(도 6 참조)는 이들 두 가지 특징들(14b1, 14b2) 중 각각의 특징을 물리적 이벤트인 "킥"으로서 추정 또는 분류할 수 있다. 볼이 오른쪽 다리로 차였다는 것이 보이고 심지어 분류 가능할 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 물리적 이벤트 분류/추정 스테이지(62)는 적어도 하나의 분류된 물리적 플레이어 이벤트로부터 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정할 수 있다. 즉, 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)은 적어도 하나의 물리적 플레이어 이벤트를 포함할 수 있다. 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)은 연속적인 시간 순서로, 예컨대 달리기, 그 다음 전력 질주, 그 다음 킥 등으로 복수의 물리적 플레이어 이벤트들을 포함할 수 있다. 이 예시적인 실시예에서, 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)은 플레이어 모듈(11) 자체에 의해 결정될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 물리적 이벤트 분류/추정 단계(62)는 특징을 물리적 플레이어 이벤트로 분류하는 단계에서 이전에 이미 분류되었을 수 있는 하나 이상의 이전 이벤트들(64)을 처리할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 분류된 물리적 플레이어 이벤트들은 플레이어 기반 데이터(14)의 비제한적인 예로서 컴퓨팅 유닛(13)에 송신될 수 있으며, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 물리적 플레이어 이벤트들에 기초하여 플레이어(11')의 활동 프로파일을 생성할 수 있다.
도 6에서 추가로 확인될 수 있는 바와 같이, 또한 장비 모듈(12)은 특징/파라미터 추출 스테이지(65) 및 물리적 이벤트 분류/추정 스테이지(66)를 포함할 수 있으며, 이 둘 모두 플레이어 모듈(11)에 포함된 앞서 설명한 특징/파라미터 추출 스테이지(61) 및 물리적 이벤트 분류/추정 스테이지(62)와 동일한 또는 유사한 기능을 갖는다.
예를 들어, 장비 모듈(12)에 포함된 센서 디바이스(19)에 의해 생성될 수 있는 원시 및/또는 사전 처리된 센서 데이터(16a)는 특징/파라미터 추출 스테이지(65)에 의해 수신될 수 있다. 플레이어 모듈(11)을 참조하여 위에서 예시적으로 설명한 바와 같이, 하나 이상의 장비 특징들이 신호로부터 추출될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 하나 이상의 추출된 장비 특징들(16b)은 장비 기반 데이터(16)의 비제한적인 예로서 컴퓨팅 유닛(13)에 송신될 수 있으며, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 하나 이상의 장비 특징들(16b)로부터 장비(12')의 모션 프로파일을 결정할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 도 6에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 추출된 장비 특징들(16b)은 플레이어 특징들(14b) 및 플레이어 모듈(11)을 참조하여 위에서 예시적으로 설명한 바와 같이, 수신된 하나 이상의 추출된 장비 특징들(16b)의 분류가 발생할 수 있는 물리적 이벤트 분류/추정 스테이지(66)로 공급될 수 있다.
예를 들어, 볼(12')에 대한 충격을 나타내는 장비 특징은 특징/파라미터 추출 스테이지(65)에 의해 센서 디바이스(19)의 신호로부터 추출될 수 있다. 상기 충격은 물리적 이벤트 분류/추정 스테이지(66)에 의해 "볼이 차였다"는 물리적 장비 이벤트로 분류될 수 있다. 이러한 물리적 이벤트들은 또한 물리적 장비 이벤트들로 또는 이 예에서는 물리적 볼 이벤트들로 지칭될 수 있다.
물리적 이벤트 분류/추정 스테이지(66)는 적어도 하나의 분류된 물리적 장비 이벤트에 기초하여 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 생성할 수 있다. 즉, 장비(12')의 모션 프로파일(16c)은 적어도 하나의 물리적 장비 이벤트를 포함할 수 있다. 장비(12')의 모션 프로파일(16c)은 연속적인 시간 순서로, 예컨대 발에 차인 다음, 공중을 날고, 그 다음 바닥에서 구르는 것으로 복수의 물리적 장비 이벤트들을 포함할 수 있다. 이 예시적인 실시예에서, 장비(12')의 모션 프로파일(16c)은 장비 모듈(12) 자체에 의해 결정될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 물리적 이벤트 분류/추정 단계(66)는 특징을 물리적 볼 이벤트로 분류하는 단계에서 이전에 이미 분류되었을 수 있는 하나 이상의 이전 이벤트들(67)을 처리할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 하나 이상의 분류된 물리적 장비 이벤트들은 장비 기반 데이터(16)의 비제한적인 예로서 컴퓨팅 유닛(13)에 송신될 수 있으며, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 물리적 장비 이벤트들로부터 장비(12')의 모션 프로파일을 결정할 수 있다.
결과적으로, 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어 모듈(11)로부터 적어도 플레이어 기반 데이터(14)를 그리고 장비 모듈(12)로부터 장비 기반 데이터(16)를 수신할 수 있다.
플레이어 기반 데이터(14)는 플레이어 모듈(11)에 포함된 센서 디바이스(17)에 의해 생성될 수 있는 원시 및/또는 사전 처리된 센서 데이터(14a), 및/또는 하나 이상의 추출된 플레이어 특징들(14b), 및/또는 하나 이상의 분류된 물리적 플레이어 이벤트들 중 적어도 하나일 수 있으며, 하나 이상의 물리적 플레이어 이벤트들은 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 산출할 수 있다. 장비 기반 데이터(16)는 장비 모듈(12)에 포함된 센서 디바이스(19)에 의해 생성될 수 있는 원시 및/또는 사전 처리된 센서 데이터(16a), 및/또는 하나 이상의 추출된 장비 특징들(16b), 및/또는 하나 이상의 분류된 물리적 장비 이벤트들 중 적어도 하나일 수 있으며, 하나 이상의 물리적 장비 이벤트들은 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 산출할 수 있다.
장비(12')의 모션 프로파일(16c) 및 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)이 각각의 장비/플레이어 모듈(11, 12)에 의해 결정되었는지 아니면 컴퓨팅 유닛(13)에 의해 결정되었는지에 관계없이, 컴퓨팅 유닛(13)은 모션 프로파일(16c) 및 활동 프로파일(14c)을 기초로 게임 시나리오를 결정할 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 유닛(13)은 장비(12')의 모션 프로파일(16c) 및 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)이 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나로 분류될 수 있는 게임 시나리오 분류/추정 스테이지(68)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 복수의 게임 시나리오들이 컴퓨팅 유닛(13)에 저장될 수 있다. 컴퓨팅 유닛(13)은 활동 프로파일(14c) 및 모션 프로파일(16c) 모두를 전형적인 게임 시나리오들을 나타내는 클래스들과 연관될 수 있는 각각의 기준 프로파일들과 비교할 수 있다. 이에 따라, 수신된 활동 프로파일(14c) 및 모션 프로파일(16c)은 하나의 클래스로, 예컨대 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나로 분류될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 게임 시나리오 분류/추정 스테이지(68)는 활동 프로파일(14c) 및 모션 프로파일(16c)을 게임 시나리오로 분류하는 단계에서 하나 이상의 이전 데이터(예컨대, 플레이어 기반 데이터(14) 및/또는 장비 기반 데이터(16))를 처리할 수 있다.
다음에, 도 6의 간략한 요약은 특징들, 물리적 이벤트들 및 모션 또는 활동 프로파일들이 어떻게 구별될 수 있는지에 대한 몇 가지 예들을 제공할 것이다.
특징은 예컨대, 각각의 센서 디바이스의 원시 측정 데이터로부터 획득된 파라미터(예컨대, 벡터)일 수 있다. 이에 따라, 특징은 예를 들어, 3축 가속도계 신호의 에너지일 수 있다. 센서 데이터의 세트 또는 일련의 세트들이 특징들(예컨대, 가속도계 신호의 에너지, 스펙트럼 특징들 등)을 얻는 데 사용될 수 있다. 특징들은 상기 센서 데이터의 분류의 전처리 스테이지로서 센서 데이터로부터 추출될 수 있다.
이벤트는 예컨대, 원시 측정 데이터로부터 또는 추출된 특징들과 같은 다른 이용 가능한 정보로부터 획득된 분류 결과일 수 있다. 모듈들 상에서 이러한 이벤트들은 각각 장비 또는 플레이어의 물리적 이벤트들(예컨대, 볼이 구르고 있는 것, 플레이어가 달리고 있는 것)일 수 있다.
하나의 더 높은 추상화 레벨은 스포츠 관련 이벤트들인데, 이는 또한 게임 시나리오들(예컨대, 두 플레이어들 간에 플레이되는 패스)로 지칭될 수 있다. 게임 시나리오들은 플레이어의 활동 프로파일 및 장비의 모션 프로파일을 기반으로 결정될 수 있다. 플레이어의 활동 프로파일은 적어도 하나의 물리적 플레이어 이벤트 또는 복수의(연속적인) 물리적 플레이어 이벤트들을 포함할 수 있다. 장비의 모션 프로파일은 적어도 하나의 물리적 장비 이벤트 또는 복수의(연속적인) 물리적 장비 이벤트들을 포함할 수 있다.
특징 또는 일련의 특징들 및/또는 이전 상황에 관한 지식(특징들, 물리적 이벤트들, 스포츠 관련 이벤트들(모든 플레이어들/장비에 관한 지식을 포함함))이 물리적 이벤트를 분류/추정하는 데 사용될 수 있다.
물리적 이벤트 또는 일련의 물리적 이벤트들 및/또는 이전 상황에 관한 지식(물리적 이벤트들, 스포츠 관련 이벤트들(모든 플레이어들/장비에 관한 지식을 포함함))이 스포츠 관련 이벤트, 즉 게임 시나리오들을 추정하는 데 사용될 수 있다.
예를 들어, 도 3을 참조하여 앞서 언급한 바와 같이, 본 발명의 시스템(10)은 하나 이상의 플레이어 모듈들(111, 112)을 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 두 플레이어 모듈들(111, 112)과 하나의 장비 모듈(12) 간의 협력의 개념은 풋볼 경기에서 플레이어 'A'가 다른 플레이어 'B'에게 볼(12')을 패스하는 전형적인 시나리오의 검출에 의해 설명될 수 있다. 적어도 하나의 플레이어 모듈(111)이 플레이어 'A'에 부착될 수 있고, 적어도 추가 플레이어 모듈(112)이 플레이어 'B'에 부착될 수 있으며, 적어도 하나의 장비 모듈(12)이 볼(12')에 부착될 수 있다.
이 예에서 플레이어 'A'가 볼(12')을 찰 수 있고, 볼(12')은 땅에 닿기 전에 공중을 날아 플레이어 'B'에 의해 멈춰질 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 본 발명의 시스템(10)에서는, 플레이어 'A'로부터의 물리적 플레이어 이벤트인 "킥"이 플레이어 'A'에 부착된 플레이어 모듈(111)에 의해 식별될 수 있다. 이러한 물리적 이벤트는 경기 패턴, 빈도 분석 등과 같은 다양한 기술들에 의해 식별될 수 있다. 마찬가지로, 볼(12')에 부착된 장비 모듈(12)은 또한 충격들, 회전 속도 및 충격 빈도와 같은 하나 이상의 장비 특징들을 (예컨대, 동시에) 식별할 수 있으며, 이는 또한 높이, 이동 거리, 스핀 등과 같은 볼(12')의 비행 파라미터들을 추정할 수 있다. 게다가, 장비 모듈(12)은 상기 장비 특징들로부터 물리적 장비 이벤트들을 생성할 수 있다. 플레이어 'A'에 부착된 플레이어 모듈(111)로부터의 정보를 볼(12')에 부착된 장비 모듈(12)과 조합함으로써, 예컨대 추출된 특징들의 시퀀스를 행동(예컨대, 물리적 플레이어 이벤트 및 활동 프로파일 및/또는 물리적 장비 이벤트 및 모션 프로파일)에 연관시킬 수 있는 시맨틱들을 사용함으로써, 플레이어 'A'가 볼(12')을 자신으로부터 멀리 찼다고 추론될 수 있다. 다른 쪽에서는, 제2 플레이어 'B'에 의해 볼(12')이 멈춰지면, 플레이어 'B'에 부착된 플레이어 모듈(112) 및 볼(12')에 부착된 장비 모듈(12)이 각각의 이벤트들을 확인하고 이를 컴퓨팅 유닛(13)에 전달할 수 있다. 그 다음, 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 물리적 이벤트들(및/또는 활동 프로파일 및/또는 모션 프로파일)을 동기화하고 이들을 연관시켜 볼(12')이 플레이어 'A'로부터 플레이어 'B'로 성공적으로 패스되었음을 추론할 수 있다.
도 8a, 도 8b 및 도 8c는 플레이어가 볼을 차고 하이 패스를 플레이하는 동안 수집된 장비 기반 데이터의 일례를 도시한다. 장비 모듈이 볼에 부착되었으며, 장비 모듈은 회전 센서와 가속도 센서를 포함하는 센서 디바이스를 포함했다.
도 8a는 회전 센서의 원시 측정 데이터를 도시한다. 도 8b는 가속도 센서의 원시 측정 데이터를 도시한다. 위에서 설명한 바와 같이, 특징들이 추출되어 물리적 볼 이벤트들로 분류되었다. 이러한 물리적 볼 이벤트들이 수집되어 모션 프로파일로 조합되며, 이는 도 8c에 도시된다.
도 8a의 회전 다이어그램과 도 8b의 가속도 다이어그램의 시간 척도의 시작에서 확인될 수 있듯이, 추출되어 물리적 볼 이벤트(81)(도 8c)인 "공이 차였음"으로 분류될 수 있는 제1 피크가 검출될 수 있다.
시간 진행에 따라, 볼의 회전이 감소하고(도 8a), 볼의 가속도(도 8b)는 시간상 연속적인 피크들을 포함한다. 이것은 볼이 차인 후 공중을 나른 다음, 땅 위로 튀어 오를 때(리바운드) 발생할 수 있다. 이러한 피크들이 추출되어 물리적 볼 이벤트들(82)(도 8c)인 "하이 패스/리바운드"로 분류될 수 있다.
도 8에 도시된 마지막 2개의 물리적 이벤트들(83)은 "그라운드 패스/터치"로 분류되었다. 이것은 볼의 리바운드가 하이 패스의 끝에서 낮은 높이만을 포함할 때 발생할 수 있다. 상기 낮은 높이 바운싱은 또한 로우 패스가 플레이될 때도 발생할 수 있다. 따라서 이는 로우 패스로 해석될 수 있다.
그러나 복수의 물리적 볼 이벤트들은 도 8c에 예시적으로 도시된 바와 같이 볼의 모션 프로파일을 산출할 수 있다. 이 모션 프로파일은 볼에 하이 패스가 플레이되었음을 나타낼 수 있다.
공을 찼을 수 있는 플레이어의 (도시되지 않은) 해당 활동 프로파일은 볼의 모션 프로파일(도 8c)과 융합될 수 있다. 이로써, 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어와 볼을 수반하는 대응하는 게임 시나리오, 즉 상기 플레이어가 하이 패스를 플레이했을 수 있다고 결정할 수 있다.
추가 플레이어에 부착된 추가 플레이어 모듈의 추가 활동 프로파일은 컴퓨팅 유닛(13)에 의해 처리될 수 있다. 이 추가 활동 프로파일은 추가 플레이어가 패스를 받았을 수 있음을 나타낼 수 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어들과 볼 모두를 수반하는 대응하는 게임 시나리오, 즉 특정 제1 플레이어가 특정 제2 플레이어에게 하이 패스를 플레이했을 수 있다고 결정할 수 있다.
결정된 게임 시나리오들로부터 게임 관련 통계가 생성될 수 있다. 예를 들어, 하이 패스를 받은 제2 플레이어가 같은 팀의 멤버였다면, 이것은 성공적인 하이 패스였을 것이다. 제2 플레이어가 대신 다른 팀의 멤버였다면, 이는 실패한 하이 패스였을 것이다.
도 9a, 도 9b 및 도 9c는 두 플레이어들이 서로 간에 로우 패스들을 플레이하는 동안 수집된 장비 기반 데이터의 일례를 도시한다. 다음에서 로우 패스는 그라운드 패스로도 또한 지칭될 수 있다. 장비 모듈이 볼에 부착되었으며, 장비 모듈은 회전 센서와 가속도 센서를 포함하는 센서 디바이스를 포함했다.
도 9a는 회전 센서의 원시 측정 데이터를 도시한다. 도 9b는 가속도 센서의 원시 측정 데이터를 도시한다. 위에서 설명한 바와 같이, 특징들이 추출되어 물리적 볼 이벤트들로 분류되었다. 이러한 물리적 볼 이벤트들이 수집되어 모션 프로파일로 조합되며, 이는 도 9c에 도시된다.
도 9a의 회전 다이어그램의 시간 척도에서 확인될 수 있듯이, 볼의 회전은 꾸준히 증가하고 있었다. 이것은 볼이 땅에서 구르고 있고 차인 후에 꾸준히 모멘텀을 얻는 경우에, 즉 볼이 점점 더 빠르게 회전하는 발생할 수 있다.
도 9b의 가속도 다이어그램의 시간 척도의 시작에서 확인될 수 있듯이, 추출되어 물리적 볼 이벤트(91)(도 9c)인 "공이 차였음"으로 분류될 수 있는 제1 피크가 검출될 수 있다. 볼이 빠르고 반복적으로 지면에 닿을 때 발생할 수 있는 더 이후의 더 작은 피크들이 검출 가능한데, 이러한 경우는 로우 패스에서 전형적일 수 있다. 이러한 연속적인 피크들이 추출되어 물리적 볼 이벤트(92)(도 9c)인 "그라운드 패스/터치"로 분류될 수 있다.
약 172.6초에서, 가속도 다이어그램(도 9b)에서 추가 피크가 검출 가능할 수 있는 한편, 회전 다이어그램(도 9c)에서 갑작스런 회전 중단이 동시에 검출될 수 있다. 이것은 플레이어가 그라운드 패스를 받고 볼을 멈출 때 발생할 수 있다. 이러한 특징들이 추출되어 물리적 볼 이벤트(93)(도 9c)인 "멈춤"으로 분류될 수 있다.
그 후, 두 플레이어들에 의해 제2 그라운드 패스가 플레이되었다. 도 9c에 도시된 모션 프로파일에서 확인될 수 있는 바와 같이, 추가 물리적 볼 이벤트(94)인 "볼이 차였음", 그 다음에 연속 물리적 볼 이벤트들(95)인 "그라운드 패스/터치", 그 다음에 추가 물리적 볼 이벤트(96)인 "멈춤"이 분류되어 모션 프로파일에 삽입되었다.
이 모션 프로파일은 볼에 로우 패스(즉, 그라운드 패스)가 플레이되었음을 나타낼 수 있다. 공을 찼을 수 있는 플레이어의 (도시되지 않은) 해당 활동 프로파일은 볼의 모션 프로파일(도 9c)과 융합될 수 있다. 이로써, 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어와 볼을 수반하는 대응하는 게임 시나리오, 즉 상기 플레이어가 로우 패스를 플레이했을 수 있다고 결정할 수 있다.
추가 플레이어에 부착된 추가 플레이어 모듈의 추가 활동 프로파일은 컴퓨팅 유닛(13)에 의해 처리될 수 있다. 이 추가 활동 프로파일은 추가 플레이어가 로우 패스를 받았을 수 있음을 나타낼 수 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어들과 볼 모두를 수반하는 대응하는 게임 시나리오, 즉 특정 제1 플레이어가 특정 제2 플레이어에게 로우 패스를 플레이했을 수 있다고 결정할 수 있다.
본 발명의 시스템(10)의 추가 실시예가 도 10에 개략적으로 도시되며, 이는 도 2를 참조하여 이전에 설명된 것과 유사한 구성을 보여줄 수 있다. 따라서 도 2에 포함되는 엘리먼트들에 관해서는 위의 대응하는 설명이 참조된다.
그러나 도 2에 추가하여, 시스템(10)은 인프라구조 태그로도 또한 지칭되는 추가 모듈, 즉 인프라구조 모듈(113)을 포함할 수 있다. 상기 인프라구조 모듈(113)은 스포츠 게임이 일어나는 경기장과 연관되는 이동식 또는 바람직하게는 고정 모듈일 수 있다.
인프라구조 모듈(113)은 플레이어 모듈(11), 장비 모듈(12) 및 컴퓨팅 유닛(13) 중 적어도 하나와 단방향 또는 양방향 방식으로 통신하기 위한 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 인프라구조 모듈(113)은 채널(111)을 통해 장비 모듈(12)과 협력하여 RSSI 측정을 수행하도록 그리고/또는 채널(112)을 통해 플레이어 모듈(11)과 협력하여 RSSI 측정을 수행하도록 구성될 수 있다.
인프라구조 모듈(113)은 컴퓨팅 유닛(13)에 송신될 수 있는 인프라구조 기반 데이터(115)를 생성할 수 있다. 컴퓨팅 유닛(13)은 게임 시나리오를 결정하기 위해, 수신된 플레이어 기반 데이터(14) 및 수신된 장비 기반 데이터(16) 외에도 수신된 인프라구조 기반 데이터(115)를 사용할 수 있다.
인프라구조 기반 데이터(115)는 이 비제한적인 예에서, 인프라구조 업데이트 메시지에 포함될 수 있는 한편, 플레이어 기반 데이터(14)가 플레이어 모듈(11)로부터 컴퓨팅 유닛(13)으로 플레이어 업데이트 메시지로 송신될 수 있으며, 그리고/또는 장비 기반 데이터(16)가 장비 모듈(12)로부터 컴퓨팅 유닛(13)으로 장비 업데이트 메시지로 송신될 수 있다.
플레이어 업데이트 메시지, 장비 업데이트 메시지 및 인프라구조 업데이트 메시지는 각각 동일한 데이터 구조를 포함할 수 있다.
도 11은 플레이어 업데이트 메시지, 장비 업데이트 메시지 및 인프라구조 업데이트 메시지 각각에 대해 유효할 수 있는 각각의 업데이트 메시지의 데이터 구조의 일례를 도시한다. 업데이트 메시지는 도 6을 참조하여 위에서 설명한 바와 같이 추출되었을 수 있는 하나 이상의 특징들(14b, 16b)을 포함하는 특징 리스트를 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 이는 도 6을 참조하여 위에서 설명한 바와 같이 분류/추정되었을 수 있는 하나 이상의 물리적 이벤트들을 포함하는 이벤트 리스트를 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 이는 각각의 모듈(11, 12, 113)의 센서 디바이스들(17, 19) 중 적어도 하나에 의해 획득되었을 수 있는 원시 센서 측정 데이터(14a, 16a) 중 하나 이상을 포함하는 원시 데이터 리스트를 포함할 수 있다.
선택적으로, 각각의 업데이트 메시지는 하나 이상의 플레이어 모듈들(11) 및/또는 하나 이상의 장비 모듈들(12) 및/또는 하나 이상의 인프라구조 모듈들(113)을 포함할 수 있는 2개 이상의 모듈들 또는 태그들 사이의 RSSI 값들에 관한 정보를 포함하는 RSSI 리스트를 포함할 수 있다. 또한 선택적으로, 이는 메시지의 전송자를 식별하기 위한 전송자 압축 ID 및 동기화 목적들을 위한 타임스탬프를 포함할 수 있다.
태그들(11, 12)은 무선 통신 유닛들을 구비할 수 있기 때문에, 이들은 추가로 서로 RSSI의 시간 측정을 할 수 있다. RSSI 값들은 사이에서 RSSI가 측정되는 두 태그들(11, 12)의 거리와 포지션 모두에 의존하기 때문에, 태그(11, 12)는 시스템(10)의 다른 태그에 대한 대략적인 거리 추정치를 계산할 수 있다. 태그들(11, 12)은 이들이 가장 강력한 RSSI로 신호들을 수신하는 다른 태그들의 리스트를 보고할 수 있다. RSSI 측정의 리스트는 태그들(11, 12) 자체에서의 이벤트 검출과 함께 융합되어 예컨대, 볼의 점유 결정을 더욱 향상시킬 수 있다.
컴퓨팅 유닛(13)은 데이터베이스(22)(도 2 참조)를 추가로 관리할 수 있으며, 이로써 데이터베이스(22)는 플레이어들의 플레이 포지션들, 신체 통계, 습관들, 게임 또는 모든 분류된 이전 이벤트들까지의 또는 팀의 진행의 이벤트 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다.
볼의 시간적 점유에 관한 정보를 융합함으로써, 팀 내에서 성공 패스들 또는 실패 패스들과 같은 더 높은 레벨의 훈련 통계가 생성될 수 있다. 다른 통계는 팀의 두 멤버들 간의 패스들의 빈도, 터치 시간, 제1 터치 정밀도 등을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다.
위에서 언급한 바와 같이, 시스템(10)은 하나 이상의 인프라구조 모듈들(113)을 포함할 수 있다. 도 12는 축구 경기장(121)과 연관되는 12개의 인프라구조 모듈들(113)을 포함하는 시스템(10)의 비제한적인 예를 도시한다. 게다가, 적어도 하나의 장비 태그(12)를 포함하는 볼(12'), 적어도 하나의 플레이어 모듈(111)을 포함하는 제1 플레이어(11'1), 및 적어도 하나의 추가 플레이어 모듈(112)을 포함하는 제2 플레이어(11'2)가 비제한적인 예들로서 도시된다.
일 실시예에 따르면, 인프라구조 모듈들(113) 중 적어도 하나는 경기장(121) 내부에, 경기장(121) 외부에, 경기장(121)에, 경기장(121) 상에, 경기장(121) 위에, 경기장(121) 아래에 또는 경기장(121) 주변에 배열될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 인프라구조 모듈들(113) 중 적어도 하나는 상기 경기장(121)에 속하는 설비와 연관될 수 있다. 이러한 설비는 예를 들어, 축구 골문 또는 풋볼 골문의 골대, 농구 게임의 바스켓의 림 등일 수 있다. 인프라구조 모듈들(113) 중 적어도 하나는 경기장(121)의 상기 설비 내부에, 설비 외부에, 설비에, 설비 상에, 설비 위에, 설비 아래에 또는 설비 주변에 배열될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 유닛(13)은 인프라구조 모듈(113)로부터 인프라구조 기반 데이터(115)를 수신하도록 구성될 수 있고, 컴퓨팅 유닛(13)은 게임 시나리오를 결정하기 위해 인프라구조 기반 데이터(115)를 플레이어 기반 데이터(14)와 그리고 장비 기반 데이터(16)와 조합하도록 구성될 수 있다. 이 예에서, 결정된 게임 시나리오는 플레이어, 장비 및 선택적으로 인프라구조가 수반될 수 있는 게임 시나리오일 수 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 나타내는 플레이어 기반 데이터(14) 및 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 나타내는 장비 기반 데이터(16) 및 인프라구조 기반 데이터(115)를 기초로 게임 시나리오(18)를 결정할 수 있다.
인프라구조 모듈들(113) 중 적어도 하나는 섹터화된 안테나로도 또한 지칭될 수 있는 지향성 안테나 패턴을 포함하는 지향성 안테나를 포함할 수 있다. 도 12를 참조하면, 인프라구조 모듈들(113) 각각은 지향성 안테나를 포함할 수 있으며, 지향성 안테나 패턴은 방울 모양의 심벌(122)로 기호화된다.
일 실시예에 따르면, 인프라구조 모듈들(113) 중 적어도 하나는 경기장(121)으로 향하는 지향성 안테나(122)를 포함할 수 있다. 예컨대, 적어도 하나의 인프라구조 모듈(113)은 지향성 안테나 패턴(122)이 경기장(121)의 공간상 가장 가까운 경계선에 직교하게 지향되도록 배열될 수 있다. 예를 들어, 도 12의 상부 4개 및 하부 4개의 인프라구조 모듈들(113)이 경기장(121)의 측면 터치 라인들(123, 124)을 따라 배열될 수 있다. 따라서 이러한 인프라구조 모듈들(113)과 관련하여, 각각의 측면 터치 라인(123, 124)은 경기장(121)의 공간상 가장 가까운 경계선인 것으로 간주된다.
도 12에서 확인될 수 있는 바와 같이, 이러한 인프라구조 모듈들(113)은 지향성 안테나 패턴(122)이 경기장(121)의 각각의 측면 터치 라인(123, 124)에 직교하게 지향되도록 배열된다.
도 12에서 추가 확인될 수 있는 바와 같이, 적어도 하나의 인프라구조 모듈(113)은 골문 영역에 배열될 수 있다. 이 예에 따르면, 적어도 하나의 인프라구조 모듈(113)은 지향성 안테나 패턴(122)이 경기장(121)의 공간상 가장 가까운 경계선에 평행하게 지향되도록 배열될 수 있다. 이 예에서, 공간상 가장 가까운 경계선은 골 라인(125, 126)일 것이다.
도 12에서 확인될 수 있는 바와 같이, 이러한 인프라구조 모듈들(113)은 지향성 안테나 패턴(122)이 경기장(121)의 각각의 골 라인(125, 126)에 평행하게 지향되도록 배열된다.
추가로 또는 대안으로, 적어도 하나의 인프라구조 모듈(113)은 지향성 안테나 패턴(122)이 경기장(121)의 공간상 가장 가까운 경계선을 따라 지향되도록 배열될 수 있는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 인프라구조 모듈(113)은 지향성 안테나 패턴(122)이 측면 터치 라인(123, 124)을 따라 또는 골 라인(125, 126)을 따라 지향되도록 배열될 수 있다. 각각의 스포츠 게임은 각자의 개별 경계선들을 가질 수 있는 반면, 앞서 설명한 실시예들은 예시적으로 설명되는 축구 경기와는 다른 임의의 다른 스포츠에 적용될 수 있다.
이에 따라, 경기장(121) 자체에는 앞서 설명한 인프라구조 태그들(113) 중 하나 이상이 장착될 수 있다. 인프라구조 태그들(113)은 게임의 지속기간 동안 고정될 수 있다는 점에서 인프라구조 태그들(113)은 플레이어 태그(11) 및/또는 볼 태그(12)와 다를 수 있다. 특히, 인프라구조 태그들(113)에는 앞서 설명한 바와 같이 지향성 안테나(122)가 장착될 수 있다. 지향성 안테나(122)는 두 가지 목적들 중 적어도 하나를 제공할 수 있다 ― 첫째, 이들은 인프라구조 태그들(113)에 대한 경기장(121)에서의 플레이어/볼 태그들(11, 12)의 상대적 위치 측정(localization)을 제공하는 역할을 할 수 있고, 둘째, 이들은 통신을 보장하도록 예를 들어, 경기에서 관중들에 의해 이들의 개인 장비들을 위해 근처에 전개될 수 있는 외부 무선(예컨대, 블루투스) 디바이스들로부터의 간섭을 부분적으로 줄이는 역할을 할 수 있다.
각각의 안테나들(122)의 지향성, 즉 섹터화 특성으로 인해, 이러한 안테나들은 볼(12')이 경기장 밖에 있을 수 있는지 여부를 나타낼 수 있다. 이 정보는 뒤따르는 이벤트들, 이를테면 스로우(throw) 또는 프리킥과 추가로 결합되어 경기의 통계를 생성할 수 있다.
여기서 특히 관심을 끄는 것은 볼(12')이 예를 들어 골 라인(125, 126)을 넘었을 수 있는지 여부를 나타낼 수 있는 인프라구조 태그들(113)일 수 있다. 이 기술의 목적은 주로 경기 레벨에 대한 "골" 결정을 내리는 것이 아니라, 자동으로 훈련 세션의 진행을 추적하는 것이다. 이를 위해, 2개의 인프라구조 태그들(113)이 각각의 골대의 양 측면들에 배치될 수 있다는 점을 고려하면, 볼(12')이 골대에 들어갔을 수 있는지 여부의 결정은 인프라구조 태그들(113) 모두에서 볼(12')로부터 RSSI를 추정하거나, 채널 상호성으로 인해, 볼(12') 자체에서 두 태그들(113) 모두로부터 RSSI를 추정함으로써 결정될 수 있다. 인프라구조 태그들(113)은 또한 본 명세서에서 앵커들로 지칭될 수 있다.
도 13 및 도 14는 2개의 인프라구조 태그들(1131, 1132)로부터 볼(12')까지의 경로 손실의 대략적인 도시를 보여준다. 2개의 인프라구조 태그들(1131, 1132)은 또한 본 명세서에서 앵커 1 및 앵커 2로 지칭될 수 있다. 2개의 인프라구조 태그들(1131, 1132)은 각각 좌우 골대에 배치되었다.
도 13은 등방성 경우의, 즉 등방성 안테나 패턴을 포함하는 안테나들을 사용한 측정 값들을 보여준다. 도 14는 섹터화된 경우의, 즉 섹터화된, 즉 지향성 안테나 패턴을 포함하는 안테나들을 사용한 측정 값들을 보여준다. 후자의 경우, 인프라구조 태그들(1131, 1132)은 도 12에 도시된 바와 같이, 이들 각각의 지향성 안테나 패턴(122)이 골 라인(125, 126)에 평행하게 지향되도록 장착되었다.
두 경우들 모두, 인프라구조 태그들(1131, 1132)은 골대 크기의 절반인 1.66m의 높이에 장착되었다. 등방성 경우에 대해 도 13에 그리고 섹터화된 경우에 대해 도 14에 도시된 결과들은 로그 노말 섀도잉(log-normal shadowing)을 고려하지 않고 자유 공간 경로 손실에 대해 유효하다.
결과들은 등방성 경우(도 13)와 섹터화된 경우(도 14) 모두에서, 측정된 RSSI가 볼(12')이 골대를 통과했는지 여부를 추론하는 데 사용될 수 있음을 보여준다. 확률 모델들을 사용하여, RSSI 정보 및 게임의 역학이 융합되어 골이 이루어졌는지 여부의 결정을 형성할 수 있다. 그러나 지향성 안테나 패턴을 포함하는 섹터화된 안테나들의 사용은 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과들을 드러낼 수 있다. 따라서 섹터화된 안테나들이 인프라구조 모듈들(113)에서 사용되는 것이 선호될 수 있다.
도 15에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 플레이어 태그들(111, 112), 하나 이상의 장비 태그들(12) 그리고 선택적으로 하나 이상의 인프라구조 태그들(113) 사이에서 RSSI 측정들이 협력적으로 수행될 수 있다. 즉, 인프라구조 태그들(113)은 인프라구조 태그(113)를 가리키는 화살표들(151, 152, 153)로 표시된 바와 같이, 플레이어 태그들(111, 112) 및 장비 태그(12) 중 적어도 하나로부터 수신된 신호의 RSSI 값을 측정하도록 구성될 수 있다. 결국, 플레이어 태그들(111, 112) 및/또는 장비 태그들(12)은 플레이어 태그들(111, 112) 및 장비 태그(12)를 가리키는 화살표들(151, 152, 153)로 표시된 바와 같이, 인프라구조 태그(113)로부터 수신된 신호의 RSSI 값을 측정하도록 구성될 수 있다.
도 15의 단순화된 그래픽은 양면 이중 화살표들(151, 152, 153, 154, 155, 156)로 표시될 수 있는 모든 네트워크 멤버들(111, 112, 12, 113) 사이의 가능한 RSS 측정들을 보여주며, 여기서 양면들은 각각의 태그가 송신기와 수신기 모두로 기능할 수 있다는 사실을 강조한다.
위에서 언급한 RSSI 값들 중 적어도 하나에 기초하여, 플레이어 태그들(111, 112), 장비 태그(12) 및 인프라구조 태그(113) 중 적어도 하나는 각각의 플레이어 태그(111, 112)의 그리고/또는 경기장(121) 상에서 장비 태그(12)의 절대 포지션을 계산하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 각각의 플레이어 모듈(111, 112) 및 장비 모듈(12) 중 적어도 하나에 대해 데시미터 또는 센티미터 범위의 경기장에서의 절대 포지션이 계산될 수 있다.
플레이어들(11'), 볼(12') 및 인프라구조 태그들(113)은 모두 블루투스와 같은 ― 그러나 이에 제한되지 않음 ― 무선 기술을 통해 통신할 수 있으므로, 언제든 네트워크의 각각의 멤버들 사이의, 즉 각각의 태그(11, 12, 113) 사이의 수신 신호 강도들(RSS: Received Signal Strengths)이 계산될 수 있다. 고정 인프라구조 태그들(113)이 이용 가능하지 않을 수 있다면, 접근 방식은 다른 모든 태그들(11, 12)이 이동식인 것과 같은 군집일 수 있으며, 이는 아래에서 추가 논의될 것이다. RSS 전파는 거리 의존적이므로, 네트워크의 모든 멤버들(11, 12, 113)의 상대적 포지션들에 대한 정보가 이런 식으로 얻어질 수 있다.
n명의 멤버들을 가진 네트워크의 경우, 각각의 시간 인스턴트에서 네트워크의 모든 멤버들(11, 12, 113) 사이의 최대 n(n - 1)개의 RSS가 관찰될 수 있다(서로 다른 안테나 패턴들로 인해 네트워크 멤버 A에서 네트워크 멤버 B로의 RSS는 멤버 B에서 멤버 A로의 RSS와 같지 않을 수 있다는 점에 주목한다). 도 15는 이러한 타입의 단순화된 네트워크를 도시하며, 여기서는 제1 플레이어 태그(111)가 플레이어의 왼쪽 정강이에 부착될 수 있고, 제2 플레이어 태그(112)가 동일한 플레이어의 오른쪽 정강이에 부착될 수 있으며, 장비 태그(12)가 볼(12')에 부착될 수 있고, 인프라구조 태그(113)가 경기장(121)에 배열될 수 있다. 제1 플레이어 태그(111) 및 제2 플레이어 태그(112), 장비 태그(12) 및 인프라구조 태그(113) 각각은 네트워크 멤버들일 수 있다.
예를 들어, 팀당 11명의 플레이어들을 갖는 전형적인 축구 게임에서, 각각의 팀의 각각의 플레이어에 대해 2개의 태그들, 1개의 볼 태그 및 4개의 고정 인프라구조 태그들에 따라, 한 번에 2346개의 측정들이 이용 가능할 수 있다. 상태들의 수, 예컨대 46을 갖는 모든 플레이어들 및 볼의 2차원 포지션들은 비교 시 상대적으로 적어, 과잉 결정된 연립 방정식을 산출한다. 로그 형태의, 예컨대 dBm 단위의 유클리드 거리( d ab )에 의존하는, p a 에 위치된 (소스/송신기 역할의) 네트워크 멤버 a 로부터 p b 에 위치된 (수신기 역할의) 다른 멤버 b 로 전송된 신호의 측정된 RSS( RSS ab )의 예시적인 단순화된 모델이 다음과 같이 기술될 수 있다:
Figure 112021000313060-pct00009
여기서 γ는 경로 손실 파라미터를 나타내고(자유 공간에서 γ = 2), RSS 0 은 기준 거리, 예컨대 1m에서 RSS를 나타내며, σ fad,a ( p b )는 p a 에서의 로그 노말 섀도우 페이딩 컴포넌트를 기술하는데, 이는 무작위로 모델링되지만 공간상 상관되며, 따라서 두 태그들의 포지션들에 대한 종속성도 또한 나타낸다(태그 a 가 고정적이라면, 이 종속성은 단지 b 로 감소된다).
이제 이러한 측정들 또는 이들의 임의의 서브세트가 관심 상태들: 인프라구조 태그(113)에 의해 한정될 수 있는 경기장(121) 내에서 볼(12') 및/또는 플레이어들(11')(또는 이들의 임의의 서브세트)의 포지션들, 또는 경기장(121) 내에서 알려진 포지션들을 갖는 인프라구조 태그(113)가 이용 가능하지 않을 수 있다면 태그들(11, 12) 중 적어도 하나에 대한 상대적 포지션을 추정하는 데 사용될 수 있다.
예를 들어, 이는 칼만(Kalman) 또는 입자 필터들, 최소 제곱법들과 같은 베이지안(Bayesian) 필터들을 사용하고 위에서 언급한 모델 또는 RSS 전파(예컨대, 광선 추적)를 위한 다른 결정론적 또는 확률적 모델을 사용함으로써 이루어질 수 있다. 게다가, 시스템(10)에 의해 획득된 추가 정보(예컨대, 볼 접촉 정보, 플레이어(11')에 대해 획득된 모션 상태 정보(달리기, 드리블, 멈춤), 원시 IMU 데이터 또는 운동학 정보) 및 추가 이용 가능한 메타-정보(예컨대, 플레이어의 팀 포지션, 예컨대 골키퍼, 수비 플레이어 등 또는 플레이어들의 기술 구성들에 관한 입력, 예컨대 4-4-2, 게임 이벤트들(코너킥, 프리킥, 페널티킥, 킥오프, 스로인 등), 축구 선수의 예상 속도 및 움직임에 대한 정보에 기반한 볼(12') 및 플레이어(11')의 포지션의 정렬)가 예컨대, 전환 모델링 또는 선험적 확률 분포들을 위해 필터에서 사용될 수 있다. 추가로, ("지문들"이라 하는) 알려진 포지션들에서의 RSS 관찰들이 솔루션에서 예컨대, 측정 모델의 일부로서, 특히 페이딩 컴포넌트를 모델링하는 데 사용될 수 있다.
또 추가 예시적인 실시예에 따르면, 경기장(121)은 예컨대, 복수의 직사각형들에 의해 복수의 세그먼트들로 세그먼트화될 수 있으며, 세그먼트들에 대한 절대 포지션이 각각의 플레이어 모듈들(111, 112) 및 장비 모듈(12) 중 적어도 하나에 대해 계산될 수 있다.
하나의 비제한적인 예로서, 도 12를 다시 참조할 것이다. 확인될 수 있는 바와 같이, 참조 번호들(1131, 1132)로 표시된 2개의 인프라구조 모듈들이 서로 반대로 배열될 수 있는데, 예컨대 제1 인프라구조 태그(1131)는 제1 측면 터치 라인(123)에 배열될 수 있고, 제2 인프라구조 태그(1132)는 반대편의 제2 측면 터치 라인(124)에 배열될 수 있다. 인프라구조 태그들(1131, 1132) 각각은 지향성 안테나 패턴을 포함하는 섹터화된 안테나를 포함할 수 있으며, 여기서 두 안테나 패턴들은 모두 서로를 향할 수 있다.
이로써, 경기장(121)은 복수의 세그먼트들로 세그먼트화될 수 있다. 이 예에서, 제1 인프라구조 모듈(1131) 및 제2 인프라구조 모듈(1132)은 복수의 세그먼트들('A', 'B', 'C', 'D') 중 하나일 수 있는 세그먼트 'C'를 생성할 수 있다. 예를 들어, 볼(12')은 세그먼트 'C'에 위치될 수 있고, 제1 플레이어(11'1)는 세그먼트 'B'에 위치될 수 있으며, 제2 플레이어(11'2)는 세그먼트 'D'에 위치될 수 있다.
앞서 설명한 예시적인 실시예들 중 임의의 실시예에서, 인프라구조 모듈(113), 플레이어 모듈(11), 장비 모듈(12) 및 컴퓨팅 유닛(13) 중 적어도 하나는 측정된 RSSI 값에 기초하여, 인프라구조 모듈(113)과 플레이어 모듈(11) 및 장비 모듈(12) 중 적어도 하나 사이의 상대적 공간 거리를 계산하도록 구성될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 앞서 설명한 예시적인 실시예들 중 임의의 실시예에서, 인프라구조 모듈(113), 플레이어 모듈(11), 장비 모듈(12) 및 컴퓨팅 유닛(13) 중 적어도 하나는 측정된 RSSI 값에 기초하여, 경기장(121)에서 적어도 하나의 플레이어 모듈(11) 및/또는 적어도 하나의 장비 모듈(12)의 절대 포지션을 계산하도록 구성될 수 있다.
이에 따라, 경기장(121)에서 적어도 하나의 플레이어(11') 및/또는 적어도 하나의 장비(12')의 앞서 설명한 위치 측정은 하나 이상의 인프라구조 태그들(113)에 의해 지원될 수 있다.
그러나 또 추가 예시적인 실시예에서는, RSSI 측정 값들이 하나 이상의 인프라구조 모듈들(113)과 연관되지 않고 적어도 하나의 플레이어(11') 및/또는 적어도 하나의 장비(12')의 위치 측정이 수행될 수 있는 것이 가능할 수 있다. 즉, RSSI 측정 값들이 적어도 하나의 플레이어 태그(11) 및/또는 적어도 하나의 장비 태그(12)와 연관되어 적어도 하나의 플레이어(11') 및/또는 적어도 하나의 장비(12')의 위치 측정이 수행될 수 있는 것이 가능할 수 있다. 이러한 실시예들에 따르면, 적어도 하나의 플레이어(11') 및/또는 적어도 하나의 장비(12')의 위치 측정은 어떠한 인프라구조 태그들(113) 없이도 가능할 수 있다.
이러한 실시예는 가능하게는 인프라구조 태그(113) 없이, 도 15에 도시된 실시예에 대응할 수 있다. 이동 가능한 하나 이상의 플레이어 모듈들(111, 112) 및/또는 이동 가능한 장비 모듈(12) 간의 RSSI 위치 측정의 이러한 접근 방식은 RSSI 군집 위치 측정 또는 RSSI 협력 위치 측정으로 지칭될 수 있으며, 여기서 RSS는 앞서 설명한 바와 같이, 그러나 네트워크 멤버들로서 인프라구조 태그들(113) 없이 계산될 수 있다.
이러한 실시예에 따르면, 적어도 하나의 플레이어 모듈(111, 112)은 장비 모듈(12)로부터 수신된 신호의 수신 신호 강도 표시 ― RSSI ― 값을 측정하도록 구성될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 장비 모듈(12)은 적어도 하나의 플레이어 모듈(111, 112)로부터 수신된 신호의 수신 신호 강도 표시 ― RSSI ― 값을 측정하도록 구성될 수 있다.
상기 측정된 RSSI 값에 기초하여, 적어도 하나의 플레이어 모듈(111, 112) 및/또는 장비 모듈(12) 및/또는 컴퓨팅 유닛(13)은 적어도 하나의 플레이어 모듈(111, 112)과 장비 모듈(12) 간의 상대적 공간 거리를 계산하도록 구성될 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 측정된 RSSI 값에 기초하여, 적어도 하나의 플레이어 모듈(111, 112) 및/또는 장비 모듈(12) 및/또는 컴퓨팅 유닛(13)은 경기장(121) 상에서 적어도 하나의 플레이어 모듈(111, 112)과 장비 모듈(12)의 절대 포지션을 계산하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 볼 모듈(12) 및 플레이어 모듈들(111, 112)은 무선, 예컨대 블루투스, 데이터 접속을 가질 수 있다. 무선(예컨대, 블루투스) 능력으로, RSSI(신호 강도) 측정이 각각의 플레이어/장비 모듈들(111, 112, 12)에 의해 이루어질 수 있고 모듈들(111, 112, 12) 간의 거리를 추정하는 데 사용될 수 있는데, 이 거리는 모듈들(111, 112, 12) 간의 상대 거리일 수 있으며, 이것으로부터 모듈들(111, 112, 12)의 서로 간의 상대적 포지션이 결정/추정될 수 있다. 모든 거리 추정치들을 조합하여, 플레이어 및 볼 포지션들의 추정치를 포함하는 상황 사진이 생성될 수 있다. 이것은 또한 경기장(121) 상에서 모듈들(111, 112, 12)의 절대 포지션을 결정하게 할 수 있다.
RSSI 측정 데이터가 최상의 경우에는 모든 모듈들(111, 112, 12)에 이용 가능할 수 있다면, 모든 모듈들(111, 112, 12) 간의 상대 거리가 추정될 수 있고, 이 정보는 융합되어 거리 추정치들의 정확도를 향상시킬 수 있고, 게다가 인프라구조 태그들(113)이 이용 가능하지 않을 수 있는 경우에도, 군집형 접근 방식으로 서로에 대해 모듈들(111, 112, 12)의 위치를 측정할 수 있다.
그러나 이것은 위에서 설명한 바와 같이, 고정 및 알려진 포지션들에서 모듈들(예컨대, 인프라구조 모듈들(113))을 사용함으로써 개선될 수 있다.
컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어 모듈(11) 및/또는 장비 모듈(12)로부터 상기 측정된 하나 이상의 RSSI 값들을 수신할 수 있고, 컴퓨팅 유닛(13)은 게임 시나리오(18)를 결정하기 위해, 플레이어(11')의 활동 프로파일을 나타내는 플레이어 기반 데이터(14) 및 장비(12')의 모션 프로파일을 나타내는 장비 기반 데이터(16)와 함께 그리고 선택적으로, 이용 가능하다면, 인프라구조 기반 데이터(115)와 함께 이러한 하나 이상의 RSSI 값들을 사용할 수 있다.
즉, 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어 모듈(11) 및 장비 모듈(12) 중 적어도 하나로부터 RSSI 값을 수신하도록, 그리고 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 장비(12')의 모션 프로파일(16c) 및 수신된 RSSI 값에 기초하여, 플레이어(11') 및 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, RSSI 값은 예컨대, 2명 이상의 플레이어들이 서로 가까이 포지셔닝된다면, 경기장 위의 어떤 플레이어가 볼을 찼는지를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 플레이어 모듈(111)을 포함하는 제1 플레이어(11'1)와 제2 플레이어 모듈(112)을 포함하는 제2 플레이어(11'2) 간의 시합에서는, 제1 플레이어(11'1)가 볼을 찰 수 있는 한편, 제2 플레이어(11'2)는 의도치 않게 잔디를 찰 수 있다. 두 플레이어 모듈들(111, 112) 모두 매우 유사할 수 있는 가속도 신호를 발생시킬 수 있다. 그러나 RSSI 값은 볼이 제2 플레이어(11'2)보다 제1 플레이어(11'1)에 더 가까웠음을 나타낼 수 있다.
이를 위해, 제1 플레이어 모듈(111)과 연관된 RSSI 값과 제2 플레이어 모듈(112)과 연관된 RSSI 값이 서로 비교될 수 있다. 예를 들어, RSSI 값들을 비교한 결과가 제1 플레이어 모듈(111)이 제2 플레이어 모듈(112)보다 볼(12')에 대해 더 낮은 공간 거리를 포함함을 드러낼 수 있다면, 이는 제1 플레이어(11'1)가 제2 플레이어(11'2)보다 볼(12')에 더 가까웠다는 표시일 수 있다. 따라서 제1 플레이어(11'1)가 볼(12')을 찼을 수 있는 확률이 더 높다.
이에 기초하여, 컴퓨팅 유닛(13)은 예컨대, 제1 플레이어(11'1)의 플레이어 기반 데이터(14)(활동 프로파일) 및 장비 기반 데이터(16)(모션 프로파일) 및 RSSI 값들에 기초하여 제1 플레이어(11'1)의 게임 시나리오인 "시합 패배"를 결정할 수 있다.
보다 일반적인 관점에서, 컴퓨팅 유닛(13)은 제1 플레이어 모듈(111)과 관련되는 제1 RSSI 값 및 제2 플레이어 모듈(112)과 관련되는 제2 RSSI 값을 수신하도록 구성될 수 있고, 컴퓨팅 유닛(13)은 제1 RSSI 값과 제2 RSSI 값을 비교하도록 그리고 RSSI 값들을 비교한 결과가 제1 플레이어 모듈(111)이 제2 플레이어 모듈(112)보다 장비(12')에 대해 더 낮은 공간 거리를 포함함을 나타낸다면, 게임 시나리오를 결정하기 위해 제1 플레이어 모듈(111)의 플레이어 기반 데이터(14)를 택하도록 추가로 구성될 수 있다.
위의 본 발명의 개념의 정보는 융합될 수 있는데, 예컨대 모듈들(111, 112, 12)의 역학, 예컨대 0에 가까운 속도, 고속 움직임, 높은 동적 운동, 볼 점유에 관한 정보 등이 여기서 도움이 될 수 있다.
거리들 및 포지션들, 예컨대 RSSI 측정 오프셋들 및 비선형성들에 추가로 추정 프로세스에서, 전파 채널의 채널 파라미터들(예컨대, 경로 손실 계수, 섀도잉, 로그 노말 페이딩, 크리깅(Kriging) 방법)이 추정될 수 있다.
이러한 RSSI 협력 위치 측정은 다음과 같은 이점들을 포함할 수 있다:
Figure 112021000313060-pct00010
실현 가능한 가장 저렴한 위치 측정 시스템들 중 하나
Figure 112021000313060-pct00011
저렴함: 고속 카메라들 또는 정밀한 무선 측위(radiolocation)를 갖는 추적 시스템들에 비해 저가 통신(블루투스 또는 WiFi)의 사용
Figure 112021000313060-pct00012
통신 인프라구조의 재사용
Figure 112021000313060-pct00013
인프라구조에 대한 설치 노력 없음
Figure 112021000313060-pct00014
HW 컴포넌트들은 위의 본 발명의 시스템에서 이미 이용 가능할 것임
Figure 112021000313060-pct00015
본 발명의 시스템으로부터의 게임 이벤트들과의 조합은 예컨대, 경기장 위 어디에서 그리고 어떤 상황에서 패스들이 성공했거나 실패했는지, 통계의 의미를 증가시킴
다음에, 본 발명의 개념이 간략하게 설명되고 다른 어떤 단어들로 다시 요약될 것이다.
풋볼 또는 축구와 같은 팀 스포츠 시나리오에서 선수 경기력을 측정하기 위한 객관적인 데이터는 개인 레벨 및/또는 팀 레벨에서 경기력을 향상시키기 위해 코치들과 선수들 자신들에게 가치 있는 정보가 될 수 있다. 이를 위해, 한 선수에서 다른 선수로의 성공 및 실패 패스들, 패스 속도, 패스 타입(하이/로우), 볼의 점유, 볼의 모션 역학, 선수들의 경기력 등과 같은 통계가 생성될 필요가 있다.
통계를 생성하기 위해, 바람직하게 센서들(17, 19) 및 게임의 다양한 개체들(이를테면, 플레이어들(11'), 볼(12'), 경계)에 대한 무선 통신 능력이 갖춰진 (여기서는 태그들로도 또는 ― 부착 포지션에 따라 ― 플레이어 모듈(11) 또는 장비 모듈(12)로도 또한 지칭되는) 모듈들(11, 12)을 부착함으로써 측정들이 이루어질 수 있다. 열린 문제는 이러한 측정들을 얻고 최적으로 조합하여 필요한 통계를 생성하는 것이다. 동시에, 이 솔루션은 또한 휴대 가능하고 경제적이며 전력 효율적이고 확장 가능하고 외부 장애들에 대한 복원력이 있어야 한다.
따라서 본 발명의 개념은 모듈(12)을 볼(12')에 장착하고 플레이어 모듈들(11)도 갖는 것을 제안할 수 있다. 종래 기술과는 대조적으로, 플레이어(11')가 볼(12')을 찼을 수도 있고, 볼(12')이 차였을 수도 있고 나중에 플레이어(11')가 볼(12')을 받았을 수 있으며 볼(12')이 다른 플레이어(11')에 의해 받아졌을 수도 있음을 검출하는 것이 가능해진다. 이러한 정보를 조합함으로써, 플레이어 A에서 플레이어 B로의 패스들의 추정이 예컨대, 단지 플레이어 모듈을 사용하는 것보다 훨씬 정확하고 정확한 포지셔닝을 사용하는 것보다 훨씬 저렴할 것이다. 훈련 시나리오에서와 같이 더 많은 플레이어들과 볼들이 수반되는 경우에도 성공 패스와 실패 패스를 구별하는 것이 더 쉽다.
제안된 시스템은 도 2에 도시된 바와 같이 다음의 컴포넌트들을 포함할 수 있다:
1) 볼(12')에 부착된 하나의 활성 태그(볼 태그(12))
2) 플레이어(11')에 부착된 적어도 하나의 활성 태그(플레이어 태그(11))
3) 하나 이상의 컴퓨팅 유닛들(13)(컴퓨팅 유닛) 및
4) 적어도 하나의 시각화 유닛(21)(APP들 + GUI)
5) 측정된 센서 데이터로부터 이벤트들의 분류를 위한 관련 정보 및 결정 도메인들과 같은 다른 정보를 포함하는 데이터베이스(22)
본 발명의 개념은 다음과 같이 다음의 중요 항목들로 간략하게 요약될 수 있다:
1. 특징 추출 및 결정 트리들 및/또는 기계 학습을 포함하여, 데이터를 분석하고 예컨대, 플레이어 A에서 플레이어 B로의 패스들을 추정하기 위한 방법들과 함께, 관성 센서들, 자력계들 및/또는 압력 센서들과 같은 모션 센서들(17, 19)을 가진 모듈들(11, 12) 및 서로 간의 또는 중앙 유닛(13)과의 데이터 접속을 사용하는 반면, 적어도 하나의 모듈(12)은 볼(12')에 통합될 수 있고 적어도 하나의 모듈(11)은 적어도 하나의 플레이어(11')에 부착될 수 있다.
o 위에서 언급한 방법들을 사용하면, 각각의 태그(11, 12)에 대해 개별적으로 이벤트들이 분류될 수 있고, 획득된 정보가 태그들(11, 12) 사이에서 모두 융합될 수 있으며 예컨대, 데이터베이스(22)로부터의 추가 정보를 사용하여 더 높은 레벨 정보를 생성할 수 있다.
o 데이터베이스(22)는 플레이어들의 플레이 포지션들(골키퍼, 수비, 공격 등), 신체 통계, 습관들, 게임 또는 모든 분류된 이전 이벤트들까지의 또는 팀의 진행의 이벤트 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다.
o 더 높은 레벨 정보는 예컨대, 플레이어 A에서 플레이어 B로의 패스, 실패/성공 패스, 볼 점유 시간, 제1 터치 정밀도, 실패/성공 가로채기, 시합 승리/패배, 및 이들을 기반으로 한 통계 및 분석이다.
2. 중앙 유닛들(13)을 포함하여 모듈들(11, 12) 중 적어도 일부에서 RSSI 또는 거리 측정 데이터가 이용 가능하다면, RSSI 측정 데이터를 포함하여 예컨대, 태그들(11, 12) 사이의, 특히 플레이어 태그들(11)과 볼 태그들(12) 사이의 거리를 추정함으로써 언급한 더 높은 레벨의 정보가 개선될 수 있다.
3. RSSI 협력 위치 측정
o 아이디어: 볼 모듈들(12) 및 플레이어 모듈들(11)은 블루투스 데이터 접속을 가질 수 있다. 블루투스 모듈들로 RSSI(신호 강도) 측정들이 이루어져 모듈들(11, 12) 간의 거리를 추정하는 데 사용될 수 있다. 모든 거리 추정치들을 조합하여, 플레이어 및 볼 포지션들의 추정치를 포함하는 상황 사진이 생성될 수 있다.
o 그래서 RSSI 측정 데이터가 최상의 경우에는 모든 모듈들(11, 12)에 이용 가능하다면, 모든 모듈들(11, 12) 간의 거리가 추정될 수 있고, 이 정보는 융합되어 거리 추정치들의 정확도를 향상시킬 수 있고, 게다가 군집형 접근 방식으로 서로에 대해 모듈들(11, 12)의 위치를 측정할 수 있다.
o 이것은 고정 및 알려진 포지션들에서 모듈들(예컨대, 인프라구조 모듈들(113))을 사용함으로써 개선될 수 있다.
o 위의 발명의 개념의 정보는 융합될 수 있다:
Figure 112021000313060-pct00016
모듈들(11, 12)의 역학, 예컨대 0에 가까운 속도, 고속 움직임, 높은 동적 운동 등이 여기서 도움이 될 수 있다.
Figure 112021000313060-pct00017
볼 점유에 대한 정보가 여기서 도움이 될 수 있다.
o 거리들 및 포지션들, 예컨대 RSSI 측정 오프셋들 및 비선형성들에 추가로 추정 프로세스에서, 전파 채널의 채널 파라미터들(예컨대, 경로 손실 계수, 섀도잉, 로그 노말 페이딩, 크리깅 방법)이 추정될 수 있다.
플레이어(11')에 고정된 플레이어 태그(11) 대신에, 태그(12)가 병, 바, 골, 바운서 등과 같은 물체에 고정될 수 있다. 그런 다음, 이는 예컨대, 타깃이 맞았다면, 센서 데이터의 분석에 의해 태그(12)에서 모니터링될 수 있다.
게다가, 발명의 시스템(10)이 제공될 수 있으며, 스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10)으로서, 이 시스템(10)은
게임의 플레이어(11')에 부착되도록 구성된 적어도 하나의 플레이어 모듈(11),
상기 게임에서 사용될 스포츠 장비(예컨대, 볼, 퍽)(12')에 부착되도록 구성된 적어도 하나의 장비 모듈(12), 및
컴퓨팅 유닛(13)을 포함하며,
플레이어 모듈(11)은 적어도 다축 가속도계를 포함하는 제1 센서 디바이스(17), 제1 센서 디바이스(17)로부터 수신된 원시 센서 측정 데이터(14a)로부터 파라미터(14b)를 결정(예컨대, 특징을 추출)하기 위한 그리고 상기 특징(14b)을 (플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정하기 위한) 물리적 플레이어 이벤트로 분류하기 위한 신호 처리 유닛, 및 물리적 플레이어 이벤트 및/또는 활동 프로파일(14c)을 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하기 위한 무선 통신 디바이스를 포함하고,
장비 모듈(12)은 적어도 다축 가속도계를 포함하는 제2 센서 디바이스(19), 제2 센서 디바이스(19)로부터 수신된 센서 측정 데이터(16a)로부터 파라미터(16b)를 결정(예컨대, 특징을 추출)하기 위한 그리고 상기 특징(16b)을 (장비(12')의 모션 프로파일 결정하기 위한) 물리적 장비 이벤트로 분류하기 위한 신호 처리 유닛, 및 물리적 장비 이벤트 및/또는 모션 프로파일(16c)을 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하기 위한 무선 통신 디바이스를 포함하며,
컴퓨팅 유닛(13)은 플레이어 모듈(11)로부터 물리적 플레이어 이벤트 및/또는 활동 프로파일(14c)을 그리고 장비 모듈(12)로부터 물리적 장비 이벤트 및/또는 모션 프로파일(16c)을 수신하기 위한 무선 통신 디바이스를 포함하고, 물리적 플레이어 이벤트 및/또는 활동 프로파일(14c)을 물리적 장비 이벤트 및/또는 모션 프로파일(16c)과 함께 게임 시나리오(18)로 분류하기 위한 분류기(68)를 더 포함한다.
다음에서, 게임 시나리오들의 일부 비제한적인 예들이 주어질 수 있으며, 여기서 게임 시나리오는 플레이어에 의해 플레이된 로우 패스, 플레이어에 의해 플레이된 하이 패스, 같은 팀으로부터의 다른 플레이어에게 도달하는 성공 패스, 다른 팀으로부터의 다른 플레이어에게 도달하는 실패 패스, 2명 이상의 플레이어들 간의 시합 승리 또는 패배, 플레이어에 의해 실행된 페널티킥, 플레이어에 의해 실행된 코너킥, 플레이어에 의해 실행된 스로인, 플레이어에 의해 실행된 발리 슛, 플레이어에 의해 실행된 하프 발리 슛, 플레이어에 의해 실행된 헤더 슛, 플레이어에 의해 실행된 드리블, 플레이어에 의한 볼 점유 지속기간을 포함하는 그룹 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 시스템(10)은 다음의 이점들을 제공할 수 있다:
Figure 112021000313060-pct00018
저렴함: 고속 카메라들 또는 정밀한 무선 측위를 갖는 추적 시스템들에 비해 저가 센서들(<　50€)의 사용
Figure 112021000313060-pct00019
태그들이 풋볼들 및 다른 게임 디바이스들에 통합될 수 있을 때, 플레이어 및 게임 디바이스(예컨대, 볼) 메트릭들 및 이벤트들
Figure 112021000313060-pct00020
태그에 대한 데이터의 전처리(신호/데이터 분석 및 이벤트 검출 및 처리). 따라서 다음에 대해 훨씬 더 낮은 요건들이 발생한다:
o 무선 통신으로 인한 레이턴시
o 무선 통신을 통해 전달될 데이터의 양
o 태그들의 동기화
Figure 112021000313060-pct00021
플레이어 이벤트들이 볼 이벤트들과 상관되고 볼 이벤트들로 보완될 수 있기 때문에, 플레이어 태그 메트릭들만이 평가되는 시스템들에 비해 더 높은 견고함 및 더 높은 기능성.
본 발명의 시스템(10)은 다음에 사용될 수 있다
Figure 112021000313060-pct00022
스포츠 분석, 측량 조사, 상태 결정, 상태 분류, 정보 융합, 이벤트 인식, 이벤트 처리, (위치 측정, 위치, 추적, 통신),
Figure 112021000313060-pct00023
스포츠: 모든 볼 스포츠, 하키, 특수 장비가 있는 일반 스포츠 및 이와 상호 작용하는 한 명 이상의 플레이어들
Figure 112021000313060-pct00024
훈련 목적들 및 게임 분석
Figure 112021000313060-pct00025
추후 분석 또는 추가 처리를 위한 트레이닝 세션들 및 게임들의 디지털화
일부 양상들은 장치와 관련하여 설명되었지만, 이러한 양상들은 또한 대응하기 위한 방법의 설명을 나타내며, 여기서 블록 또는 디바이스는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 대응한다는 점이 명백하다. 비슷하게, 방법 단계와 관련하여 설명한 양상들은 또한 대응하는 장치의 대응하는 블록 또는 항목 또는 특징의 설명을 나타낸다. 방법 단계들의 일부 또는 전부가 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그래밍 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 사용하여) 실행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 가장 중요한 방법 단계들 중 하나 또는 그보다 많은 단계가 이러한 장치에 의해 실행될 수 있다.
특정 구현 요건들에 따라, 본 발명의 실시예들은 하드웨어로 또는 소프트웨어로 또는 적어도 부분적으로 하드웨어로 또는 적어도 부분적으로 소프트웨어로 구현될 수 있다. 구현은 각각의 방법이 수행되도록 프로그래밍 가능 컴퓨터 시스템과 협력하는(또는 협력할 수 있는) 전자적으로 판독 가능 제어 신호들이 저장된 디지털 저장 매체, 예를 들어 플로피 디스크, DVD, 블루레이, CD, ROM, PROM, EPROM, EEPROM 또는 플래시 메모리를 사용하여 수행될 수 있다. 따라서 디지털 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능할 수 있다.
본 발명에 따른 일부 실시예들은 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나가 수행되도록, 프로그래밍 가능 컴퓨터 시스템과 협력할 수 있는 전자적으로 판독 가능 제어 신호들을 갖는 데이터 반송파를 포함한다.
일반적으로, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터 상에서 실행될 때, 방법들 중 하나를 수행하기 위해 작동하는 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다. 프로그램 코드는 예를 들어, 기계 판독 가능 반송파 상에 저장될 수 있다.
다른 실시예들은 기계 판독 가능 반송파 상에 저장된, 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함한다.
즉, 본 발명의 방법의 한 실시예는 이에 따라, 컴퓨터 상에서 컴퓨터 프로그램이 실행될 때 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램이다.
따라서 본 발명의 방법들의 추가 실시예는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함하여 그 위에 기록된 데이터 반송파(또는 디지털 저장 매체, 또는 컴퓨터 판독 가능 매체)이다. 데이터 반송파, 디지털 저장 매체 또는 레코딩된 매체는 통상적으로 유형적이고 그리고/또는 비-일시적이다.
따라서 본 발명의 방법의 추가 실시예는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 나타내는 신호들의 데이터 스트림 또는 시퀀스이다. 신호들의 데이터 스트림 또는 시퀀스는 예를 들어, 데이터 통신 접속을 통해, 예를 들어 인터넷을 통해 전송되도록 구성될 수 있다.
추가 실시예는 처리 수단, 예를 들어 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하도록 구성 또는 적응된 컴퓨터 또는 프로그래밍 가능 로직 디바이스를 포함한다.
추가 실시예는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 설치된 컴퓨터를 포함한다.
본 발명에 따른 추가 실시예는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 수신기에(예를 들어, 전자적으로 또는 광학적으로) 전송하도록 구성된 장치 또는 시스템을 포함한다. 수신기는 예를 들어, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 메모리 디바이스 등일 수 있다. 장치 또는 시스템은 예를 들어, 컴퓨터 프로그램을 수신기에 전송하기 위한 파일 서버를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로그래밍 가능 로직 디바이스(예를 들어, 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이)는 본 명세서에서 설명한 방법들의 기능들 중 일부 또는 전부를 수행하는 데 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위해 마이크로프로세서와 협력할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 바람직하게 임의의 하드웨어 장치에 의해 수행된다.
본 명세서에서 설명한 장치는 하드웨어 장치를 사용하여, 또는 컴퓨터를 사용하여, 또는 하드웨어 장치와 컴퓨터의 결합을 사용하여 구현될 수 있다.
본 명세서에서 설명한 방법들은 하드웨어 장치를 사용하여, 또는 컴퓨터를 사용하여, 또는 하드웨어 장치와 컴퓨터의 결합을 사용하여 수행될 수도 있다.
앞서 설명한 실시예들은 단지 본 발명의 원리들에 대한 예시일 뿐이다. 본 명세서에서 설명한 배열들 및 세부사항들의 수정들 및 변형들이 다른 당업자들에게 명백할 것이라고 이해된다. 따라서 이는 본 명세서의 실시예들의 묘사 및 설명에 의해 제시된 특정 세부사항들로가 아닌, 첨부된 특허청구범위로만 한정되는 것을 취지로 한다.

Claims (18)

  1. 스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10)으로서,
    플레이어(11')에 부착 가능한 플레이어 모듈(11),
    상기 스포츠 게임에서 사용될 스포츠 장비(12')에 부착 가능한 장비 모듈(12), 및
    상기 플레이어 모듈(11)로부터의 플레이어 기반 데이터(14) 및 상기 장비 모듈(12)로부터의 장비 기반 데이터(16)를 수신하기 위한 컴퓨팅 유닛(13)을 포함하며,
    상기 플레이어 기반 데이터(14)는 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 나타내고, 상기 장비 기반 데이터(16)는 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 나타내며,
    상기 플레이어 모듈(11)은 상기 플레이어 모듈이 부착되는 플레이어(11')와 연관된 원시 측정 데이터(14a)를 제공하도록 구성된 플레이어 센서 디바이스(17)를 포함하고, 상기 플레이어 모듈(11)은 상기 플레이어(11')에 의해 실행 가능한 하나 이상의 물리적 이벤트들을 하나 이상의 추출된 특징들(14b)에 기초하여 결정하기 위해 상기 원시 측정 데이터(14a)의 특징 추출을 수행하도록 구성되며,
    상기 플레이어 모듈(11)은 추출된 하나 이상의 특징들(14b)에 기초하여 그리고/또는 결정된 하나 이상의 물리적 이벤트들에 기초하여 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정하도록 그리고
    상기 플레이어 기반 데이터(14)로서 상기 활동 프로파일(14c)을 상기 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록, 그리고/또는
    상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정하기 위해, 상기 추출된 하나 이상의 특징들(14b) 및/또는 상기 결정된 하나 이상의 물리적 이벤트들을 상기 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성되고,
    상기 장비 모듈(12)은 상기 장비 모듈(12)이 부착되는 장비(12')와 연관된 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성된 장비 센서 디바이스(19)를 포함하고,
    상기 장비 모듈(12)은 상기 장비(12')에 의해 실행 가능한 또는 상기 장비(12') 상에서 실행 가능한 하나 이상의 물리적 이벤트들을 하나 이상의 추출된 특징들(16b)에 기초하여 결정하기 위해 상기 원시 측정 데이터(16a)의 특징 추출을 수행하도록 구성되며,
    상기 장비 모듈(12)은 추출된 하나 이상의 특징들(16b)에 기초하여 그리고/또는 결정된 하나 이상의 물리적 이벤트들에 기초하여 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정하도록 그리고
    상기 장비 기반 데이터(16)로서 상기 모션 프로파일(16c)을 상기 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록, 그리고/또는
    상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정하기 위해, 상기 추출된 하나 이상의 특징들(16b) 및/또는 상기 결정된 하나 이상의 물리적 이벤트들을 상기 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하도록 구성되고,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 상기 플레이어(11') 및 상기 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나로 분류하도록 구성되는 게임 시나리오 분류 스테이지를 포함하는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 플레이어 센서 디바이스(17)는 다축 가속도계, 각속도 센서, 자력계 및 압력 센서 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 다축 가속도계는 상기 플레이어 모듈(11)이 부착되는 상기 플레이어(11')의 신체 부분의 가속도를 나타내는 원시 측정 데이터(14a)를 제공하도록 구성되고,
    상기 각속도 센서는 상기 플레이어 모듈(11)이 부착되는 상기 플레이어(11')의 신체 부분의 회전을 나타내는 원시 측정 데이터(14a)를 제공하도록 구성되며,
    상기 자력계는 지구의 자기장의 값을 나타내는 원시 측정 데이터(14a)를 제공하도록 구성되고,
    상기 압력 센서는 상기 플레이어 모듈(11)이 부착되는 상기 플레이어(11')의 신체 부분에 또는 상기 신체 부분에 의해 가해지는 압력을 나타내는 원시 측정 데이터(14a)를 제공하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 장비 센서 디바이스(19)는 다축 가속도계, 각속도 센서, 자력계 및 압력 센서 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 다축 가속도계는 상기 장비 모듈(12)이 부착되는 상기 장비(12')의 가속도를 나타내는 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성되고,
    상기 각속도 센서는 상기 장비 모듈(12)이 부착되는 상기 장비(12')의 회전을 나타내는 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성되며,
    상기 자력계는 지구의 자기장의 값을 나타내는 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성되고,
    상기 압력 센서는 상기 장비 모듈(12)이 부착되는 상기 장비(12') 상에 가해지는 압력을 나타내는 원시 측정 데이터(16a)를 제공하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 플레이어(11'), 상기 장비(12') 및 상기 게임의 시간 이력 중 적어도 하나에 관한 추가 정보를 저장하도록 구성된 데이터베이스(22)를 더 포함하며,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 상기 데이터베이스(22)로부터 상기 추가 정보를 리트리브하도록 그리고 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c) 그리고 상기 데이터베이스(22)로부터 리트리브된 추가 정보에 기초하여, 상기 플레이어(11') 및 상기 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 플레이어 모듈(11)은 미리 결정된 시간 윈도우 동안 상기 플레이어 기반 데이터(14)를 결정하도록 구성되고,
    상기 장비 모듈(12)은 미리 결정된 시간 윈도우 동안 상기 장비 기반 데이터(16)를 결정하도록 구성되며,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 수신된 플레이어 기반 데이터(14)와 수신된 장비 기반 데이터(16)를 적시에 동기화하여 상기 플레이어 기반 데이터(14) 및 상기 장비 기반 데이터(16)의 시간 윈도우들이 시간 도메인에서 적어도 부분적으로 중첩하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 시스템(10)은 추가 플레이어(11'2)에 부착 가능한 추가 플레이어 모듈(112)을 포함하고,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 상기 추가 플레이어 모듈(112)로부터 추가 플레이어 기반 데이터(142)를 수신하도록 구성되며, 상기 추가 플레이어 기반 데이터(142)는 상기 추가 플레이어(11'2)의 추가 활동 프로파일을 나타내고,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 상기 추가 플레이어(11'2)의 추가 활동 프로파일 그리고 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)에 기초하여, 상기 플레이어(11')와 상기 추가 플레이어(11'2) 그리고 상기 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 시스템(10)은 상기 스포츠 게임이 일어나는 경기장(121)과 연관되고 그리고/또는 상기 경기장(121)에 속하는 설비와 연관되는 적어도 하나의 인프라구조 모듈(113)을 더 포함하며,
    상기 인프라구조 모듈(113)은 상기 경기장(121) 내부에, 상기 경기장(121) 외부에, 상기 경기장(121)에, 상기 경기장(121) 상에, 상기 경기장(121) 위에, 상기 경기장(121) 아래에 또는 상기 경기장(121) 주변에 그리고/또는 상기 경기장(121)의 상기 설비 내부에, 상기 설비 외부에, 상기 설비에, 상기 설비 상에, 상기 설비 위에, 상기 설비 아래에 또는 상기 설비 주변에 배열되고,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 상기 인프라구조 모듈(113)로부터 인프라구조 기반 데이터(115)를 수신하도록 그리고 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c) 그리고 상기 인프라구조 기반 데이터(115)에 기초하여, 상기 플레이어(11') 및 상기 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 인프라구조 모듈(113)은 상기 경기장(121)으로 지향되는 그리고/또는 상기 경기장(121)의 경계선들(123, 124, 125, 126) 중 공간상 가장 가까운 경계선에 평행하게 또는 직교하게 지향되는 그리고/또는 상기 경기장(121)의 경계선(123, 124, 125, 126)을 따라 지향되는 지향성 안테나(122)를 포함하는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 인프라구조 모듈(113)은 상기 플레이어 모듈(11)로부터 그리고/또는 상기 장비 모듈(12)로부터 수신된 신호의 수신 신호 강도 표시(Received Signal Strength Indication) ― RSSI ― 값을 측정하도록 구성되고, 그리고/또는
    상기 플레이어 모듈(11) 및 상기 장비 모듈(12) 중 적어도 하나는 상기 인프라구조 모듈(113)로부터 수신된 신호의 수신 신호 강도 표시 ― RSSI ― 값을 측정하도록 구성되며,
    상기 인프라구조 모듈(113), 상기 플레이어 모듈(11), 상기 장비 모듈(12) 및 상기 컴퓨팅 유닛(13) 중 적어도 하나는 측정된 RSSI 값에 기초하여,
    상기 인프라구조 모듈(113)과 상기 플레이어 모듈(11) 및 상기 장비 모듈(12) 중 적어도 하나 간의 상대적 공간 거리, 및/또는
    상기 경기장(121) 위에서 상기 플레이어 모듈(11) 및 상기 장비 모듈(12) 중 적어도 하나 간의 상대적 공간 거리, 및/또는
    상기 경기장(121) 위에서 상기 플레이어 모듈(11) 및/또는 상기 장비 모듈(12)의 절대 포지션
    을 계산하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 플레이어 모듈(11)은 상기 장비 모듈(12)로부터 수신된 신호의 수신 신호 강도 표시 ― RSSI ― 값을 측정하도록 구성되고, 그리고/또는
    상기 장비 모듈(12)은 상기 플레이어 모듈(11)로부터 수신된 신호의 수신 신호 강도 표시 ― RSSI ― 값을 측정하도록 구성되며,
    상기 플레이어 모듈(11), 상기 장비 모듈(12) 및 상기 컴퓨팅 유닛(13) 중 적어도 하나는 측정된 RSSI 값에 기초하여,
    상기 플레이어 모듈(11)과 상기 장비 모듈(12) 간의 상대적 공간 거리, 및/또는
    경기장 위에서 상기 플레이어 모듈(11) 및 상기 장비 모듈(12)의 절대 포지션
    을 계산하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 상기 플레이어 모듈(11) 및 상기 장비 모듈(12) 중 적어도 하나로부터 RSSI 값을 수신하도록, 그리고 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c) 및 수신된 RSSI 값에 기초하여, 상기 플레이어(11') 및 상기 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나를 결정하도록 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 제1 플레이어 모듈(11)과 연관되는 제1 RSSI 값 및 제2 플레이어 모듈(112)과 연관되는 제2 RSSI 값을 수신하도록 구성되고,
    상기 컴퓨팅 유닛(13)은 상기 제1 RSSI 값과 상기 제2 RSSI 값을 비교하도록 그리고 상기 RSSI 값들을 비교한 결과가 상기 제1 플레이어 모듈(11)이 상기 제2 플레이어 모듈(112)보다 상기 장비(12')에 대해 더 낮은 공간 거리를 포함함을 나타낸다면, 상기 제1 플레이어 모듈(11)의 플레이어 기반 데이터(14)를 택하도록 추가로 구성되는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 시스템(10).
  13. 스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 방법으로서,
    플레이어(11')에 부착되는 플레이어 모듈(11)로부터 플레이어 기반 데이터(14)를 수신하는 단계 ― 상기 플레이어 기반 데이터(14)는 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 나타냄 ―,
    상기 스포츠 게임에서 사용될 스포츠 장비(12')에 부착되는 장비 모듈(12)로부터 장비 기반 데이터(16)를 수신하는 단계 ― 상기 장비 기반 데이터(16)는 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 나타내고, 상기 플레이어 모듈(11)로부터 플레이어 기반 데이터(14)를 수신하는 단계는,
    상기 플레이어 모듈(11)이 부착되는 상기 플레이어(11')와 연관되는 원시 측정 데이터(14a)를 상기 플레이어 모듈(11)에 포함된 플레이어 센서 디바이스(17)로부터 수신하는 단계, 및 상기 플레이어(11')에 의해 실행 가능한 하나 이상의 물리적 이벤트들을 하나 이상의 추출된 특징들(14b)에 기초하여 결정하기 위해 상기 원시 측정 데이터(14a)의 특징 추출을 수행하는 단계를 포함함 ―,
    추출된 하나 이상의 특징들(14b)에 기초하여 그리고/또는 결정된 하나 이상의 물리적 이벤트들에 기초하여 상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정하고 그리고
    상기 플레이어 기반 데이터(14)로서 상기 활동 프로파일(14c)을 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하는 단계, 및/또는
    상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c)을 결정하기 위해, 상기 추출된 하나 이상의 특징들(14b) 및/또는 상기 결정된 하나 이상의 물리적 이벤트들을 상기 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하는 단계 ― 상기 장비 모듈(12)로부터 장비 기반 데이터(16)를 수신하는 단계는,
    상기 장비 모듈(12)이 부착되는 상기 장비(12')와 연관되는 원시 측정 데이터(16a)를 상기 장비 모듈(12)에 포함된 장비 센서 디바이스(19)로부터 수신하는 단계, 및 상기 장비(12')에 의해 실행 가능한 또는 상기 장비(12') 상에서 실행 가능한 하나 이상의 물리적 이벤트들을 하나 이상의 추출된 특징들(16b)에 기초하여 결정하기 위해 상기 원시 측정 데이터(16a)의 특징 추출을 수행하는 단계를 포함함 ―,
    추출된 하나 이상의 특징들(16b)에 기초하여 그리고/또는 결정된 하나 이상의 물리적 이벤트들에 기초하여 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정하고 그리고
    상기 장비 기반 데이터(16)로서 상기 모션 프로파일(16c)을 상기 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하는 단계, 및/또는
    상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 결정하기 위해, 상기 추출된 하나 이상의 특징들(16b) 및/또는 상기 결정된 하나 이상의 물리적 이벤트들을 상기 컴퓨팅 유닛(13)에 송신하는 단계, 및
    상기 플레이어(11')의 활동 프로파일(14c) 및 상기 장비(12')의 모션 프로파일(16c)을 상기 플레이어(11') 및 상기 장비(12')를 수반하는 복수의 게임 시나리오들(18) 중 하나로 분류하는 단계를 포함하는,
    스포츠 게임에서 게임 시나리오(18)를 결정하기 위한 방법.
  14. 컴퓨터 상에서 실행될 때, 제13 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램이 저장된,
    컴퓨터 판독 가능 디지털 저장 매체.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210102820A1 (en) * 2018-02-23 2021-04-08 Google Llc Transitioning between map view and augmented reality view
US20240007723A1 (en) * 2022-07-01 2024-01-04 Genius Sports Ss, Llc Automatic alignment of video streams

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100283630A1 (en) 2009-05-05 2010-11-11 Advanced Technologies Group, LLC Sports telemetry system for collecting performance metrics and data
WO2015169915A1 (en) 2014-05-09 2015-11-12 Kerilab Method and device for detecting a ball kick
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Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0000105D0 (en) * 2000-01-05 2000-02-23 World Golf Systems Limited Golf game
ATE514953T1 (de) 2006-05-09 2011-07-15 Microsoft Corp Intelligente kommunizierende sportgeräte
US20100184564A1 (en) 2008-12-05 2010-07-22 Nike, Inc. Athletic Performance Monitoring Systems and Methods in a Team Sports Environment
US8231506B2 (en) * 2008-12-05 2012-07-31 Nike, Inc. Athletic performance monitoring systems and methods in a team sports environment
US8477046B2 (en) * 2009-05-05 2013-07-02 Advanced Technologies Group, LLC Sports telemetry system for collecting performance metrics and data
CA2827524A1 (en) 2011-02-17 2012-11-29 Nike International Ltd. Tracking of user performance metrics during a workout session
US9317660B2 (en) 2011-03-31 2016-04-19 Adidas Ag Group performance monitoring system and method
WO2013166456A2 (en) 2012-05-04 2013-11-07 Mocap Analytics, Inc. Methods, systems and software programs for enhanced sports analytics and applications
JP5743221B2 (ja) * 2012-06-29 2015-07-01 カシオ計算機株式会社 無線同期システム、無線装置、センサ装置、無線同期方法、及びプログラム
WO2014008134A1 (en) 2012-07-02 2014-01-09 Infomotion Sports Technologies, Inc. Computer-implemented capture of live sporting event data
US10076685B2 (en) 2012-07-02 2018-09-18 Russell Brands, Llc Operations with instrumented game ball
JP6306833B2 (ja) * 2012-07-06 2018-04-04 アディダス アーゲー グループパフォーマンスモニタリングシステムおよび方法
US9069770B2 (en) 2013-02-12 2015-06-30 Adidas Ag Method of providing digital content for users of physical items
US20150001052A1 (en) * 2013-06-27 2015-01-01 Mobiplex, Inc. Mechanical switch for controlling electrical power of electronic sensors
US20150018111A1 (en) * 2013-06-27 2015-01-15 Mobiplex, Inc. Interpretation of characteristics of a golf swing using motion analysis
US20150062440A1 (en) 2013-09-04 2015-03-05 Glenn Austin Baxter Apparatus, method and system for motion recording of a remote device and presentation of useful information thereof
US10324476B2 (en) 2014-10-02 2019-06-18 Robotic Research, Llc Robotic swarm localization using ranging radios
CN104722058A (zh) * 2015-04-03 2015-06-24 深圳市微队信息技术有限公司 一种运动员竞技状态分析方法及系统
WO2017011811A1 (en) 2015-07-16 2017-01-19 Blast Motion Inc. Event analysis and tagging system
US10854104B2 (en) 2015-08-28 2020-12-01 Icuemotion Llc System for movement skill analysis and skill augmentation and cueing
WO2017111933A1 (en) 2015-12-22 2017-06-29 Intel Corporation Monitoring player performance
US10010753B2 (en) * 2015-12-30 2018-07-03 IAM Sports & Entertainment Creating personalized athletic-performance models
CN106606857A (zh) * 2016-02-29 2017-05-03 简极科技有限公司 一种基于定位的足球比赛技术统计方法
CN105844697A (zh) * 2016-03-15 2016-08-10 深圳市望尘科技有限公司 一种体育赛事现场三维信息的数据及事件统计实现方法
US10010778B2 (en) * 2016-06-03 2018-07-03 Pillar Vision, Inc. Systems and methods for tracking dribbling and passing performance in sporting environments
US20190347956A1 (en) * 2016-09-22 2019-11-14 Str8bat Sport Tech Solutions Private Limited A system and method to analyze and improve sports performance using monitoring devices
CN108171278B (zh) * 2018-01-25 2020-02-14 武汉中体智美科技有限公司 一种基于运动训练数据的运动模式识别方法和系统
CN109165253A (zh) * 2018-08-15 2019-01-08 宁夏大学 一种篮球战术辅助的方法与装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100283630A1 (en) 2009-05-05 2010-11-11 Advanced Technologies Group, LLC Sports telemetry system for collecting performance metrics and data
WO2015169915A1 (en) 2014-05-09 2015-11-12 Kerilab Method and device for detecting a ball kick
JP2016202890A (ja) 2015-04-23 2016-12-08 ダンロップスポーツ株式会社 スポーツ器具及びそのユーザーを監視するシステム、方法、及び装置

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