KR102610114B1 - 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치 - Google Patents

골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하는 단계; 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득하는 단계; 상기 입력 정보 및 상기 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성하는 단계; 및 상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는 단계;를 포함하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법.

Description

골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치{Method and apparatus for predicting the drop point of a golf ball}
본 개시는 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 골프채 정보, 골프장 정보 및 임팩트 순간 촬영된 이미지 집합에 기초하여, 예상 궤적을 생성함으로써 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
골프(Golf)는 골프채로 골프공을 쳐서 코스상에 있는 구멍(홀)에 넣는 운동이다. 최근 국민 소득 향상, 웰빙 문화 확산, 스포츠 교류 세계화, PGA 및 LPGA에서의 두각으로, 우리나라 일반 대중의 골프에 대한 관심이 급증하고 있다.
골프 코스는 필드로 지칭되기도 하며, 필드에서 골프를 수행하는 경우 날아간 공이 홀에 들어가지 않았다면, 다음 타격을 위하여 골프공의 낙하 지점을 찾는 것이 필수적이다.
그러나, 필드에서 날아간 골프공의 위치를 사람의 눈으로 찾는 것에는 어려움이 있으며, 대략적인 위치를 파악하더라도 구체적으로 골프공의 위치를 찾는 것은 큰 불편이 따르는 것이 실정이다.
따라서, 타격에 의해 날아간 골프공의 궤적을 분석하여 낙하 지점을 예측함으로써 골프공을 찾는 불편을 해소할 필요성이 존재하였다.
본 개시는 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치를 제공한다. 본 개시가 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제에 한정되지 않으며, 언급되지 않은 본 개시의 다른 과제 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 개시의 실시 예에 의해보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 개시가 해결하고자 하는 과제 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 알 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면은, 골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하는 단계; 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득하는 단계; 상기 입력 정보 및 상기 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성하는 단계; 및 상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는 단계;를 포함하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법을 제공할 수 있다.
본 개시의 제2 측면은, 적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 동작하는 프로세서;를 포함하되, 상기 프로세서는, 골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하고, 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득하고, 상기 입력 정보 및 상기 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성하고, 상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 장치를 제공할 수 있다.
본 개시의 제3 측면은, 본 개시의 제1 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
전술한 본 개시의 과제 해결 수단에 의하면, 타격에 의해 날아간 골프공의 궤적을 분석하여 낙하 지점을 예측함으로써 골프공을 사람의 눈으로 찾는 불편을 해소할 수 있다.
또한, 본 개시의 다른 과제 해결 수단에 의하면, 예측된 낙하 지점을 바탕으로 골프공의 최종 위치를 추정함으로써 골프 플레이어 또는 관련 업계 종사자들에게 필요한 각종 정보를 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 다른 과제 해결 수단에 의하면, 예측된 낙하 지점과 관련하여 생성된 정보를 사용자 단말의 디스플레이에 표시함으로써 골프 플레이어 또는 관련 업계 종사자들에 필요한 각종 정보를 실시간으로 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 낙하 지점 예측 장치를 포함하는 시스템도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 낙하 지점 예측 장치의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 이미지 집합을 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 골프채를 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 골프공을 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 골프채 정보를 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 플레이어 정보를 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 3차원 지형 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 티샷 위치 정보를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 재현된 가상공간을 이용하여 최종 예상 위치 정보를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법의 흐름도이다.
본 개시는 다양하게 변환하여 실시할 수 있고, 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 기재한다. 본 개시의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조해 명확해질 것이다.
그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.
또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 편의를 위하여 임의로 나타낸 것으로, 본 개시는 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 낙하 지점 예측 장치를 포함하는 시스템도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 시스템은 낙하 지점 예측 장치(110) 및 사용자 단말(120)을 포함할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치(110)는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 서비스를 제공할 수 있는 웹 및/또는 앱을 관리하는 모든 종류의 서버를 의미할 수 있으며 각종 관리 플랫폼의 홈페이지 등을 관리하는 서버를 의미할 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않는다. 카메라(미도시)는 낙하 지점 예측 장치(110)의 일부로서 포함되거나, 낙하 지점 예측 장치(110)의 외부에서 낙하 지점 예측 장치(110)와 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수도 있다.
사용자 단말(120)은, 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 사용자 단말(120)은 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 디바이스일 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않는다.
한편, 사용자는 골프 플레이어, 캐디, 골프장 관리자 등 골프를 수행하는데 관련된 모든 사람을 포함한다. 사용자는 복수로 존재할 수 있고, 따라서 사용자가 사용하는 단말 역시 복수로 존재할 수 있다. 낙하 지점 예측 장치(110)는, 사용자에게 제공될, 낙하 지점 예측 정보를 포함하는 인터페이스를 생성할 수 있고, 생성된 인터페이스는 사용자 단말(120)을 통해 사용자에게 제공될 수 있다.
한편, 낙하 지점 예측 장치(110)는 네트워크를 통해 사용자 단말(120)과 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치(110)는 사용자 단말(120)과 네트워크를 통한 통신을 수행함으로써 골프채 정보, 골프장 정보 및 플레이어 정보를 포함하는 입력 정보를 획득할 수 있다. 또한, 낙하 지점 예측 장치(110)는 사용자 단말(120)과 네트워크를 통한 통신을 수행함으로써 예상 궤적, 예상 낙하 지점 정보, 플레이어 별 티샷 위치 정보, 플레이어의 자세 분석 정보, 재현된 가상 공간, 추천 이동 경로 및 공략법 중 적어도 하나를 표시하는 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치(110) 및 사용자 단말(120)은 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성들(110, 120)이 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra-wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 일 실시예에 따른 낙하 지점 예측 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 낙하 지점 예측 장치(200)는 프로세서(210), 메모리(220) 및 통신 모듈(230)을 포함할 수 있다. 도 2의 낙하 지점 예측 장치(200)에는 실시예와 관련된 구성요소들 만이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다. 또한, 도 2의 낙하 지점 예측 장치(200)는 도 1의 낙하 지점 예측 장치(110)와 대응될 수 있다.
프로세서(210)는 낙하 지점 예측 장치(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 카메라(미도시), 메모리(220), 통신 모듈(230) 등을 전반적으로 제어할 수 있고, 낙하 지점 예측 장치(200)의 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 도 1 내지 도 13에서 설명되는 낙하 지점 예측 장치(200)의 동작 중 적어도 일부를 제어할 수 있다.
프로세서(210)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
메모리(220)는 낙하 지점 예측 장치(200) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(210)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다.
메모리(220)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다.
통신 모듈(230)은 외부 서버 또는 외부 장치와 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(230)은, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 이미지 집합을 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 카메라(310)는 낙하 지점 예측 장치의 일부 구성일 수 있으며, 또는 낙하 지점 예측 장치의 외부에서 이미지 집합을 생성하여 낙하 지점 예측 장치에 제공하는 장치일 수 있다. 카메라(310)는 플레이어가 골프공(331)을 골프채(321)로 타격하기 전 사용자에 의해 플레이어의 정면 및/또는 측면에 설치될 수 있다.
카메라(310)는 골프채(321), 골프공(331) 및 플레이어의 스윙 자세(341)를 촬영하여 이미지 집합들을 생성할 수 있다. 카메라(310)는 피사체에 반사되는 가시광선을 이용하여 이미지를 생성하는 모든 장치를 포함할 수 있으나, 적외선, 자외선 및 엑스선을 포함하는 비가시광선 전자기파를 이용하여 이미지를 생성하는 카메라를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 카메라(310)는 세밀한 프레임 간격으로 연속 촬영이 가능한 초고속 카메라를 포함할 수 있으며, 세밀한 프레임 간격으로 촬영할 때 피사체의 이동 정도와 회전 정도를 확인할 수 있을 정도의 고해상도 카메라를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 카메라(310)는 적어도 하나의 촬영부를 포함함으로써 이미지 집합들을 생성할 수 있으며, 골프채 촬영(322)을 위한 촬영부, 골프공 촬영(332)을 위한 촬영부, 플레이어의 스윙 자세 촬영(342)을 위한 촬영부를 포함할 수 있다. 또는 복수의 카메라(310)가 플레이어의 정면 및 측면에 위치하여 촬영함으로써, 이미지 집합들을 생성할 수도 있다.
일 실시예에 따르면 골프채(321), 골프공(331) 및 플레이어의 스윙 자세(341)를 함께 촬영한 이미지 집합만을 생성할 수도 있으며, 이 경우에는 함께 촬영된 이미지 집합으로부터 피사체 각각의 이미지들을 처리하여 각각의 이미지 집합으로 생성하는 단계를 더 수행할 필요가 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프채 및 골프공의 이미지를 학습데이터로 하여 학습된 인공지능 신경망 모델을 이용할 수 있다. 낙하 지점 예측 장치는 기 학습된 인공지능 신경망 모델에 골프채(321) 및 골프공(331)이 함께 촬영된 이미지 집합을 입력 데이터로 입력하고, 골프채(321)의 이미지 집합 및 골프공(331)의 이미지 집합을 출력 데이터로 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 카메라(310)는 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 골프채(321), 골프공(331) 및 플레이어의 스윙 자세(341)를 촬영하여 이미지 집합들을 생성할 수 있다. 이미지 집합은 수개의 이미지에서 수십만개의 이미지로 구성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 임팩트 순간은 골프채가 골프공에 닿는 순간일 수 있으며, 기 설정된 시간은 피사체들의 물리량을 분석하는데 충분한 시간일 수 있다. 이는 수 밀리초(millisecond, ms)에서 수 초(second, s)에 해당할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 일 실시예에 따른 골프채를 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따라, 낙하 지점 예측 장치는 골프채를 촬영한 이미지 집합(400)을 이용할 수 있다. 도시된 이미지 집합(400)은 연사 촬영한 골프채의 형상을 겹쳐 표현한 것으로서, 실선으로 표현된 형상을 최종 위치로 하여, 이에 가까워지는 골프채 형상을 점선으로 표현한 것이다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프채를 촬영한 이미지 집합(400)으로부터, 임팩트 시점의 골프채 헤드의 속도, 골프공에 닿는 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도 및 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 고전 역학에 따라 임팩트 시점 전후 골프채 헤드의 촬영시각과 위치를 이용하여 골프채 헤드의 속도를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 지면 및 목표 방향의 기준을 사용자에 의해 입력 받아 이를 이용할 수 있으며, 또는, 사용자로부터 입력된 3차원 지형 정보와 현재 타격을 준비하는 장소의 위치 정보를 이용함으로써 실시간으로 계산하여 이용할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 3차원 지형 정보상 현재 타격을 준비하는 위치의 지면 높낮이 정보로부터 계산된 지면의 법선 벡터를 이용하여 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있으며, 현재 타격을 준비하는 위치와 홀의 위치를 이용하여 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 골프공을 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따라, 낙하 지점 예측 장치는 골프공을 촬영한 이미지 집합(500)을 이용할 수 있다. 도시된 이미지 집합(500)은 연사 촬영한 골프공의 형상을 겹쳐 표현한 것으로서, 실선으로 표현된 형상을 최종 위치로 하여, 이에 가까워지는 골프공 형상을 점선으로 표현한 것이다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프공을 촬영한 이미지 집합(500)으로부터, 임팩트 시점의 골프공의 속도, 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도, 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 골프공의 회전율을 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 고전 역학에 따라 임팩트 시점 전후 골프공의 촬영시각과 위치를 이용하여 속도를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 고전 역학에 따라 임팩트 시점 전후 골프공의 촬영시각과 회전 정도를 이용하여 회전율을 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 지면 및 목표 방향의 기준을 사용자에 의해 입력 받아 이를 이용할 수 있으며, 또는, 사용자로부터 입력된 3차원 지형 정보와 현재 타격을 준비하는 장소의 위치 정보를 이용함으로써 실시간으로 계산하여 이용할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 3차원 지형 정보상 현재 타격을 준비하는 위치의 지면 높낮이 정보로부터 계산된 지면의 법선 벡터를 이용하여 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있으며, 현재 타격을 준비하는 위치와 홀의 위치를 이용하여 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따라, 낙하 지점 예측 장치는 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 이미지 집합(600)을 이용할 수 있다. 도시된 이미지 집합(600)은 연사 촬영한 플레이어의 형상을 겹쳐 표현한 것으로서, 실선으로 표현된 형상을 최종 형상으로 하여, 이에 가까워지는 플레이어의 형상을 점선으로 표현한 것이다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 이미지 집합(600)으로부터, 플레이어 신체 부위별 물리량을 획득할 수 있다. 예컨대, 플레이어의 팔 등 신체 부위의 속도 또는 각속도를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 획득된 플레이어 신체 부위별 물리량을 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합으로부터 계산한 물리량과 비교함으로써, 그 차이를 이용하여 자세 분석 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 플레이어의 스윙 자세와 기 설정된 스윙 표준 이미지를 비교하여 분석한 차이점 또는 그러한 차이점을 기초로 하여 기 설정된 데이터베이스에서 선택한 자세 교정을 위한 방법을 자세 분석 정보로서 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 신체 부위를 식별하고, 신체 부위의 속도 또는 각속도를 획득하고, 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합과 차이점을 분석하고, 기 설정된 데이터베이스에서 자세 교정을 위한 방법을 선택할 때, 기 학습된 인공지능 신경망 모델을 이용할 수 있다. 이용되는 인공지능 신경망 모델은 골프 스윙 자세를 촬영한 이미지 및 동영상을 학습데이터로 하여 학습된 모델일 수 있으며, 인공지능 신경망 모델은 신체 부위의 형상 및 움직임 특징, 신체 부위 움직임이 병진 운동 및 회전 운동에 관한 물리량에 대해 가지는 특징 등을 추출하여 이용할 수 있다. 낙하 지점 예측 장치는 기 학습된 인공지능 신경망 모델에 플레이어의 신체 부위가 촬영된 이미지 집합을 입력 데이터로 입력하고, 신체 부위의 식별 정보, 신체 부위의 속도 및 각속도, 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합과의 차이점, 기 설정된 데이터베이스에서 선택된 자세 교정을 위한 방법을 출력 데이터로 획득할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 골프채 정보를 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에 따라 낙하 지점 예측 장치는 골프채 정보를 사용자에게 입력 받음으로써 획득할 수 있으며, 골프채 정보는 사용자 단말의 디스플레이를 통해 입력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프를 수행하는 플레이어별로 골프채의 종류, 골프채의 생산업체, 판매업체 정보를 입력 받을 수 있으며, 일 실시예에 따라 골프채 정보를 입력 받는 디스플레이는 플레이어를 선택하는 영역(710), 골프채의 종류를 선택하는 영역(720), 골프채의 생산업체 또는 판매업체를 선택하는 영역(730) 및 총 골프채 목록을 표시하는 영역(740)을 포함할 수 있다. 또한, 일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프채의 종류로서 드라이버, 우드, 아이언, 웨지 등을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 사용되는 골프채의 헤드에 커버가 씌어 있는지 여부를 포함하여 골프채 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 입력 받은 골프채의 종류, 생산업체, 판매업체 정보를 이용하여 해당 골프채의 무게 및 골프채 헤드의 무게를 계산함으로써 상기 도 4에서 설명되는 물리량 계산을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 사용자가 현재 골프를 수행하는 플레이어가 사용하는 골프채를 선택함으로써 골프채에 관한 물리량 계산에 사용할 골프채 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 상기 획득한 골프채 정보로부터 골프채의 무게, 골프채 헤드의 무게, 골프채의 형상을 결정할 수 있다. 이는 골프채 정보로부터 특정되는 하나의 골프채에 대응되도록 기 입력된 정보일 수 있다.
또는, 일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 대응되는 기 입력된 정보가 없는 경우 골프채의 종류와 브랜드를 학습데이터로 하여 학습된 인공지능 신경망 모델을 이용하여 골프채의 무게, 골프채 헤드의 무게, 골프채의 형상을 추정할 수 있다. 낙하 지점 예측 장치는 골프채의 종류, 생산업체, 판매업체 중 적어도 하나를 입력 데이터로 입력하고, 골프채의 무게, 골프채 헤드의 무게를 무게 및 골프채의 형상을 출력 데이터로 획득할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 플레이어 정보를 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따라 낙하 지점 예측 장치는 플레이어 정보를 사용자에게 입력 받음으로써 획득할 수 있으며, 플레이어 정보는 사용자 단말의 디스플레이를 통해 입력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프를 수행하는 플레이어별로 플레이어의 이름, 나이, 성별에 관한 정보를 입력 받을 수 있으며, 일 실시예에 따라 골프채 정보를 입력 받는 디스플레이는 플레이어의 이름을 입력하는 영역(810), 플레이어의 성별을 선택하는 영역(820) 및 플레이어의 나이를 선택하는 영역(840)을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 플레이어의 신장과 몸무게, 플레이어의 실력 등 추가적인 정보를 입력 받을 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 3차원 지형 정보를 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 3차원 지형 정보, 골프장의 온도, 골프장의 습도, 골프장의 풍속 및 골프장의 풍향을 사용자로부터 입력 받을 수 있다. 한편, 온도, 습도, 풍속 및 풍향은 별도의 측정 장치로부터 실시간으로 낙하 지점 예측 장치에 입력될 수 있다.
도 9를 참조하면, 일 실시예에 따라 사용자로부터 입력되는 3차원 지형 정보(900)는 골프장의 평면거리, 높낮이, 카트가 이용하는 통행로(910), 티박스들의 위치(920), 페어웨이의 영역, 러프의 영역, 벙커의 영역, 그린의 영역, 프린지의 영역, OB 구역의 영역, 해저드의 영역 및 홀의 위치 정보를 포함할 수 있으며, 각 영역의 마찰계수 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 하기 도 11에서 상세히 설명될, 예상 낙하 지점으로부터 최종 예상 위치를 추정하는데 골프장의 평면거리, 높낮이, 골프공이 위치할 영역의 종류, 해당 영역에서의 마찰계수 정보를 이용할 수 있다. 예컨대, 낙하 지점 예측 장치는 예상 낙하 지점에서의 지면의 법선 벡터를 이용해 첫 낙하 이후 골프공이 향하는 방향을 예측할 수 있으며 해당 영역에서의 마찰계수를 이용해 굴러갈 골프공이 정지할 위치를 예측할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 티샷 위치 정보를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
골프 티샷은 매 홀에서 가장 첫번째로 치는 샷을 의미하며, 티박스는 티샷을 수행하는 영역이다. 일반적으로 4종류의 티박스로 나누어지며, 티박스의 배정은 플레이어의 신체능력 및 숙련도에 따라 달라지고, 신체능력 및 숙련도가 높을수록 홀에서 먼 티박스로 배정된다. 도 10은 도 9의 티박스들의 위치(920)를 확대 표현한 것으로, 도 10에서는, 홀에서 가까운 곳부터 레드 티(1010), 옐로우 티(1020), 화이트 티(1030), 블루 티(1040)인 것으로 한다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 도 8에서 상세히 설명된 플레이어 정보에 따라 플레이어 별로 티샷의 위치를 자동으로 배정할 수 있다. 예컨대, 낙하 지점 예측 장치는 현재 티샷을 수행할 플레이어가 아마추어인 20대 여성인 경우 레드 티(1010)를 배정할 수 있다. 또는 티샷을 수행할 플레이어가 아마추어인 50대 남성인 경우 옐로우 티(1020)를 배정할 수 있다. 또는 티샷을 수행할 플레이어가 프로 30대 남성인 경우 블루 티(1040)를 배정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 앞서 배정한 내용을 기초로 티샷 위치 정보를 생성할 수 있으며, 이를 사용자 단말의 디스플레이에 표시할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 재현된 가상공간을 이용하여 최종 예상 위치 정보를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 입력 정보 및 이미지 집합들에 기초하여 예상 궤적(1110)을 생성할 수 있으며, 낙하 지점 예측 장치는 임팩트 시점의 골프공의 속도와 골프채 헤드의 속도, 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 골프공의 회전율을 계산하여 예상 궤적(1110)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 골프공의 속도와 골프채 헤드의 속도는 골프공이 운동하는 거리를 지면과 평행한 방향으로, 또는 지면에 수직인 방향으로 계산하는데 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도는 골프공의 회전량과 골프공이 지면에 대해 수직으로 갖는 운동 거리와 관련하여 비거리를 계산하는데 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도는 골프공에 부여되는 사이드 스핀을 계산하고, 예상 궤적이 목표 방향에서 벗어난 각도를 계산하는데 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 골프공의 총 회전률은 페이드와 슬라이스를 계산하는데 이용될 수 있다.
일 실시예에 다르면, 낙하 지점 예측 장치는 상기 계산된 값으로 예상 궤적(1110)을 생성할 때, 추가적으로 골프장의 온도, 습도, 풍향, 풍속에 따라 상기 계산된 값에 미치는 영향을 함께 고려하여 예상 궤적을 생성할 수 있다. 예컨대 풍향이 골프공이 날아가는 방향과 반대 방향인 경우, 공기저항이 골프공에 미치는 힘을 계산함으로써 예상 궤적을 달리 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 입력 받은 3차원 지형 정보를 3차원 모델링 기법을 이용하여 가상 공간(1100)에 재현할 수 있으며, 재현된 가상 공간(1100)에 현재 위치 및 생성된 예상 궤적(1110)을 이용하여 예상 낙하 지점(1120) 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 재현된 가상 공간(1100)은 현실 공간의 물리 법칙을 반영하여 재현될 수 있다. 골프채가 골프공을 타격한 이후, 이미지 집합들에 기초하여 계산된 물리량들과 입력 정보로부터 계산된 골프채, 골프공에 관련된 물리량들을 가상 공간에 반영함으로써 예상 궤적(1110)을 생성하고, 예상 낙하 지점(1120) 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 다른 물리량의 값이 동일할 때, 낙하 지점 예측 장치는 골프채 헤드의 무게가 큰 경우의 예상 궤적(1110)이 더 긴 평면 이동거리를 표시하도록 가상 공간(1100)에 재현할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 재현된 가상 공간(1100)에서 지형의 높낮이 및 마찰계수, 골프장의 온도, 습도, 풍속, 풍향을 가상 공간(1100)에 반영함으로써, 골프공이 예상 낙하 지점(1120)으로부터 이동하여 최종적으로 정지할 최종 예상 위치(1130) 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 낙하 지점 예측 장치는 예상 낙하 지점에서의 지면의 법선 벡터를 이용해 첫 낙하 이후 골프공이 향하는 방향을 예측할 수 있으며 해당 영역에서의 마찰계수를 이용해 굴러갈 골프공이 정지할 위치를 예측할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 최종 예상 위치(1130)가 골프장의 어느 영역인지에 따라 지형별 공략법을 기 설정된 데이터베이스에서 결정할 수 있다. 예컨대, 최종 예상 위치(1130)가 벙커인 경우, 벙커샷을 칠 때 그립을 잡는 방법, 벙커샷을 칠 때 다리를 위치시키는 방법 등을 공략법으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 재현된 가상 공간(1100)을 표시하는 인터페이스를 생성할 수 있다. 인터페이스에는 예상 궤적(1110), 예상 낙하 지점(1120), 최종 예상 위치(1130) 및 공략법 중 어느 하나가 가상 공간(1100)과 함께 표시될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 사용자 단말에 표시되는 인터페이스를 제공함으로써, 사용자들이 다음 샷을 위해 이동하는 동안 사용자 단말을 이용하여 이동 목표 지점을 확인하게 할 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, 일 실시예에 따라 낙하 지점 예측 장치는 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211), 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212), 세번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1213), 네번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1214) 중 하나에서 가장 가까운 카트 통행로 위치를 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211)에서 가장 가까운 카트 통행로 위치를 제1 위치(1221)로, 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212)에서 가장 가까운 카트 통행로 위치를 제2 위치(1222)로 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 샷을 수행한 현재 위치를 기준으로 가장 가까운 제1 위치(1221), 다음으로 가장 가까운 제2 위치(1222)를 경유하는 경로를 골프 카트의 추천 이동 경로로서 생성할 수 있으며, 이를 표시하는 인터페이스를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 제1 위치(1221)에 카트가 도달한 이후, 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211)로부터 제1 위치(1221)까지의 거리와 제2 위치(1222)로부터 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212)까지의 거리 합이, 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211)로부터 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212)까지 거리보다 큰 경우, 골프 카트가 제1 위치(1221)만을 경유하고 제2 위치(1222)를 경유하지 않는 경로를 추천 이동 경로로서 생성할 수 있으며, 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211)로부터 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212)까지 이동하는 방식을 도보에 의하도록 추천하는 메시지를 생성하여, 추천 이동 경로와 메시지를 사용자 단말에 표시할 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법의 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 단계 1310에서, 낙하 지점 예측 장치는 골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득할 수 있다.
골프채 정보는, 골프채의 종류, 골프채의 생산업체 및 골프채의 판매업체 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
골프장 정보는, 골프장의 3차원 지형 정보, 골프장의 온도, 습도, 풍속 및 풍향 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
입력 정보는, 플레이어의 이름, 나이 및 성별 중 적어도 하나를 포함하는 플레이어 정보를 포함할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 플레이어 정보에 기초하여 플레이어 별 티샷 위치 정보를 생성할 수 있다.
단계 1320에서, 낙하 지점 예측 장치는 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득할 수 있다.
이미지 집합은, 골프채를 촬영한 제1 이미지 집합 및 골프공을 촬영한 제2 이미지 집합을 포함할 수 있다.
이미지 집합은 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 제3 이미지 집합을 포함할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 제3 이미지 집합 및 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합에 기초하여, 플레이어의 자세 분석 정보를 생성할 수 있다.
단계 1330에서, 낙하 지점 예측 장치는 입력 정보 및 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 이미지 집합을 이용하여 i) 임팩트 시점의 골프공의 속도와 골프채 헤드의 속도, ii) 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도 및 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도, iii) 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 iv) 골프공의 회전율 중 적어도 하나를 계산할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 계산에 기초하여 예상 궤적을 생성할 수 있다.
단계 1340에서, 낙하 지점 예측 장치는 예상 궤적에 기초하여 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 3차원 지형 정보에 기초하여 골프장을 3차원 가상 공간으로 재현할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 재현된 가상 공간, 골프장 정보 및 예상 낙하 지점 정보에 기초하여, 골프공이 낙하 이후 정지할 최종 예상 위치 정보를 생성할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 최종 예상 위치 정보 및 3차원 지형 정보에 기초하여 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 최종 예상 위치 정보 및 3차원 지형 정보에 기초하여 기 설정된 지형별 공략법 데이터베이스에 포함되는 공략법을 결정할 수 있다.
낙하 지점 예측 장치는 입력 정보, 예상 궤적 및 예상 낙하 지점 정보 중 적어도 하나를 표시하는 인터페이스를 생성할 수 있다.
본 개시에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 개시를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
본 개시에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 개시가 한정되는 것은 아니다. 본 개시에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 개시를 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 개시의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 개시의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 개시의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (13)

  1. 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하는 단계;
    플레이어 집단에 포함된 각각의 플레이어에 대하여, 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 제1 이미지 집합을 획득하는 단계;
    기 학습된 인공지능 모델에 상기 제1 이미지 집합을 입력하고, 골프채에 대한 제2 이미지 집합 및 골프공에 대한 제3 이미지 집합을 획득하는 단계;
    상기 입력 정보 및 상기 제2 이미지 집합에 기초하여 상기 임팩트 순간의 상기 골프채의 헤드의 속도, 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 지면에 대하여 가지는 각도 및 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 목표 방향에 대하여 가지는 각도 중 적어도 하나를 계산하는 단계;
    상기 입력 정보 및 상기 제3 이미지 집합에 기초하여 상기 임팩트 순간의 상기 골프공의 속도, 상기 골프공의 초기 경로가 상기 지면에 대하여 가지는 각도, 상기 골프공의 초기 경로가 상기 목표 방향에 대하여 가지는 각도 및 상기 골프공의 회전율 중 적어도 하나를 계산하는 단계;
    상기 계산된 상기 임팩트 순간의 상기 헤드의 속도, 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 상기 지면에 대하여 가지는 각도 및 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 상기 목표 방향에 대하여 가지는 각도 중 적어도 하나 및 상기 계산된 상기 임팩트 순간의 상기 골프공의 속도, 상기 골프공의 상기 초기 경로가 상기 지면에 대하여 가지는 각도, 상기 골프공의 상기 초기 경로가 상기 목표 방향에 대하여 가지는 각도 및 상기 골프공의 회전율 중 적어도 하나에 기초하여 상기 골프공의 예상 궤적을 생성하는 단계;
    상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는 단계;
    상기 예상 궤적, 상기 예상 낙하 지점 정보 및 영역별 마찰계수 정보를 이용하여 상기 골프공이 낙하 이후 정지할 최종 예상 위치 정보를 상기 각각의 플레이어에 대응하여 생성하는 단계; 및
    상기 최종 예상 위치 정보 및 골프장의 3차원 지형 정보에 기초하여 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성하고, 상기 추천 이동 경로를 표시하는 인터페이스를 생성하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 골프장 정보는 상기 영역별 마찰계수 정보 및 상기 3차원 지형 정보를 포함하고,
    상기 추천 이동 경로는, 상기 플레이어 집단에 포함된 제1 플레이어에 대응되는 골프공의 제1 최종 예상 위치에서 가장 가까운 카트 통행로상의 위치인 제1 경유 위치 및 상기 플레이어 집단에 포함된 제2 플레이어에 대응되는 골프공의 제2 최종 예상 위치에서 가장 가까운 상기 카트 통행로상의 위치인 제2 경유 위치를 포함하고,
    상기 제1 경유 위치는, 상기 제2 경유 위치보다 상기 골프 카트의 현재 위치로부터의 거리가 가까운 위치를 포함하고,
    상기 인터페이스를 생성하는 단계는,
    상기 제1 경유 위치와 상기 제1 최종 예상 위치 간의 거리인 제1 거리, 상기 제2 경유 위치와 상기 제2 최종 예상 위치 간의 거리인 제2 거리 및 상기 제1 최종 예상 위치 및 상기 제2 최종 예상 위치 간의 거리인 제3 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 제1 거리 및 상기 제2 거리의 합이 상기 제3 거리보다 큰 경우, 상기 제1 최종 예상 위치로부터 상기 제2 최종 예상 위치로 이동하는 방식을 도보에 의하도록 추천하는 메시지를 더 표시하는 상기 인터페이스를 생성하는 단계;
    를 포함하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 입력 정보는 골프채 정보를 포함하고,
    상기 골프채 정보는, 골프채의 종류, 골프채의 생산업체 및 골프채의 판매업체 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 입력 정보는, 상기 각각의 플레이어의 이름, 나이 및 성별 중 적어도 하나를 포함하는 플레이어 정보를 더 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 플레이어 정보에 기초하여 상기 플레이어 별 티샷 위치 정보를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 입력 정보는, 상기 제1 플레이어의 이름, 나이 및 성별 중 적어도 하나를 포함하는 플레이어 정보를 더 포함하고,
    상기 제1 이미지 집합은 상기 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 상기 제1 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 제4 이미지 집합을 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 제4 이미지 집합 및 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합에 기초하여, 상기 제1 플레이어의 자세 분석 정보를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 골프장 정보는, 상기 골프장의 온도, 습도, 풍속 및 풍향 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 3차원 지형 정보에 기초하여 상기 골프장을 3차원 가상 공간으로 재현하는 단계; 및
    상기 재현된 가상 공간 및 상기 예상 궤적에 기초하여, 상기 예상 낙하 지점 정보를 생성하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
  9. 삭제
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 최종 예상 위치 정보 및 상기 3차원 지형 정보에 기초하여 기 설정된 지형별 공략법 데이터베이스에 포함되는 공략법을 결정하는 단계;
    를 더 포함하는, 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 입력 정보, 상기 예상 궤적, 상기 예상 낙하 지점 정보 및 상기 최종 예상 위치 정보 중 적어도 하나를 더 표시하는 상기 인터페이스를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는, 방법.
  12. 적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및
    상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 동작하는 프로세서;
    를 포함하되,
    상기 프로세서는, 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하고, 플레이어 집단에 포함된 각각의 플레이어에 대하여, 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 제1 이미지 집합을 획득하고,
    기 학습된 인공지능 모델에 상기 제1 이미지 집합을 입력하고, 골프채에 대한 제2 이미지 집합 및 골프공에 대한 제3 이미지 집합을 획득하고,
    상기 입력 정보 및 상기 제2 이미지 집합에 기초하여 상기 임팩트 순간의 상기 골프채의 헤드의 속도, 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 지면에 대하여 가지는 각도 및 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 목표 방향에 대하여 가지는 각도를 계산하고,
    상기 입력 정보 및 상기 제3 이미지 집합에 기초하여 상기 임팩트 순간의 상기 골프공의 속도, 상기 골프공의 초기 경로가 상기 지면에 대하여 가지는 각도, 상기 골프공의 초기 경로가 상기 목표 방향에 대하여 가지는 각도 및 상기 골프공의 회전율을 계산하고,
    상기 계산된 상기 임팩트 순간의 상기 헤드의 속도, 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 상기 지면에 대하여 가지는 각도 및 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 상기 목표 방향에 대하여 가지는 각도 중 적어도 하나 및 상기 계산된 상기 임팩트 순간의 상기 골프공의 속도, 상기 골프공의 상기 초기 경로가 상기 지면에 대하여 가지는 각도, 상기 골프공의 상기 초기 경로가 상기 목표 방향에 대하여 가지는 각도 및 상기 골프공의 회전율 중 적어도 하나에 기초하여 상기 골프공의 예상 궤적을 생성하고,
    상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하고, 상기 예상 궤적, 상기 예상 낙하 지점 정보 및 영역별 마찰계수 정보를 이용하여 상기 골프공이 낙하 이후 정지할 최종 예상 위치 정보를 상기 각각의 플레이어에 대응하여 생성하고,
    상기 최종 예상 위치 정보 및 골프장의 3차원 지형 정보에 기초하여 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성하고, 상기 추천 이동 경로를 표시하는 인터페이스를 생성하되,
    상기 골프장 정보는 상기 영역별 마찰계수 정보 및 상기 3차원 지형 정보를 포함하고,
    상기 추천 이동 경로는, 상기 플레이어 집단에 포함된 제1 플레이어에 대응되는 골프공의 제1 최종 예상 위치에서 가장 가까운 카트 통행로상의 위치인 제1 경유 위치 및 상기 플레이어 집단에 포함된 제2 플레이어에 대응되는 골프공의 제2 최종 예상 위치에서 가장 가까운 상기 카트 통행로상의 위치인 제2 경유 위치를 포함하고,
    상기 제1 경유 위치는, 상기 제2 경유 위치보다 상기 골프 카트의 현재 위치로부터의 거리가 가까운 위치를 포함하고,
    상기 인터페이스를 생성하는 것은,
    상기 제1 경유 위치와 상기 제1 최종 예상 위치 간의 거리인 제1 거리, 상기 제2 경유 위치와 상기 제2 최종 예상 위치 간의 거리인 제2 거리 및 상기 제1 최종 예상 위치 및 상기 제2 최종 예상 위치 간의 거리인 제3 거리를 산출하고,
    상기 제1 거리 및 상기 제2 거리의 합이 상기 제3 거리보다 큰 경우, 상기 제1 최종 예상 위치로부터 상기 제2 최종 예상 위치로 이동하는 방식을 도보에 의하도록 추천하는 메시지를 더 표시하는 상기 인터페이스를 생성하는 것인, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 장치.
  13. 제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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