KR20160059844A - Method for training using movement trajectory analysis and apparatus therefor - Google Patents

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Abstract

Disclosed are a method and a device for training using movement trajectory analysis. The method for training in accordance with the present invention comprises the following steps: acquiring image information about a first moving object from at least one video recording equipment; acquiring a first movement trajectory and a first movement speed of the first moving object from the image information; extracting a plurality of interest points indicating movements of the first moving object at the first movement trajectory; and determining mathematical modeling information about the first movement trajectory based on the interest points. According to the present invention, a realistic training environment is provided for a user through pitching a ball with the same trajectory as a ball pitched by a pitcher.

Description

운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법 및 장치{METHOD FOR TRAINING USING MOVEMENT TRAJECTORY ANALYSIS AND APPARATUS THEREFOR}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a training method and apparatus using motion trajectory analysis,

본 발명은 훈련 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 운동하는 물체의 운동 궤적을 분석하여 훈련하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a training method, and more particularly, to a method and apparatus for analyzing and tracing a motion trajectory of a moving object.

자동 투구 장치(pitching machine)는 고속으로 회전하는 바퀴에 야구공을 넣고, 야구공이 회전하는 바퀴에 의해 운동에너지를 얻게 되어 빠르게 날아가도록 하는 투구하는 장치이다. 이러한 자동 투구 장치는 야구 선수들의 타격 및 포수 훈련에 사용되고 있다. 또한, 스크린 야구장과 같은 시설의 실내에 비치되어 일반인들이 여가활동을 즐기는데 활용되고 있다.A pitching machine is a pitching machine that puts a baseball in a spinning wheel at a high speed, and the baseball ball gets kinetic energy from the spinning wheels and makes it fly faster. Such an automatic pitching device is used for batting and catching training of baseball players. In addition, it is housed in a facility such as a screen baseball field, and is used for enjoying leisure activities by the general public.

또한, 자동 투구 장치를 이용한 현실감 있는 훈련 환경을 제공하는 시설 및 이와 관련된 연구가 활발하게 되고 있는 추세이다. 최근에는 사용자의 양쪽 눈에 각각 다른 영상을 출력하는 착용형 디스플레이 장치에 위치 센서를 설치하여, 사용자 시선의 회전방향에 따라 출력되는 현실감 있는 3차원 영상을 출력하는 방법이 사용되고 있다.In addition, facilities providing a realistic training environment using an automatic pitching device and related research are becoming active. In recent years, a method has been used in which a position sensor is mounted on a wearable display device for outputting different images to both eyes of a user, and a realistic three-dimensional image outputted according to the direction of rotation of the user's eyes is output.

자동 투구 장치는 초기 단계에 직구만을 던질 수 있었으나, 기술의 발전에 따라 실제 투수가 던질 수 있는 커브나 슬라이더 등과 같은 변화구도 던질 수 있게 되었다. 이는, 야구 선수들의 일반적인 타격 연습이나 일반인들의 여가활동을 즐기기에는 무리가 없다.The automatic pitcher was able to throw only a fastball at an early stage, but according to the development of technology, it is possible to throw a pitch such as a curve or a slider that a real pitcher can throw. It is not unreasonable to enjoy baseball players' general batting practice or the leisure activities of the general public.

그러나, 실제 투수가 던지는 공의 궤적을 분석하여 이를 그대로 투구하는 방법이나 장치는 아직 개발되지 않았다. 따라서, 현재 사용되고 있는 자동 투구 장치를 이용한 훈련 방법은 실제 투수의 투구에 특화된 훈련 환경을 제공할 수 없는 문제점이 있다.However, a method or device for analyzing the trajectory of the ball actually thrown by the pitcher and then pitching it as it is has not been developed yet. Therefore, there is a problem that the training method using the currently used automatic pitching device can not provide a training environment specialized in pitching of actual pitcher.

상기한 바와 같은 문제점을 극복하기 위한 본 발명의 목적은 실제 투수가 투구하는 공의 궤적을 분석하여 훈련하는 방법을 제공하는 것이다.In order to overcome the above-described problems, an object of the present invention is to provide a method of analyzing a trajectory of a ball to be pitched by an actual pitcher.

또한, 본 발명의 다른 목적은 실제 투수가 투구하는 공의 궤적을 분석하여 훈련하는 장치를 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide an apparatus for analyzing and tracing a trajectory of a ball to be pitched by an actual pitcher.

상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법은 훈련 장치에서 수행되는 훈련 방법으로서, 적어도 하나의 촬영 수단으로부터 제1 운동 물체에 대한 영상 정보를 획득하는 단계, 획득된 영상 정보에서 상기 제1 운동 물체의 제1 운동 궤적 및 제1 운동 속도를 획득하는 단계, 상기 제1 운동 궤적에서 상기 제1 운동 물체의 움직임을 나타내는 복수의 특징점들을 추출하는 단계 및 상기 특징점들을 기반으로 상기 제1 운동 궤적에 대한 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a training method using motion trajectory analysis, the training method comprising: Obtaining a first motion locus and a first motion velocity of the first moving object from the acquired image information, extracting a plurality of minutiae points representing the motion of the first moving object in the first motion locus And determining mathematical modeling information for the first motion locus based on the feature points.

여기서, 상기 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계는 상기 복수의 특징점들에 포함된 각각의 특징점에 대한 위치 정보를 획득하는 단계, 획득한 상기 각각의 특징점의 위치 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적을 표현하는 수학식을 산출하는 단계 및 상기 산출된 수학식을 상기 제1 운동 궤적에 대한 상기 수학적 모델링 정보로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of determining the mathematical modeling information may include acquiring positional information of each feature point included in the plurality of feature points, expressing the first motion locus based on the acquired positional information of the feature points, And calculating the mathematical expression as the mathematical modeling information for the first motion locus.

여기서, 상기 복수의 특징점들은 상기 제1 운동 물체의 움직임이 시작된 제1 지점, 상기 제1 지점부터 미리 설정된 시간 간격에 따른 적어도 하나의 제2 지점 및 상기 제1 운동 물체의 움직임이 종료된 제3 지점을 포함할 수 있다.Here, the plurality of feature points may include a first point at which movement of the first moving object is started, at least one second point along a predetermined time interval from the first point, and a third point at which the movement of the first moving object ends Point.

여기서, 상기 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법은 상기 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.The training method using the motion trajectory analysis may further include a step of determining the mathematical modeling information and then controlling the pitching of the second moving object to correspond to the first motion trajectory based on the mathematical modeling information .

여기서, 상기 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계는 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 상기 제2 운동 물체의 투구를 제어할 수 있다.Here, the step of controlling the pitching of the second moving object may include the step of, based on the mathematical modeling information, generating a second motion locus that is the same as the first motion locus and a second motion locus that is the same as the first motion velocity, Can be controlled.

여기서, 상기 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법은 상기 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.The training method using the motion trajectory analysis may further include the step of controlling the output of the motion image of the second moving object so as to correspond to the first motion trajectory based on the mathematical modeling information after determining the mathematical modeling information can do.

여기서, 상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계는 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 운동하는 상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어할 수 있다.Here, the step of controlling the output of the motion image of the second moving object may include a step of generating a second motion locus that is the same as the first motion locus based on the mathematical modeling information, and a second motion locus The output of the motion image of the second moving object can be controlled.

또한, 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 장치로서, 프로세서 및 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 프로그램 명령이 저장된 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령 프로그램은, 적어도 하나의 촬영 수단으로부터 제1 운동 물체에 대한 영상 정보를 획득하는 단계, 획득된 영상 정보에서 상기 제1 운동 물체의 제1 운동 궤적 및 제1 운동 속도를 획득하는 단계, 상기 제1 운동 궤적에서 상기 제1 운동 물체의 움직임을 나타내는 복수의 특징점들을 추출하는 단계 및 상기 특징점들을 기반으로 상기 제1 운동 궤적에 대한 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계를 수행하도록 실행 가능하다.According to another aspect of the present invention, there is provided a training apparatus using motion trajectory analysis according to an embodiment of the present invention. The training apparatus includes a processor and a memory in which at least one program instruction executed through the processor is stored, One command program may include acquiring image information for the first moving object from at least one image capturing means, acquiring the first motion locus and the first motion velocity of the first moving object in the acquired image information, Extracting a plurality of feature points representing the motion of the first moving object in the first motion locus, and determining mathematical modeling information for the first motion locus based on the minutiae points.

여기서, 상기 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계는 상기 복수의 특징점들에 포함된 각각의 특징점에 대한 위치 정보를 획득하는 단계, 획득한 상기 각각의 특징점의 위치 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적을 표현하는 수학식을 산출하는 단계 및 상기 산출된 수학식을 상기 제1 운동 궤적에 대한 상기 수학적 모델링 정보로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of determining the mathematical modeling information may include acquiring positional information of each feature point included in the plurality of feature points, expressing the first motion locus based on the acquired positional information of the feature points, And calculating the mathematical expression as the mathematical modeling information for the first motion locus.

여기서, 상기 복수의 특징점들은 상기 제1 운동 물체의 움직임이 시작된 제1 지점, 상기 제1 지점부터 미리 설정된 시간 간격에 따른 적어도 하나의 제2 지점 및 상기 제1 운동 물체의 움직임이 종료된 제3 지점을 포함할 수 있다.Here, the plurality of feature points may include a first point at which movement of the first moving object is started, at least one second point along a predetermined time interval from the first point, and a third point at which the movement of the first moving object ends Point.

여기서, 상기 적어도 하나의 프로그램 명령은 상기 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one program command may further include determining the mathematical modeling information and then controlling the pitching of the second moving object to correspond to the first motion locus based on the mathematical modeling information.

여기서, 상기 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계는 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동과 동일한 제2 운동 속도로 상기 제2 운동 물체의 투구를 제어할 수 있다.Here, the step of controlling the pitching of the second moving object may include the step of, based on the mathematical modeling information, generating a second motion locus that is the same as the first motion locus and a second locus of motion of the second moving object The pitching can be controlled.

여기서, 상기 적어도 하나의 프로그램 명령은 상기 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적에 대응하도록 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, the at least one program command may further include, after determining the mathematical modeling information, controlling the output of the motion image of the second moving object to correspond to the first motion locus based on the mathematical modeling information have.

여기서, 상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계는 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 운동하는 상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어할 수 있다.Here, the step of controlling the output of the motion image of the second moving object may include a step of generating a second motion locus that is the same as the first motion locus based on the mathematical modeling information, and a second motion locus The output of the motion image of the second moving object can be controlled.

상술한 바와 같은 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법에 따르면, 사용자는 실제 투수가 던지는 공과 동일한 궤적의 투구를 통해 현실감 있는 훈련 환경에서 타격 훈련을 할 수 있다.According to the training method using the motion trajectory analysis as described above, the user can perform the batting training in a realistic training environment through the pitching of the same trajectory as the pitch of the actual pitcher.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법에서 출력되는 영상의 일 실시예를 나타낸다.
도 5는 본 발명에 따른 방법들을 수행하는 훈련 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.1 is a conceptual diagram illustrating a training system using motion locus analysis according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a training method using motion locus analysis according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a training method using motion trajectory analysis according to another embodiment of the present invention.
FIG. 4 shows an embodiment of an image output from the training method using the motion locus analysis shown in FIG.
5 is a block diagram illustrating one embodiment of a training device for performing the methods according to the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are to be interpreted in an ideal or overly formal sense unless explicitly defined in the present application Do not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, the same reference numerals will be used for the same constituent elements in the drawings, and redundant explanations for the same constituent elements will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 시스템을 나타내는 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법을 나타내는 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법을 나타내는 흐름도이고, 도 4는 도 3에 도시된 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법에서 출력되는 영상의 일 실시예를 나타낸다.FIG. 1 is a conceptual diagram showing a training system using a motion locus analysis according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a flowchart showing a training method using a motion locus analysis according to an embodiment of the present invention. FIG. 4 shows an example of an image output from the training method using the motion trajectory analysis shown in FIG. 3. FIG. 4 is a flowchart illustrating a training method using motion trajectory analysis according to another embodiment of the present invention.

도 1 내지 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 시스템은 촬영 수단(100), 훈련 장치(200) 및 투구 장치(pitching machine)(300) 또는 영상 출력 장치(400)를 포함할 수 있다.1 and 2, a training system using motion locus analysis according to the present invention includes a photographing unit 100, a training device 200 and a pitching machine 300 or a video output device 400 .

본 발명에 따른 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법(이하, '훈련 방법'이라 함)은 훈련 장치(200)에서 수행될 수 있다. 또한, 훈련 방법을 수행하는 프로그램이 촬영 수단(100), 투구 장치(300) 또는 영상 출력 장치(400)에 설치되어 수행될 수 있다.The training method (hereinafter referred to as 'training method') using the motion trajectory analysis according to the present invention can be performed in the training device 200. In addition, a program for performing the training method may be installed in the photographing means 100, the pitching device 300, or the video output device 400 and executed.

훈련 장치(200)는 적어도 하나의 촬영 수단(100)으로부터 운동 물체에 대한 영상 정보를 획득할 수 있다(S200). 여기서, 촬영 수단(100)은 고속 촬영을 할 수 있도록 설계된 카메라 또는 카메라 시스템을 의미할 수 있다. 예를 들어, 촬영 수단(100)은 고속 카메라(high speed camera)를 의미할 수 있다.The training apparatus 200 may acquire image information about a moving object from at least one photographing means 100 (S200). Here, the photographing means 100 may mean a camera or a camera system designed for high-speed photographing. For example, the photographing means 100 may refer to a high speed camera.

촬영 수단(100)은 투수(pitcher)(10)에 의해 투구되는 제1 운동 물체(20)(즉, 공을 의미할 수 있음)를 촬영할 수 있다. 구체적으로, 촬영 수단(100)은 투수(10)에 의해 투구되어 운동하는 제1 운동 물체(20)의 움직임을 촬영할 수 있다. 또한, 촬영 수단(100)은 훈련 장치(200)와 무선 또는 유선으로 연결될 수 있으며, 촬영을 통해 획득된 제1 운동 물체(20)의 영상 정보를 훈련 장치(200)로 전송할 수 있다. 이를 통해, 훈련 장치(200)는 촬영 수단(100)으로부터 제1 운동 물체(20)의 영상 정보를 획득할 수 있다.The photographing means 100 can take a first moving object 20 (which may mean a ball) that is pitched by a pitcher 10. Specifically, the photographing means 100 can photograph the movement of the first moving object 20 which is pitched by the pitcher 10 and moves. The photographing means 100 may be connected to the training device 200 wirelessly or by wire and may transmit the image information of the first moving object 20 obtained through photographing to the training device 200. [ In this way, the training apparatus 200 can acquire image information of the first moving object 20 from the photographing means 100.

이후, 훈련 장치(200)는 영상 정보에서 제1 운동 물체(20)의 제1 운동 궤적 및 제1 운동 속도를 획득할 수 있다(S210). 여기서, 훈련 장치(200)는 제1 운동 물체(20)의 영상 정보를 분석할 수 있는 프로그램의 일부와 또는 전체 그 프로그램의 실행에 필요한 데이터들을 사용 가능한 컴퓨터와 같은 단말 또는 컴퓨터 시스템을 의미할 수 있다.Thereafter, the training apparatus 200 may obtain the first motion locus and the first motion velocity of the first moving object 20 from the image information (S210). Here, the training apparatus 200 may mean a terminal or a computer system such as a computer that can use part of a program capable of analyzing image information of the first moving object 20 or data necessary for executing the entire program have.

또한, 제1 운동 물체(20)의 제1 운동 궤적은 제1 운동 물체(20)의 움직임이 시작된 지점부터 움직임이 종료된 지점까지의 경로를 의미할 수 있다. 또한, 제1 운동 물체(20)의 제1 운동 속도는 제1 운동 물체(20)의 움직임이 시작된 시점부터 움직임이 종료된 시점까지의 속도를 의미할 수 있다.In addition, the first motion locus of the first moving object 20 may mean a path from the point where the movement of the first moving object 20 starts to the point where the movement ends. The first moving speed of the first moving object 20 may be the speed from the start of movement of the first moving object 20 to the end of the movement.

이후, 훈련 장치(200)는 제1 운동 궤적에서 제1 운동 물체(20)의 움직임을 나타내는 복수의 특징점들을 추출할 수 있다(S220). 여기서, 복수의 특징점들은 제1 운동 물체(20)의 움직임이 시작된 제1 지점, 제1 지점부터 미리 설정된 시간 간격에 따른 적어도 하나의 제2 지점 및 제1 운동 물체(20)의 움직임이 종료된 제3 지점을 포함할 수 있다.Thereafter, the training apparatus 200 may extract a plurality of feature points indicating movement of the first moving object 20 in the first motion locus (S220). Here, the plurality of feature points may include a first point at which the movement of the first moving object 20 starts, at least one second point along the predetermined time interval from the first point, And a third point.

이후, 훈련 장치(200)는 추출된 복수의 특징점들에 포함된 각각의 특징점에 대한 위치 정보를 획득할 수 있다(S230). 훈련 장치(200)는 제1 운동 물체(20)의 운동 구간을 x축, y축 및 z축으로 이루어진 3차원 공간으로 가정할 수 있고, 각각의 특징점에 대한 위치 정보를 x축, y축 및 z축의 좌표값(x,y,z)으로 획득할 수 있다.Thereafter, the training apparatus 200 may acquire positional information on each of the minutiae included in the extracted minutiae (S230). The training apparatus 200 can assume that the motion section of the first moving object 20 is a three-dimensional space composed of x-axis, y-axis, and z-axis, (x, y, z) of the z axis.

이후, 훈련 장치(200)는 각각의 위치 정보를 기반으로 제1 운동 궤적을 표현하는 수학식을 산출할 수 있다(S240). 훈련 장치(200)는 각각의 특징점을 연결하여 생성되는 곡선을 나타내는 수학식을 산출할 수 있다. 즉, 산출되는 수학식은 3차원 공간의 곡선을 나타내는 수학식을 의미할 수 있다.Thereafter, the training apparatus 200 may calculate a mathematical expression representing the first motion locus based on the respective position information (S240). The training apparatus 200 can calculate a formula representing a curve generated by connecting the respective feature points. That is, the calculated equation may mean a mathematical expression representing a curve of a three-dimensional space.

이후, 훈련 장치(200)는 산출된 수학식을 제1 운동 궤적에 대한 수학적 모델링 정보로 결정할 수 있다(S250). 즉, 수학적 모델링 정보는 제1 운동 궤적에 대한 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 제1 운동 물체(20)의 움직임이 시작된 제1 지점부터 움직임이 종료된 제3 지점까지의 이동 경로를 의미할 수 있다.Thereafter, the training apparatus 200 may determine the calculated equation as mathematical modeling information on the first motion locus (S250). That is, the mathematical modeling information may be information on the first motion locus. For example, it may mean a movement path from a first point where the movement of the first moving object 20 starts to a third point where the movement ends.

이후, 훈련 장치(200)가 투구 장치(300)와 연동된 경우, 훈련 장치(200)는 수학적 모델링 정보를 기반으로 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체(30)(즉, 공을 의미할 수 있음)의 투구를 제어할 수 있다(S260).Thereafter, if the training device 200 is interlocked with the pitching device 300, the training device 200 may determine that the second moving object 30 (i.e., Can be controlled (S260).

구체적으로, 훈련 장치(200)는 투구 장치(300)로 결정된 제1 운동 궤적에 대한 수학적 모델링 정보를 전송할 수 있다. 이후, 투구 장치(300)는 수학적 모델링 정보를 기반으로 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체(30)를 투구할 수 있다. 즉, 투구 장치(300)는 수학적 모델링 정보를 기반으로 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 제2 운동 물체(30)를 투구할 수 있다.Specifically, the training device 200 may transmit mathematical modeling information for the first motion locus determined by the pitcher 300. Thereafter, the pitcher 300 may pitch the second moving object 30 so as to correspond to the first motion locus based on the mathematical modeling information. That is, the pitcher 300 can pitch the second moving object 30 at the second motion velocity equal to the first motion velocity and the second motion locus equal to the first motion locus based on the mathematical modeling information.

도 3을 참조하면, 훈련 장치(200)가 영상 출력 장치(400)와 연동된 경우, 훈련 장치(200)는 수학적 모델링 정보를 기반으로 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체(30)의 운동 영상의 출력을 제어할 수 있다(S270). 여기서, 영상 출력 장치(400)는 사용자가 자신의 신체에 착용한 상태로 영상 출력이 가능한 디스플레이 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 영상 출력 장치는 사용자가 자신의 신체에 착용한 상태로 영상을 시청할 수 있는 안경 형태를 가진 개인용 디스플레이 장치를 의미할 수 있다.3, when the training apparatus 200 is interlocked with the video output apparatus 400, the training apparatus 200 generates a first motion locus corresponding to the first motion locus based on the mathematical modeling information, The output of the motion image can be controlled (S270). Here, the video output device 400 may refer to a display device capable of outputting a video image while the user wears his / her body. For example, the video output device may refer to a personal display device having a form of a spectacle that allows a user to watch an image while wearing his or her body.

구체적으로, 훈련 장치(200)는 영상 출력 장치(400)로 결정된 제1 운동 궤적에 대한 수학적 모델링 정보를 전송할 수 있다. 이후, 영상 출력 장치(400)는 수학적 모델링 정보를 기반으로 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체(30)의 운동 영상을 출력할 수 있다. 즉, 영상 출력 장치(400)는 수학적 모델링 정보를 기반으로 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 운동하는 제2 운동 물체(30)의 운동 영상을 출력할 수 있다.Specifically, the training apparatus 200 may transmit mathematical modeling information on the first motion locus determined by the image output apparatus 400. [ Thereafter, the video output apparatus 400 may output the motion image of the second moving object 30 so as to correspond to the first motion locus based on the mathematical modeling information. That is, the image output apparatus 400 outputs a motion image of the second moving object 30, which moves at a second motion velocity equal to the second motion locus and the first motion velocity, which is the same as the first motion locus, based on the mathematical modeling information Can be output.

도 4를 참조하면, 영상 출력 장치(400)는 예를 들어, 사용자에게 투수가 투구하는 영상을 출력할 수 있다. 이때, 투구되는 공은 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 투구될 수 있다.Referring to FIG. 4, the video output apparatus 400 may output a video that the pitcher throws to the user, for example. At this time, the pitching ball may be pitched at a second motion velocity equal to the first motion locus and at a second motion velocity equal to the first motion velocity.

또한, 영상 출력 장치(400)는 위치 추적이 가능한 센서 또는 움직임 감지가 가능한 센서를 구비하고 있어, 영상 출력 장치(400)를 착용한 사용자의 움직임을 고려하여 영상을 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 자신의 몸을 좌측으로 돌릴 경우 사용자의 관점을 기준으로 좌측 방향에서 시청 가능한 영상을 출력하고, 사용자가 자신의 몸을 우측으로 돌릴 경우 사용자의 관점을 기준으로 우측 방향에서 시청 가능한 영상을 출력할 수 있다.In addition, the video output apparatus 400 includes a sensor capable of tracking a position or a sensor capable of motion detection, and can output an image in consideration of a motion of a user wearing the video output apparatus 400. For example, when the user turns his or her body to the left side, the user can view the image in the left direction based on the user's viewpoint. When the user turns his / her body to the right side, It is possible to output a possible image.

또한, 사용자는 위치 추적이 가능한 센서 또는 움직임 감지가 가능한 센서를 구비한 타격 수단(410)(즉, 야구 방망이를 의미할 수 있음)를 사용할 수 있다. 이때, 영상 출력 장치(400)는 타격 수단(410)에 구비된 센서를 통해 타격 수단(410)의 움직임을 감지할 수 있고, 감지된 움직임에 대한 영상을 출력할 수 있다.
In addition, the user may use hitting means 410 (i. E., May mean a baseball bat) with a sensor capable of position tracking or a sensor capable of motion sensing. At this time, the video output apparatus 400 can detect the motion of the hitting means 410 through the sensor provided in the hitting means 410, and output an image of the detected motion.

도 5는 본 발명에 따른 방법들을 수행하는 훈련 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.5 is a block diagram illustrating one embodiment of a training device for performing the methods according to the present invention.

도 5를 참조하면, 훈련 장치(200)는 적어도 하나의 프로세서(210), 메모리(220) 및 네트워크와 연결되어 통신을 수행하는 네트워크 인터페이스 장치(230)를 포함할 수 있다. 또한, 훈련 장치(200)는 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250), 저장 장치(260) 등을 더 포함할 수 있다. 훈련 장치(200)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(270)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 5, the training apparatus 200 may include at least one processor 210, a memory 220, and a network interface device 230 for communicating with a network. The training device 200 may further include an input interface device 240, an output interface device 250, a storage device 260, and the like. Each of the components included in the training device 200 may be connected by a bus 270 and communicate with each other.

프로세서(210)는 메모리(220) 및/또는 저장 장치(260)에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(210)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(220)와 저장 장치(260)는 휘발성 저장 매체 및/또는 비휘발성 저장 매체로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(220)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)로 구성될 수 있다.The processor 210 may execute program commands stored in the memory 220 and / or the storage device 260. The processor 210 may refer to a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or a dedicated processor on which the methods according to the present invention are performed. The memory 220 and the storage device 260 may be composed of a volatile storage medium and / or a non-volatile storage medium. For example, memory 220 may be comprised of read only memory (ROM) and / or random access memory (RAM).

프로세서(210)를 통해 실행되는 적어도 하나의 프로그램 명령은 적어도 하나의 촬영 수단으로부터 제1 운동 물체에 대한 영상 정보를 획득하는 단계, 획득된 영상 정보에서 상기 제1 운동 물체의 제1 운동 궤적 및 제1 운동 속도를 획득하는 단계, 상기 제1 운동 궤적에서 상기 제1 운동 물체의 움직임을 나타내는 복수의 특징점들을 추출하는 단계 및 상기 특징점들을 기반으로 상기 제1 운동 궤적에 대한 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계를 수행하도록 실행 가능한 프로그램일 수 있다.At least one program instruction executed via the processor 210 includes obtaining image information for a first moving object from at least one imaging means, generating a first motion locus of the first moving object and a second motion locus of the first moving object, 1 motion velocity, extracting a plurality of feature points representing the motion of the first moving object in the first motion locus, and determining mathematical modeling information on the first motion locus based on the feature points Or the like.

프로세서(210)를 통해 실행되는 프로그램 명령 중 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계는 상기 복수의 특징점들에 포함된 각각의 특징점에 대한 위치 정보를 획득하는 단계, 획득한 상기 각각의 특징점의 위치 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적을 표현하는 수학식을 산출하는 단계 및 상기 산출된 수학식을 상기 제1 운동 궤적에 대한 상기 수학적 모델링 정보로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of determining mathematical modeling information among the program instructions executed through the processor 210 may include obtaining positional information on each of the minutiae included in the plurality of minutiae, Calculating a mathematical expression representing the first motion locus and determining the calculated mathematical expression as the mathematical modeling information on the first motion locus.

여기서, 복수의 특징점들은 제1 운동 물체의 움직임이 시작된 제1 지점, 제1 지점부터 미리 설정된 시간 간격에 따른 적어도 하나의 제2 지점 및 제1 운동 물체의 움직임이 종료된 제3 지점을 포함할 수 있다.Here, the plurality of feature points include a first point at which the movement of the first moving object starts, at least one second point along the predetermined time interval from the first point, and a third point at which the movement of the first moving object ends .

여기서, 훈련 장치(200)가 투구 장치와 연동된 경우, 프로세서(210)를 통해 실행되는 적어도 하나의 프로그램은 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, when the training apparatus 200 is interlocked with the pitching apparatus, at least one program executed through the processor 210 determines mathematical modeling information, and then, based on the mathematical modeling information, corresponds to the first motion locus And controlling the pitching of the second moving object.

즉, 프로세서(210)는 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동과 동일한 제2 운동 속도로 상기 제2 운동 물체의 투구를 제어할 수 있다.That is, the processor 210 may control the pitching of the second moving object at a second motion locus that is the same as the first locus of motion and a second motion velocity that is the same as the first motion locus, based on the mathematical modeling information.

반면, 훈련 장치(200)가 영상 출력 장치와 연동된 경우, 프로세서(210)를 통해 실행되는 적어도 하나의 프로그램은 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적에 대응하도록 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.On the other hand, when the training apparatus 200 is linked with the video output apparatus, at least one program executed through the processor 210 determines mathematical modeling information, and then, based on the mathematical modeling information, corresponds to the first motion locus And controlling the output of the motion image of the second moving object.

즉, 프로세서(210)는 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 운동하는 상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어할 수 있다.
That is, the processor 210 generates a second motion locus equal to the first motion locus based on the mathematical modeling information, and outputs the motion image of the second motion object moving at a second motion velocity equal to the first motion velocity Can be controlled.

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. It will be possible.

10 : 투수
20 : 제1 운동 물체
30 : 제2 운동 물체
100 : 촬영 수단
200 : 훈련 장치
300 : 투구 장치
400 : 영상 출력 장치
410 : 타격 수단10: pitcher
20: first moving object
30: second moving object
100:
200: Training device
300: pitching device
400: Video output device
410: Hitting means

Claims (14)

훈련 장치에서 수행되는 훈련 방법에 있어서,
적어도 하나의 촬영 수단으로부터 제1 운동 물체에 대한 영상 정보를 획득하는 단계;
획득된 영상 정보에서 상기 제1 운동 물체의 제1 운동 궤적 및 제1 운동 속도를 획득하는 단계;
상기 제1 운동 궤적에서 상기 제1 운동 물체의 움직임을 나타내는 복수의 특징점들을 추출하는 단계; 및
상기 특징점들을 기반으로 상기 제1 운동 궤적에 대한 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계를 포함하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법.In a training method performed in a training device,
Acquiring image information about a first moving object from at least one photographing means;
Obtaining a first motion locus and a first motion velocity of the first moving object from the acquired image information;
Extracting a plurality of feature points representing movement of the first moving object in the first motion locus; And
And determining mathematical modeling information for the first motion locus based on the minutiae points. 청구항 1에 있어서,
상기 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계는,
상기 복수의 특징점들에 포함된 각각의 특징점에 대한 위치 정보를 획득하는 단계;
획득한 상기 각각의 특징점의 위치 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적을 표현하는 수학식을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 수학식을 상기 제1 운동 궤적에 대한 상기 수학적 모델링 정보로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of determining mathematical modeling information comprises:
Obtaining positional information on each feature point included in the plurality of feature points;
Calculating a mathematical expression representing the first motion locus based on the obtained position information of each of the minutiae points; And
And determining the calculated equation as the mathematical modeling information for the first motion locus. 청구항 1에 있어서,
상기 복수의 특징점들은,
상기 제1 운동 물체의 움직임이 시작된 제1 지점, 상기 제1 지점부터 미리 설정된 시간 간격에 따른 적어도 하나의 제2 지점 및 상기 제1 운동 물체의 움직임이 종료된 제3 지점을 포함하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법.The method according to claim 1,
Wherein the plurality of feature points include:
At least one second point at a predetermined time interval starting from the first point and a third point at which the movement of the first moving object is terminated, A training method using motion trajectory analysis. 청구항 1에 있어서,
상기 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법은,
상기 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법.The method according to claim 1,
In the training method using the motion trajectory analysis,
Further comprising: after determining the mathematical modeling information, controlling the pitching of the second moving object to correspond to the first motion locus based on the mathematical modeling information. 청구항 4에 있어서,
상기 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계는,
상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 상기 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법.The method of claim 4,
Wherein the step of controlling the pitching of the second moving object comprises:
And controlling the pitching of the second moving object with a second motion locus equal to the first locus of motion and a second motion velocity equal to the first motion velocity based on the mathematical modeling information. Training methods. 청구항 1에 있어서,
상기 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법은,
상기 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법.The method according to claim 1,
In the training method using the motion trajectory analysis,
Further comprising the step of controlling the output of the motion image of the second moving object so as to correspond to the first motion locus based on the mathematical modeling information after determining the mathematical modeling information, Way. 청구항 6에 있어서,
상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계는,
상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 운동하는 상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 방법.The method of claim 6,
Wherein the step of controlling the output of the motion image of the second moving object comprises:
And controls the output of the motion image of the second moving object moving at a second motion locus equal to the first motion locus and a second motion velocity equal to the first motion velocity based on the mathematical modeling information Training method using motion trajectory analysis. 훈련 장치로서,
프로세서(processor); 및
상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 프로그램 명령(program command)이 저장된 메모리(memory)를 포함하고,
상기 적어도 하나의 명령 프로그램은,
적어도 하나의 촬영 수단으로부터 제1 운동 물체에 대한 영상 정보를 획득하는 단계;
획득된 영상 정보에서 상기 제1 운동 물체의 제1 운동 궤적 및 제1 운동 속도를 획득하는 단계;
상기 제1 운동 궤적에서 상기 제1 운동 물체의 움직임을 나타내는 복수의 특징점들을 추출하는 단계; 및
상기 특징점들을 기반으로 상기 제1 운동 궤적에 대한 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계를 수행하도록 실행 가능한, 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 장치.As a training device,
A processor; And
And a memory in which at least one program command executed via the processor is stored,
Wherein the at least one command program comprises:
Acquiring image information about a first moving object from at least one photographing means;
Obtaining a first motion locus and a first motion velocity of the first moving object from the acquired image information;
Extracting a plurality of feature points representing movement of the first moving object in the first motion locus; And
And determining mathematical modeling information for the first motion locus based on the minutiae points. 청구항 8에 있어서,
상기 수학적 모델링 정보를 결정하는 단계는,
상기 복수의 특징점들에 포함된 각각의 특징점에 대한 위치 정보를 획득하는 단계;
획득한 상기 각각의 특징점의 위치 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적을 표현하는 수학식을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 수학식을 상기 제1 운동 궤적에 대한 상기 수학적 모델링 정보로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 장치.The method of claim 8,
Wherein the step of determining mathematical modeling information comprises:
Obtaining positional information on each feature point included in the plurality of feature points;
Calculating a mathematical expression representing the first motion locus based on the obtained position information of each of the minutiae points; And
And determining the calculated equation as the mathematical modeling information for the first motion locus. 청구항 8에 있어서,
상기 복수의 특징점들은,
상기 제1 운동 물체의 움직임이 시작된 제1 지점, 상기 제1 지점부터 미리 설정된 시간 간격에 따른 적어도 하나의 제2 지점 및 상기 제1 운동 물체의 움직임이 종료된 제3 지점을 포함하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 장치.The method of claim 8,
Wherein the plurality of feature points include:
At least one second point at a predetermined time interval starting from the first point and a third point at which the movement of the first moving object is terminated, A training device using motion trajectory analysis. 청구항 8에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로그램 명령은,
상기 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 대응하도록 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 장치.The method of claim 8,
Wherein the at least one program command comprises:
Further comprising: after determining the mathematical modeling information, controlling the pitching of the second moving object to correspond to the first motion locus based on the mathematical modeling information. 청구항 11에 있어서,
상기 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 단계는,
상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동과 동일한 제2 운동 속도로 상기 제2 운동 물체의 투구를 제어하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 장치.The method of claim 11,
Wherein the step of controlling the pitching of the second moving object comprises:
And a second motion locus that is the same as the first motion locus based on the mathematical modeling information and controls the pitching of the second motion object at a second motion velocity that is the same as the first motion locus. Device. 청구항 8에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로그램 명령은,
상기 수학적 모델링 정보를 결정한 후, 상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적에 대응하도록 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 장치.The method of claim 8,
Wherein the at least one program command comprises:
And controlling the output of the motion image of the second moving object to correspond to the first motion locus based on the mathematical modeling information after determining the mathematical modeling information. Device. 청구항 6에 있어서,
상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 단계는,
상기 수학적 모델링 정보를 기반으로 상기 제1 운동 궤적과 동일한 제2 운동 궤적 및 상기 제1 운동 속도와 동일한 제2 운동 속도로 운동하는 상기 제2 운동 물체의 운동 영상의 출력을 제어하는 것을 특징으로 하는 운동 궤적 분석을 이용한 훈련 장치.The method of claim 6,
Wherein the step of controlling the output of the motion image of the second moving object comprises:
And controls the output of the motion image of the second moving object moving at a second motion locus equal to the first motion locus and a second motion velocity equal to the first motion velocity based on the mathematical modeling information Training device using motion trajectory analysis.
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