KR20240026415A

KR20240026415A - 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템

Info

Publication number: KR20240026415A
Application number: KR1020220104388A
Authority: KR
Inventors: 이용철
Original assignee: 이용철
Priority date: 2022-08-19
Filing date: 2022-08-19
Publication date: 2024-02-28

Abstract

볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템이 제공되며, 볼링장 레인(Lane)에 대향되어 설치되고 레인 상에 볼링공을 감지하여 촬영을 시작하는 카메라, 카메라로 촬영되고 분석된 볼링공의 궤적정보를 출력하는 디스플레이 및 카메라와 디스플레이를 각 레인의 고유식별코드와 매핑하여 저장하는 등록부, 카메라로부터 촬영 데이터를 수신하는 수신부, 촬영 데이터 내 볼링공의 궤적을 추적하여 궤적정보를 생성하는 생성부, 궤적정보를 디스플레이로 전송하는 전송부를 포함하는 표시 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING BOWLING BALLS TRAJECTORY INDICATION SERVICE}

본 발명은 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 볼링공의 궤적정보를 모니터로 제공하는 시스템을 제공한다.

생활체육은 모든 국민을 대상으로 일상생활 속에서 행해지는 신체적 활동을 의미하며, 체육, 스포츠, 레크리에이션 등을 통한 사회 구성의 긴장 및 후생 복지를 향상시키려는 목적을 가지고 있다. 생활체육 중 볼링은 인간의 파괴본능을 만족시켜 스트레스 해소에 도움을 주고 연령, 성별에 관계없이 모두가 즐길 수 있으며, 쉽게 기술을 익힐 수 있는 운동 중 하나이다. 또한, 볼링은 전신운동으로 현대인들의 운동 부족 문제를 해결할 수 있으며 실내운동이기 때문에 계절과 시간에 구애받지 않고 즐길 수 있어 대중적이면서 스포츠로의 다양한 기능을 가지고 있는 운동 중 하나이다. 볼링은 물건을 굴리거나 던지는 인간의 기본적 욕구에서 시작되었으며 스텝(Step), 스윙(Swing), 릴리스(Release)의 기본 기능으로 나눌 수 있다. 볼링의 스윙은 진자운동과 같은 원리로 다운스윙, 백스윙, 포워드 스윙의 동작으로 나누어져 스텝과 조화를 이루며 행해지는데, 볼링의 동작은 상체와 하체의 조화로운 움직임이 필요하며, 마지막 스텝에서는 스윙과 슬라이딩의 타이밍이 중요하다.

이때, 볼링공의 궤적정보를 제공하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제10-2351189호(2022년01월14일 공고) 및 한국공개특허 제10-2313720호(2021년10월19일 공고)에는, 볼링공의 궤적정보를 제공할 수 있도록 볼링공이 투구되면, 레인을 이동하는 볼링공을 촬영하고, 영상 프레임을 분석하여 이동궤적을 생성할 때, 적어도 하나의 지점에 대한 데이터를 포함하는 궤적정보를 생성하여 투구영상을 표시하는 구성과, 투구시작 및 투구종료에 기초한 영상정보를 볼링공 궤적정보와 함께 표시하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 전자의 경우 볼링공이 투구됨과 동시에 카메라가 구동하는 것이 아니기 때문에 카메라가 항상 구동상태가 되고, 후자의 경우에도 투구시작 및 투구종료에 기초한 영상정보 상에 표시하기 때문에 어느 방향으로 갔는지에 대한 직관적인 표시가 부족해진다. 이에, 볼링공이 투구되는 경우에 카메라를 구동시키고, 볼링공이 레인에서 빠져나가는 경우 다시 카메라를 슬립모드로 전환하며, 투구를 한 후 자리에 앉는 시간에 맞춰 볼링공의 궤적정보를 제공하는 시스템의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, 볼링공이 투구되는 경우에 카메라를 구동시키고, 볼링공이 레인에서 빠져나가는 경우 다시 카메라를 슬립모드로 전환하며, 투구를 한 후 자리에 앉는 시간에 맞춰 볼링공의 궤적정보를 제공하고, 사용자의 포즈와 볼링공의 궤적정보를 데이터셋으로 저장한 후 빅데이터를 구축하고 인공지능 알고리즘으로 모델링함으로써 포즈와 궤적의 상관관계를 제공하며, 각 사용자 단말로 궤적정보를 공유함으로써 모니터를 가까이서 보지 않더라도 개인의 화면으로 경기정보를 출력할 수 있는, 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 볼링장 레인(Lane)에 대향되어 설치되고 레인 상에 볼링공을 감지하여 촬영을 시작하는 카메라, 카메라로 촬영되고 분석된 볼링공의 궤적정보를 출력하는 디스플레이 및 카메라와 디스플레이를 각 레인의 고유식별코드와 매핑하여 저장하는 등록부, 카메라로부터 촬영 데이터를 수신하는 수신부, 촬영 데이터 내 볼링공의 궤적을 추적하여 궤적정보를 생성하는 생성부, 궤적정보를 디스플레이로 전송하는 전송부를 포함하는 표시 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 볼링공이 투구되는 경우에 카메라를 구동시키고, 볼링공이 레인에서 빠져나가는 경우 다시 카메라를 슬립모드로 전환하며, 투구를 한 후 자리에 앉는 시간에 맞춰 볼링공의 궤적정보를 제공하고, 사용자의 포즈와 볼링공의 궤적정보를 데이터셋으로 저장한 후 빅데이터를 구축하고 인공지능 알고리즘으로 모델링함으로써 포즈와 궤적의 상관관계를 제공하며, 각 사용자 단말로 궤적정보를 공유함으로써 모니터를 가까이서 보지 않더라도 개인의 화면으로 경기정보를 출력할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 표시 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 볼링공 궤적정보 표시 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 표시 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 카메라(400), 적어도 하나의 디스플레이(500)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 표시 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 표시 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 카메라(400), 적어도 하나의 디스플레이(500)와 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 카메라(400)는, 네트워크(200)를 통하여 표시 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 디스플레이(500)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 표시 서비스 제공 서버(300) 및 적어도 하나의 카메라(400)와 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 볼링공 궤적정보 표시 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 디스플레이(500)의 화면을 공유받거나 포즈 및 점수를 표시 서비스 제공 서버(300)로부터 수신하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

표시 서비스 제공 서버(300)는, 볼링공 궤적정보 표시 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 표시 서비스 제공 서버(300)는, 카메라(400)와 디스플레이(500)를 각 레인의 고유식별코드와 매핑하여 저장하고, 카메라(400)로부터 촬영 데이터를 수신하며, 촬영 데이터 내 볼링공의 궤적을 추적하여 궤적정보를 생성하는 서버일 수 있다. 또한, 표시 서비스 제공 서버(300)는, 궤적정보를 디스플레이(500)로 전송하는 서버일 수 있다.

여기서, 표시 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 카메라(400)는, 볼링공 궤적정보 표시 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 레인 위에 볼링공이 등장하는 경우 활성화 모드로 턴 온(Turn On)되고, 볼링공이 사라지고 없는 경우 슬립 모드로 전환되는 장치일 수 있다. 또, 카메라(400)는, 촬영한 영상을 표시 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 장치일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 카메라(400)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 카메라(400)는, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 카메라(400)는, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

적어도 하나의 디스플레이(500)는, 볼링공 궤적정보 표시 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 볼링공의 궤적정보를 표시하는 디스플레이일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 디스플레이(500)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 디스플레이(500)는, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 디스플레이(500)는, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 표시 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 볼링공 궤적정보 표시 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 표시 서비스 제공 서버(300)는, 등록부(310), 수신부(320), 생성부(330), 전송부(340), 모드전환부(350), 딥러닝부(360), 궤적예측부(370), 레이저조사부(380), 게임정보공유부(390), 포즈궤적학습부(391)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 표시 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 카메라(400) 및 적어도 하나의 디스플레이(500)로 볼링공 궤적정보 표시 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 카메라(400) 및 적어도 하나의 디스플레이(500)는, 볼링공 궤적정보 표시 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 카메라(400) 및 적어도 하나의 디스플레이(500)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.

도 2를 참조하면, 등록부(310)는, 카메라(400)와 디스플레이(500)를 각 레인의 고유식별코드와 매핑하여 저장할 수 있다. 각 카메라(400)와 디스플레이(500)는 각 레인별로 매핑되어 저장되며, [레인 고유식별코드-카메라-디스플레이]와 같이 매핑되어 저장될 수 있다.

수신부(320)는, 카메라(400)로부터 촬영 데이터를 수신할 수 있다. 카메라(400)는, 볼링장 레인(Lane)에 대향되어 설치되고 레인 상에 볼링공을 감지하여 촬영을 시작할 수 있다. 이때, 카메라(400)는 물체감지센서가 연동되거나 포함되도록 구현되어 레인을 대향되도록 비추므로 레인 상에 어떠한 물체가 나타나면 바로 촬영을 시작하게 되도록 구비될 수 있다. 이때 물체감지센서의 종류는, 홀(Hole) 소자, 광전 센서, 유도형 근접스위치, 정전용량형 근접스위치, 자기형 근접스위치, 초음파 센서, 레이저 도플러 속도계, MEMS(Micro Eletro Mechanical Systems) 가속도 센서, 광고온계, 자기저항센서, 포토다이오드, 포토트랜지스터, 포토사이리스터, 광전자 증배관, CCD(Charge Coupled Device) 이미지 센서, CMOS 이미지 센서 등일 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.

생성부(330)는, 촬영 데이터 내 볼링공의 궤적을 추적하여 궤적정보를 생성할 수 있다. 전송부(340)는, 궤적정보를 디스플레이(500)로 전송할 수 있다. 디스플레이(500)는, 카메라(400)로 촬영되고 분석된 볼링공의 궤적정보를 출력할 수 있다. 이때, 비전 기반 궤적을 추적하기 위한 첫 단계(제 1 단계)는 레일 위에서 탐색하고자 하는 볼링공의 색상영역을 지정하는 것이다. 카메라(400)로부터 들어오는 RGB 색공간 이미지는 특정한 색상을 지정하기에 직관적이지 못하기 때문에, 색을 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)로 쉽게 표현할 수 있는 HSV 색 공간 이미지로 변환한 후, 레일과 볼링공의 색상을 가장 잘 표현하는 색상, 색상 오차, 채도, 명도 값을 찾아내어 화면 내의 볼링공과 레인의 색을 대표하는 값을 찾아낸다.

<레인 영역 내부 정보 추출>

두 번째 단계(제 2 단계)는 레인 내부의 물체를 인지하기 위한 준비를 하는 단계이다. 먼저 레인 내부의 물체만 인지하기 위하여 제 1 단계에서 구한 레인의 색상, 색상오차, 채도, 명도 값을 이용한 레인 색상영역에 대해 외각선 추출 알고리즘을 사용하여 레인 내부 영역을 얻어낼 수 있다. 이렇게 얻어낸 영역이 레인 내부 영역이다. 이후 레인 내부의 물체를 파악하기 위하여 Edge 탐지 알고리즘을 사용하여 레인 내부에 존재하는 물체들의 경계선을 얻어낼 수 있다.

<레인 영역 내 원 인지>

세 번째 단계(제 3 단계)는 화면 내의 볼링공을 인지하는 단계로, 제 2 단계에서 구한 Edge 이미지에 대해 Hough Circle 알고리즘을 이용한 원 인지 알고리즘을 수행하여 같이 물체들의 경계선들로부터 원의 형상을 찾아낸다. 이렇게 찾아낸 원들은 실제 원이 아닐 수 있기 때문에 오검출을 막기 위하여 제 1 단계에서 수행한 공 색상 영역 내부에서 인지된 원만 실제 공의 원이라고 판단할 수 있다. 이후 실제 공의 원들의 무게중심을 공의 좌표로 추출할 수 있다.

이때, 비전 기반의 공 인지 알고리즘은 공의 색상과 형상 정보에 강하게 종속되는 알고리즘이기 때문에, 레인에서의 조명변화로 인해 공의 색상이 변화하거나 볼링공이 빠르게 굴러가면서 블러(Blur) 처리가 되는 등 볼링공의 형상이 원형으로 나오지 않을 경우 공을 인지할 확률이 매우 낮아진다.

<합성곱 신경망 기반 공 인지 알고리즘>

비전 기반의 알고리즘은 캘리브레이션 작업의 결과에 강하게 종속되고, 레인에서의 볼링공의 색상변화와 형상불완전 등에 잘 대응하지 못한다. 하지만 딥러닝 기반의 합성곱 신경망은 학습 데이터만 잘 구성하면 물체의 조명변화, 형상 불완전, 형상 왜곡 등에도 굉장히 강인한 모습을 보인다. 본 발명의 일 실시예에서는, 이러한 딥러닝의 강점을 취할 수 있는 합성곱 신경망 모델을 이용할 수 있다.

<합성곱 신경망의 구조>

볼링장은 대기업의 자본과 시설이 투하되는 사업장이기 보다는 각 개인인 소상공인이 운영하는 경우가 많다. 이에 고성능 시스템을 사용하기가 힘들고, 최신 소형 컴퓨터에는 비교적 고성능의 내장형 GPU가 부착되어 있으나, 그 성능이 아직 좋지는 못하다. 따라서 저성능 시스템에서도 원활히 작동할 수 있는 알고리즘을 만드는 것이 필수적이다. 합성곱 신경망은 입력부터 출력까지 학습한 모든 층들에 대해 연산을 수행하기 때문에 신경망의 크기를 최대한 줄여 연산량을 줄이는 것이 중요하다. 본 발명의 일 실시예에서는 신경망의 크기를 줄이고, 연산량을 절약하기 위하여 이하와 같은 방법을 이용하기로 한다.

<3×3 필터>

VGGNet에서 증명된 바와 같이, 3×3 필터를 여러층 겹쳐 사용하는 것이 5×5 필터를 사용하는 것보다 연산량이 적으면서도 더 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이에 근거하여 모든 컨볼루션 레이어에서는 특별한 경우를 제외하고 3×3 크기 이상의 필터를 사용하지 않는 방식으로 연산량을 절약할 수 있다.

<(1×N)×(N×1) 필터>

Inception-V3에서 증명된 바와 같이 N×N 필터를 사용하는 대신 (1×N)×(N×1) 필터를 사용하여 연산량을 절약하면서도 더 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이에 근거하여, 보다 넓은 범위의 특징을 학습해야할 필요가 있을 때는 3×3 필터와 함께 (1×5)×(5×1) 필터를 사용하여 연산량을 절약함과 동시에 다양한 범위의 특징을 학습하여 좋은 결과를 얻을 수 있도록 할 수 있다.

GoogLeNet이 다양한 특징을 학습하기 위하여 제시한 Inception Module 구조를 이용할 수 있다. Inception Module을 원본 그대로 사용하는 대신, 위에서 제시한 3×3, (1×N)× (N×1) 필터를 사용하여 다양한 크기의 특징을 학습하는 Inception-Module을 새롭게 구현하여 층수를 늘리지 않더라도 신경망이 충분히 볼링공의 특징을 학습할 수 있도록 하였으며, 이미지의 크기를 줄이는 Pooling 레이어에서 단순하게 MaxPooling을 통해 이미지를 줄이는 대신, 필터의 Stride값을 2로 가지는 신경망 층을 병렬적으로 추가한 Reduction Module을 구현하여 데이터의 특징이 많이 소실되는 Pooling 단계에서도 특징을 학습할 수 있도록 신경망을 설계할 수 있다.

매년 개최되는 ILSVRC 대회 결과에 따르면, 모델의 층 수는 이미지 분류의 정확도와 정비례 하고 있다. 하지만 신경망이 깊어질수록, 초기 층들에게 Loss가 제대로 전달되지 않아 학습이 잘 되지 않는 Vanishing/Exploding Gradient 문제가 생기는데, 가장 깊은 층의 신경망을 학습시키는데 성공하였고 추가적인 신경망 구조를 필요로 하지 않는 ResNet의 Residual Learning 구조를 채택하여 연산량을 절약할 수 있다.

<더 적은 숫자의 필터를 가진 신경망>

기존에 제시되던 합성곱 신경망들은 1000 가지, 혹은 20 가지 물체를 구분하는 것을 목표로 하지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 목표는 복잡한 형상을 가진 볼링공 하나만 검출하는 것이다. 따라서 기존의 신경망보다 훨씬 더 적은 층, 혹은 적은 필터 숫자를 가지고도 높은 정확도를 가질 수 있다. 최적의 필터 숫자를 찾기 위하여, 첫 번째 층의 필터 숫자를 16부터 8의 배수로 만들고, Pooling 층마다 필터의 숫자를 두 배로 만든 7 개의 신경망에 대해 첫 번째 층의 필터 숫자를 64 개로 만든 신경망의 결과물을 Fine-Tune하는 학습을 진행할 수 있다. 모든 학습은 Loss가 충분히 수렴할 때까지 수행될 수 있다. VGGNet, Inception-v3, ResNet-152 대비 훨씬 적은 학습량을 가진 합성곱 신경망 모델을 만들 수 있다.

<볼링공 좌표 추출 구조>

일반적인 합성곱 신경망은 한 장의 이미지 전체가 어떤 물체인지를 판별하는 신경망이기 때문에, 볼링공과 같은 특정 물체에 대해 학습을 시키더라도 화면 내에 물체의 크기가 작으면 이를 공이라고 인지하지 힘들고, 인지한다고 하더라도 인지한 물체의 이미지 내 좌표를 제시하지 못한다. R-CNN(Region with Convolutional Neural Networks)은 이 점을 보완하여 물체를 판별하고, 해당 물체가 어디에 있는지를 제시하는 합성곱 신경망이다. Faster R-CNN, YOLO등의 다양한 R-CNN들이 개발되고 있으며, 정확도와 속도가 반비례하는 현상을 보이고 있다.

본 발명의 일 실시예에서는, C++ 플랫폼으로의 이식성을 고려하여, Caffe Library를 사용하며, 빠른 속도로 연산을 수행할 수 있어 60 FPS로 들어오는 카메라 데이터를 빠짐없이 계산할 수 있고, 정확도 또한 좋은 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 볼링공의 좌표를 추출하기 위한 R-CNN 구조로 선택할 수 있다. SSD를 사용하기 위하여, 특정 층에 볼링공의 좌표 추출을 위해 요구하는 학습 층을 추가적으로 연결할 수 있고, 해당 층으로부터 화면 내의 물체가 볼링공인지 아닌지를 판별한 뒤 볼링공일 경우 해당 볼링공의 좌표를 반환하는 네트워크를 구성할 수 있다.

모드전환부(350)는, 레인 상에 볼링공이 없는 경우 카메라(400)를 활성화모드(Active Mode)에서 슬립모드(Sleep Mode)로 전환시킬 수 있다.

딥러닝부(360)는, 볼링공의 궤적정보를 생성할 때 딥러닝 기반 합성곱 신경망을 이용하여 볼링공의 이동궤적을 추적하고 궤적정보를 생성할 수 있다. 이는 상술한 바와 같으므로 중복된 설명은 생략하기로 한다.

궤적예측부(370)는, 볼링공의 위치 및 속도에 기반하여 다음 타임-스텝(Time-Step)의 볼링공의 위치 및 속도를 예측할 수 있다. 예를 들어, 투구자가 포즈를 취하고 투구를 할 동안 같은 팀원들은 볼링공이 스트라이크일지 아닐지 궁금해할 수 있다. 시합이나 대회 등이면 더욱 더 관심 및 궁금증은 커져가는데, 좌석에 앉아있는 같은 팀원 또는 동일 레인에 위치한 각 선수에게 현재 투구자가 던지는 볼링공의 위치 및 속도를 예측해줌으로써, 해당 투구가 스트라이크일지 또는 아닐지, 몇 개의 볼링핀을 맞출지 또 어떠한 것을 맞출지를 미리 안내하는 부가 서비스를 제공하여 기다림의 지루함도 덜하게 하고 흥미요소를 더 제공해줄 수도 있다.

최근, 비디오로부터 물체의 미래 움직임을 추론하는 방법들이 활발히 연구되고 있는데, 물체가 선명하게 촬영된 동영상을 입력 받아 물체를 인식하고, 물체의 미래 움직임을 예측하는 것이 전제되어야 한다. 빠르게 움직이는 물체를 초고속 카메라가 아닌 일반 카메라를 이용하여 촬영하면 모션블러(MotionBlur)가 발생하여 물체가 선명하게 촬영되지 않는다. 이에, 모션블러와 함께 촬영된 영상으로부터 물체의 모양과 상태를 추론하고 미래 움직임을 예측하는 모델을 이용함으로써 볼링센터로의 흥미요소 및 재미요소를 제공해줄 수 있다.

<모델 구조>

모델은 ME(Motion Encoder), PN(Prediction Network), MD(Motion Decoder)로 구성된다. ME는 입력 프레임들로부터 물체의 위치, 속도, 모양 정보와 셔터 스피드를 추론한다. ME가 한 장의 프레임만으로는 물체가 이동하는 방향을 알 수 없기 때문에, 두 개의 연속된 프레임을 입력 받는다. 물체의 위치 및 속도 정보를 추출할 때에는 3 차원으로 확장된 정보를 추출할 수 있다. ME로부터 추출한 물체의 위치 및 속도 정보는 PN의 입력으로 주어진다. PN은 특정 시간에서 물체의 위치와 속도로부터 다음 Time-Step에서의 물체의 위치와 속도를 예측한다. 더 이후를 예측하기 위해, PN에서 예측한 위치 및 속도정보를 다시 PN의 입력으로 사용하여 미래를 계속 예측할 수 있다. MD는 ME로부터 추출한 셔터스피드 및 물체의 모양정보와, PN에서 예측한 물체의 속도 및 위치 정보를 바탕으로 프레임을 생성한다.

<모델 학습>

ME, MD 및 PN 는 각각 독립적으로 학습될 수 있다. 물체의 위치 및 속도 정보와 셔터스피드에 대한 Ground Truth가 존재하고, 예측한 값과 Ground Truth 간의 Mean Squared Loss를 Objective Function으로 사용하여 모델을 훈련한다. 물체의 위치 및 속도 정보와 셔터스피드는 지도 학습하는 반면, 물체의 모양에 대한 Ground Truth는 존재하지 않기 때문에, ME와 MD의 End-to-End Manner 학습을 통해 비지도적으로 학습된다. ME가 올바른 모양 정보를 추론하여야 MD가 올바르게 프레임을 복원할 수 있다. 이를 통하여 3 차원 상에서 빠르게 움직이는 물체가 모션블러와 함께 촬영된 동영상에서 물체의 상태를 추론하고 미래 궤적을 예측하는 모델을 제공할 수 있다.

레이저조사부(380)는, 레인에 레이저를 조사하는 레이저 기기를 이용하여 궤적정보를 레인 상에 조사할 수 있다. 최근 각종 레이저기를 이용하여 도로의 속도제한을 표시하거나, 쓰레기무단투기를 금지하는 문구를 제공하는 등 다양한 곳에 레이저기가 이용되고 있다. 이를 이용하면 레인 상에 레이저로 궤적정보를 조사해줄 수 있고, 이를 통하여 레인에 LED와 같은 디스플레이를 깔지 않고도 레인 상에 그대로 궤적정보를 시각화해줄 수도 있다.

게임정보공유부(390)는, 레인을 대여한 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 볼링공의 궤적정보를 전송하여 출력되도록 할 수 있다. 이는 상술한 바와 같으므로 중복된 설명을 생략하기로 한다.

포즈궤적학습부(391)는, 레인을 촬영하는 카메라(400) 이외에 볼링공을 투구하는 사용자를 촬영하는 카메라(400)로부터 사용자 촬영 영상을 수집하고, 사용자의 포즈와 볼링공의 궤적정보를 매핑하여 저장하여 데이터셋(DataSet)을 생성하며, 데이터셋을 적어도 하나의 인공지능 알고리즘에 입력하여 포즈가 질의로 입력되면 궤적정보가 출력되도록 학습 및 검증하여 모델링할 수 있다. 예를 들어, A 포즈로 투구를 하면 B 궤적이 나온다는 것이 학습 및 검증으로 모델링 된 경우, 인공지능 알고리즘은 A 포즈가 입력되는 경우, B 궤적을 출력할 수 있다. 이처럼 어떠한 포즈를 취하면 어떠한 궤적이 나오는지에 대한 충분히 많은 데이터셋이 빅데이터처럼 구축되면, 사용자에게 어떠한 포즈를 취해야 하는지에 대한 가이드를 줄 수 있고, 각 궤적마다 목표로 하는 볼링핀이 존재하므로 해당 핀을 치기 위해서는 어떠한 포즈를 취해야 하는지에 대해 가이던스를 제공할 수도 있다.

이하, 상술한 도 2의 표시 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3a를 참조하면, (a) 표시 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 카메라(400)와 디스플레이(500)를 각 레인의 고유식별코드에 매핑하여 저장하고, (b)와 같이 카메라(400)는 물체감지센서로 볼링공이 움직일 때에만 구동되도록 설정될 수 있다. (c)와 같이 표시 서비스 제공 서버(300)에서 궤적정보를 생성한 경우 디스플레이(500)에서 이를 표시할 수 있고, (d)와 같이 궤적정보를 생성하기 이전에 궤적을 예측하여 각 사용자 단말(100) 또는 디스플레이(500)에 출력할 수 있다. 도 3b를 참조하면, (a)와 같이 표시 서비스 제공 서버(300)는 레인 상에 레이저 기기로 궤적정보를 조사하도록 할 수 있고, (b)와 같이 게임정보를 사용자 단말(100)로 공유할 수도 있다. 또, (c)와 같이 사용자의 포즈와 궤적정보를 데이터셋으로 구축한 후, 사용자의 포즈가 입력되면 궤적정보를 예측해줄 수도 있고, 더 나아가 [궤적정보-목표 볼링핀]을 데이터셋으로 구축하여, 사용자가 원하는 볼링핀을 맞추기 위해서는 어떠한 포즈를 취해야 하는지를 안내해줄 수도 있다. 도 4a는 레인을 비추는 카메라(400)가 설치된 일 실시예이고, 도 4b는 궤적정보가 디스플레이(500)에 출력된 일 실시예이다. 카메라(400)의 설치 위치는 이에 한정되지 않으며, 궤적정보의 시각화 방법도 도 4b의 방법으로 한정되지는 않는다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 5를 참조하면, 표시 서비스 제공 서버는, 카메라와 디스플레이를 각 레인의 고유식별코드와 매핑하여 저장하고(S5100), 카메라로부터 촬영 데이터를 수신한다(S5200).

또, 표시 서비스 제공 서버는, 촬영 데이터 내 볼링공의 궤적을 추적하여 궤적정보를 생성하고(S5300), 궤적정보를 디스플레이로 전송한다(S5400).

상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

볼링장 레인(Lane)에 대향되어 설치되고 상기 레인 상에 볼링공을 감지하여 촬영을 시작하는 카메라;
상기 카메라로 촬영되고 분석된 상기 볼링공의 궤적정보를 출력하는 디스플레이; 및
상기 카메라와 디스플레이를 각 레인의 고유식별코드와 매핑하여 저장하는 등록부, 상기 카메라로부터 촬영 데이터를 수신하는 수신부, 상기 촬영 데이터 내 볼링공의 궤적을 추적하여 궤적정보를 생성하는 생성부, 상기 궤적정보를 상기 디스플레이로 전송하는 전송부를 포함하는 표시 서비스 제공 서버;
를 포함하는 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 표시 서비스 제공 서버는,
상기 레인 상에 상기 볼링공이 없는 경우 상기 카메라를 활성화모드(Active Mode)에서 슬립모드(Sleep Mode)로 전환시키는 모드전환부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 표시 서비스 제공 서버는,
상기 볼링공의 궤적정보를 생성할 때 딥러닝 기반 합성곱 신경망을 이용하여 상기 볼링공의 이동궤적을 추적하고 궤적정보를 생성하는 딥러닝부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 표시 서비스 제공 서버는,
상기 볼링공의 위치 및 속도에 기반하여 다음 타임-스텝(Time-Step)의 상기 볼링공의 위치 및 속도를 예측하는 궤적예측부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 표시 서비스 제공 서버는,
상기 레인에 레이저를 조사하는 레이저 기기를 이용하여 상기 궤적정보를 상기 레인 상에 조사하는 레이저조사부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 표시 서비스 제공 서버는,
상기 레인을 대여한 적어도 하나의 사용자 단말로 상기 볼링공의 궤적정보를 전송하여 출력되도록 하는 게임정보공유부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 표시 서비스 제공 서버는,
상기 레인을 촬영하는 카메라 이외에 볼링공을 투구하는 사용자를 촬영하는 카메라로부터 사용자 촬영 영상을 수집하고, 상기 사용자의 포즈와 상기 볼링공의 궤적정보를 매핑하여 저장하여 데이터셋(DataSet)을 생성하며, 상기 데이터셋을 적어도 하나의 인공지능 알고리즘에 입력하여 포즈가 질의로 입력되면 궤적정보가 출력되도록 학습 및 검증하여 모델링하는 포즈궤적학습부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 볼링공 궤적정보 표시 서비스 제공 시스템.