KR20230020335A - Method for detecting hitting result of golf ball using ai and virtual golf device using the same - Google Patents
Method for detecting hitting result of golf ball using ai and virtual golf device using the same Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230020335A KR20230020335A KR1020220061909A KR20220061909A KR20230020335A KR 20230020335 A KR20230020335 A KR 20230020335A KR 1020220061909 A KR1020220061909 A KR 1020220061909A KR 20220061909 A KR20220061909 A KR 20220061909A KR 20230020335 A KR20230020335 A KR 20230020335A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- golf ball
- golf
- data
- hitting
- artificial intelligence
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Ceased
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 5
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
- A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
- A63B71/0619—Displays, user interfaces and indicating devices, specially adapted for sport equipment, e.g. display mounted on treadmills
- A63B71/0622—Visual, audio or audio-visual systems for entertaining, instructing or motivating the user
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B24/00—Electric or electronic controls for exercising apparatus of preceding groups; Controlling or monitoring of exercises, sportive games, training or athletic performances
- A63B24/0021—Tracking a path or terminating locations
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B69/00—Training appliances or apparatus for special sports
- A63B69/36—Training appliances or apparatus for special sports for golf
- A63B69/3623—Training appliances or apparatus for special sports for golf for driving
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B69/00—Training appliances or apparatus for special sports
- A63B69/36—Training appliances or apparatus for special sports for golf
- A63B69/3658—Means associated with the ball for indicating or measuring, e.g. speed, direction
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
- A63B71/04—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00 for small-room or indoor sporting games
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B24/00—Electric or electronic controls for exercising apparatus of preceding groups; Controlling or monitoring of exercises, sportive games, training or athletic performances
- A63B24/0021—Tracking a path or terminating locations
- A63B2024/0028—Tracking the path of an object, e.g. a ball inside a soccer pitch
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B24/00—Electric or electronic controls for exercising apparatus of preceding groups; Controlling or monitoring of exercises, sportive games, training or athletic performances
- A63B24/0021—Tracking a path or terminating locations
- A63B2024/0037—Tracking a path or terminating locations on a target surface or at impact on the ground
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
- A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
- A63B71/0619—Displays, user interfaces and indicating devices, specially adapted for sport equipment, e.g. display mounted on treadmills
- A63B2071/0647—Visualisation of executed movements
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B2102/00—Application of clubs, bats, rackets or the like to the sporting activity ; particular sports involving the use of balls and clubs, bats, rackets, or the like
- A63B2102/32—Golf
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B2220/00—Measuring of physical parameters relating to sporting activity
- A63B2220/30—Speed
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B2220/00—Measuring of physical parameters relating to sporting activity
- A63B2220/80—Special sensors, transducers or devices therefor
- A63B2220/806—Video cameras
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
본 발명은 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법 및 이를 이용하는 가상 골프 장치를 제공한다. 상기 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법은, 사용자가 골프클럽을 스윙하여 실제 골프공을 타격할 때에, 상기 골프클럽의 움직임을 나타내는 골프클럽 이미지 데이터 및 타격된 상기 실제 골프공의 움직임을 나타내는 골프공 이미지 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하는 입력 데이터를 얻는 단계, 및 상기 입력 데이터를 인공지능에 적용하여 사용자의 타격 결과에 대한 출력 데이터를 얻는 단계를 포함한다.The present invention provides a method for determining a hitting result of a golf ball using artificial intelligence and a virtual golf device using the method. The method of determining the hitting result of the golf ball using the artificial intelligence, when a user swings a golf club to hit a real golf ball, golf club image data representing the motion of the golf club and the actual golf ball hit obtaining input data including at least one of golf ball image data representing the motion of the golf ball, and obtaining output data for a user's hitting result by applying the input data to artificial intelligence.
Description
본 발명은 가상 골프 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 스크린 골프 등과 같은 가상 골프 장치에서 사용자가 골프공을 타격한 결과를 인공지능을 이용하여 알아내는 방법 및 이를 이용하는 가상 골프 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a virtual golf device, and more particularly, to a method for determining a result of hitting a golf ball by a user using artificial intelligence in a virtual golf device such as screen golf, and a virtual golf device using the same.
최근 골프 인구가 증가하면서, 가상 골프 장치 등을 이용하여 골프를 즐길 수 있는 스크린 골프가 널리 보급되고 있다. 스크린 골프에서는 스크린을 통하여 골프장의 영상이 표시되어 마치 야외에서 실제의 골프 경기를 하고 있는 듯한 인상을 주면서도, 야외의 필드에서 경기하는 것에 비해 시간과 비용이 세이브되기 때문에, 스크린 골프는 시간이나 경제적인 이유 등으로 야외 골프를 하기 어려운 바쁜 현대인들에게 대단히 인기가 높다. Recently, as the number of golfers increases, screen golf, in which golf can be enjoyed using a virtual golf device or the like, is widely spread. In screen golf, the image of the golf course is displayed through the screen, giving the impression that you are actually playing golf outdoors, but saving time and money compared to playing in an outdoor field. It is very popular with busy modern people who have difficulty playing outdoor golf for various reasons.
스크린 골프에서는 사용자가 골프공을 타격하면 이 골프공이 실제 골프장에 있다고 가정했을 때의 타격결과를 산출하고 산출된 결과를 스크린을 통하여 사용자에게 보여준다. 타격결과를 정확하게 산출할수록 스크린 골프가 실제 골프에 근접하게 되어 스크린 골프의 리얼리티가 향상될 수 있다. 하지만, 현재 스크린 골프를 이용하는 많은 이용자들은 스크린 골프장에서의 타격과 실제 골프장에서의 타격에 어느 정도의 차이가 있다고 생각하고 있으며, 스크린 골프에 있어서 골프공의 궤적을 산출하는 종래 기술에 대한 개선이 필요하다.In screen golf, when a user hits a golf ball, a hitting result is calculated assuming that the golf ball is in an actual golf course, and the calculated result is displayed to the user through a screen. The more accurately the hitting result is calculated, the closer the screen golf is to the actual golf, and the reality of the screen golf can be improved. However, many users who currently use screen golf think that there is a certain difference between hitting on the screen golf course and hitting on the actual golf course, and there is a need to improve the prior art for calculating the trajectory of the golf ball in screen golf. do.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 발명된 것으로, 골프공의 타격 결과를 보다 정확하게 도출할 수 있는 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention has been invented in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a method for determining the hitting result of a golf ball using artificial intelligence that can more accurately derive the hitting result of a golf ball.
또한 본 발명은 상기 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법을 이용하는 가상 골프 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. Another object of the present invention is to provide a virtual golf device using the method for determining the hitting result of a golf ball using the artificial intelligence.
또한 본 발명의 다른 목적들은 이하의 설명과 첨부한 도면으로부터 명확하게 이해될 수 있다.In addition, other objects of the present invention can be clearly understood from the following description and accompanying drawings.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법은, 사용자가 골프클럽을 스윙하여 실제 골프공을 타격할 때에, 상기 골프클럽의 움직임을 나타내는 골프클럽 이미지 데이터 및 타격된 상기 실제 골프공의 움직임을 나타내는 골프공 이미지 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하는 입력 데이터를 얻는 단계, 및 상기 입력 데이터를 인공지능에 적용하여 사용자의 타격 결과에 대한 출력 데이터를 얻는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object, a method for determining a hitting result of a golf ball using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention is a movement of the golf club when a user swings a golf club to hit an actual golf ball. Obtaining input data including at least one of golf club image data representing the golf ball and golf ball image data representing the motion of the actual golf ball hit, and applying the input data to artificial intelligence to determine the user's hitting result. and obtaining output data.
상기 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법에 있어서 상기 출력 데이터는 타격 후의 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 여기에서 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터는 골프공의 이동속도, 골프공의 이동방향 및 골프공의 스핀 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.In the method for determining the hitting result of the golf ball using the artificial intelligence, the output data may include data on the physical state of the actual golf ball after hitting. Here, the data on the actual physical state of the golf ball may include at least one of a golf ball's moving speed, a golf ball's moving direction, and a golf ball's spin.
상기 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법에 있어서, 상기 출력 데이터는 타격 후 상기 실제 골프공이 이동하여 정지할 때까지의 이동궤적, 이동거리 및 정지위치 중 적어도 어느 하나에 대한 데이터를 포함할 수 있다.In the method for determining the hitting result of the golf ball using the artificial intelligence, the output data is data on at least one of a movement trajectory, a movement distance, and a stop position until the actual golf ball moves and stops after hitting. can include
상기 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법은 학습용 입력 데이터와 학습용 출력 데이터의 세트로 이루어진 학습용 데이터를 제공하여 상기 인공지능을 학습시키는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기에서 상기 학습용 출력 데이터는 타격 후의 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터를 포함하고, 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터는 감지수단을 통하여 입수될 수 있다. 또한 상기 학습용 출력 데이터에 있어서, 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터는 골프공의 이동속도, 골프공의 이동방향 및 골프공의 스핀 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.The method of determining the hitting result of the golf ball using artificial intelligence may further include providing learning data consisting of a set of learning input data and learning output data to learn the artificial intelligence. Here, the output data for learning includes data on the physical state of the actual golf ball after hitting, and the data on the physical state of the actual golf ball may be acquired through a sensing means. In addition, in the learning output data, the actual data on the physical state of the golf ball may include at least one of a golf ball's moving speed, a golf ball's moving direction, and a golf ball's spin.
본 발명의 실시예에 따른 가상 골프 장치는, 사용자가 실제 골프공을 타격하면 상기한 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법을 사용하여 상기 실제 골프공이 실제 골프장에 있다고 가정했을 때의 상기 실제 골프공에 대한 타격결과를 산출하는 제어부, 및 상기 제어부에서 산출된 타격결과에 근거하여 움직이는 가상의 골프공을 보여주는 표시부를 포함한다.In the virtual golf device according to an embodiment of the present invention, when a user hits a real golf ball, it is assumed that the real golf ball is located on a real golf course by using the method of determining the hitting result of the golf ball using the artificial intelligence described above. and a display unit for displaying a moving virtual golf ball based on the hitting result calculated by the control unit.
본 발명의 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법 및 이를 이용하는 가상 골프 장치에 따르면, 골프공의 타격 결과를 보다 쉽고 정확하게 알아낼 수 있는 효과가 있다.According to the method of determining the hitting result of a golf ball using the artificial intelligence of the present invention and the virtual golf device using the same, there is an effect of finding the hitting result of the golf ball more easily and accurately.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상 골프 장치의 개략적인 구조를 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 가상 골프 장치에서 사용자가 타격하고 결과를 표시하는 전체과정을 예시적으로 나타내는 순서도이다.
도 3 내지 도 6은 도 1의 가상 골프 장치에서 사용자가 타격하고 결과를 표시하는 개별과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7 내지 도 13은 학습데이터를 획득하여 인공지능을 학습시키기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 가상 골프 장치의 개략적인 구조를 나타내는 도면이다.
도 15는 복수의 가상 골프 장치가 네트워크로 연결되어 있는 시스템의 개략적인 구조를 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing a schematic structure of a virtual golf device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating an entire process in which a user strikes and displays a result in the virtual golf apparatus of FIG. 1 by way of example.
3 to 6 are diagrams illustratively illustrating individual processes in which a user hits and displays a result in the virtual golf device of FIG. 1 .
7 to 13 are views for explaining a method for learning artificial intelligence by acquiring learning data.
14 is a diagram showing a schematic structure of a virtual golf device according to another embodiment of the present invention.
15 is a diagram showing a schematic structure of a system in which a plurality of virtual golf devices are connected through a network.
이하, 실시예들을 통하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 본 발명의 목적, 특징, 장점은 이하의 실시예들을 통해 쉽게 이해될 것이다. 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고, 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다. 따라서, 이하의 실시예들에 의하여 본 발명이 제한되어서는 안 된다.Hereinafter, the present invention will be described in detail through examples. Objects, features and advantages of the present invention will be easily understood through the following examples. The present invention is not limited to the embodiments described herein and may be embodied in other forms. The embodiments introduced herein are provided so that the disclosed contents may be thorough and complete and the spirit of the present invention may be sufficiently conveyed to those skilled in the art to which the present invention belongs. Therefore, the present invention should not be limited by the following examples.
본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 요소들(elements)을 기술하기 위해서 사용되었지만, 상기 요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이러한 용어들은 단지 상기 요소들을 서로 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 또, 어떤 요소가 다른 요소 위에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 요소 위에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제3의 요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. Although terms such as first and second are used in this specification to describe various elements, the elements should not be limited by these terms. These terms are only used to distinguish the elements from one another. Also, when an element is referred to as being on another element, it means that it can be formed directly on the other element or a third element may be interposed therebetween.
도면들에서 요소의 크기, 또는 요소들 사이의 상대적인 크기는 본 발명에 대한 더욱 명확한 이해를 위해서 다소 과장되게 도시될 수 있다. 또, 도면들에 도시된 요소의 형상이 제조 공정상의 변이 등에 의해서 다소 변경될 수 있을 것이다. 따라서, 본 명세서에서 개시된 실시예들은 특별한 언급이 없는 한 도면에 도시된 형상으로 한정되어서는 안 되며, 어느 정도의 변형을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.In the drawings, the size of elements or the relative sizes between elements may be slightly exaggerated for a clearer understanding of the present invention. In addition, the shape of the elements shown in the drawings may be slightly changed due to variations in the manufacturing process. Therefore, the embodiments disclosed in this specification should not be limited to the shapes shown in the drawings unless otherwise specified, and should be understood to include some degree of modification.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상 골프 장치의 개략적인 구조를 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing a schematic structure of a virtual golf device according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 가상 골프 장치는 타격플레이트(10), 제어부(20), 감지부(30), 입력부(40), 사운드부(50) 및 표시부(60)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , a virtual golf device according to an embodiment of the present invention includes a
타격 플레이트(10)는 사용자가 골프공을 타격하기 위하여 위치하는 영역이다. 타격 플레이트(10)는 플레이트형 물체가 될 수도 있고 또는 별도의 물체가 아니고 단순히 가상 골프 장치가 설치되어 있는 장소의 바닥면으로서 사용자가 위치하는 부분이 될 수도 있다. 도면에 도시되어 있지는 않지만, 타격 플레이트(10)에는 사용자가 골프공을 놓고 타격하는 타격매트가 구비되며 또한 상기 타격매트에는 상하로 이동가능한 구조의 오토 티가 설치되어 있다. 상기 오토 티를 통하여 사용자에게 타격용 골프공이 자동으로 제공될 수 있다.The
제어부(20)는 가상 골프 장치의 각 구성품 사이의 전반적인 동작을 컨트롤한다. 예를 들면, 제어부(20)는 타격매트에 설치되어 있는 상기 오토 티를 컨트롤하여, 사용자가 타격하는 시점에 맞추어 상기 오토 티에서 타격용 골프공이 제공되도록 할 수 있다. 또한 사용자가 특정 골프코스를 선택한 경우, 해당 골프코스에서 플레이할 수 있도록 제어부(20)는 관련 동작을 수행한다. 즉 제어부(20)는 영상을 처리하는 영상처리수단을 통하여 사용자가 선택한 특정 골프코스의 영상을 형성한 후 이를 표시부(60)로 전달하여 디스플레이되도록 할 수 있다. 또한 제어부(20)는 산출부(21)와 저장부(22)를 구비하고 있다. 산출부(21)는 사용자가 타격한 골프공이 실제 골프장에서 비행한다고 가정했을 때에 어떠한 궤적을 갖게 될 지를 산출한다. 저장부(22)는 제어부(20)의 동작에 필요한 각종 데이터를 저장하고 있다.The
감지부(30)는 골프공의 타격시에 있어서 골프 클럽의 움직임이나 사용자가 타격한 골프공의 움직임 등을 감지한다. 감지부(30)로서 골프 클럽이나 골프공의 움직임을 촬영할 수 있는 카메라가 사용될 수 있다. 상기 카메라는 1대 또는 여러대가 사용될 수 있다.The
입력부(40)는 사용자로부터 각종 정보를 입력받기 위한 것으로 키보드나 마우스 등이 사용될 수 있다. 스크린 골프에는 서비스를 제공하기 전에 사용자의 로그인을 요구하는 로그인 시스템이 적용될 수 있고, 로그인 시스템이 적용되면 사용자가 자신의 아이디나 패스워드를 입력해야 하는데 이 때에 입력부(40)가 사용될 수 있다. 또한 스크린 골프에서 사용자가 플레이 하고자 하는 골프코스나 플레이 난이도 등을 선택하는 경우 등에도 입력부(40)가 사용될 수 있다. The
사운드부(50)는 스피커 등과 같은 음향기기를 포함할 수 있고, 이를 통하여 사용자에게 게임의 진행 상황을 안내하고 게임의 진행에 따른 각종 효과음을 재생한다. The
표시부(60)는 프로젝터와 스크린 등과 같은 기기를 포함한다. 프로젝터는 골프코스와 골프공이 스크린에 디스플레이되도록 골프 관련 영상을 스크린에 투사하며, 스크린은 투사된 영상을 디스플레이하여 사용자에게 보여준다. 본 명세서에서는 스크린에 디스플레이되는 일부 대상에 대해 '가상'이라는 용어를 붙여서 표현하는 경우가 있는데, 이는 스크린 속 영상으로 디스플레이되는 것이라는 의미로 사용되는 것이며, 현실 세계에 존재하는 대상물과의 혼동을 피하기 위하여 사용되는 것이다. 예를 들어 '가상의 골프공'이란 스크린에 디스플레이되는 골프공이라는 의미이고, 이는 현실 세계에서 사용자가 타격하는 실제의 골프공과 혼동되지 않도록 '가상'이라는 용어를 붙여서 표현한 것이다. The
가상 골프 장치는 스크린 골프장에 설치되어 스크린 골프를 플레이할 수 있도록 하는 장치이며, 사용자가 스크린 골프를 플레이할 때에 가상 골프 장치의 동작 과정은 다음과 같다. 사용자가 골프공을 타격하면 감지부(30)는 골프클럽의 움직임이나 사용자가 타격한 골프공의 움직임을 보여주는 적어도 하나 이상의 골프클럽/골프공 이미지를 획득한다. 상기 획득된 골프클럽/골프공 이미지는 산출부(21)에 전달되고, 산출부(21)는 전달된 정보에 의거하여 사용자가 야외의 실제 골프장에서 골프공을 타격했다고 가정했을 때에 골프공이 어떠한 궤적을 나타낼 것인지를 산출한다. 여기에서 골프공의 궤적은 골프공의 움직임 및/또는 타격시의 골프클럽의 움직임 등을 고려하여 산출될 수 있다. 표시부(60)에서는 상기 산출된 궤적대로 가상의 골프공이 움직이는 영상을 표시하며, 이때에 가상의 골프공은 산출된 궤적으로 비행한 후 스크린 속 가상의 골프코스의 특정지점에 착지하게 되고, 사용자는 가상의 골프공이 착지된 지점에서 넥스트 타격을 이어가게 된다. The virtual golf device is a device installed in a screen golf course to enable screen golf to be played, and an operation process of the virtual golf device when a user plays screen golf is as follows. When the user hits the golf ball, the
상기한 골프 플레이 과정에 있어서, 산출부(21)는 사용자가 골프공을 타격한 결과를 획득할 때에 인공지능 기술을 사용한다. 인공지능 기술을 사용함으로써 골프공의 타격 결과를 보다 쉽고 정확하게 알아낼 수 있는데, 이하에서는 인공지능에 의한 타격 결과 산출방법에 대해 도면을 참조하여 설명한다.In the golf play process described above, the calculating
도 2는 도 1의 가상 골프 장치에서 사용자가 타격하고 결과를 표시하는 전체과정을 예시적으로 나타내는 순서도이고, 도 3 내지 도 6은 도 1의 가상 골프 장치에서 사용자가 타격하고 결과를 표시하는 개별과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.FIG. 2 is a flow chart illustratively illustrating the entire process of a user hitting and displaying a result in the virtual golf device of FIG. 1, and FIGS. 3 to 6 are individual steps in which a user hits and displays a result in the virtual golf device of FIG. It is a diagram showing the process by way of example.
도 2를 참조하면, 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법이 적용된 동작과정은 제1 내지 제5 단계(S1, S2, S3, S4, S5)를 포함한다. 제1 단계(S1)에서는 사용자가 골프공을 타격하고, 제2 단계(S2)에서는 인공지능에 의한 계산시에 인공지능에 입력할 데이터('입력 데이터'라 명명)를 획득하고, 제3 단계(S3)에서는 획득한 입력 데이터를 인공지능에 입력하고, 제4 단계(S4)에서는 인공지능에 의하여 사용자가 골프공을 타격한 타격결과가 도출되어 관련 데이터('출력 데이터'라 명명)를 획득하고, 제5 단계(S5)에서는 인공지능에 의하여 계산된 타격결과의 영상(출력 데이터에 따라 가상의 골프공 등이 움직이는 영상)이 표시된다.Referring to FIG. 2 , the operation process to which the method for determining the hitting result of a golf ball using artificial intelligence is applied includes first to fifth steps S1, S2, S3, S4, and S5. In the first step (S1), the user hits a golf ball, in the second step (S2), data to be input to the artificial intelligence (named 'input data') is acquired during calculation by artificial intelligence, and in the third step In (S3), the acquired input data is input to artificial intelligence, and in the fourth step (S4), the result of hitting the golf ball by the user is derived by artificial intelligence, and related data (named 'output data') is obtained. And, in the fifth step (S5), an image of the hitting result calculated by artificial intelligence (an image of a virtual golf ball moving according to the output data) is displayed.
도 3을 참조하면, 제1 단계(S1)에서 사용자는 타격 플레이트에 놓여 있는 골프공을 타격한다. 여기에서의 타격은 골프공을 쳐서 띄우는 샷과 골프공을 굴리는 퍼팅 등을 모두 포함한다. 타격 플레이트 근방에는 타격 플레이트가 있는 영역 근방을 촬영대상으로 하며 감지부(30)의 역할을 하는 카메라가 설치되어 있다.Referring to FIG. 3 , in a first step S1, the user strikes a golf ball placed on a hitting plate. Hitting here includes both a shot that hits a golf ball and a putt that rolls a golf ball. A camera is installed in the vicinity of the striking plate as a photographing target in the vicinity of the region where the striking plate is located and serves as a
도 4를 참조하면, 제2 단계(S2)에서는 입력 데이터를 획득한다. 입력 데이터는 감지부(30)의 역할을 하는 카메라 등의 기기에 의하여 획득될 수 있다. 입력 데이터는 사용자가 골프공을 타격할 때(타격 직전 및/또는 타격 직후도 포함될 수 있음) 골프클럽 및/또는 골프공을 촬영한 이미지로 구성되는 이미지 데이터이다. 상기 이미지 데이터는 골프공을 타격하기 전에 있어서의 골프클럽의 스윙궤적의 이미지, 골프클럽과 골프공이 임팩트되는 순간의 이미지, 골프클럽과 골프공이 임팩트된 이후의 골프클럽의 이동궤적과 골프공의 이동궤적의 이미지 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, in the second step (S2), input data is obtained. The input data may be obtained by a device such as a camera serving as the
도 5를 참조하면, 제3 단계(S3)에서는 입력 데이터를 인공지능에 입력하고, 제4 단계(S4)에서는 인공지능에 의하여 출력 데이터가 얻어진다. 여기에서 인공지능은 인간의 지적 능력을 인공적으로 구현한 프로그램이며, 인공지능에는 머신러닝 기술 등이 적용될 수 있다. 머신러닝 등을 적용함으로써 규칙에 의해 정해진 결과값을 도출하는 전통적인 프로그램과는 다르게 인공지능이 많은 수의 입력 데이터를 분석하여 스스로 결과값을 도출할 수 있다. 머신러닝 등의 인공지능 모델은 복수의 층과 각 층을 구성하는 복수의 노드로 이루어진 인공신경망을 포함하고, 상기 복수의 층은 입력층, 은닉층, 출력층을 포함할 수 있다. 입력층은 분석 대상 데이터를 입력 받는 층이고, 출력층은 결과값이 출력되는 층이며, 은닉층은 입력층과 출력층 사이의 중간층을 의미한다. 머신러닝에서는 다양한 인공지능 모델이 사용될 수 있는데, 예를 들면 영상 데이터를 분석함에 있어서 우수한 성능을 나타내는 컨벌루션 인공신경망(Convolutional Neural Networks; CNN), 순환 인공신경망(Recurrent Neural Network; RNN) 등을 사용할 수 있다. Referring to FIG. 5 , input data is input to artificial intelligence in the third step (S3), and output data is obtained by artificial intelligence in the fourth step (S4). Here, artificial intelligence is a program that artificially implements human intellectual abilities, and machine learning technology and the like can be applied to artificial intelligence. Unlike traditional programs that derive result values determined by rules by applying machine learning, artificial intelligence can derive result values by itself by analyzing a large number of input data. An artificial intelligence model such as machine learning includes an artificial neural network composed of a plurality of layers and a plurality of nodes constituting each layer, and the plurality of layers may include an input layer, a hidden layer, and an output layer. The input layer is a layer that receives data to be analyzed, the output layer is a layer that outputs result values, and the hidden layer is an intermediate layer between the input layer and the output layer. In machine learning, various artificial intelligence models can be used. For example, Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Network (RNN), which show excellent performance in analyzing image data, can be used. there is.
입력 데이터는 제2 단계(S2)에서 얻어진 것으로, 카메라에 의하여 촬영된 사용자가 골프공을 타격할 때의 골프클럽 및/또는 골프공을 촬영한 이미지 데이터이다. 도 5에 도시되어 있는 바와 같이, 출력 데이터는 타격된 골프공의 물리적 상태를 나타내는 파라미터 및/또는 타격된 골프공이 실제 골프장에 있다고 가정했을 때의 골프공의 움직임 등이다. 골프공의 이동속도(V), 타격에 의하여 날아가는 골프공의 수평면상에서의 방향을 나타내는 방위각(φ), 골프공이 수평면에 대해서 기울어진 각도를 나타내는 상하각(θ), 골프공의 스핀값(S) 등 중 적어도 어느 하나가 상기 골프공의 물리적 상태를 나타내는 파라미터가 될 수 있다. 또한 상기 골프공의 움직임과 관련한 산출물로는 골프공이 착지할 때까지 움직이는 궤적(T), 골프공이 이동한 전체 비거리(L), 골프공이 처음 바닥에 떨어질 때까지 이동한 거리(L1), 골프공이 처음 바닥에 떨어지고 나서 튕겨서 굴러간 거리(L2), 골프공이 비행 후 착지하는 위치, 골프공이 대략적으로 포물선의 궤적으로 비행한다고 했을 때의 포물선의 정점 높이(H) 등이 포함될 수 있다. 여기에서 출력 데이터가 골프공의 물리적 상태를 나타내는 파라미터인 경우에는, 이들 파라미터를 이용하여 물리법칙에 따른 계산과정을 적용하면 골프공의 궤적을 산출할 수 있다. 또는 출력 데이터가 타격된 골프공이 실제 골프장에 있다고 가정했을 때의 골프공의 움직임인 경우에는 출력 데이터가 골프공의 물리적 상태를 나타내는 파라미터인 경우에 진행되는 상기 계산과정은 불필요하다.The input data is obtained in the second step S2, and is image data of a golf club and/or a golf ball when the user hits the golf ball captured by the camera. As shown in FIG. 5 , the output data is a parameter indicating the physical state of the hit golf ball and/or the motion of the golf ball assuming that the hit golf ball is in an actual golf course. The moving speed of the golf ball (V), the azimuth angle (φ) indicating the direction of the golf ball flying by impact on the horizontal plane, the up and down angle (θ) indicating the tilt angle of the golf ball with respect to the horizontal plane, and the spin value of the golf ball (S ), etc. may be a parameter representing the physical state of the golf ball. In addition, the output related to the motion of the golf ball is the trajectory of the golf ball until it lands (T), the total distance the golf ball has moved (L), the distance the golf ball has moved until it first lands on the floor (L1), the golf ball The distance L2 bounced off and rolled after first falling on the floor, the landing position of the golf ball after flight, and the apex height H of the parabola when the golf ball approximately flies along the trajectory of the parabola may be included. Here, when the output data are parameters representing the physical state of the golf ball, the trajectory of the golf ball can be calculated by applying a calculation process according to the laws of physics using these parameters. Alternatively, if the output data is the motion of the golf ball assuming that the hit golf ball is in an actual golf course, the calculation process performed when the output data is a parameter representing the physical state of the golf ball is unnecessary.
도 6을 참조하면, 제5 단계(S5)에서 스크린에 사용자가 골프공을 타격한 결과의 영상이 표시된다. 즉 인공지능의 출력 데이터에 따라 가상의 골프공이 움직이는 모습이 스크린에 표시된다. 가상의 골프공은 산출된대로 움직이다가 가상의 골프코스의 특정 위치에 착지하게 되고, 사용자는 착지된 위치에서 넥스트 타격을 하게된다. 넥스트 타격에서는 제1 내지 제5 단계(S1-S5)가 다시 실행된다.Referring to FIG. 6 , in a fifth step (S5), an image of a result of the user striking a golf ball is displayed on the screen. In other words, the image of a virtual golf ball moving according to the output data of artificial intelligence is displayed on the screen. The virtual golf ball moves as calculated and lands at a specific location on the virtual golf course, and the user strikes the next hit at the landing location. In the next hit, the first to fifth steps (S1-S5) are executed again.
본 발명에 적용된 머신러닝 등과 같은 인공지능 기술은 알파고(AlphaGo)를 통하여 사람들에게 널리 알려지게 되었고, 현재 복수의 분야에 적용되고 있다. 하지만 아직까지 스크린 골프 분야에서는 인공지능 기술이 적용된 사례가 없으며, 본 발명에서는 상기한 인공지능 기술을 스크린 골프 분야에 적용하되, 입력 데이터로서 골프공/골프클럽 이미지를 사용함으로써 인공지능이 사용자가 골프공을 타격했을 때의 타격결과를 용이하게 도출해낼 수 있도록 하고 있다. Artificial intelligence technology such as machine learning applied to the present invention has become widely known to people through AlphaGo, and is currently being applied to a plurality of fields. However, there is no case where artificial intelligence technology has been applied in the field of screen golf so far, and in the present invention, the artificial intelligence technology described above is applied to the field of screen golf, but by using golf ball/golf club images as input data, artificial intelligence allows the user to play golf It makes it easy to derive the hitting result when hitting the ball.
도 7 내지 도 13은 학습데이터를 획득하여 인공지능을 학습시키기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.7 to 13 are views for explaining a method for learning artificial intelligence by acquiring learning data.
앞에서 설명한 인공지능은 입력 데이터가 주어지기 전에 먼저 학습이 완료된 것일 수 있다. 여기에서의 학습은 학습 데이터에 의하여 이루어진다. 학습 데이터는 학습용 입력 데이터와 학습용 출력 데이터로 이루어진 것이거나 또는 학습용 입력 데이터만으로 이루어진 것일 수 있다. 학습용 입력 데이터를 X, 학습용 출력 데이터를 Y라고 하면, X는 카메라에 의하여 촬영된 사용자가 골프공을 타격할 때의 골프클럽 및/또는 골프공의 이미지 데이터이고, Y는 타격된 골프공의 물리적 상태를 나타내는 파라미터(골프공의 속도, 방위각, 상하각, 스핀값 등)가 될 수 있다. 또는 X는 카메라에 의하여 촬영된 사용자가 골프공을 타격할 때의 골프클럽 및/또는 골프공의 이미지 데이터이고, Y는 골프공이 움직이는 궤적이나 비거리 등이 될 수 있다. 상기한 X와 Y가 복수인 경우에 X 데이터를 X1, X2,.. 라하고 Y 데이터를 Y1, Y2,...라 하면, 학습 데이터는 [(X1, Y1), (X2, Y2), (X3, Y3)....]과 같은 X 데이터와 Y 데이터의 세트가 될 수 있다. 데이터 세트[(X1, Y1), (X2, Y2), (X3, Y3)....]를 인공지능에게 제공하여 학습시키면,학습이 완료된 인공지능을 얻게되고, 학습이 완료된 인공지능에게 Y값을 알지 못하는 X값을 입력하면 학습된 내용을 바탕으로 하여 Y값을 도출해 낼 수 있다.The artificial intelligence described above may have been trained first before input data is given. Learning here is performed by learning data. The learning data may consist of input data for learning and output data for learning, or may consist of only input data for learning. If X is the input data for learning and Y is the output data for learning, X is the image data of the golf club and/or golf ball when the user hits the golf ball captured by the camera, and Y is the physical data of the hit golf ball. It can be a parameter representing the state (speed of the golf ball, azimuth angle, vertical angle, spin value, etc.). Alternatively, X may be image data of a golf club and/or a golf ball captured by a camera when a user hits the golf ball, and Y may be a trajectory or flight distance of the golf ball. If the above X and Y are plural, let X data be X1, X2,... and Y data be Y1, Y2,..., the training data is [(X1, Y1), (X2, Y2), (X3, Y3)....] can be a set of X data and Y data. If you provide the data set [(X1, Y1), (X2, Y2), (X3, Y3)...] to AI and train it, you will get an AI that has completed learning, and Y to AI that has completed learning. If you input an X value whose value is unknown, you can derive a Y value based on the learned content.
여기에서 학습 데이터 세트[(X1, Y1), (X2, Y2), (X3, Y3)....]를 얻는 방법은 여러가지가 있을 수 있는데 이하에서 몇 가지 예를 설명한다.Here, there can be many ways to obtain the training data set [(X1, Y1), (X2, Y2), (X3, Y3)...], and some examples will be described below.
도 8을 참조하면, 학습용 입력 데이터가 카메라에 의하여 촬영된 사용자가 골프공을 타격할 때의 골프클럽 및/또는 골프공의 이미지 데이터이고, 학습용 출력 데이터가 골프공의 물리적 상태를 나타내는 파라미터(골프공의 속도, 방위각, 상하각, 스핀값(S) 등)일 때에, 학습용 입출력 데이터는 사용자가 실내 스크린 골프장에서 복수회 골프공을 타격함으로써 입수될 수 있다. 상기 실내 스크린 골프장에는 카메라, 감지수단(1), 데이터 수집부(5)가 구비되어 있다. 카메라는 사용자가 골프공을 타격하는 영역 근방을 촬영대상으로 하며, 사용자가 골프공을 타격할 때에 골프클럽 및/또는 골프공의 이미지를 촬영하여 학습용 입력 데이터를 획득하는 역할을 한다. 감지수단(1)은 골프공의 물리적 상태를 나타내는 파라미터를 감지하여 학습용 출력 데이터를 획득한다. 획득된 학습용 입력 데이터와 학습용 출력 데이터는 데이터 수집부(5)에서 수집되고, 그 결과 학습용 입력 데이터와 학습용 출력 데이터의 데이터 세트가 얻어질 수 있다.Referring to FIG. 8, input data for learning is image data of a golf club and/or golf ball when a user hits the golf ball captured by a camera, and output data for learning is a parameter representing the physical state of the golf ball (golf ball). ball speed, azimuth angle, up/down angle, spin value (S), etc.), input/output data for learning may be acquired by a user hitting a golf ball multiple times in an indoor screen golf course. The indoor screen golf course is provided with a camera, a sensing means (1), and a data collection unit (5). The camera sets the vicinity of the area where the user hits the golf ball as a photographing target, and when the user hits the golf ball, captures an image of the golf club and/or the golf ball to obtain input data for learning. The sensing means 1 acquires output data for learning by sensing a parameter representing the physical state of the golf ball. The acquired input data for learning and output data for learning are collected in the
학습용 출력 데이터를 얻는데 사용되는 감지수단(1)으로서 다양한 장치가 사용될 수 있는데, 이하에서 몇 가지 예를 설명한다. Various devices can be used as the sensing means 1 used to obtain output data for learning, and several examples will be described below.
도 9를 참조하면, 사용자가 타격한 골프공의 움직임이나 물리적 상태 등을 감지하기 위한 감지수단으로서 감지센서(2)가 사용될 수 있다. 감지센서(2)는 타격플레이트의 타격매트에 있어서 골프공이 놓여 있는 지점의 전방(스크린이 설치되어 있는 방향)에 배치되는 복수의 감지센서를 포함할 수 있다. 복수의 감지센서가 3개이고 이들을 각각 제1, 2, 3 감지센서(2a, 2b, 2c)라고 하면, 제1 감지센서(2a)는 골프공이 위치하는 타격매트에 가장 가깝게 위치하고 제3 감지센서(2c)는 골프공이 위치하는 타격매트에 가장 멀리 위치하며 제2 감지센서(2b)는 제1 및 제3 감지센서(2a, 2c)의 사이에 위치할 수 있다. 제1, 2, 3 감지센서(2a, 2b, 2c)는 타격매트의 전방에 홈이 형성되어 있는 소정의 베이스 부재를 배치하고, 상기 베이스 부재의 홈에 삽입되는 방식 등을 통하여 설치될 수 있다. 제1, 2, 3 감지센서(2a, 2b, 2c) 각각은 골프공을 센싱할 수 있는 복수의 센서들로 구성될 수 있고, 사용자가 타격한 골프공이 전방의 스크린을 향하여 이동하면서 제1 내지 제3 감지센서(2a, 2b, 2c)를 지나갈 때에 골프공을 센싱함으로써, 골프공의 이동방향이나 이동속도 등과 같은 골프공의 물리적 상태 정보가 감지될 수 있고, 이에 따라 학습용 출력 데이터를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 9 , a
도 10을 참조하면, 사용자가 타격한 골프공의 움직임이나 물리적 상태 등을 감지하기 위한 감지수단으로서 신호센서(3)가 사용될 수 있다. 신호센서(3)는 골프공을 향하여 신호(signal)(3a)를 송신하고 또한 골프공에서 반사된 신호(3b)를 수신한다. 여기에서 신호는 레이저나 전자기파 등을 나타낸다. 골프공에서 수신된 신호는 골프공의 운동에 따른 도플러 천이를 나타내고, 상기 도플러 천이를 분석하면 골프공의 운동에 대한 정보를 얻을 수 있고, 이에 따라 학습용 출력 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 소위 도플러 효과에 따라 수신된 신호의 파장이 길어지는지 또는 짧아지는지를 파악하여 골프공의 이동방향이나 속도를 파악할 수 있다. 또한 도플러 천이는 골프공의 스핀 운동에 영향을 받기 때문에 골프공의 스핀정보도 파악할 수 있다. 움직이는 물체에 신호를 송신하고 또한 반사되는 신호를 분석하여 움직이는 물체의 물리적 상태값을 파악하는 것은 공지기술이라 할 수 있으므로, 이에 대한 상세설명은 생략한다.Referring to FIG. 10 , a
이상 실내의 스크린 골프장에서 학습용 입출력 데이터를 입수하는 예를 살펴보았고, 여기에서 감지수단(1)이 감지센서(2)나 신호센서(3)인 경우를 설명하였는데, 감지센서(2)나 신호센서(3)는 이 중 어느 하나만 사용되거나 또는 함께 사용될 수 있고 또는 감지센서(2)나 신호센서(3) 이외에 다른 감지장치가 사용될 수도 있다. An example of acquiring input/output data for learning from an indoor screen golf course has been examined, and here, the case where the sensing means (1) is the sensing sensor (2) or the signal sensor (3) has been described. (3) may be used alone or together, or other sensing devices other than the
도 11을 참조하면, 학습용 입출력 데이터는 야외의 실제 골프장이나 골프 연습장에서 얻어질 수 있다. 골퍼가 실외 골프장 또는 골프 연습장에서 복수 회 골프공을 타격하면, 상기 타격이 이루어질 때마다 학습용 입력 데이터와 출력 데이터를 획득하고 이들을 수집하여 학습용 데이터 세트를 얻을 수 있다. 이를 위해 골프장이나 골프 연습장에는 카메라, 감지수단(1a), 데이터 수집부(5a)가 구비되어 있다. 카메라는 학습용 입력 데이터를 획득하고, 감지수단(1a)은 학습용 출력 데이터를 획득하며, 획득된 학습용 입력 데이터와 학습용 출력 데이터는 데이터 수집부(5a)에서 수집되고, 그 결과 학습용 입력 데이터와 학습용 출력 데이터의 데이터 세트가 얻어질 수 있다.Referring to FIG. 11 , input/output data for learning may be obtained from an outdoor actual golf course or driving range. When a golfer hits a golf ball multiple times at an outdoor golf course or driving range, a data set for learning may be obtained by obtaining input data and output data for learning each time the hitting is made and collecting them. To this end, a camera, a sensing means 1a, and a
카메라는 사용자가 골프공을 타격하는 영역 근방을 촬영대상으로 하며, 사용자가 골프공을 타격할 때에 골프클럽 및/또는 골프공의 이미지를 촬영하여 학습용 입력 데이터를 획득한다. 감지수단(1a)은 골프공에 장착된 별도의 전자적 수단으로부터 학습용 출력 데이터 정보를 획득한다. 도 12를 참조하면, 골프공은 내부의 코어 부분과 외부의 커버를 포함하며, 상기 커버는 서로 접합되는 상단부와 하단부의 2개 부분으로 구성될 수 있다. 커버의 상단부와 하단부는 코어를 둘러싸도록 봉합되어 골프공을 형성하게 된다. 골프공의 코어 부분의 내부에는 전자적 수단(4)이 설치되어 있다. 도 13을 참조하면, 전자적 수단(4)은 센싱부(4a), 통신부(4b), 전원부(4c)를 포함한다. 전자적 수단(4)은 다양한 기능을 수행할 수 있는 부분이 실장되어 있는 기판이나 회로 칩 등의 형태로 형성될 수 있다. The camera targets the vicinity of the area where the user hits the golf ball, and acquires input data for learning by taking images of the golf club and/or the golf ball when the user hits the golf ball. The sensing means 1a obtains output data information for learning from a separate electronic means mounted on the golf ball. Referring to FIG. 12 , a golf ball includes an inner core portion and an outer cover, and the cover may be composed of two parts, an upper end and a lower end joined to each other. The upper and lower ends of the cover are sealed to surround the core to form a golf ball. An
센싱부(4a)는 골프공의 움직임을 감지하는 적어도 하나 이상의 센서를 포함한다. 상기 센서로서 모션센서가 사용될 수 있으며 상기 모션센서에 의하여 골프공의 이동 속도와 같은 물리적 상태를 파악할 수 있다.The
통신부(4b)는 센싱부(4a)에서 의하여 파악된 정보를 외부에 통신으로 전달하는 통신기기를 포함한다. 상기 통신기기는 블루투스 장치, 와이파이/무선주파수 전송기, 광통신 장치 등과 같이, 센싱부(4a)에서 파악된 정보를 담고 있는 신호를 무선으로 전송할 수 있는 장치를 포함한다. 또한 통신부(4b)는 센싱부(4a)에서 파악된 정보 이외에도 골프공의 위치를 파악할 수 있도록 외부에서 수신가능한 신호를 송신하는 역할을 할 수도 있다. 통신부(4b)를 통하여 발신된 신호는 감지수단(1a)에서 수신될 수 있다. 감지수단(1a)은 신호를 수신할 수 있는 임의의 전자장치가 사용될 수 있다. 카메라에서 입수한 학습용 입력 데이터와 감지수단(1a)에서 수신한 학습용 출력 데이터는 데이터 수집부(5a)에서 수집되어 학습용 입출력 데이터 세트가 형성될 수 있다. 여기에서 학습용 출력 데이터로서 골프공의 물리적 상태를 나타내는 파라미터값(이동방향, 이동속도 등)이 사용되는 경우, 상기 파라미터값은 센싱부(4a)에서의 감지정보로부터 파악될 수 있다. 또는 학습용 출력 데이터로서 타격 후 골프공의 움직임과 관련하여 골프공이 이동한 비거리가 사용될 수 있다. 이 경우에는 골퍼의 근처에 있는 카메라에서 학습용 입력 데이터를 입수하고, 타격된 골프공이 골프장의 특정 위치에 착지한 후에, 통신부(4b)에서 골프공의 위치를 알려주는 신호를 송신하고 감지수단(1a)에서 이 신호를 수신하면, 상기 신호를 통하여 골프공의 착지 위치를 파악할 수 있고, 최초 골프공의 타격 위치와 상기 착지 위치로부터 학습용 출력 데이터인 골프공의 비거리를 파악할 수 있다.The
전원부(4c)는 센싱부(4a)와 통신부(4b)의 동작에 필요한 전원을 공급하며, 상기 전원을 저장하는 기기를 포함할 수 있다. 예를 들면 상기 전원 저장 기기로서 재충전가능한 배터리가 사용될 수 있다. 상기 배터리는 비접촉방식으로 무선 충전되거나 또는 플러그 또는 포트를 통해 유선 방식으로 충전되도록 구성할 수 있다.The
이상 실외 골프장에서 학습용 입출력 데이터를 입수하는 예를 살펴보았고, 여기에서 골프공의 내부에 전자적 수단(4)이 설치되는 경우를 설명하였는데, 반드시 전자적 수단(4)이 설치된 골프공을 사용해야 학습용 입출력 데이터를 입수할 수 있는 것은 아니다. 학습용 입력 데이터는 사용자가 골프공을 타격하는 위치 근방에 카메라를 배치하여 입수할 수 있고, 학습용 출력 데이터로서 비거리를 사용하는 경우에 상기 비거리는 타격된 골프공의 착지위치를 통하여 파악할 수 있다(착지위치를 파악하면 타격위치와 착지위치로부터 비거리를 알 수 있다). 전자적 수단(4)이 없는 통상의 골프공을 사용하는 경우에, 골프공의 착지위치는 드론을 이용하여 파악하거나 또는 골프장 곳곳에 복수의 카메라를 설치하고 이를 모니터링 하여 파악할 수도 있다. An example of acquiring input/output data for learning from an outdoor golf course has been described above, and the case where the
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 가상 골프 장치의 개략적인 구조를 나타내는 도면이다.14 is a diagram showing a schematic structure of a virtual golf device according to another embodiment of the present invention.
도 14를 참조하면, 본 실시예에 따른 가상 골프 장치는 복수의 부스(101, 102, 103)를 포함한다. 각 부스(101, 102, 103)는 모두 동일하게 구성되어 있다. 예를 들면, 첫번째 부스(101)는 타격 플레이트(101a), 키오스크 화면이 구비된 시뮬레이터 기기(101b), 스크린(101c) 등을 가지고 있고, 다른 부스(102, 103)도 동일한 구성품을 가지고 있다. 도면에 도시되어 있지는 않지만, 각 부스(101, 102, 103)에는 타격시 골프클럽/골프공의 움직임을 나타내는 이미지를 얻기 위한 카메라 등의 다른 기기가 더 구비되어 있다. 각 부스(101, 102, 103)에서는 다수의 사용자가 번갈아가면서 골프를 플레이할 수 있다. 또는 각 부스(101, 102, 103)에서는 사용자 혼자서 다른 부스의 사용자와 이격되어 있는 상태에서 솔로로 플레이할 수 있다. 본 실시예에 따른 가상 골프 장치의 시뮬레이터 기기(101b)에는 전술한 바와 같은 인공지능이 구비되며, 상기 인공지능에 골프공/골프클럽 이미지를 입력하면 사용자가 골프공을 타격했을 때의 타격결과를 용이하게 도출해낼 수 있다. Referring to FIG. 14 , the virtual golf apparatus according to the present embodiment includes a plurality of
도 15는 복수의 가상 골프 장치가 네트워크로 연결되어 있는 시스템의 개략적인 구조를 나타내는 도면이다.15 is a diagram showing a schematic structure of a system in which a plurality of virtual golf devices are connected through a network.
도 15를 참조하면, 가상 골프 장치가 네트워크로 연결된 시스템은 복수의 스크린 골프장(100) 및 서버유닛(200)을 포함한다. 스크린 골프장(100)에는 스크린 골프 플레이를 즐길 수 있도록 도 1 또는 도 14 등에 도시되어 있는 것과 같은 가상 골프 장치가 구비되어 있다. 또한 상기 가상 골프 장치에는 전술한 바와 같은 인공지능이 구비될 수 있으며, 상기 인공지능에 골프공/골프클럽 이미지를 입력하면 사용자가 골프공을 타격했을 때의 타격결과를 용이하게 도출해낼 수 있다. Referring to FIG. 15 , a system in which virtual golf devices are connected through a network includes a plurality of
스크린 골프장(100)에 구비된 상기 가상 골프 장치는 서버유닛(200)과 유무선 통신망 등을 통하여 연결되어 있다. 각 스크린 골프장(100)은 로그인이 이루어지면 사용자에게 스크린 골프 서비스를 제공하는 서비스 제공부의 역할을 한다. 서버유닛(200)은 복수의 스크린 골프장(100)을 운영하는 서비스 업자가 복수의 스크린 골프장(100)에 구비되어 있는 가상 골프 장치를 관리하기 위하여 사용하는 중앙서버가 될 수 있다. 스크린 골프 서비스를 이용하고자 하는 사용자는 상기 서비스를 제공받기 위하여 먼저 로그인을 수행하는데, 서버유닛(200)은 로그인을 할 때에 사용자의 신원을 확인하고 로그인의 승인 여부를 결정하는 역할을 할 수 있다. 이를 위해 서버유닛(200)에는 사용자의 신원을 확인하는 데에 필요한 정보를 저장하고 있는 저장부(300)가 구비되어 있다. 저장부(300)에는 복수의 사용자에 대한 정보가 각 사용자별로 구분되어 저장된다. 각 사용자에 대한 저장영역에는 신상정보, 플레이 정보, 설정정보 등이 저장되어 있을 수 있다. 상기 신상정보는 해당 사용자의 신원을 확인하기 위한 것으로 로그인 과정 등에 사용될 수 있다. 상기 플레이 정보로는 해당 사용자의 과거 플레이 기록이나 과거 플레이 기록으로부터 얻을 수 있는 사용자의 개인기록(클럽별 평균비거리, 평균타수 등) 등이 있을 수 있다. 상기 설정정보는 사용자가 설정한 사항에 대한 정보 등을 포함한다. 예를 들면, 사용자가 과거 플레이 하였던 골프장, 플레이 난이도, 플레이 방식, 선호하는 동작조건 등을 설정정보로서 저장할 수 있다. 사용자는 매번 플레이할 때마다 각종 선택사항을 입력하는 것을 번거롭게 생각할 수 있는데, 사용자가 상기 선택사항을 입력하지 않은 경우에는 상기 설정정보에 근거하여 선택사항을 자동으로 설정할 수 있다. 이와 같이 저장부(300)에 다양한 사용자 정보가 저장됨으로써, 서버유닛(200)에 유선 및/또는 무선상으로 연결되어 있는 스크린 골프장(100)의 가상 골프 장치들은 저장부(300)에 저장되어 있는 정보를 이용할 수 있고, 스크린 골프장(100) 각각에서는 사용자의 정보를 별도로 저장할 필요가 없다. The virtual golf device provided in the
위와 같이 본 발명의 구체적인 실시예들을 살펴보았지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.Although the specific embodiments of the present invention have been reviewed as above, those skilled in the art can understand that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. will be. Therefore, the disclosed embodiments should be considered from an illustrative rather than a limiting point of view. The scope of the present invention is shown in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the equivalent scope will be construed as being included in the present invention.
100: 스크린 골프장
200: 서버유닛
10: 타격 플레이트
20: 제어부
30: 감지부
40: 입력부
50: 사운드부
60: 표시부100: screen golf course
200: server unit
10: hitting plate
20: control unit
30: sensing unit
40: input unit
50: sound unit
60: display
Claims (8)
상기 입력 데이터를 인공지능에 적용하여 사용자의 타격 결과에 대한 출력 데이터를 얻는 단계를;
포함하는
인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법. Input data including at least one of golf club image data representing the movement of the golf club and golf ball image data representing the movement of the actual golf ball when the user swings the golf club to hit the actual golf ball. obtaining; and
obtaining output data for a user's hitting result by applying the input data to artificial intelligence;
including
A method to find out the hitting result of a golf ball using artificial intelligence.
상기 출력 데이터는 타격 후의 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터를 포함하는 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법. According to claim 1,
The method of determining the hitting result of the golf ball using artificial intelligence, wherein the output data includes data on the physical state of the actual golf ball after hitting.
상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터는 골프공의 이동속도, 골프공의 이동방향 및 골프공의 스핀 중 적어도 어느 하나를 포함하는 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법.According to claim 2,
The method of determining the hitting result of the golf ball using artificial intelligence, wherein the data on the physical state of the actual golf ball includes at least one of a golf ball's moving speed, a golf ball's moving direction, and a golf ball's spin.
상기 출력 데이터는 타격 후 상기 실제 골프공이 이동하여 정지할 때까지의 이동궤적, 이동거리 및 정지위치 중 적어도 어느 하나에 대한 데이터를 포함하는 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법. According to claim 1,
Wherein the output data includes data on at least one of a movement trajectory, a movement distance, and a stop position until the actual golf ball moves and stops after hitting.
학습용 입력 데이터와 학습용 출력 데이터의 세트로 이루어진 학습용 데이터를 제공하여 상기 인공지능을 학습시키는 단계를 더 포함하는 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법. According to claim 1,
The method of finding a hitting result of a golf ball using artificial intelligence, further comprising providing learning data consisting of a set of learning input data and learning output data to learn the artificial intelligence.
상기 학습용 출력 데이터는 타격 후의 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터를 포함하고, 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터는 감지수단을 통하여 입수되는 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법. According to claim 5,
The output data for learning includes data on the physical state of the actual golf ball after hitting, and the data on the physical state of the actual golf ball can be used to determine the hitting result of the golf ball using artificial intelligence obtained through a sensing unit. how to pay
상기 학습용 출력 데이터에 있어서, 상기 실제 골프공의 물리적 상태에 대한 데이터는 골프공의 이동속도, 골프공의 이동방향 및 골프공의 스핀 중 적어도 어느 하나를 포함하는 인공지능을 이용하여 골프공의 타격 결과를 알아내는 방법.In the sixth,
In the training output data, the data on the actual physical state of the golf ball is hit by using artificial intelligence including at least one of a golf ball's moving speed, a golf ball's moving direction, and a golf ball's spin. How to find out the result.
상기 제어부에서 산출된 타격결과에 근거하여 움직이는 가상의 골프공을 보여주는 표시부를;
포함하는
가상 골프 장치.
If the user hits a real golf ball, it is assumed that the real golf ball is in a real golf course by using the method of finding the hitting result of the golf ball using artificial intelligence according to any one of claims 1 to 7. a controller for calculating a hitting result for the actual golf ball at the time; and
a display unit showing a virtual golf ball moving based on the hitting result calculated by the control unit;
including
virtual golf device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2023081198A JP2023171316A (en) | 2021-08-02 | 2023-05-17 | Method for grasping golf ball striking result using artificial intelligence and virtual golf device using the same |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210101654 | 2021-08-02 | ||
KR20210101654 | 2021-08-02 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20230020335A true KR20230020335A (en) | 2023-02-10 |
Family
ID=85223577
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220061909A Ceased KR20230020335A (en) | 2021-08-02 | 2022-05-20 | Method for detecting hitting result of golf ball using ai and virtual golf device using the same |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2023171316A (en) |
KR (1) | KR20230020335A (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102654064B1 (en) * | 2023-10-10 | 2024-04-04 | 주식회사 골프존카운티 | Golf Ball Movement Trajectory Analysis Equipment |
JP2025068552A (en) * | 2023-10-16 | 2025-04-28 | チン,デジェ | Virtual golf support device and method, computer program |
US12330039B2 (en) | 2023-08-30 | 2025-06-17 | Kineverse Inc. | Immersive virtual golf service with reality using XR device |
-
2022
- 2022-05-20 KR KR1020220061909A patent/KR20230020335A/en not_active Ceased
-
2023
- 2023-05-17 JP JP2023081198A patent/JP2023171316A/en active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US12330039B2 (en) | 2023-08-30 | 2025-06-17 | Kineverse Inc. | Immersive virtual golf service with reality using XR device |
KR102654064B1 (en) * | 2023-10-10 | 2024-04-04 | 주식회사 골프존카운티 | Golf Ball Movement Trajectory Analysis Equipment |
JP2025068552A (en) * | 2023-10-16 | 2025-04-28 | チン,デジェ | Virtual golf support device and method, computer program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2023171316A (en) | 2023-12-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10092793B1 (en) | Trajectory detection and feedback systems for tennis | |
CN116234613B (en) | Interactive basketball system | |
KR20230020335A (en) | Method for detecting hitting result of golf ball using ai and virtual golf device using the same | |
US9370704B2 (en) | Trajectory detection and feedback system for tennis | |
KR100938147B1 (en) | Golf putting simulation device | |
US20080200287A1 (en) | Trajectory detection and feedfack system for tennis | |
CN105999677B (en) | Portable golf simulation system capable of being networked and simulation method | |
TWI633521B (en) | Apparatus for base-ball practice, sensing device and sensing method used to the same and control method for the same | |
KR101562319B1 (en) | System and Method for analyzing putting motion using Depth Information | |
KR20230050262A (en) | Tennis self-training system | |
CN111228771B (en) | Golf entertainment system and golf training method | |
US20230347209A1 (en) | Device for sensing golf swing and method for sensing impact position on club head using the same | |
KR20030044653A (en) | Method for providing simulation of high realizable golf and computer readable record medium on which a program therefor is recorded | |
CN101934134A (en) | Virtual golf analog device, sensing device arranged in virtual golf analog device and sensing method of virtual golf analog device | |
TWI728895B (en) | Interactive court system | |
KR102490972B1 (en) | Management system of outdoor golf simulation using LiDAR sensor and AI | |
KR101913034B1 (en) | home golf simulator using light beam's pattern image and light sensors | |
KR102505470B1 (en) | Management system of screen golf using LiDAR sensor and big-data | |
KR102644005B1 (en) | Virtual golf device and method for operating virtual golf device | |
KR102807926B1 (en) | Virtual golf device availble for left-handed and right-handed users | |
KR102567199B1 (en) | golf simulation system using 3D information | |
KR102582362B1 (en) | floor golf simulation system using two cameras | |
KR102747234B1 (en) | Virtual sports system | |
KR102769472B1 (en) | Virtual golf device and virtual golf system providing various play modes | |
KR20230001037A (en) | Virtual golf system providing virtual character |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20220520 |
|
PA0201 | Request for examination | ||
PG1501 | Laying open of application | ||
N231 | Notification of change of applicant | ||
PN2301 | Change of applicant |
Patent event date: 20231210 Comment text: Notification of Change of Applicant Patent event code: PN23011R01D |
|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20240822 Patent event code: PE09021S01D |
|
E601 | Decision to refuse application | ||
PE0601 | Decision on rejection of patent |
Patent event date: 20250418 Comment text: Decision to Refuse Application Patent event code: PE06012S01D |