KR20230155940A

KR20230155940A - Method and apparatus for predicting the drop point of a golf ball

Info

Publication number: KR20230155940A
Application number: KR1020220125244A
Authority: KR
Inventors: 오형안; 허원; 이원우
Original assignee: 주식회사 플럭시티
Priority date: 2022-05-04
Filing date: 2022-09-30
Publication date: 2023-11-13
Also published as: KR20240031983A; KR102610114B1; KR20230156256A; KR102641311B1

Abstract

골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하는 단계; 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득하는 단계; 상기 입력 정보 및 상기 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성하는 단계; 및 상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는 단계;를 포함하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법.Obtaining input information including golf club information and golf course information; Obtaining a set of images in which the swing scene is captured for a preset time before and after the moment of impact; generating an expected trajectory of a golf ball based on the input information and the image set; and generating expected falling point information of the golf ball based on the expected trajectory.

Description

골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치{Method and apparatus for predicting the drop point of a golf ball}Method and apparatus for predicting the drop point of a golf ball}

본 개시는 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 골프채 정보, 골프장 정보 및 임팩트 순간 촬영된 이미지 집합에 기초하여, 예상 궤적을 생성함으로써 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present disclosure relates to a method and device for predicting the falling point of a golf ball. More specifically, it relates to a method and device for predicting the falling point of a golf ball by generating an expected trajectory based on golf club information, golf course information, and a set of images taken at the moment of impact.

골프(Golf)는 골프채로 골프공을 쳐서 코스상에 있는 구멍(홀)에 넣는 운동이다. 최근 국민 소득 향상, 웰빙 문화 확산, 스포츠 교류 세계화, PGA 및 LPGA에서의 두각으로, 우리나라 일반 대중의 골프에 대한 관심이 급증하고 있다.Golf is a sport that involves hitting a golf ball with a golf club and putting it into a hole on a course. Recently, interest in golf among the general public in Korea is rapidly increasing due to the increase in national income, spread of well-being culture, globalization of sports exchange, and prominence in the PGA and LPGA.

골프 코스는 필드로 지칭되기도 하며, 필드에서 골프를 수행하는 경우 날아간 공이 홀에 들어가지 않았다면, 다음 타격을 위하여 골프공의 낙하 지점을 찾는 것이 필수적이다.A golf course is also referred to as a field, and when playing golf in a field, if the flying ball does not enter the hole, it is essential to find the landing point of the golf ball for the next hit.

그러나, 필드에서 날아간 골프공의 위치를 사람의 눈으로 찾는 것에는 어려움이 있으며, 대략적인 위치를 파악하더라도 구체적으로 골프공의 위치를 찾는 것은 큰 불편이 따르는 것이 실정이다.However, it is difficult to find the location of a golf ball that has flown in the field with the human eye, and even if the approximate location is determined, finding the location of the golf ball specifically is a great inconvenience.

따라서, 타격에 의해 날아간 골프공의 궤적을 분석하여 낙하 지점을 예측함으로써 골프공을 찾는 불편을 해소할 필요성이 존재하였다.Therefore, there was a need to solve the inconvenience of finding a golf ball by analyzing the trajectory of the golf ball flew by hitting and predicting the falling point.

본 개시는 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법 및 장치를 제공한다. 본 개시가 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제에 한정되지 않으며, 언급되지 않은 본 개시의 다른 과제 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 개시의 실시 예에 의해보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 개시가 해결하고자 하는 과제 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 알 수 있을 것이다.The present disclosure provides a method and device for predicting the falling point of a golf ball. The problem to be solved by the present disclosure is not limited to the problems mentioned above, and other problems and advantages of the present disclosure that are not mentioned can be understood through the following description and can be understood more clearly through the examples of the present disclosure. It will be. In addition, it will be appreciated that the problems and advantages to be solved by the present disclosure can be realized by the means and combinations thereof indicated in the patent claims.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면은, 골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하는 단계; 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득하는 단계; 상기 입력 정보 및 상기 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성하는 단계; 및 상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는 단계;를 포함하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법을 제공할 수 있다.As a technical means for achieving the above-described technical problem, a first aspect of the present disclosure includes the steps of acquiring input information including golf club information and golf course information; Obtaining a set of images in which the swing scene is captured for a preset time before and after the moment of impact; generating an expected trajectory of a golf ball based on the input information and the image set; and generating expected falling point information of the golf ball based on the expected trajectory. A method of predicting the falling point of the golf ball including a step may be provided.

본 개시의 제2 측면은, 적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 동작하는 프로세서;를 포함하되, 상기 프로세서는, 골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하고, 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득하고, 상기 입력 정보 및 상기 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성하고, 상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 장치를 제공할 수 있다.A second aspect of the present disclosure includes a memory storing at least one program; And a processor that operates by executing the at least one program; wherein the processor acquires input information including golf club information and golf course information, and creates a set of images in which the swing scene is captured during a preset time before and after the moment of impact. A device for predicting the falling point of a golf ball, generating an expected trajectory of the golf ball based on the input information and the image set, and generating expected falling point information of the golf ball based on the expected trajectory. can be provided.

본 개시의 제3 측면은, 본 개시의 제1 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.A third aspect of the present disclosure may provide a computer-readable recording medium on which a program for executing the method of the first aspect of the present disclosure on a computer is recorded.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features and advantages in addition to those described above will become apparent from the following drawings, claims and detailed description of the invention.

전술한 본 개시의 과제 해결 수단에 의하면, 타격에 의해 날아간 골프공의 궤적을 분석하여 낙하 지점을 예측함으로써 골프공을 사람의 눈으로 찾는 불편을 해소할 수 있다.According to the problem-solving means of the present disclosure described above, the inconvenience of finding a golf ball with the human eye can be resolved by predicting the falling point by analyzing the trajectory of the golf ball flying by hitting.

또한, 본 개시의 다른 과제 해결 수단에 의하면, 예측된 낙하 지점을 바탕으로 골프공의 최종 위치를 추정함으로써 골프 플레이어 또는 관련 업계 종사자들에게 필요한 각종 정보를 제공할 수 있다.In addition, according to another problem-solving method of the present disclosure, various necessary information can be provided to golf players or people in related industries by estimating the final position of the golf ball based on the predicted falling point.

또한, 본 개시의 다른 과제 해결 수단에 의하면, 예측된 낙하 지점과 관련하여 생성된 정보를 사용자 단말의 디스플레이에 표시함으로써 골프 플레이어 또는 관련 업계 종사자들에 필요한 각종 정보를 실시간으로 제공할 수 있다.In addition, according to another problem solving means of the present disclosure, various information necessary for golf players or related industry workers can be provided in real time by displaying information generated in relation to the predicted falling point on the display of the user terminal.

도 1은 일 실시예에 따른 낙하 지점 예측 장치를 포함하는 시스템도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 낙하 지점 예측 장치의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 이미지 집합을 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 골프채를 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 골프공을 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 골프채 정보를 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 플레이어 정보를 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 3차원 지형 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 티샷 위치 정보를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 재현된 가상공간을 이용하여 최종 예상 위치 정보를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법의 흐름도이다.1 is a system diagram including a fall point prediction device according to an embodiment.
Figure 2 is a block diagram of a fall point prediction device according to an embodiment.
Figure 3 is a diagram for explaining the steps of acquiring an image set according to one embodiment.
Figure 4 is a diagram for explaining a set of images taken of golf clubs according to an embodiment.
Figure 5 is a diagram for explaining a set of images taken of a golf ball according to an embodiment.
Figure 6 is a diagram for explaining a set of images taken of a player's swing posture according to an embodiment.
FIG. 7 is a diagram illustrating the steps of acquiring golf club information according to an embodiment.
FIG. 8 is a diagram illustrating the steps of acquiring player information according to an embodiment.
Figure 9 is a diagram for explaining 3D terrain information according to an embodiment.
Figure 10 is a diagram for explaining the step of generating tee shot location information according to an embodiment.
FIG. 11 is a diagram illustrating the step of generating final expected location information using a virtual space reproduced in one embodiment.
FIG. 12 is a diagram illustrating the step of generating a recommended movement path for a golf cart according to an embodiment.
Figure 13 is a flowchart of a method for predicting the falling point of a golf ball according to an embodiment.

본 개시는 다양하게 변환하여 실시할 수 있고, 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 기재한다. 본 개시의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조해 명확해질 것이다. The present disclosure can be implemented in various ways and can have various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in the detailed description. The effects and features of the present disclosure and methods for achieving them will become clear with reference to the embodiments described in detail below along with the drawings.

그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.However, the present disclosure is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various forms. In the following embodiments, terms such as first and second are used not in a limiting sense but for the purpose of distinguishing one component from another component. Additionally, singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In addition, terms such as include or have mean that the features or components described in the specification exist, and do not preclude the possibility of adding one or more other features or components.

또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 편의를 위하여 임의로 나타낸 것으로, 본 개시는 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.Additionally, in the drawings, the sizes of components may be exaggerated or reduced for convenience of explanation. For example, the size and thickness of each component shown in the drawings are arbitrarily shown for convenience, and the present disclosure is not necessarily limited to what is shown.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings. When describing with reference to the drawings, identical or corresponding components will be assigned the same reference numerals and redundant description thereof will be omitted. do.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the present disclosure will be described in detail with reference to the attached drawings.

도 1은 일 실시예에 따른 낙하 지점 예측 장치를 포함하는 시스템도이다.1 is a system diagram including a fall point prediction device according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 시스템은 낙하 지점 예측 장치(110) 및 사용자 단말(120)을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, a system according to one embodiment may include a fall point prediction device 110 and a user terminal 120.

낙하 지점 예측 장치(110)는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 서비스를 제공할 수 있는 웹 및/또는 앱을 관리하는 모든 종류의 서버를 의미할 수 있으며 각종 관리 플랫폼의 홈페이지 등을 관리하는 서버를 의미할 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않는다. 카메라(미도시)는 낙하 지점 예측 장치(110)의 일부로서 포함되거나, 낙하 지점 예측 장치(110)의 외부에서 낙하 지점 예측 장치(110)와 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수도 있다.The falling point prediction device 110 may refer to any type of server that manages web and/or apps that can provide a service for predicting the falling point of a golf ball, and a server that manages the homepage of various management platforms, etc. It can mean. However, it is not limited to this. A camera (not shown) may be included as part of the fall point prediction device 110, or may communicate with the fall point prediction device 110 outside of the fall point prediction device 110 using a network.

사용자 단말(120)은, 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 사용자 단말(120)은 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 디바이스일 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않는다.The user terminal 120 includes a smartphone, a tablet PC, a PC, a smart TV, a mobile phone, a personal digital assistant (PDA), a laptop, a media player, a micro server, a global positioning system (GPS) device, an e-book reader, and a digital broadcasting terminal. , navigation devices, kiosks, MP3 players, digital cameras, home appliances, devices equipped with cameras, and other mobile or non-mobile computing devices. Additionally, the user terminal 120 may be a wearable device such as a watch, glasses, hair band, or ring equipped with a communication function and data processing function. However, it is not limited to this.

한편, 사용자는 골프 플레이어, 캐디, 골프장 관리자 등 골프를 수행하는데 관련된 모든 사람을 포함한다. 사용자는 복수로 존재할 수 있고, 따라서 사용자가 사용하는 단말 역시 복수로 존재할 수 있다. 낙하 지점 예측 장치(110)는, 사용자에게 제공될, 낙하 지점 예측 정보를 포함하는 인터페이스를 생성할 수 있고, 생성된 인터페이스는 사용자 단말(120)을 통해 사용자에게 제공될 수 있다.Meanwhile, users include all people involved in playing golf, such as golf players, caddies, and golf course managers. There may be a plurality of users, and therefore, there may also be a plurality of terminals used by the user. The falling point prediction device 110 may create an interface containing fall point prediction information to be provided to the user, and the generated interface may be provided to the user through the user terminal 120.

한편, 낙하 지점 예측 장치(110)는 네트워크를 통해 사용자 단말(120)과 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치(110)는 사용자 단말(120)과 네트워크를 통한 통신을 수행함으로써 골프채 정보, 골프장 정보 및 플레이어 정보를 포함하는 입력 정보를 획득할 수 있다. 또한, 낙하 지점 예측 장치(110)는 사용자 단말(120)과 네트워크를 통한 통신을 수행함으로써 예상 궤적, 예상 낙하 지점 정보, 플레이어 별 티샷 위치 정보, 플레이어의 자세 분석 정보, 재현된 가상 공간, 추천 이동 경로 및 공략법 중 적어도 하나를 표시하는 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다.Meanwhile, the fall point prediction device 110 may communicate with the user terminal 120 through a network. According to one embodiment, the falling point prediction device 110 may obtain input information including golf club information, golf course information, and player information by communicating with the user terminal 120 through a network. In addition, the falling point prediction device 110 communicates with the user terminal 120 through a network to provide expected trajectory, expected falling point information, tee shot location information for each player, player posture analysis information, reproduced virtual space, and recommended movement. An interface displaying at least one of a route and a strategy may be provided to the user.

낙하 지점 예측 장치(110) 및 사용자 단말(120)은 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성들(110, 120)이 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra-wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.The fall point prediction device 110 and the user terminal 120 may communicate using a network. For example, networks include Local Area Network (LAN), Wide Area Network (WAN), Value Added Network (VAN), mobile radio communication network, satellite communication network, and their It is a comprehensive data communication network that includes mutual combinations and allows each of the network configurations 110 and 120 shown in FIG. 1 to communicate smoothly with each other, and may include wired Internet, wireless Internet, and mobile wireless communication networks. You can. In addition, wireless communications include, for example, wireless LAN (Wi-Fi), Bluetooth, Bluetooth low energy, ZigBee, WFD (Wi-Fi Direct), UWB (ultra-wideband), infrared communication (IrDA, Infrared Data Association), NFC (Near Field Communication), etc., but are not limited to these.

도 2는 일 실시예에 따른 낙하 지점 예측 장치의 블록도이다.Figure 2 is a block diagram of a fall point prediction device according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 낙하 지점 예측 장치(200)는 프로세서(210), 메모리(220) 및 통신 모듈(230)을 포함할 수 있다. 도 2의 낙하 지점 예측 장치(200)에는 실시예와 관련된 구성요소들 만이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다. 또한, 도 2의 낙하 지점 예측 장치(200)는 도 1의 낙하 지점 예측 장치(110)와 대응될 수 있다.Referring to FIG. 2, the fall point prediction device 200 may include a processor 210, a memory 220, and a communication module 230. In the fall point prediction device 200 of FIG. 2, only components related to the embodiment are shown. Accordingly, those skilled in the art can understand that other general-purpose components may be included in addition to the components shown in FIG. 2. Additionally, the falling point prediction device 200 of FIG. 2 may correspond to the falling point prediction device 110 of FIG. 1 .

프로세서(210)는 낙하 지점 예측 장치(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 카메라(미도시), 메모리(220), 통신 모듈(230) 등을 전반적으로 제어할 수 있고, 낙하 지점 예측 장치(200)의 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 도 1 내지 도 13에서 설명되는 낙하 지점 예측 장치(200)의 동작 중 적어도 일부를 제어할 수 있다.The processor 210 controls the overall operation of the fall point prediction device 200. For example, the processor 210 executes programs stored in the memory 220 to operate the input unit (not shown), display (not shown), camera (not shown), memory 220, communication module 230, etc. Overall control is possible, and the operation of the fall point prediction device 200 can be controlled. The processor 210 may control at least some of the operations of the falling point prediction device 200 described in FIGS. 1 to 13 .

프로세서(210)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.The processor 210 includes application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), field programmable gate arrays (FPGAs), controllers, and microcontrollers. It may be implemented using at least one of micro-controllers, microprocessors, and other electrical units for performing functions.

메모리(220)는 낙하 지점 예측 장치(200) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(210)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다. The memory 220 is hardware that stores various data processed within the fall point prediction device 200, and can store a program for processing and control of the processor 210.

메모리(220)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다.The memory 220 includes random access memory (RAM) such as dynamic random access memory (DRAM), static random access memory (SRAM), read-only memory (ROM), electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), CD- It may include ROM, Blu-ray or other optical disk storage, a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), or flash memory.

통신 모듈(230)은 외부 서버 또는 외부 장치와 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(230)은, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The communication module 230 may include one or more components that enable wired/wireless communication with an external server or external device. For example, the communication module 230 may include at least one of a short-range communication unit (not shown), a mobile communication unit (not shown), and a broadcast receiver (not shown).

도 3은 일 실시예에 따른 이미지 집합을 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.Figure 3 is a diagram for explaining the steps of acquiring an image set according to one embodiment.

도 3을 참조하면, 카메라(310)는 낙하 지점 예측 장치의 일부 구성일 수 있으며, 또는 낙하 지점 예측 장치의 외부에서 이미지 집합을 생성하여 낙하 지점 예측 장치에 제공하는 장치일 수 있다. 카메라(310)는 플레이어가 골프공(331)을 골프채(321)로 타격하기 전 사용자에 의해 플레이어의 정면 및/또는 측면에 설치될 수 있다.Referring to FIG. 3, the camera 310 may be a part of the fall point prediction device, or may be a device that generates a set of images outside the fall point prediction device and provides them to the fall point prediction device. The camera 310 may be installed on the front and/or side of the player by the user before the player hits the golf ball 331 with the golf club 321.

카메라(310)는 골프채(321), 골프공(331) 및 플레이어의 스윙 자세(341)를 촬영하여 이미지 집합들을 생성할 수 있다. 카메라(310)는 피사체에 반사되는 가시광선을 이용하여 이미지를 생성하는 모든 장치를 포함할 수 있으나, 적외선, 자외선 및 엑스선을 포함하는 비가시광선 전자기파를 이용하여 이미지를 생성하는 카메라를 포함할 수 있다.The camera 310 may generate image sets by photographing the golf club 321, the golf ball 331, and the player's swing posture 341. The camera 310 may include any device that generates an image using visible light reflected by a subject, but may also include a camera that generates an image using invisible electromagnetic waves including infrared, ultraviolet, and X-rays. there is.

일 실시예에 따르면, 카메라(310)는 세밀한 프레임 간격으로 연속 촬영이 가능한 초고속 카메라를 포함할 수 있으며, 세밀한 프레임 간격으로 촬영할 때 피사체의 이동 정도와 회전 정도를 확인할 수 있을 정도의 고해상도 카메라를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the camera 310 may include a high-speed camera capable of continuous shooting at detailed frame intervals, and may include a high-resolution camera capable of checking the degree of movement and rotation of the subject when shooting at detailed frame intervals. can do.

일 실시예에 따르면, 카메라(310)는 적어도 하나의 촬영부를 포함함으로써 이미지 집합들을 생성할 수 있으며, 골프채 촬영(322)을 위한 촬영부, 골프공 촬영(332)을 위한 촬영부, 플레이어의 스윙 자세 촬영(342)을 위한 촬영부를 포함할 수 있다. 또는 복수의 카메라(310)가 플레이어의 정면 및 측면에 위치하여 촬영함으로써, 이미지 집합들을 생성할 수도 있다. According to one embodiment, the camera 310 may generate sets of images by including at least one photographing unit, a photographing unit for photographing a golf club 322, a photographing unit for photographing a golf ball 332, and a player's swing. It may include a photographing unit for posture photographing (342). Alternatively, a plurality of cameras 310 may be positioned in front and on the side of the player to capture images, thereby creating sets of images.

일 실시예에 따르면 골프채(321), 골프공(331) 및 플레이어의 스윙 자세(341)를 함께 촬영한 이미지 집합만을 생성할 수도 있으며, 이 경우에는 함께 촬영된 이미지 집합으로부터 피사체 각각의 이미지들을 처리하여 각각의 이미지 집합으로 생성하는 단계를 더 수행할 필요가 있다.According to one embodiment, only a set of images taken together of the golf club 321, the golf ball 331, and the player's swing posture 341 may be generated. In this case, images of each subject are processed from the set of images taken together. Therefore, it is necessary to perform additional steps to generate each image set.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프채 및 골프공의 이미지를 학습데이터로 하여 학습된 인공지능 신경망 모델을 이용할 수 있다. 낙하 지점 예측 장치는 기 학습된 인공지능 신경망 모델에 골프채(321) 및 골프공(331)이 함께 촬영된 이미지 집합을 입력 데이터로 입력하고, 골프채(321)의 이미지 집합 및 골프공(331)의 이미지 집합을 출력 데이터로 획득할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device may use an artificial intelligence neural network model learned using images of golf clubs and golf balls as learning data. The falling point prediction device inputs a set of images taken together with the golf club 321 and the golf ball 331 as input data to a previously learned artificial intelligence neural network model, and inputs a set of images of the golf club 321 and the golf ball 331. A set of images can be obtained as output data.

일 실시예에 따르면, 카메라(310)는 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 골프채(321), 골프공(331) 및 플레이어의 스윙 자세(341)를 촬영하여 이미지 집합들을 생성할 수 있다. 이미지 집합은 수개의 이미지에서 수십만개의 이미지로 구성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.According to one embodiment, the camera 310 may generate image sets by photographing the golf club 321, the golf ball 331, and the player's swing posture 341 for a preset time before and after the moment of impact. An image set may consist of a few images to hundreds of thousands of images, but is not limited to this.

일 실시예에 따르면, 임팩트 순간은 골프채가 골프공에 닿는 순간일 수 있으며, 기 설정된 시간은 피사체들의 물리량을 분석하는데 충분한 시간일 수 있다. 이는 수 밀리초(millisecond, ms)에서 수 초(second, s)에 해당할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.According to one embodiment, the moment of impact may be the moment when the golf club touches the golf ball, and the preset time may be sufficient time to analyze the physical quantities of the subjects. This may correspond to several milliseconds (ms) to several seconds (s), but is not limited thereto.

도 4는 일 실시예에 따른 골프채를 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.Figure 4 is a diagram for explaining a set of images taken of golf clubs according to an embodiment.

도 4를 참조하면, 일 실시예에 따라, 낙하 지점 예측 장치는 골프채를 촬영한 이미지 집합(400)을 이용할 수 있다. 도시된 이미지 집합(400)은 연사 촬영한 골프채의 형상을 겹쳐 표현한 것으로서, 실선으로 표현된 형상을 최종 위치로 하여, 이에 가까워지는 골프채 형상을 점선으로 표현한 것이다.Referring to FIG. 4, according to one embodiment, a fall point prediction device may use a set of images 400 of golf clubs. The illustrated image set 400 is an overlapping representation of the shape of a golf club taken continuously. The shape expressed as a solid line is set as the final position, and the golf club shape approaching this is expressed as a dotted line.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프채를 촬영한 이미지 집합(400)으로부터, 임팩트 시점의 골프채 헤드의 속도, 골프공에 닿는 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도 및 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device determines the speed of the golf club head at the time of impact, the angle that the surface of the head in contact with the golf ball has with respect to the ground, and the angle of the head in contact with the golf ball from the image set 400 of the golf club. The angle a plane has with respect to the target direction can be calculated.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 고전 역학에 따라 임팩트 시점 전후 골프채 헤드의 촬영시각과 위치를 이용하여 골프채 헤드의 속도를 계산할 수 있다. According to one embodiment, the falling point prediction device may calculate the speed of the golf club head using the shooting time and position of the golf club head before and after the point of impact according to classical mechanics.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 지면 및 목표 방향의 기준을 사용자에 의해 입력 받아 이를 이용할 수 있으며, 또는, 사용자로부터 입력된 3차원 지형 정보와 현재 타격을 준비하는 장소의 위치 정보를 이용함으로써 실시간으로 계산하여 이용할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.According to one embodiment, the falling point prediction device can receive and use standards for the ground and target direction input by the user, or use 3D terrain information input from the user and location information of the place currently preparing to strike. By doing so, it can be calculated and used in real time, but it is not limited to this.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 3차원 지형 정보상 현재 타격을 준비하는 위치의 지면 높낮이 정보로부터 계산된 지면의 법선 벡터를 이용하여 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있으며, 현재 타격을 준비하는 위치와 홀의 위치를 이용하여 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device may calculate the angle that the head's surface has with respect to the ground using the normal vector of the ground calculated from the ground height information at the position where the strike is currently prepared in the 3D terrain information. Using the position where you prepare to hit and the position of the hole, you can calculate the angle that the head surface has with respect to the target direction.

도 5는 일 실시예에 따른 골프공을 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.Figure 5 is a diagram for explaining a set of images taken of a golf ball according to an embodiment.

도 5를 참조하면, 일 실시예에 따라, 낙하 지점 예측 장치는 골프공을 촬영한 이미지 집합(500)을 이용할 수 있다. 도시된 이미지 집합(500)은 연사 촬영한 골프공의 형상을 겹쳐 표현한 것으로서, 실선으로 표현된 형상을 최종 위치로 하여, 이에 가까워지는 골프공 형상을 점선으로 표현한 것이다.Referring to FIG. 5, according to one embodiment, a falling point prediction device may use a set of images 500 of golf balls. The image set 500 shown is an overlapping representation of the shape of a golf ball taken continuously. The shape expressed as a solid line is set as the final position, and the shape of the golf ball approaching this is expressed as a dotted line.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프공을 촬영한 이미지 집합(500)으로부터, 임팩트 시점의 골프공의 속도, 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도, 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 골프공의 회전율을 계산할 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device determines the speed of the golf ball at the time of impact, the angle that the initial path of the golf ball has with respect to the ground, and the initial path of the golf ball from the image set 500 of the golf ball. The angle with respect to the direction and the rotation rate of the golf ball can be calculated.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 고전 역학에 따라 임팩트 시점 전후 골프공의 촬영시각과 위치를 이용하여 속도를 계산할 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device may calculate the speed using the shooting time and position of the golf ball before and after the point of impact according to classical mechanics.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 고전 역학에 따라 임팩트 시점 전후 골프공의 촬영시각과 회전 정도를 이용하여 회전율을 계산할 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device may calculate the rotation rate using the shooting time and rotation degree of the golf ball before and after the point of impact according to classical mechanics.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 3차원 지형 정보상 현재 타격을 준비하는 위치의 지면 높낮이 정보로부터 계산된 지면의 법선 벡터를 이용하여 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있으며, 현재 타격을 준비하는 위치와 홀의 위치를 이용하여 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도를 계산할 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device may calculate the angle that the initial path of the golf ball has with respect to the ground using the normal vector of the ground calculated from the ground height information at the position where the current hit is prepared in the 3D terrain information, , the angle that the golf ball's initial path has with respect to the target direction can be calculated using the current hitting preparation position and the hole position.

도 6은 일 실시예에 따른 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 이미지 집합을 설명하기 위한 도면이다.Figure 6 is a diagram for explaining a set of images taken of a player's swing posture according to an embodiment.

도 6을 참조하면, 일 실시예에 따라, 낙하 지점 예측 장치는 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 이미지 집합(600)을 이용할 수 있다. 도시된 이미지 집합(600)은 연사 촬영한 플레이어의 형상을 겹쳐 표현한 것으로서, 실선으로 표현된 형상을 최종 형상으로 하여, 이에 가까워지는 플레이어의 형상을 점선으로 표현한 것이다.Referring to FIG. 6, according to one embodiment, the falling point prediction device may use a set of images 600 that capture the player's swing posture. The image set 600 shown is an overlapping representation of the player's shape taken continuously, with the shape expressed as a solid line being the final shape, and the shape of the player approaching this is expressed as a dotted line.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 이미지 집합(600)으로부터, 플레이어 신체 부위별 물리량을 획득할 수 있다. 예컨대, 플레이어의 팔 등 신체 부위의 속도 또는 각속도를 획득할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device may obtain physical quantities for each part of the player's body from a set of images 600 that capture the player's swing posture. For example, the speed or angular velocity of a body part such as the player's arm can be obtained.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 획득된 플레이어 신체 부위별 물리량을 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합으로부터 계산한 물리량과 비교함으로써, 그 차이를 이용하여 자세 분석 정보를 생성할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device may compare the acquired physical quantity for each player's body part with the physical quantity calculated from a preset standard swing image set, and use the difference to generate posture analysis information.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 플레이어의 스윙 자세와 기 설정된 스윙 표준 이미지를 비교하여 분석한 차이점 또는 그러한 차이점을 기초로 하여 기 설정된 데이터베이스에서 선택한 자세 교정을 위한 방법을 자세 분석 정보로서 생성할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device generates the difference analyzed by comparing the player's swing posture with a preset swing standard image or a method for posture correction selected from a preset database based on such differences as posture analysis information. can do.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 신체 부위를 식별하고, 신체 부위의 속도 또는 각속도를 획득하고, 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합과 차이점을 분석하고, 기 설정된 데이터베이스에서 자세 교정을 위한 방법을 선택할 때, 기 학습된 인공지능 신경망 모델을 이용할 수 있다. 이용되는 인공지능 신경망 모델은 골프 스윙 자세를 촬영한 이미지 및 동영상을 학습데이터로 하여 학습된 모델일 수 있으며, 인공지능 신경망 모델은 신체 부위의 형상 및 움직임 특징, 신체 부위 움직임이 병진 운동 및 회전 운동에 관한 물리량에 대해 가지는 특징 등을 추출하여 이용할 수 있다. 낙하 지점 예측 장치는 기 학습된 인공지능 신경망 모델에 플레이어의 신체 부위가 촬영된 이미지 집합을 입력 데이터로 입력하고, 신체 부위의 식별 정보, 신체 부위의 속도 및 각속도, 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합과의 차이점, 기 설정된 데이터베이스에서 선택된 자세 교정을 위한 방법을 출력 데이터로 획득할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device identifies a body part, obtains the speed or angular velocity of the body part, analyzes the differences with a preset swing standard image set, and selects a method for posture correction from a preset database. , a previously learned artificial intelligence neural network model can be used. The artificial intelligence neural network model used may be a model learned using images and videos taken of golf swing posture as learning data, and the artificial intelligence neural network model can be used to determine the shape and movement characteristics of body parts, and the movements of body parts in translational and rotational movements. It is possible to extract and use the characteristics of physical quantities related to . The falling point prediction device inputs a set of images of the player's body parts into a pre-trained artificial intelligence neural network model as input data, identifies the body part's identification information, the speed and angular velocity of the body part, and the differences from the preset standard swing image set. , a method for posture correction selected from a preset database can be obtained as output data.

도 7은 일 실시예에 따른 골프채 정보를 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating the steps of acquiring golf club information according to an embodiment.

도 7을 참조하면, 일 실시예에 따라 낙하 지점 예측 장치는 골프채 정보를 사용자에게 입력 받음으로써 획득할 수 있으며, 골프채 정보는 사용자 단말의 디스플레이를 통해 입력될 수 있다.Referring to FIG. 7, according to one embodiment, the falling point prediction device can obtain golf club information by receiving it from the user, and the golf club information can be input through the display of the user terminal.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프를 수행하는 플레이어별로 골프채의 종류, 골프채의 생산업체, 판매업체 정보를 입력 받을 수 있으며, 일 실시예에 따라 골프채 정보를 입력 받는 디스플레이는 플레이어를 선택하는 영역(710), 골프채의 종류를 선택하는 영역(720), 골프채의 생산업체 또는 판매업체를 선택하는 영역(730) 및 총 골프채 목록을 표시하는 영역(740)을 포함할 수 있다. 또한, 일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프채의 종류로서 드라이버, 우드, 아이언, 웨지 등을 획득할 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device can receive information on the type of golf club, the manufacturer of the golf club, and the seller of the golf club for each player playing golf, and the display that receives the golf club information selects the player. It may include an area 710 for selecting a type of golf club, an area 720 for selecting a golf club type, an area 730 for selecting a manufacturer or seller of a golf club, and an area 740 for displaying a total list of golf clubs. Additionally, according to one embodiment, the drop point prediction device can obtain driver, wood, iron, wedge, etc. as types of golf clubs.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 사용되는 골프채의 헤드에 커버가 씌어 있는지 여부를 포함하여 골프채 정보를 획득할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device may obtain golf club information, including whether the head of the golf club being used is covered.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 입력 받은 골프채의 종류, 생산업체, 판매업체 정보를 이용하여 해당 골프채의 무게 및 골프채 헤드의 무게를 계산함으로써 상기 도 4에서 설명되는 물리량 계산을 수행할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device can perform the physical quantity calculation described in FIG. 4 by calculating the weight of the golf club and the weight of the golf club head using the input information on the type, manufacturer, and seller of the golf club. there is.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 사용자가 현재 골프를 수행하는 플레이어가 사용하는 골프채를 선택함으로써 골프채에 관한 물리량 계산에 사용할 골프채 정보를 획득할 수 있다. According to one embodiment, the falling point prediction device can obtain golf club information to be used in calculating physical quantities related to the golf club by allowing the user to select the golf club used by the player currently playing golf.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 상기 획득한 골프채 정보로부터 골프채의 무게, 골프채 헤드의 무게, 골프채의 형상을 결정할 수 있다. 이는 골프채 정보로부터 특정되는 하나의 골프채에 대응되도록 기 입력된 정보일 수 있다. According to one embodiment, the falling point prediction device may determine the weight of the golf club, the weight of the golf club head, and the shape of the golf club from the acquired golf club information. This may be information previously entered to correspond to one golf club specified from golf club information.

또는, 일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 대응되는 기 입력된 정보가 없는 경우 골프채의 종류와 브랜드를 학습데이터로 하여 학습된 인공지능 신경망 모델을 이용하여 골프채의 무게, 골프채 헤드의 무게, 골프채의 형상을 추정할 수 있다. 낙하 지점 예측 장치는 골프채의 종류, 생산업체, 판매업체 중 적어도 하나를 입력 데이터로 입력하고, 골프채의 무게, 골프채 헤드의 무게를 무게 및 골프채의 형상을 출력 데이터로 획득할 수 있다.Alternatively, according to one embodiment, if there is no corresponding previously input information, the falling point prediction device uses an artificial intelligence neural network model learned using the type and brand of the golf club as learning data to calculate the weight of the golf club, the weight of the golf club head, The shape of a golf club can be estimated. The falling point prediction device can input at least one of the type, manufacturer, and seller of a golf club as input data, and obtain the weight of the golf club, the weight of the golf club head, and the shape of the golf club as output data.

도 8은 일 실시예에 따른 플레이어 정보를 획득하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 8 is a diagram illustrating the steps of acquiring player information according to an embodiment.

도 8을 참조하면, 일 실시예에 따라 낙하 지점 예측 장치는 플레이어 정보를 사용자에게 입력 받음으로써 획득할 수 있으며, 플레이어 정보는 사용자 단말의 디스플레이를 통해 입력될 수 있다.Referring to FIG. 8, according to one embodiment, the drop point prediction device can obtain player information by receiving player information input from the user, and the player information can be input through the display of the user terminal.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 골프를 수행하는 플레이어별로 플레이어의 이름, 나이, 성별에 관한 정보를 입력 받을 수 있으며, 일 실시예에 따라 골프채 정보를 입력 받는 디스플레이는 플레이어의 이름을 입력하는 영역(810), 플레이어의 성별을 선택하는 영역(820) 및 플레이어의 나이를 선택하는 영역(840)을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 플레이어의 신장과 몸무게, 플레이어의 실력 등 추가적인 정보를 입력 받을 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device can receive information about the player's name, age, and gender for each player playing golf, and the display that receives golf club information can input the player's name. It may include, but is not limited to, an area 810 for selecting the player's gender, an area 820 for selecting the player's gender, and an area 840 for selecting the player's age, but is not limited to this and may include additional information such as the player's height and weight, and the player's skill. You can receive input.

도 9는 일 실시예에 따른 3차원 지형 정보를 설명하기 위한 도면이다.Figure 9 is a diagram for explaining 3D terrain information according to an embodiment.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 3차원 지형 정보, 골프장의 온도, 골프장의 습도, 골프장의 풍속 및 골프장의 풍향을 사용자로부터 입력 받을 수 있다. 한편, 온도, 습도, 풍속 및 풍향은 별도의 측정 장치로부터 실시간으로 낙하 지점 예측 장치에 입력될 수 있다.According to one embodiment, the fall point prediction device may receive input from the user of 3D terrain information, golf course temperature, golf course humidity, golf course wind speed, and golf course wind direction. Meanwhile, temperature, humidity, wind speed, and wind direction can be input to the drop point prediction device in real time from a separate measuring device.

도 9를 참조하면, 일 실시예에 따라 사용자로부터 입력되는 3차원 지형 정보(900)는 골프장의 평면거리, 높낮이, 카트가 이용하는 통행로(910), 티박스들의 위치(920), 페어웨이의 영역, 러프의 영역, 벙커의 영역, 그린의 영역, 프린지의 영역, OB 구역의 영역, 해저드의 영역 및 홀의 위치 정보를 포함할 수 있으며, 각 영역의 마찰계수 정보를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 9, according to one embodiment, the 3D terrain information 900 input by the user includes the plane distance of the golf course, height, passageway used by the cart 910, positions of tee boxes 920, fairway area, It may include location information of the rough area, bunker area, green area, fringe area, OB area area, hazard area, and hole, and may include friction coefficient information for each area.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 하기 도 11에서 상세히 설명될, 예상 낙하 지점으로부터 최종 예상 위치를 추정하는데 골프장의 평면거리, 높낮이, 골프공이 위치할 영역의 종류, 해당 영역에서의 마찰계수 정보를 이용할 수 있다. 예컨대, 낙하 지점 예측 장치는 예상 낙하 지점에서의 지면의 법선 벡터를 이용해 첫 낙하 이후 골프공이 향하는 방향을 예측할 수 있으며 해당 영역에서의 마찰계수를 이용해 굴러갈 골프공이 정지할 위치를 예측할 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device estimates the final expected position from the expected drop point, which will be described in detail in FIG. 11 below, including the plane distance of the golf course, height, type of area where the golf ball will be located, and friction coefficient in the area. Information is available. For example, the drop point prediction device can predict the direction the golf ball is heading after the first drop using the normal vector of the ground at the expected drop point, and can predict where the rolling golf ball will stop using the friction coefficient in the corresponding area.

도 10은 일 실시예에 따른 티샷 위치 정보를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.Figure 10 is a diagram for explaining the step of generating tee shot location information according to an embodiment.

골프 티샷은 매 홀에서 가장 첫번째로 치는 샷을 의미하며, 티박스는 티샷을 수행하는 영역이다. 일반적으로 4종류의 티박스로 나누어지며, 티박스의 배정은 플레이어의 신체능력 및 숙련도에 따라 달라지고, 신체능력 및 숙련도가 높을수록 홀에서 먼 티박스로 배정된다. 도 10은 도 9의 티박스들의 위치(920)를 확대 표현한 것으로, 도 10에서는, 홀에서 가까운 곳부터 레드 티(1010), 옐로우 티(1020), 화이트 티(1030), 블루 티(1040)인 것으로 한다.A golf tee shot refers to the first shot hit in each hole, and the tee box is the area where the tee shot is performed. Generally, it is divided into four types of tee boxes, and the allocation of tee boxes varies depending on the player's physical ability and skill level. The higher the physical ability and skill level, the farther away the tee box is from the hole. Figure 10 is an enlarged representation of the positions 920 of the tee boxes in Figure 9. In Figure 10, the red tee (1010), yellow tee (1020), white tee (1030), and blue tee (1040) are shown from the closest to the hole. It is assumed that it is.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 도 8에서 상세히 설명된 플레이어 정보에 따라 플레이어 별로 티샷의 위치를 자동으로 배정할 수 있다. 예컨대, 낙하 지점 예측 장치는 현재 티샷을 수행할 플레이어가 아마추어인 20대 여성인 경우 레드 티(1010)를 배정할 수 있다. 또는 티샷을 수행할 플레이어가 아마추어인 50대 남성인 경우 옐로우 티(1020)를 배정할 수 있다. 또는 티샷을 수행할 플레이어가 프로 30대 남성인 경우 블루 티(1040)를 배정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 앞서 배정한 내용을 기초로 티샷 위치 정보를 생성할 수 있으며, 이를 사용자 단말의 디스플레이에 표시할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device can automatically assign the location of the tee shot for each player according to the player information described in detail in FIG. 8. For example, the drop point prediction device may assign a red tee (1010) if the player currently performing the tee shot is an amateur female in her 20s. Alternatively, if the player performing the tee shot is an amateur male in his 50s, a yellow tee (1020) can be assigned. Alternatively, if the player performing the tee shot is a professional male in his 30s, a blue tee (1040) can be assigned. According to one embodiment, the drop point prediction device may generate tee shot location information based on previously assigned information and display this information on the display of the user terminal.

도 11은 일 실시예에 재현된 가상공간을 이용하여 최종 예상 위치 정보를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 11 is a diagram illustrating the step of generating final expected location information using a virtual space reproduced in one embodiment.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 입력 정보 및 이미지 집합들에 기초하여 예상 궤적(1110)을 생성할 수 있으며, 낙하 지점 예측 장치는 임팩트 시점의 골프공의 속도와 골프채 헤드의 속도, 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 골프공의 회전율을 계산하여 예상 궤적(1110)을 생성할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device may generate an expected trajectory 1110 based on input information and image sets, and the falling point predicting device may generate the speed of the golf ball at the time of impact, the speed of the golf club head, and the impact. The angle that the side of the head that touches the golf ball has with respect to the ground at the time of impact, the angle that the initial path of the golf ball has with respect to the ground at the time of impact, the angle that the side of the head that touches the golf ball has with respect to the target direction at the time of impact, impact The expected trajectory 1110 can be generated by calculating the angle that the initial path of the golf ball has with respect to the target direction at the time and the rotation rate of the golf ball.

일 실시예에 따르면, 골프공의 속도와 골프채 헤드의 속도는 골프공이 운동하는 거리를 지면과 평행한 방향으로, 또는 지면에 수직인 방향으로 계산하는데 이용될 수 있다.According to one embodiment, the speed of the golf ball and the speed of the golf club head can be used to calculate the distance the golf ball moves in a direction parallel to the ground or in a direction perpendicular to the ground.

일 실시예에 따르면, 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도는 골프공의 회전량과 골프공이 지면에 대해 수직으로 갖는 운동 거리와 관련하여 비거리를 계산하는데 이용될 수 있다.According to one embodiment, the angle that the initial path of the golf ball has with respect to the ground at the time of impact and the angle that the surface of the head in contact with the golf ball has with respect to the target direction at the time of impact are the rotation amount of the golf ball and the golf ball with respect to the ground. It can be used to calculate the distance in relation to the vertical movement distance.

일 실시예에 따르면, 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도, 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도는 골프공에 부여되는 사이드 스핀을 계산하고, 예상 궤적이 목표 방향에서 벗어난 각도를 계산하는데 이용될 수 있다.According to one embodiment, the angle that the surface of the head that touches the golf ball at the time of impact has with respect to the target direction, and the angle that the initial path of the golf ball has with respect to the target direction at the time of impact calculates the side spin given to the golf ball, , can be used to calculate the angle at which the expected trajectory deviates from the target direction.

일 실시예에 따르면, 골프공의 총 회전률은 페이드와 슬라이스를 계산하는데 이용될 수 있다.According to one embodiment, the total spin rate of the golf ball may be used to calculate fades and slices.

일 실시예에 다르면, 낙하 지점 예측 장치는 상기 계산된 값으로 예상 궤적(1110)을 생성할 때, 추가적으로 골프장의 온도, 습도, 풍향, 풍속에 따라 상기 계산된 값에 미치는 영향을 함께 고려하여 예상 궤적을 생성할 수 있다. 예컨대 풍향이 골프공이 날아가는 방향과 반대 방향인 경우, 공기저항이 골프공에 미치는 힘을 계산함으로써 예상 궤적을 달리 생성할 수 있다.According to one embodiment, when the drop point prediction device generates the expected trajectory 1110 with the calculated value, it additionally considers the influence on the calculated value according to the temperature, humidity, wind direction, and wind speed of the golf course. Trajectories can be created. For example, if the wind direction is opposite to the direction in which the golf ball flies, a different expected trajectory can be generated by calculating the force that air resistance exerts on the golf ball.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 입력 받은 3차원 지형 정보를 3차원 모델링 기법을 이용하여 가상 공간(1100)에 재현할 수 있으며, 재현된 가상 공간(1100)에 현재 위치 및 생성된 예상 궤적(1110)을 이용하여 예상 낙하 지점(1120) 정보를 생성할 수 있다.According to one embodiment, the fall point prediction device can reproduce the input 3D terrain information in a virtual space 1100 using a 3D modeling technique, and the current location and generated prediction are recorded in the reproduced virtual space 1100. Information on the expected falling point 1120 can be generated using the trajectory 1110.

일 실시예에 따르면, 재현된 가상 공간(1100)은 현실 공간의 물리 법칙을 반영하여 재현될 수 있다. 골프채가 골프공을 타격한 이후, 이미지 집합들에 기초하여 계산된 물리량들과 입력 정보로부터 계산된 골프채, 골프공에 관련된 물리량들을 가상 공간에 반영함으로써 예상 궤적(1110)을 생성하고, 예상 낙하 지점(1120) 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 다른 물리량의 값이 동일할 때, 낙하 지점 예측 장치는 골프채 헤드의 무게가 큰 경우의 예상 궤적(1110)이 더 긴 평면 이동거리를 표시하도록 가상 공간(1100)에 재현할 수 있다.According to one embodiment, the reproduced virtual space 1100 may be reproduced by reflecting the physical laws of real space. After the golf club hits the golf ball, the physical quantities calculated based on the image sets and the physical quantities related to the golf club and golf ball calculated from the input information are reflected in the virtual space to generate an expected trajectory 1110 and the expected falling point. (1120) Information can be generated. For example, when the values of other physical quantities are the same, the falling point prediction device can reproduce the expected trajectory 1110 in the virtual space 1100 so that when the weight of the golf club head is large, it displays a longer plane movement distance.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 재현된 가상 공간(1100)에서 지형의 높낮이 및 마찰계수, 골프장의 온도, 습도, 풍속, 풍향을 가상 공간(1100)에 반영함으로써, 골프공이 예상 낙하 지점(1120)으로부터 이동하여 최종적으로 정지할 최종 예상 위치(1130) 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 낙하 지점 예측 장치는 예상 낙하 지점에서의 지면의 법선 벡터를 이용해 첫 낙하 이후 골프공이 향하는 방향을 예측할 수 있으며 해당 영역에서의 마찰계수를 이용해 굴러갈 골프공이 정지할 위치를 예측할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device reflects the height and friction coefficient of the terrain in the reproduced virtual space 1100, the temperature, humidity, wind speed, and wind direction of the golf course in the virtual space 1100, so that the golf ball is expected to fall at the expected falling point. Information on the final expected position 1130 at which the device moves from 1120 and finally stops can be generated. For example, the drop point prediction device can predict the direction the golf ball is heading after the first drop using the normal vector of the ground at the expected drop point, and can predict where the rolling golf ball will stop using the friction coefficient in the corresponding area.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 최종 예상 위치(1130)가 골프장의 어느 영역인지에 따라 지형별 공략법을 기 설정된 데이터베이스에서 결정할 수 있다. 예컨대, 최종 예상 위치(1130)가 벙커인 경우, 벙커샷을 칠 때 그립을 잡는 방법, 벙커샷을 칠 때 다리를 위치시키는 방법 등을 공략법으로 결정할 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device may determine a strategy for each terrain from a preset database depending on which area of the golf course the final expected location 1130 is. For example, if the final expected location 1130 is a bunker, the strategy can be determined by how to hold the grip when hitting a bunker shot, how to position the legs when hitting a bunker shot, etc.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 재현된 가상 공간(1100)을 표시하는 인터페이스를 생성할 수 있다. 인터페이스에는 예상 궤적(1110), 예상 낙하 지점(1120), 최종 예상 위치(1130) 및 공략법 중 어느 하나가 가상 공간(1100)과 함께 표시될 수 있다.According to one embodiment, the fall point prediction device may create an interface that displays the reproduced virtual space 1100. On the interface, one of the expected trajectory 1110, expected falling point 1120, expected final location 1130, and strategy may be displayed along with the virtual space 1100.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 사용자 단말에 표시되는 인터페이스를 제공함으로써, 사용자들이 다음 샷을 위해 이동하는 동안 사용자 단말을 이용하여 이동 목표 지점을 확인하게 할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device provides an interface displayed on the user terminal, allowing users to check the moving target point using the user terminal while moving for the next shot.

도 12는 일 실시예에 따른 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 12 is a diagram illustrating the step of generating a recommended movement path for a golf cart according to an embodiment.

도 12를 참조하면, 일 실시예에 따라 낙하 지점 예측 장치는 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211), 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212), 세번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1213), 네번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1214) 중 하나에서 가장 가까운 카트 통행로 위치를 선택할 수 있다.Referring to FIG. 12, according to one embodiment, the drop point prediction device includes the final expected position of the golf ball hit by the first player (1211), the final expected position of the golf ball hit by the second player (1212), and the final expected position of the golf ball hit by the third player. The cart path location closest to one of the final expected positions of one golf ball (1213) or the final expected position of a golf ball hit by a fourth player (1214) can be selected.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211)에서 가장 가까운 카트 통행로 위치를 제1 위치(1221)로, 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212)에서 가장 가까운 카트 통행로 위치를 제2 위치(1222)로 선택할 수 있다.According to one embodiment, the drop point prediction device sets the cart path location closest to the final expected position 1211 of the golf ball hit by the first player as the first position 1221, and sets the final expected position 1211 of the golf ball hit by the second player as the first position 1221. The cart path location closest to location 1212 may be selected as the second location 1222.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 샷을 수행한 현재 위치를 기준으로 가장 가까운 제1 위치(1221), 다음으로 가장 가까운 제2 위치(1222)를 경유하는 경로를 골프 카트의 추천 이동 경로로서 생성할 수 있으며, 이를 표시하는 인터페이스를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다.According to one embodiment, the falling point prediction device determines a recommended movement path of the golf cart through the closest first location 1221 and the next closest second location 1222 based on the current location where the shot was performed. It can be created as an interface, and an interface to display it can be created and provided to the user.

일 실시예에 따르면, 낙하 지점 예측 장치는 제1 위치(1221)에 카트가 도달한 이후, 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211)로부터 제1 위치(1221)까지의 거리와 제2 위치(1222)로부터 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212)까지의 거리 합이, 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211)로부터 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212)까지 거리보다 큰 경우, 골프 카트가 제1 위치(1221)만을 경유하고 제2 위치(1222)를 경유하지 않는 경로를 추천 이동 경로로서 생성할 수 있으며, 첫번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1211)로부터 두번째 플레이어가 타격한 골프공의 최종 예상 위치(1212)까지 이동하는 방식을 도보에 의하도록 추천하는 메시지를 생성하여, 추천 이동 경로와 메시지를 사용자 단말에 표시할 수 있다.According to one embodiment, after the cart reaches the first position 1221, the falling point prediction device calculates the distance from the final expected position 1211 of the golf ball hit by the first player to the first position 1221 and the first position 1221. 2 The sum of the distances from the position 1222 to the final expected position 1212 of the golf ball hit by the second player is the final expected position 1211 of the golf ball hit by the first player to the final expected position 1211 of the golf ball hit by the second player. If the distance to the expected location 1212 is greater, a route where the golf cart passes only the first location 1221 and does not pass through the second location 1222 can be generated as a recommended travel path, and the golf cart hit by the first player A message is generated recommending that the method of moving from the final expected position of the ball (1211) to the final expected position (1212) of the golf ball hit by the second player is by walking, and the recommended travel path and message are displayed on the user terminal. You can.

도 13은 일 실시예에 따른 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법의 흐름도이다.Figure 13 is a flowchart of a method for predicting the falling point of a golf ball according to an embodiment.

도 13을 참조하면, 단계 1310에서, 낙하 지점 예측 장치는 골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 13, in step 1310, the falling point prediction device may obtain input information including golf club information and golf course information.

골프채 정보는, 골프채의 종류, 골프채의 생산업체 및 골프채의 판매업체 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Golf club information may include at least one of the type of golf club, the manufacturer of the golf club, and the seller of the golf club.

골프장 정보는, 골프장의 3차원 지형 정보, 골프장의 온도, 습도, 풍속 및 풍향 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Golf course information may include at least one of three-dimensional topographic information of the golf course, temperature, humidity, wind speed, and wind direction of the golf course.

입력 정보는, 플레이어의 이름, 나이 및 성별 중 적어도 하나를 포함하는 플레이어 정보를 포함할 수 있다.The input information may include player information including at least one of the player's name, age, and gender.

낙하 지점 예측 장치는 플레이어 정보에 기초하여 플레이어 별 티샷 위치 정보를 생성할 수 있다.The falling point prediction device may generate tee shot location information for each player based on player information.

단계 1320에서, 낙하 지점 예측 장치는 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득할 수 있다.In step 1320, the falling point prediction device may acquire a set of images in which the swing scene is captured for a preset time before and after the moment of impact.

이미지 집합은, 골프채를 촬영한 제1 이미지 집합 및 골프공을 촬영한 제2 이미지 집합을 포함할 수 있다.The image set may include a first image set of golf clubs and a second image set of golf balls.

이미지 집합은 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 제3 이미지 집합을 포함할 수 있다.The image set may include a third image set in which the player's swing posture is photographed for a preset time before and after the moment of impact.

낙하 지점 예측 장치는 제3 이미지 집합 및 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합에 기초하여, 플레이어의 자세 분석 정보를 생성할 수 있다.The falling point prediction device may generate the player's posture analysis information based on the third image set and the preset swing standard image set.

단계 1330에서, 낙하 지점 예측 장치는 입력 정보 및 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성할 수 있다.In step 1330, the drop point prediction device may generate an expected trajectory of the golf ball based on the input information and image set.

낙하 지점 예측 장치는 이미지 집합을 이용하여 i) 임팩트 시점의 골프공의 속도와 골프채 헤드의 속도, ii) 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도 및 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 지면에 대해 갖는 각도, iii) 임팩트 시점에 골프공에 닿는 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 임팩트 시점에 골프공의 초기 경로가 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 iv) 골프공의 회전율 중 적어도 하나를 계산할 수 있다.The drop point prediction device uses a set of images to determine i) the speed of the golf ball and the speed of the golf club head at the time of impact, ii) the angle that the surface of the head that touches the golf ball has with respect to the ground at the time of impact, and the angle of the golf ball at the time of impact. The angle that the initial path has with respect to the ground, iii) the angle that the side of the head that touches the golf ball at the time of impact has with respect to the target direction, and the angle that the initial path of the golf ball has with respect to the target direction at the time of impact, and iv) the angle of the golf ball's At least one of the turnover rates can be calculated.

낙하 지점 예측 장치는 계산에 기초하여 예상 궤적을 생성할 수 있다.The fall point prediction device may generate an expected trajectory based on calculations.

단계 1340에서, 낙하 지점 예측 장치는 예상 궤적에 기초하여 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성할 수 있다.In step 1340, the falling point prediction device may generate expected falling point information of the golf ball based on the expected trajectory.

낙하 지점 예측 장치는 3차원 지형 정보에 기초하여 골프장을 3차원 가상 공간으로 재현할 수 있다.The falling point prediction device can reproduce the golf course in a 3D virtual space based on 3D topographic information.

낙하 지점 예측 장치는 재현된 가상 공간, 골프장 정보 및 예상 낙하 지점 정보에 기초하여, 골프공이 낙하 이후 정지할 최종 예상 위치 정보를 생성할 수 있다.The falling point prediction device may generate information on the final expected location where the golf ball will stop after falling, based on the reproduced virtual space, golf course information, and expected falling point information.

낙하 지점 예측 장치는 최종 예상 위치 정보 및 3차원 지형 정보에 기초하여 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성할 수 있다.The drop point prediction device may generate a recommended movement path for the golf cart based on the final expected location information and 3D terrain information.

낙하 지점 예측 장치는 최종 예상 위치 정보 및 3차원 지형 정보에 기초하여 기 설정된 지형별 공략법 데이터베이스에 포함되는 공략법을 결정할 수 있다.The drop point prediction device may determine a strategy included in a preset strategy database for each terrain based on the final expected location information and 3D terrain information.

낙하 지점 예측 장치는 입력 정보, 예상 궤적 및 예상 낙하 지점 정보 중 적어도 하나를 표시하는 인터페이스를 생성할 수 있다.The fall point prediction device may create an interface that displays at least one of input information, expected trajectory, and expected fall point information.

본 개시에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.Embodiments according to the present disclosure may be implemented in the form of a computer program that can be executed through various components on a computer, and such a computer program may be recorded on a computer-readable medium. At this time, the media includes magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and ROM. , RAM, flash memory, etc., may include hardware devices specifically configured to store and execute program instructions.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 개시를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Meanwhile, the computer program may be specially designed and configured for the present disclosure, or may be known and usable by those skilled in the computer software field. Examples of computer programs may include not only machine language code such as that created by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

일 실시예에 따르면, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.According to one embodiment, methods according to various embodiments of the present disclosure may be included and provided in a computer program product. Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers. The computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (e.g. Play StoreTM) or between two user devices. It may be distributed in person or online (e.g., downloaded or uploaded). In the case of online distribution, at least a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server.

본 개시에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 개시가 한정되는 것은 아니다. 본 개시에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 개시를 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 개시의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.Unless there is an explicit order or description to the contrary regarding the steps constituting the method according to the present disclosure, the steps may be performed in any suitable order. The present disclosure is not necessarily limited by the order of description of the steps above. The use of any examples or illustrative terms (e.g., etc.) in the present disclosure is merely to describe the present disclosure in detail, and unless limited by the claims, the scope of the present disclosure is limited by the examples or illustrative terms. It doesn't work. Additionally, those skilled in the art will recognize that various modifications, combinations and changes may be made depending on design conditions and factors within the scope of the appended claims or their equivalents.

따라서, 본 개시의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 개시의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present disclosure should not be limited to the above-described embodiments, and the scope of the patent claims described below as well as all scopes equivalent to or equivalently changed from the claims are within the scope of the spirit of the present disclosure. It will be said to belong to

Claims

골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하는 단계;
임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득하는 단계;
상기 입력 정보 및 상기 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성하는 단계; 및
상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는 단계;
를 포함하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 방법.Obtaining input information including golf club information and golf course information;
Obtaining a set of images in which the swing scene is captured for a preset time before and after the moment of impact;
generating an expected trajectory of a golf ball based on the input information and the image set; and
generating expected falling point information of the golf ball based on the expected trajectory;
A method for predicting the falling point of a golf ball, including.

제 1 항에 있어서,
상기 이미지 집합은, 골프채를 촬영한 제1 이미지 집합 및 상기 골프공을 촬영한 제2 이미지 집합을 포함하는, 방법.According to claim 1,
The image set includes a first image set of golf clubs and a second image set of golf balls.

제 1 항에 있어서,
상기 예상 궤적을 생성하는 단계는,
상기 이미지 집합을 이용하여 i) 상기 임팩트 시점의 상기 골프공의 속도와 골프채 헤드의 속도, ii) 상기 임팩트 시점에 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 지면에 대해 갖는 각도 및 상기 임팩트 시점에 상기 골프공의 초기 경로가 상기 지면에 대해 갖는 각도, iii) 상기 임팩트 시점에 상기 골프공에 닿는 상기 헤드의 면이 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 상기 임팩트 시점에 상기 골프공의 상기 초기 경로가 상기 목표 방향에 대해 갖는 각도 및 iv) 상기 골프공의 회전율 중 적어도 하나를 계산하는 단계; 및
상기 계산에 기초하여 상기 예상 궤적을 생성하는 단계;
를 더 포함하는, 방법.According to claim 1,
The step of generating the expected trajectory is,
Using the image set, i) the speed of the golf ball and the speed of the golf club head at the time of impact, ii) the angle that the surface of the head that touches the golf ball has with respect to the ground at the time of impact, and the The angle that the initial path of the golf ball has with respect to the ground, iii) the angle that the surface of the head that touches the golf ball at the time of impact has with respect to the target direction, and the initial path of the golf ball at the time of impact with the target calculating at least one of an angle with respect to the direction and iv) a rotation rate of the golf ball; and
generating the expected trajectory based on the calculation;
A method further comprising:

제 1 항에 있어서,
상기 골프채 정보는, 골프채의 종류, 골프채의 생산업체 및 골프채의 판매업체 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.According to claim 1,
The golf club information includes at least one of the type of golf club, the manufacturer of the golf club, and the seller of the golf club.

제 1 항에 있어서,
상기 입력 정보는, 플레이어의 이름, 나이 및 성별 중 적어도 하나를 포함하는 플레이어 정보를 더 포함하고,
상기 방법은,
상기 플레이어 정보에 기초하여 상기 플레이어 별 티샷 위치 정보를 생성하는 단계;
를 더 포함하는 방법.According to claim 1,
The input information further includes player information including at least one of the player's name, age, and gender,
The method is:
Generating tee shot location information for each player based on the player information;
How to include more.

제 1 항에 있어서,
상기 입력 정보는, 플레이어의 이름, 나이 및 성별 중 적어도 하나를 포함하는 플레이어 정보를 더 포함하고,
상기 이미지 집합은 상기 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 상기 플레이어의 스윙 자세를 촬영한 제3 이미지 집합을 포함하고,
상기 방법은,
상기 제3 이미지 집합 및 기 설정된 스윙 표준 이미지 집합에 기초하여, 상기 플레이어의 자세 분석 정보를 생성하는 단계;
를 더 포함하는 방법.According to claim 1,
The input information further includes player information including at least one of the player's name, age, and gender,
The image set includes a third image set that captures the player's swing posture for a preset time before and after the moment of impact,
The above method is,
generating posture analysis information of the player based on the third image set and a preset swing standard image set;
How to include more.

제 1 항에 있어서,
상기 골프장 정보는, 골프장의 3차원 지형 정보, 상기 골프장의 온도, 습도, 풍속 및 풍향 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.According to claim 1,
The golf course information includes at least one of three-dimensional topographic information of the golf course, temperature, humidity, wind speed, and wind direction of the golf course.

제 7 항에 있어서,
상기 방법은,
상기 3차원 지형 정보에 기초하여 상기 골프장을 3차원 가상 공간으로 재현하는 단계; 및
상기 재현된 가상 공간, 상기 골프장 정보 및 상기 예상 낙하 지점 정보에 기초하여, 상기 골프공이 상기 낙하 이후 정지할 최종 예상 위치 정보를 생성하는 단계;
를 더 포함하는, 방법.According to claim 7,
The above method is,
Reproducing the golf course in a 3D virtual space based on the 3D terrain information; and
Based on the reproduced virtual space, the golf course information, and the expected falling point information, generating final expected position information where the golf ball will stop after the falling;
A method further comprising:

제 8 항에 있어서,
상기 방법은,
상기 최종 예상 위치 정보 및 상기 3차원 지형 정보에 기초하여 골프 카트의 추천 이동 경로를 생성하는 단계;
를 더 포함하는, 방법.According to claim 8,
The above method is,
generating a recommended movement path for a golf cart based on the final expected location information and the 3D terrain information;
A method further comprising:

제 8 항에 있어서,
상기 방법은,
상기 최종 예상 위치 정보 및 상기 3차원 지형 정보에 기초하여 기 설정된 지형별 공략법 데이터베이스에 포함되는 공략법을 결정하는 단계;
를 더 포함하는, 방법.According to claim 8,
The above method is,
determining a strategy included in a preset strategy database for each terrain based on the final expected location information and the 3D terrain information;
A method further comprising:

제 1 항에 있어서,
상기 방법은,
상기 입력 정보, 상기 예상 궤적 및 상기 예상 낙하 지점 정보 중 적어도 하나를 표시하는 인터페이스를 생성하는 단계;
를 더 포함하는, 방법.According to claim 1,
The above method is,
generating an interface that displays at least one of the input information, the expected trajectory, and the expected falling point information;
A method further comprising:

적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및
상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 동작하는 프로세서;
를 포함하되,
상기 프로세서는, 골프채 정보 및 골프장 정보를 포함하는 입력 정보를 획득하고, 임팩트 순간 전후로 기 설정된 시간 동안 스윙 장면이 촬영된 이미지 집합을 획득하고, 상기 입력 정보 및 상기 이미지 집합에 기초하여 골프공의 예상 궤적을 생성하고, 상기 예상 궤적에 기초하여 상기 골프공의 예상 낙하 지점 정보를 생성하는, 골프공의 낙하 지점을 예측하는 장치.a memory in which at least one program is stored; and
a processor that operates by executing the at least one program;
Including,
The processor acquires input information including golf club information and golf course information, acquires a set of images in which swing scenes are captured for a preset time before and after the moment of impact, and predicts a golf ball based on the input information and the image set. An apparatus for predicting the falling point of a golf ball, generating a trajectory and generating expected falling point information of the golf ball based on the expected trajectory.

제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

A computer-readable recording medium recording a program for executing the method of claim 1 on a computer.