[한국기술뉴스] 서강대학교 컴퓨터공학전공 낭종호 교수 연구팀은 모바일을 통하여 골프 스윙 궤적 및 골퍼의 스윙 동작을 분석할 수 있는 노하우를 개발하였다.

골프를 즐기는 인구가 증가함에 따라서 프로 골프 선수뿐만 아니라 일반 골퍼들도 자신의 스윙을 쉽게 분석하고자 하는 요구가 증가하고 있는 추세이다. 기존의 골프 스윙 분석을 위한 PC 프로그램은 높은 비용을 요구하기에 촬영된 골프 스윙 동영상을 스마트폰 상에서 분석할 수 있는 어플리케이션들이 개발되었다. 하지만 그 기능들이 제한되어 있기 때문에 골퍼들이 자신의 스윙의 문제점을 정확히 분석하는데 효과적이지 못하다는 단점이 있다.

연구팀은 골프 스윙에 대한 피사체의 고속 회전을 관찰하고 촬영하는 동영상을 생성한 후 이로부터 Skeleton을 추출하는 기술을 개발하였다. 이후에는 이를 입력 동영상에 겹치게 함으로써 골퍼의 스윙 동작을 Skeleton 차원에서 분석할 수 있도록 하였다.

어플리케이션에서 사용될 골프 스윙 궤적 및 골퍼의 스윙 동작에 대한 Skeleton을 추출하는 엔진을 개발하기 위하여 사람의 Skeleton을 추출할 수 있는 CNN 모델인 OpenPose 모델을 골프 스윙 동영상에 적용하였다. 이후에는 이를 원본 동영상에 합성하여 Skeleton 움직임을 분석할 수 있도록 하였다. 

골프 스윙 자세 분석의 수요가 증가하는 현재 해당 기술은 골프 분야에서 좋은 전망을 가지고 있다고 판단되며 골프 분야뿐만 아니라 댄스 분석 앱 개발의 기본 분석 도구로도 활용이 가능할 것으로 보인다.

㈜ 브레인키즈에서 해당 노하우를 이전 희망하였으며, 2020년 09월 04일 서강대학교 산학협력단과 ‘딥러닝을 이용한 골프 스윙 노하우 기술 이전 계약’을 체결하였다. ㈜ 브레인키즈는 해당 노하우를 이용하여 개발 중인 KPGA SWING 앱을 업그레이드하는 도구로 사용할 예정이다.