Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.5
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pp.472-478
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2011
The purpose of this study was to analyze the kinetic effect of Soft-$golf^{TM}$ instrument on the human body structure. To analyze the kinetic effect of Soft-$golf^{TM}$ instrument, Golf swing using Soft-$golf^{TM}$ instrument and regular golf instrument was captured. And then Upper limbs and lumbar joint torques was calculated via computer simulation. Five man participated this study. Subjects performed golf swing using a regular golf and Soft-$golf^{TM}$ instrument. Golf swing motion was captured using three position sensor, active infrared LED maker and force plate. Golf swing model was generated and simulated using ADAMS/LifeMOD program. As a results, joint torque during Soft-golf swing were lower than regular golf swing. Thus soft-golf swing have joint load lower than regular golf swing and contribute to reduce joint injury.
Modern sports are developing into sports science that incorporates science and various analytical simulation systems for improving records are being developed, and they are helping to improve actual game records. Therefore golf which is one of various sports events, has been popularized among the hobbyists and the general public and there is an increasing demand for correcting the movement attitude of the person. In response to these demands, many systems have been developed to analyze and correct golf swing postures. The golf swing accuracy analysis system analyzes the moments that can not be seen with the naked eye and guides them to understand easily. It can improve the golf swing motion through immediate feedback due to the visual effect. Using the knowledge of golf swing motion collected from golf swing video, we improved reliability. In addition, it provides the ability to visually check and analyze your golf swing video, allowing you to analyze each segment based on various golf swing classification methods.
In this paper, we propose a synchronized playback method of 3D reference model and video by extracting golf swing information from learner's golf video to precisely compare and analyze each motion in each position and time in the golf swing, and present the implementation result. In order to synchronize the 3D model with the learner's swing video, the learner's golf swing movie is first photographed and relative time information is extracted from the photographed video according to the position of the golf club from the address posture to the finishing posture. Through applying time information from learners' swing video to a 3D reference model that rigs the motion information of a pro-golfer's captured swing motion at 120 frames per second through high-quality motion capture equipment into a 3D model and by synchronizing the 3D reference model with the learner's swing video, the learner can correct or learn his / her posture by precisely comparing his or her posture with the reference model at each position of the golf swing. Synchronized playback can be used to improve the functionality of manually adjusting system for comparing and analyzing the reference model and learner's golf swing. Except for the part where the image processing technology that detects each position of the golf posture is applied, It is expected that the method of automatically extracting the time information of each location from the video and of synchronized playback can be extended to general life sports field.
The purpose of this study was to investigate effect of golf shoe design on kinematic variables during golf swing. Five professional male golfers with shoe size 270mm were recruited for the study. Swing motion was collected using 8 high speed camera motion analysis at a sampling of 180Hz. Kinematic variables were calculated by EVaRT 4.2 software. Driver swing was divided into four events; El(adress), E2(top), E3(impact) and E4(finish). Time, peak velocity, velocity of center of mass, velocity of the foot and ankle angle during Phase 1(El-E2), Phase 2(E2-E3), and Phase 3(E3-E4) were analyzed in order to investigate the relationship between golf shoe design and swing performance. The findings indicated that type C golf shoes would be beneficial for stability and control of movement during address and swing performance. Furthermore, faster speed of golf shoes, center of mass, and both feet were observed with Type C golf shoes. It is expected that golfers with Type C golf Shoes provide greater force as they control the center of mass faster and increase rotational force during impact compared to other golf shoes.
본 연구의 목적은 숙련된 골프선수들의 골프 스윙동작 시 상이한 무게중심 변환 형태가 존재하는지 그리고 만약 이 상이한 무게중심 변환 형태가 존재한다면 어떤 형태로 나타나는지를 알아보고자 하였다. 본 실험을 위해 13명의 남자 대학 엘리트 골프 선수들을 대상으로 드라이버를 이용한 스윙을 실시하게 하였다. 수직 지면 반력과 압력중심 이동 패턴을 측정하기 위해 지면반력기 2대와 스윙 동작 시 critical event 설정을 위해 1대의 고감도 비디오 카메라를 사용하였다. 또한 스윙 결과로 나타나는 비거리, 클럽헤드 속도를 측정하기 위해 스윙 분석기를 이용하였다. 피험자 간 상호 비교를 위해 측정된 수직 지면반력 성분은 몸무게를 이용하여 표준화하였고 압력중심은 어드레스시의 압력중심을 원점으로 재 계산하였다. 또한 임팩트 시 측정된 좌우 수직 지면반력 성분을 이용하여 두 가지의 상이한 스윙 스타일로 구분하였다. 연구결과 8명(62%)의 피험자에게서 좌측 수직력 성분이 상대적으로 높은 전족(FFS) 스타일임이 밝혀졌고 5명(38%)은 그 반대인 리버스(RFS) 스타일임이 밝혀졌다. 이 전족 스타일은 대부분의 골퍼들이 선호하고 또 그렇게 하여야만 한다고 믿고 있는 스윙방식이다. 이와 반대인 리버스 스타일은 코치들이 금기시 하는 스윙의 형태로서 초보자, 즉 비숙련 자에게만 나타나는 전형적인 스윙형태라고 인지되고 있다. 하지만 이 두 가지 스윙 스타일이 초보자가 아닌 숙련된 골프 선수들에게서도 실제 존재한다는 것이 본 실험 결과로 나타났다. 평균 압력중심 이동 패턴은 전후축 방향의 경우 RFS 스타일 그룹이 RFS 스타일 그룹에 비해 압력중심 이동이 크게 나타났고 좌우축의 경우에도 RFS 그룹이 FFS 그룹에 비해 압력중심 이동이 크게 나타났다. 특히 임팩트 시 압력중심의 위치가 FFS 그룹은 전족 근처에 있는 반면 RFS 그룹은 후족(rear foot)에 위치하여 두 스윙 스타일의 차이점을 분명하게 보여주었다. 따라서 비록 이 RFS 스타일이 대부분의 코칭 이론과는 상반되는 무게중심 이동 패턴을 보여주었지만 이 스윙 스타일이 잘못된 것이 아닌 실제 존재하는 하나의 스윙 스타일로 인식하여 스윙 지도 시 이에 알맞은 적절한 교습법을 마련해야 할 것이다.
This study was intended to provide basic materials for golf coaching by somatotype by analyzing and comparing the kinematic factors found in each somatotype at the time of golf swing. For this purpose, the somatotype was divided into endomorph, mesomorph and ectomorph in reference to the weight, height and upper arm circumference of each of nine professional golfers. Each of their swing motions was videotaped with the camcorder and their swing motion was analyzed by dividing it into 8 sections. The time required for the swing motion, the displacement of the center of the human body and the rotation angle of the upper body were calculated through the three-dimensional image analysis based on the DLT(Direct Linear Transformation). Based on the findings of this study, the following conclusion was drawn: The endomorphic golfers showed the longest required golf swing time, followed by the mesomorphic golfer and then the endomorphic golfer. The displacement of left-to-right movement was largest in the mesomorphic golfers, followed by the endomorphic golfers the up-to-down displacement was upward at the time of impact and that the endomorphic and mesomorphic golfers raised the sense of stability by maintaining an almost uniform height at the time of impact. As for the rotational angle of the upper body and the rotational angle of the thigh, the upper body and the thigh took a form of rotating earlier in the ectomorphic golfers at the time of impact, who showed a somewhat different characteristics compared to the endomorphic and mesomorphic golfers. It is necessary to investigate the movement of more fundamental forces in presenting the theory related to the kinematic characteristics of this swing by somatotype. Accordingly, it is thought that it is necessary to analyze the center of pressure(COP) using the ground counterforce in the future study.
It is not easy to analyze dynamic sports motion, but it can be done easily by using an interactive playback of the recorded motion. Everybody is able to capture a golf swing owing to the popularization of PC and digital camcorder in these days. In this study, the system that can provide golf swing analysis is selected and implemented. Furthermore, editing method that can represent motion is applied and moving object tracking algorithm that can make this profess easy is applied to provide easy golf swing analysis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.39-47
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2023
In this paper, we propose a method to measure the similarity between golf swings in videos. As it is known that deep learning-based artificial intelligence technology is effective in the field of computer vision, attempts to utilize artificial intelligence in video-based sports data analysis are increasing. In this study, the joint coordinates of a person in a golf swing video were obtained using a deep learning-based pose estimation model, and based on this, the similarity of each swing segment was measured. For the evaluation of the proposed method, driver swing videos from the GolfDB dataset were used. As a result of measuring swing similarity by pairing swing videos of a total of 36 players, 26 players evaluated that their other swing sequence was the most similar, and the average ranking of similarity was confirmed to be about 5th. This ensured that the similarity could be measured in detail even when the motion was performed similarly.
This study divided straight success, pade success and failure with 7male golfers who have experiences more than 3 years, analyzed kinematic factors of golf swing to suggest scientifically. The conclusions were follows. 1) The wrist angle has significant difference in straight success, pade success and failure when swing of every pattern. There is no significant difference in pade success and failure. 2) The body twist angle has no significant difference in straight success, pade success and failure when swing of every pattern. There is no significant difference in pade success and failure. 3) The shoulder joint rotation angle has no significant difference in success, pade success and failure when swing of every pattern. There is no significant difference in pade success and failure. 4) The left hip joint vertical angle has no significant difference in straight success, pade success and failure when swing of every pattern. There is no significant difference in pade success and failure. 5) The hip joint rotation angle has no significant difference in straight success, pade success and failure when swing of every pattern. There is no significant difference in pade success and failure. 6) The trunk angle has no significant difference in straight success, pade success and failure when swing of every pattern. There is no significant difference in pade success and failure. 7 )The left knee joint angle has no significant difference in straight success, pade success and failure when swing of every pattern. There is no significant difference in pade success and failure. This study divided golf swing motion of pattern change in straight success, pade success and failure and analyzed the kinematic factors by 3-dimension cinematography to improve performance. In the future, many researchers have to study kinematic analysis to improve performance in every events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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