고유진동수를 활용한 관성 센서 기반 퍼팅 판별 알고리즘 개발

Abstract

골프 용품에 대한 사람들의 관심이 증가하면서, 관성 센서(IMU)를 기반으로 자동 스코어링 (Auto-Scoring)에 관련된 손목 형 웨어러블 기기가 등장하고 있다. 드라이버나 아이언 스윙에 경우 임팩트가 크기 때문에 가속도 신호 크기로부터 스윙 신호를 추출할 수 있지만, 퍼팅의 경우에는, 스윙에 비해 상대적으로 작은 임팩트가 가해지고, 손의 그립에 의한 영향으로 퍼팅 신호 추출이 쉽지 않다. 이러한 문제로 현재 상용화된 손목 형 웨어러블 기기 중 퍼팅의 경우, 수동으로 업데이트를 하거나 정확도가 낮은 한계가 있다. 본 연구에서는 관성 센서를 이용하여, 자동으로 스코어링을 하기 위한 퍼팅 판별 알고리즘을 설계하였다. 퍼팅 신호는 작은 임팩트에 대해서도 고유진동수에 의한 진동이 발생한다는 현상을 바탕으로, 해당 고유진동수 특성 만을 통과시키는 밴드패스 필터를 설계하여 추출하였다. 퍼팅 시, 손목에서의 고유진동수 특성은 퍼터를 빔으로 가정하고, 그립 경계조건을 정의하여 도출하였다. 하지만 실제 필드에서, 퍼팅 신호 이외의 임의의 충격 신호로 인해, 필터 처리된 신호로부터 퍼팅 신호만을 추출 하는데 한계가 있다. 따라서 실시간 관성 센서 데이터로부터 퍼팅 구간을 선정하는 것이 필요하다. 퍼팅 구간은 패턴 인식 기법인 동적 시간 굽힘(Dynamic Time Warping)과 최근접 이웃법(k-Nearest Neighbor)을 사용하여 선정하였다. 최종적으로, 본 알고리즘은 실시간 손목 관성 센서 데이터로부터 퍼팅 구간을 선정하고, 선정된 구간에서 고유진동수를 활용한 밴드패스 필터를 사용해 퍼팅 신호를 추출하였다. 알고리즘은 실제 필드에서의 퍼팅 시, 그린 위 상황을 가정한 프로토콜로 7명의 피험자를 대상으로 검증되었다. 실험 결과, 총 퍼팅 판별 정확도는 92.8%이고, 알고리즘 성능 지표가 모두 0.9 이상의 정확도를 보였다. 본 연구에서는, 골프 워치에 적용하여 실제 필드에서 자동 스코어링을 위한 판별 알고리즘을 제안했다. 해당 알고리즘은 골프 코칭 및 골프 스코어 관리 등의 응용분야에 활용할 수 있어, 증가하는 골프 워치 시장에 소비자의 요구를 만족 시킬 수 있는 기술이라 생각한다. 나아가 다른 스포츠의 임팩트 신호 판별에도 활용 할 수 있을 것으로 기대한다.