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特表2024-502602ゴルフスイングに関する情報を推定するための方法、デバイスおよび非一過性のコンピュータ読み取り可能な記録媒体
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-01-22
(54)【発明の名称】ゴルフスイングに関する情報を推定するための方法、デバイスおよび非一過性のコンピュータ読み取り可能な記録媒体
(51)【国際特許分類】
A63B 69/36 20060101AFI20240115BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240115BHJP
G06V 10/82 20220101ALI20240115BHJP
G06T 7/70 20170101ALI20240115BHJP
【ＦＩ】
A63B69/36 541W
G06T7/00 660B
G06T7/00 350C
G06V10/82
G06T7/70 Z
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023541546
(86)(22)【出願日】2022-01-03
(85)【翻訳文提出日】2023-07-06
(86)【国際出願番号】 KR2022000009
(87)【国際公開番号】W WO2022149811
(87)【国際公開日】2022-07-14
(31)【優先権主張番号】10-2021-0002920
(32)【優先日】2021-01-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】523257808
【氏名又は名称】モアイス インコーポレーテッド
【氏名又は名称原語表記】ＭＯＡＩＳ， ＩＮＣ．
【住所又は居所原語表記】６Ｆ， １１４， Ｔａｅｂｏｎｇ－ｒｏ， Ｓｅｏｃｈｏ－ｇｕ， Ｓｅｏｕｌ ０６７６４， Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ
(74)【代理人】
【識別番号】100101878
【弁理士】
【氏名又は名称】木下 茂
(74)【代理人】
【識別番号】100187506
【弁理士】
【氏名又は名称】澤田 優子
(72)【発明者】
【氏名】リー ヨングン
【テーマコード（参考）】
5L096
【Ｆターム（参考）】
5L096AA02
5L096AA06
5L096BA08
5L096BA18
5L096CA04
5L096DA02
5L096FA67
5L096FA69
5L096GA30
5L096GA40
(57)【要約】
本発明の一態様によると、ゴルフスイングに関する情報を推定するための方法であって、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージが獲得されると、人工ニューラルネットワークモデルを利用して前記撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび前記クラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出する段階、および前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置および前記フェースに関する複数のキーポイントの位置のうち少なくとも一つに基づいて前記クラブの姿勢を推定し、前記クラブの姿勢および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定する段階を含む方法が提供される。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ゴルフスイングに関する情報を推定するための方法であって、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージが獲得されると、人工ニューラルネットワークモデルを利用して前記撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび前記クラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出する段階、および
前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置および前記フェースに関する複数のキーポイントの位置のうち少なくとも一つに基づいて前記クラブの姿勢を推定し、前記クラブの姿勢および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定する段階を含む、方法。
【請求項2】
前記シャフトに関する複数のキーポイントには、前記シャフトの上部に位置する任意のポイント、前記シャフトの下部に位置する任意のポイントおよび前記上部に位置する任意のポイントと前記下部に位置する任意のポイントの間のいずれか一位置のうち少なくとも二つの位置が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記推定段階で、前記少なくとも二つの位置に関する確率情報に基づいて前記クラブの姿勢を推定する、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記クラブの姿勢には前記クラブのフェースの姿勢が含まれ、前記フェースに関する複数のキーポイントには、前記フェースの姿勢を推定できるようにする少なくとも三つの位置が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記人工ニューラルネットワークモデルは深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）および地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を利用して軽量化されたものである、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記推定段階で、前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置、前記フェースに関する複数のキーポイントの位置および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置は、前記撮影イメージを変形したイメージから検出される前記シャフトに関する複数のキーポイント、前記撮影イメージを変形したイメージから検出される前記フェースに関する複数のキーポイントおよび前記撮影イメージを変形したイメージから検出される前記使用者の少なくとも一つの関節にそれぞれ基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
請求項１に記載された方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録する非一過性のコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項8】
ゴルフスイングに関する情報を推定するためのデバイスであって、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージが獲得されると、人工ニューラルネットワークモデルを利用して前記撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび前記クラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出するクラブおよび関節検出部、および
前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置および前記フェースに関する複数のキーポイントの位置のうち少なくとも一つに基づいて前記クラブの姿勢を推定し、前記クラブの姿勢および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定するゴルフスイング情報推定部を含む、デバイス。
【請求項9】
前記シャフトに関する複数のキーポイントには、前記シャフトの上部に位置する任意のポイント、前記シャフトの下部に位置する任意のポイントおよび前記上部に位置する任意のポイントと前記下部に位置する任意のポイントの間のいずれか一位置のうち少なくとも二つの位置が含まれる、請求項８に記載のデバイス。
【請求項10】
前記ゴルフスイング情報推定部が、前記少なくとも二つの位置に関する確率情報に基づいて前記クラブの姿勢を推定する、請求項９に記載のデバイス。
【請求項11】
前記クラブの姿勢には前記クラブのフェースの姿勢が含まれ、前記フェースに関する複数のキーポイントには、前記フェースの姿勢を推定できるようにする少なくとも三つの位置が含まれる、請求項８に記載のデバイス。
【請求項12】
前記人工ニューラルネットワークモデルは深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）および地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を利用して軽量化されたものである、請求項８に記載のデバイス。
【請求項13】
前記クラブおよび関節検出部が、前記撮影イメージを変形したイメージから検出される前記シャフトに関する複数のキーポイント、前記撮影イメージを変形したイメージから検出される前記フェースに関する複数のキーポイントおよび前記撮影イメージを変形したイメージから検出される前記使用者の少なくとも一つの関節にそれぞれ基づいて、前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置、前記フェースに関する複数のキーポイントの位置および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置をそれぞれ決定する、請求項８に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明はゴルフスイングに関する情報を推定するための方法、デバイスおよび非一過性のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
最近、ゴルファーのスイング映像を分析してゴルファーに有用な情報を提供するための技術が紹介されている。
【0003】
これに関する従来技術の一例として、韓国公開特許公報第２００９－１０５０３１号に開示された映像処理器法を利用したゴルフクリニックシステムおよびその運用方法に関する技術を例にすることができるが、これによると、ゴルフ修練者の身体およびゴルフクラブに付着される複数個のマーカー、ゴルフ修練者のスイング動作を映像で収集する複数個のカメラ、前記複数個のカメラで収集される２次元映像を３次元映像に再構成し、動きによるマーカーの空間上の座標を抽出して人体の分節の角度値と各局面別データをリアルタイムで分析してクリニック結果をレポート形式で出力する映像分析器およびスイング動作に対する運動力学的クリニック情報が会員情報にマッチングされてデジタルデータで保存されるデータベースを含むことを特徴とする。
【0004】
しかし、前記のような従来技術をはじめとしてこれまで紹介された技術によると、ゴルファーのスイングを分析するために、ゴルファーの姿勢および動作を認識するための高価な装備を別途に利用しなければならなかったりゴルファーの身体およびゴルフクラブに別途のセンサ（マーカー）を付着しなければならないのが実情であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】韓国公開特許公報第２００９－１０５０３１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
本発明は、前述した従来技術の問題点をすべて解決することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
また、本発明は、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージが獲得されると、人工ニューラルネットワークモデルを利用して前記撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび前記クラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出する段階、および前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置および前記フェースに関する複数のキーポイントの位置のうち少なくとも一つに基づいて前記クラブの姿勢を推定し、前記クラブの姿勢および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定することを他の目的とする。
【0008】
また、本発明は、深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）および地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を利用して人工ニューラルネットワークモデルを軽量化し、その軽量化された人工ニューラルネットワークモデルを利用して使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブの姿勢および前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定することをさらに他の目的とする。
【0009】
また、本発明は、使用者のゴルフスイングに関する情報を推定するにおいて、前記使用者の少なくとも一つの関節の位置だけでなく、前記使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージから推定されるクラブの姿勢まで参照することをさらに他の目的とする。
【0010】
前記目的を達成するための本発明の代表的な構成は次の通りである。
【0011】
本発明の一態様によると、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージが獲得されると、人工ニューラルネットワークモデルを利用して前記撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび前記クラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出する段階、および前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置および前記フェースに関する複数のキーポイントの位置のうち少なくとも一つに基づいて前記クラブの姿勢を推定し、前記クラブの姿勢および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定する段階を含む方法が提供される。
【0012】
本発明の他の態様によると、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージが獲得されると、人工ニューラルネットワークモデルを利用して前記撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび前記クラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出するクラブおよび関節検出部、および前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置および前記フェースに関する複数のキーポイントの位置のうち少なくとも一つに基づいて前記クラブの姿勢を推定し、前記クラブの姿勢および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定するゴルフスイング情報推定部を含むデバイスが提供される。
【0013】
この他にも、本発明を具現するための他の方法、他のデバイスおよび前記方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録する非一過性のコンピュータ読み取り可能な記録媒体がさらに提供される。
【発明の効果】
【0014】
本発明によると、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージが獲得されると、人工ニューラルネットワークモデルを利用して前記撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび前記クラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出する段階、および前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置および前記フェースに関する複数のキーポイントの位置のうち少なくとも一つに基づいて前記クラブの姿勢を推定し、前記クラブの姿勢および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定することによって、別途のセンサ（マーカー）や装備を利用せずとも撮影イメージのみで使用者のゴルフスイングに関する情報を推定できるようになる。
【0015】
また、本発明によると、深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）および地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を利用して人工ニューラルネットワークモデルを軽量化し、その軽量化された人工ニューラルネットワークモデルを利用して使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブの姿勢を推定することによって、別途のセンサ（マーカー）や装備を利用せずに、モバイルデバイスで正確かつ効率的に前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定できるようになる。
【0016】
また、本発明によると、使用者のゴルフスイングに関する情報を推定するにおいて、前記使用者の少なくとも一つの関節の位置だけでなく、前記使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージから推定されるクラブの姿勢まで参照することによって、前記使用者の少なくとも一つの関節の位置だけでは把握し難い情報（例えば、手首のコントロールおよび／またはクラブのコントロールに関する情報）を推定できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【0017】
［図１］本発明の一実施例に係るデバイスの内部構成を詳細に図示する図面である。
【0018】
［図２（ａ）］本発明の一実施例により一般的なコンボリューション（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）が遂行される過程を例示的に示す図面である。
【0019】
［図２（ｂ）］本発明の一実施例により深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）および地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）が遂行される過程を例示的に示す図面である。
【0020】
【発明を実施するための形態】
【0021】
後述する本発明に対する詳細な説明は、本発明が実施され得る特定の実施例を例示として図示する添付図面を参照する。このような実施例は、当業者が本発明を十分に実施できるように詳細に説明される。本発明の多様な実施例は、互いに異なるが相互排他的である必要はないことが理解されるべきである。例えば、本明細書に記載されている特定形状、構造および特性は、本発明の精神と範囲を逸脱することなく一実施例から他の実施例に変更されて具現され得る。また、それぞれの実施例内の個別の構成要素の位置または配置も、本発明の精神と範囲を逸脱することなく変更され得ることが理解されるべきである。したがって、後述する詳細な説明は限定的な意味として行われるものではなく、本発明の範囲は特許請求の範囲の請求項が請求する範囲およびそれと均等なすべての範囲を包括するものと理解されるべきである。図面で類似する参照符号は多様な側面に亘って同一または類似する構成要素を示す。
【0022】
以下では、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者が本発明を容易に実施できるようにするために、本発明の多様な好ましい実施例に関して添付された図面を参照して詳細に説明することにする。
【0023】
本明細書で、ゴルフスイングに関する実施例がフルスイングに焦点を合わせて説明されるものの、本発明でのゴルフスイングはゴルフクラブを動かすためのすべての動作を含む最広義の概念として理解されるべきである。例えば、本発明の一実施例に係るゴルフスイングには、フルスイング、ハーフスイング、チップショット、ロブショット、パッティングなどが含まれ得る。
【0024】
デバイスの構成
【0025】
以下では、本発明の具現のために重要な機能を遂行するデバイス１００の内部構成と各構成要素の機能について詳察することにする。
【0026】
図１は、本発明の一実施例に係るデバイス１００の内部構成を詳細に図示する図面である。
【0027】
図１に図示された通り、本発明の一実施例に係るデバイス１００は、クラブおよび関節検出部１１０、ゴルフスイング情報推定部１２０、通信部１３０および制御部１４０を含んで構成され得る。本発明の一実施例によると、クラブおよび関節検出部１１０、ゴルフスイング情報推定部１２０、通信部１３０および制御部１４０は、そのうち少なくとも一部が外部のシステム（図示されず）と通信するプログラムモジュールであり得る。このようなプログラムモジュールは運営システム、応用プログラムモジュールまたはその他プログラムモジュールの形態でデバイス１００に含まれ得、物理的には多様な公知の記憶装置に保存され得る。また、このようなプログラムモジュールはデバイス１００と通信可能な遠隔記憶装置に保存されてもよい。一方、このようなプログラムモジュールは本発明により後述する特定の業務を遂行したり特定の抽象データ類型を実行するルーチン、サブルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを包括するが、これに制限されはしない。
【0028】
一方、デバイス１００に関して前記のように説明されたが、このような説明は例示的なものであり、デバイス１００の構成要素または機能のうち少なくとも一部が必要に応じてサーバー（図示されず）内で具現されたり外部システム（図示されず）内に含まれてもよいことは当業者に自明である。
【0029】
一方、本発明の一実施例に係るデバイス１００はメモリ手段を具備し、マイクロプロセッサを搭載して演算能力を備えたデジタル機器であって、スマートフォン、タブレット、スマートウォッチ、スマートバンド、スマートグラス、デスクトップコンピュータ、ノートパソコン、ワークステーション、ＰＤＡ、ウェブパッド、移動電話機などが含まれ得る。ただし、デバイス１００は前述した例示だけでなく本発明の目的を達成できる範囲内でいくらでも変更され得る。
【0030】
特に、デバイス１００は、使用者がデバイス１００からゴルフスイングに関する情報推定などのサービスの提供を受けることができるように支援するアプリケーション（図示されず）を含むことができる。このようなアプリケーションは外部のアプリケーション配布サーバー（図示されず）からダウンロードされたものであり得る。一方、このようなアプリケーションの性格は、後述するようなデバイス１００のクラブおよび関節検出部１１０、ゴルフスイング情報推定部１２０、通信部１３０および制御部１４０と全般的に類似し得る。ここで、アプリケーションはその少なくとも一部が必要に応じてそれと実質的に同一であるか均等な機能を遂行できるハードウェア装置やファームウェア装置で置換されてもよい。
【0031】
まず、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージが獲得されると、人工ニューラルネットワークモデルを利用して前記撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび前記クラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出する機能を遂行することができる。
【0032】
具体的には、本発明の一実施例によると、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージはデバイス１００により撮影されたものであるか他のデバイス（図示されず）により撮影されたイメージをデバイス１００が獲得したものであり得る。そして、本発明の一実施例によると、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージはＲＧＢカメラによって撮影されるイメージを意味し得る。すなわち、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、深度カメラや深度センサのような装備から獲得される深さ情報および使用者の身体やゴルフクラブに付着されたセンサ（マーカー）を利用せずに、使用者のゴルフスイングに関するＲＧＢイメージのみを利用してクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよびそのクラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出することができる。一方、本発明で、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージは主に動画を意味するが、その形式にかかわらず使用者のゴルフスイングを視覚的な形態で表現できるすべてのデータを含む最広義の概念として理解されるべきである。
【0033】
そして、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、人工ニューラルネットワークモデルを利用して、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよびそのクラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つの位置に関する確率情報と前記使用者の少なくとも一つの関節の位置に関する確率情報を導き出す機能を遂行することができる。
【0034】
具体的には、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０によって導き出され得るクラブのシャフトに関する複数のキーポイントの位置に関する確率情報、クラブのフェースに関する複数のキーポイントの位置に関する確率情報および使用者の少なくとも一つの関節の位置に関する確率情報は、前記使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージを人工ニューラルネットワークモデルの入力データとして生成される確率マップ（Ｍａｐ；すなわち、前記人工ニューラルネットワークモデルの出力データ）に含まれ得る。
【0035】
例えば、本発明の一実施例によると、前記確率マップは２次元ヒートマップ（Ｈｅａｔ ｍａｐ）を意味し得る。そして、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、人工ニューラルネットワークモデルを利用して使用者の少なくとも一つの関節ごとにその関節に対する少なくとも一つの２次元ヒートマップイメージを生成でき、その生成された少なくとも一つのヒートマップイメージを構成するピクセル値の大きさが大きいほど前記関節の２次元的位置が該当ピクセルに該当する確率が高いとか、前記ヒートマップで小さいピクセル値が広く分布すれば関節の位置が正確に特定される確率が低く、大きいピクセル値が狭く分布すれば関節の位置が正確に特定される確率が高いというなどの性質に基づいて、使用者の少なくとも一つの関節の２次元的位置に関する確率情報を導き出すことができる。そして、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、前記のように導き出される確率情報を参照して使用者の少なくとも一つの関節の２次元的位置を決定し、その位置を使用者の少なくとも一つの関節として検出することができる。
【0036】
一方、前述した使用者の関節の位置に関する確率情報を導き出すことに関する内容は、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０によってクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよび／またはクラブのフェースに関する複数のキーポイントが検出される場合にも類似するように適用され得るので（すなわち、前記複数のキーポイントそれぞれに対してそのキーポイントに対する少なくとも一つの２次元ヒートマップイメージが生成される）、詳しい説明は省略することにする。
【0037】
一方、本発明の一実施例に係る人工ニューラルネットワークモデルにはＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデル、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデル、ＤＢＮ（Ｄｅｅｐ Ｂｅｌｉｅｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデル、または前記モデルが結合された人工ニューラルネットワークモデルなどが含まれ得る。ただし、本発明の一実施例に係る人工ニューラルネットワークモデルは前記列挙されたものに限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲内で多様に変更され得る。
【0038】
そして、本発明の一実施例に係る人工ニューラルネットワークモデルは、深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）および地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を利用して軽量化されたモデルであり得る。
【0039】
また、本発明の一実施例に係る人工ニューラルネットワークモデルは枝刈り（Ｐｒｕｎｉｎｇ）、加重値量子化（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）、残差学習（Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）のような軽量化アルゴリズムを利用して軽量化されたモデルであってもよい。また、本発明の一実施例に係る人工ニューラルネットワークモデルは、エンコーダ－デコーダ（ｅｎｃｏｄｅｒ－ｄｅｃｏｄｅｒ）構造のモデルであり得、軽量化のためにデコーダがエンコーダに比べて非常に少ない数のチャネルと層で構成され得る。
【0040】
具体的には、物体認識技術において一般的に使われる人工ニューラルネットワークモデルは高い水準の認識性能のために高い水準のコンピューティング資源の消耗を必要とするので、モバイルデバイスのように限定的なコンピューティング資源のみが提供される環境では利用し難い場合が多い。したがって、本発明の一実施例によると、深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）および地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を利用して人工ニューラルネットワークモデルを軽量化し、その軽量化された人工ニューラルネットワークモデルをモバイルデバイスで利用することによって、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよびそのクラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと前記使用者の少なくとも一つの関節を検出することができる。
【0041】
ここで、本発明の一実施例に係る深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）とは、本発明の一実施例に係る人工ニューラルネットワークモデルでコンボリューション（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を遂行するにおいて、入力される層（Ｌａｙｅｒ）の深さ（すなわち、入力層のチャネル）別にそれぞれカーネル（Ｋｅｒｎｅｌ）を適用するコンボリューション過程を意味し得る。一方、カーネルを適用して演算する方法自体は一般的なコンボリューションと同一であるので、詳しい説明は省略することにする。
【0042】
そして、本発明の一実施例に係る地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）とは、本発明の一実施例に係る人工ニューラルネットワークモデルでコンボリューションを遂行するにおいて、入力される層の地点別にそれぞれ１×１×Ｍ大きさのカーネル（すなわち、幅１、高さ１、深さＭのカーネル）を適用するコンボリューション過程を意味し得る。
【0043】
図２（ａ）は、本発明の一実施例により一般的なコンボリューション（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）が遂行される過程を例示的に示す図面である。
【0044】
図２（ｂ）は、本発明の一実施例により深さ別コンボリューション（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）および地点別コンボリューション（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）が遂行される過程を例示的に示す図面である。
【0045】
図２（ａ）を参照すると、本発明の一実施例によると、入力される層２１１の幅、高さ、深さがそれぞれＦ、Ｆ、Ｎであり、各カーネル２１２の幅、高さ、深さがそれぞれＫ、Ｋ、Ｎであり、出力される層２１３の幅、高さ、深さがそれぞれＦ、Ｆ、Ｍである場合を仮定することができる。また、ここでは、適切な大きさのパディング（Ｐａｄｄｉｎｇ）とストライド（Ｓｔｒｉｄｅ）を設定して、入力される層２１１と出力される層２１３の幅、高さの変化がないものと仮定した。このような場合に、一般的なコンボリューションでは、入力される層２１１にカーネル２１２が適用されて出力される層２１３の一つの深さを構成（すなわち、Ｆ×Ｆ×Ｋ×Ｋ×Ｎ回の演算）することになり、Ｍ個のカーネル２１２に対してこのような演算をすることになるので、総Ｆ×Ｆ×Ｋ×Ｋ×Ｎ×Ｍ回の演算を遂行することになる。
【0046】
図２（ｂ）を参照すると、本発明の一実施例によると、入力される層２２１の幅、高さ、深さがそれぞれＦ、Ｆ、Ｎであり、深さ別コンボリューションでの各カーネル２２２の幅、高さ、深さがそれぞれＫ、Ｋ、１であり、地点別コンボリューションでの各カーネル２２４の幅、高さ、深さがそれぞれ１、１、Ｎであり、出力される層２２５の幅、高さ、深さがそれぞれＦ、Ｆ、Ｍである場合を仮定することができる。このような場合に、入力される層２２１の深さ別にカーネル２２２が適用されて中間層２２３の各深さを構成（すなわち、Ｆ×Ｆ×Ｋ×Ｋ×１×Ｎ回の演算）することになる。その次に、その中間層２２３に地点別にカーネル２２４が適用されて出力される層２２５の一つの深さを構成（すなわち、Ｆ×Ｆ×１×１×Ｎ回の演算）することになり、Ｍ個のカーネル２２４に対してこのような演算をすることになるので、地点別コンボリューションでは総Ｆ×Ｆ×１×１×Ｎ×Ｍ回の演算を遂行することになる。したがって、本発明の一実施例に係る深さ別コンボリューションと地点別コンボリューションの演算を足すと、総（Ｆ×Ｆ×Ｋ×Ｋ×１×Ｎ）＋（Ｆ×Ｆ×１×１×Ｎ×Ｍ）回の演算を遂行することになるので、一般的なコンボリューションより演算量が減る効果がある。
【0047】
一方、本発明の一実施例に係る軽量化のためのアルゴリズムは必ずしも前記アルゴリズム（深さ別または地点別コンボリューション）に限定されるものではなく、前記各アルゴリズムの適用順序または回数も多様に変更され得る。
【0048】
一方、本発明の一実施例によると、クラブのシャフトに関する複数のキーポイントにはクラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント、クラブのシャフトの下部に位置する任意のポイントおよびその上部に位置する任意のポイントと下部に位置する任意のポイントの間のいずれか一位置のうち少なくとも二つの位置が含まれ得る。
【0049】
図３は、本発明の一実施例によりクラブの姿勢および使用者のゴルフスイングに関する情報を推定する過程を例示的に示す図面である。
【0050】
例えば、本発明の一実施例によると、図３（ａ）を参照すると、クラブのシャフトに関する複数のキーポイントにはクラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント（３１３；すなわち、クラブの取っ手部分）、そのシャフトの下部に位置する任意のポイント（３１１；すなわち、クラブのヘッド部分）およびその上部に位置する任意のポイント３１３と下部に位置する任意のポイント３１１の中間（３１２；すなわち、クラブのシャフトの中間）が含まれ得る。
【0051】
他の例として、本発明の一実施例によると、図３（ｂ）を参照すると、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージにクラブの一部（例えば、クラブのヘッド部分）が含まれない場合を仮定することができる。本発明の一実施例によると、このような場合には、クラブのシャフトに関する複数のキーポイントにはクラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント（３２２；すなわち、クラブの取っ手部分）およびクラブのシャフトの中間３２１が含まれ得る。
【0052】
ただし、本発明の一実施例に係るクラブのシャフトに関する複数のキーポイントは、前述されたものに限定されず、本発明の目的を達成できる範囲内で多様に変更され得る。
【0053】
そして、本発明の一実施例によると、クラブのフェースに関する複数のキーポイントには、そのフェースの姿勢を推定できるようにする少なくとも三つの位置が含まれ得る。ここで、本発明の一実施例によると、クラブのフェースの姿勢にはそのフェースが向かう方向、特定基準線（例えば、使用者の身体に関する基準線など）とそのフェースがなす角度、ゴルフスイング中のクラブの開閉程度などが含まれ得るが、これに制限されるものではない。
【0054】
図４は、本発明の一実施例によりクラブの姿勢および使用者のゴルフスイングに関する情報を推定する過程を例示的に示す図面である。
【0055】
例えば、本発明の一実施例によると、図４を参照すると、クラブのフェース４１０に関する複数のキーポイントには、クラブフェース４１０の上端をなす線の中間（４１１；またはクラブフェースの上端）、クラブフェース４１０の下端をなす線の中間（４１３；またはクラブフェースの下端）およびクラブフェースの外側をなす線の中間（４１２；またはクラブフェースの最外側）が含まれ得る。
【0056】
ただし、本発明の一実施例に係るクラブのフェースに関する複数のキーポイントは前述されたものに限定されず、クラブのフェースに関する複数のキーポイントが直線をなす場合のように、そのフェースの姿勢を推定できなくする場合でなければ、本発明の目的を達成できる範囲内で多様に変更され得る。
【0057】
一方、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージを変形し、その変形したイメージから検出されるクラブのシャフトに関する複数のキーポイント、その変形したイメージから検出されるクラブのフェースに関する複数のキーポイントおよびその変形したイメージから検出される使用者の少なくとも一つの関節にそれぞれ基づいて、前記シャフトに関する複数のキーポイントの位置、前記フェースに関する複数のキーポイントの位置および前記使用者の少なくとも一つの関節の位置をそれぞれ決定することができる。
【0058】
具体的には、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージに含まれる少なくとも一部のフレームを変形することができる。本発明の一実施例によると、このような変形にはフレームを左右反転させたりフレーム（またはそのフレームに含まれる少なくとも一部の客体）の位置を移動させたりすることなどが含まれ得る。そして、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、前記のように変形された使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよびクラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと使用者の少なくとも一つの関節を検出することができる。そして、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、前記のように変形された使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージでの検出結果と本来の使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージでの検出結果をすべて参照（例えば、各イメージから生成されるヒートマップの平均値を参照）して、クラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよびクラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つの位置と使用者の少なくとも一つの関節の位置を決定することによって、人工ニューラルネットワークモデルの検出正確度を高めることができる。
【0059】
ただし、本発明の一実施例に係るフレームの変形方法や変形回数は前述されたものに限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲内で多様に変更および／または組み合わせられ得る。
【0060】
一方、本発明の一実施例によると、前記のように変形されるフレームは使用者のゴルフスイングを分析するにおいて重要度が高いフレーム（例えば、バックスイングのトップに関するフレーム）であり得る。そして、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージから一次的に検出されるクラブのシャフトに関する複数のキーポイントおよびクラブのフェースに関する複数のキーポイントのうち少なくとも一つと使用者の少なくとも一つの関節を参照して、前記のように変形されるフレームを決定することができる。
【0061】
また、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージで複数回の検出を遂行してその検出結果をすべて参照することによって、人工ニューラルネットワークモデルの検出正確度を高めることができる。このために、例えば、ランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔ）、アダブースト（ＡｄａＢｏｏｓｔ）等のアンサンブル（Ｅｎｓｅｍｂｌｅ）技法が利用され得る。
【0062】
次に、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、クラブのシャフトに関する複数のキーポイントの位置およびそのクラブのフェースに関する複数のキーポイントの位置のうち少なくとも一つに基づいてそのクラブの姿勢を推定する機能を遂行することができる。
【0063】
具体的には、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、クラブのシャフトに関する複数のキーポイントの間の位置関係およびクラブのフェースに関する複数のキーポイントの位置関係のうち少なくとも一つに基づいて、そのクラブの姿勢を推定することができる。ここで、本発明の一実施例によると、クラブの姿勢にはクラブのシャフトの姿勢、クラブのフェースの姿勢などが含まれ得、シャフトの姿勢にはそのシャフトの位置やそのシャフトが向かう方向、特定基準線（例えば、使用者の身体に関する基準線など）とシャフトがなす角度などが含まれ得るが、これに制限されるものではない。
【0064】
また、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、クラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント、そのシャフトの下部に位置する任意のポイントおよびその上部に位置する任意のポイントと下部に位置する任意のポイントの間のいずれか一位置のうち少なくとも二つの位置に関する確率情報に基づいて前記クラブの姿勢を推定することができる。
【0065】
例えば、図３（ａ）を参照すると、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０によって、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント３１３、そのシャフトの下部に位置する任意のポイント３１１およびそのシャフトの中間３１２がそのシャフトに関する複数のキーポイントとして検出されたし、下部に位置する任意のポイント３１１の位置に関する確率が所定の臨界値を超過する場合を仮定することができる。このような場合に、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、クラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント３１３から下部に位置する任意のポイント３１１をそのクラブの姿勢（またはクラブが向かう方向）として推定することができる。
【0066】
他の例として、図３（ａ）を参照すると、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０によって、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント３１３、そのシャフトの下部に位置する任意のポイント３１１およびそのシャフトの中間３１２がそのシャフトに関する複数のキーポイントとして検出されたし、下部に位置する任意のポイント３１１の位置に関する確率が所定の臨界値以下であり、中間３１２の位置に関する確率が所定の臨界値を超過する場合を仮定することができる。このような場合に、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、クラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント３１３から中間３１２をそのクラブの姿勢（またはクラブが向かう方向）として推定することができる。
【0067】
さらに他の例として、図３（ｂ）を参照すると、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０によって、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント３２２およびそのシャフトの中間３２１がそのシャフトに関する複数のキーポイントとして検出されたし、中間３２１の位置に関する確率が所定の臨界値を超過する場合を仮定することができる。このような場合に、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、クラブのシャフトの上部に位置する任意のポイント３２２から中間３２１をそのクラブの姿勢（またはクラブが向かう方向）として推定することができる。
【0068】
図５は、本発明の一実施例によりクラブの姿勢および使用者のゴルフスイングに関する情報を推定する過程を例示的に示す図面である。
【0069】
例えば、図５を参照すると、本発明の一実施例に係るクラブおよび関節検出部１１０は、使用者のゴルフスイングに関する撮影イメージからクラブのフェース５１０に関する複数のキーポイント５１１を検出することができる。そして、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、複数のキーポイント５１１の位置関係（例えば、複数のキーポイントによって構成される面の形態、面積など）に基づいてそのクラブのフェース５１０の姿勢（例えば、そのフェースが向かう方向、特定基準線（例えば、使用者の身体に関する基準線など）とそのフェースがなす角度、ゴルフスイング中のクラブが開閉程度など）を推定することができる。
【0070】
また、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、前述した通り、推定されるクラブの姿勢および使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定する機能を遂行することができる。
【0071】
具体的には、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、使用者の少なくとも一つの関節の位置に基づいて前記使用者の少なくとも一つの関節の種類、前記使用者の少なくとも一つの関節の位置、前記使用者の少なくとも一つの関節と前記使用者の他の少なくとも一つの関節の間の距離および前記使用者の少なくとも一つの関節と前記使用者の他の少なくとも一つの関節の間で形成される角度のうち少なくとも一つを推定でき、これに基づいて前記使用者の姿勢を推定することができる。そして、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、このように推定される前記使用者の姿勢およびクラブの姿勢に基づいて前記使用者のゴルフスイングに関する情報を推定することができる。
【0072】
ここで、本発明の一実施例によると、使用者のゴルフスイングに関する情報には、使用者の少なくとも一つの関節の位置だけでは把握し難い情報、すなわち、手首のコントロール、クラブのコントロールなどに関する情報が含まれ得る。例えば、本発明の一実施例によると、使用者のゴルフスイングに関する情報には、スイングプレーン（ｓｗｉｎｇ ｐｌａｎｅ）に関する情報（例えば、ワンプレーンスウィングなのか、ツープレーンスウィングなのか、シャローイング（ｓｈａｌｌｏｗｉｎｇ）スイングなのかなど）、コーキング（ｃｏｃｋｉｎｇ）に関する情報（例えば、アーリーコーキング（ｅａｒｌｙ ｃｏｃｋｉｎｇ）、コーキング、オーバースイング（ｏｖｅｒ ｓｗｉｎｇ）、キャスティング（ｃａｓｔｉｎｇ）、スクーピング（ｓｃｏｏｐｉｎｇ）等が発生したかどうか）、バックスイング（ｂａｃｋ ｓｗｉｎｇ）時にクラブパス（ｃｌｕｂ ｐａｔｈ）に関する情報（例えば、クラブを内側に抜くか、外側に抜くかなど）、クラブフェースに関する情報（例えば、テイクバック（ｔａｋｅ ｂａｃｋ）時またはバックスイングのトップ（ｂａｃｋ ｓｗｉｎｇ ｔｏｐ）でクラブが閉じたか、開かれたかなど）などが含まれ得る。ただし、本発明の一実施例に係る使用者のゴルフスイングに関する情報は前記列挙されたものに限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲内で多様に変更され得る。
【0073】
一方、本発明の一実施例によると、使用者のゴルフスイングに関する情報はゴルフスイングを構成する部分動作別に区分されて推定され得る。
【0074】
具体的には、本発明の一実施例に係るゴルフスイングは、アドレス（ａｄｄｒｅｓｓ）、テイクアウェイ（ｔａｋｅ ａｗａｙ）、バックスイング（ｂａｃｋ ｓｗｉｎｇ）、トップオブスイング（ｔｏｐ ｏｆ ｓｗｉｎｇ）、ダウンスイング（ｄｏｗｎ ｓｗｉｎｇ）、インパクト（ｉｍｐａｃｔ）、フォロースルー（ｆｏｌｌｏｗ ｔｈｒｏｕｇｈ）およびフィニッシュ（ｆｉｎｉｓｈ）のような８段階の部分動作で構成され得る。そして、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、クラブの姿勢および使用者の少なくとも一つの関節の位置を参照して、その使用者のゴルフスイングに関して撮影されたイメージが前記８段階のうちいずれの段階に該当するかを導き出し、ゴルフスイングを構成する部分動作別に区分してその使用者のゴルフスイングに関する情報を推定する機能を遂行することができる。
【0075】
一方、本発明の一実施例に係るゴルフスイングは必ずしも前記のような８段階に区分されるものではない。すなわち、前記８段階それぞれを構成する細部的な段階をさらに含んで区分されてもよく、前記８段階の少なくとも一部が一つの段階を構成するものとして区分されてもよい。
【0076】
【0077】
例えば、図６を参照すると、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、使用者の少なくとも一つの関節の位置に基づいて推定され得る使用者の腕の角度（または方向、すなわち、使用者の姿勢）（６１１、６２１および６３１）およびクラブのフェースに関する複数のキーポイントに基づいて推定され得るクラブのフェースの姿勢（例えば、フェースが向かう方向）（６１０、６２０および６３０）を参照して、使用者のゴルフスイングに関する情報を推定することができる。
【0078】
他の例として、図７を参照すると、本発明の一実施例に係るゴルフスイング情報推定部１２０は、使用者の少なくとも一つの関節の位置に基づいて推定され得る使用者の手首の方向（または角度、すなわち、使用者の姿勢）７２０およびクラブのシャフトに関する複数のキーポイントに基づいて推定され得るクラブのシャフトの姿勢（例えば、シャフトが向かう方向）７１０を参照して、使用者のゴルフスイングに関する情報を推定することができる。
【0079】
次に、本発明の一実施例に係る通信部１３０は、クラブおよび関節検出部１１０およびゴルフスイング情報推定部１２０からの／へのデータの送受信を可能にする機能を遂行することができる。
【0080】
最後に、本発明の一実施例に係る制御部１４０は、クラブおよび関節検出部１１０、ゴルフスイング情報推定部１２０および通信部１３０間のデータの流れを制御する機能を遂行することができる。すなわち、本発明の一実施例に係る制御部１４０は、デバイス１００の外部からの／へのデータの流れまたはデバイス１００の各構成要素間のデータの流れを制御することによって、クラブおよび関節検出部１１０、ゴルフスイング情報推定部１２０および通信部１３０でそれぞれ固有機能を遂行するように制御することができる。
【0081】
以上で説明された本発明に係る実施例は、多様なコンピュータ構成要素を通じて実行され得るプログラム命令語の形態で具現されてコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され得る。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体はプログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含むことができる。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されるプログラム命令語は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであるかコンピュータソフトウェア分野の当業者に公知になっている使用可能なものであり得る。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスクおよび磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気－光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉｕｍ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのような、プログラム命令語を保存し実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令語の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなくインタープリタなどを使ってコンピュータによって実行され得る高級言語コードも含まれる。ハードウェア装置は本発明に係る処理を遂行するために一つ以上のソフトウェアモジュールに変更され得、その逆も同じである。
【0082】
以上、本発明が具体的な構成要素などのような特定事項と限定された実施例および図面によって説明されたが、これは本発明のより全般的な理解を助けるために提供されたものに過ぎず、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であればこのような記載から多様な修正と変更を図ることができる。
【0083】
したがって、本発明の思想は前述された実施例に限定されて定められてはならず、後述する特許請求の範囲だけでなくこの特許請求の範囲と均等なまたはこれから等価的に変更されたすべての範囲は本発明の思想の範疇に属すると言える。
【符号の説明】
【0084】
１００：デバイス
１１０：クラブおよび関節検出部
１２０：ゴルフスイング情報推定部
１３０：通信部
１４０：制御部
１１０：クラブおよび関節検出部
１２０：ゴルフスイング情報推定部
１３０：通信部
１４０：制御部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【国際調査報告】