[CVPR🎉] 김캐디 AI팀 골프 스윙 분석 기술 논문 CVPR 2025 발표

논문명: CaddieSet: A Golf Swing Dataset with Human Joint Features and Ball Information

저자: Seunghyeon Jung (Dongguk University), Seoyoung Hong (Kimcaddie Inc), Jiwoo Jeong (Dongguk University), Seungwon Jeong (Dongguk University), Jaerim Choi (Kimcaddie Inc), Hoki Kim (Chung-Ang University), Woojin Lee (Dongguk University)

게재지: 11th International Workshop on Computer Vision in Sports (CVsports) at CVPR 2025

URL:https://vap.aau.dk/cvsports/

머니투데이 기사 원문

스크린골프 및 골프레슨 예약 플랫폼 김캐디가 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학회 ‘CVPR 2025’ 워크숍(CVSports)에 자체 개발한 골프 스윙 분석 기술 관련 논문을 발표했다고 14일 밝혔다.

이번 논문의 제목은 ‘캐디셋: 인간 관절 기능과 볼 정보가 포함된 골프 스윙 데이터셋’(CaddieSet: A Golf Swing Dataset with Human Joint Features and Ball Information)이다.

최재림·홍서영 김캐디 AI팀을 비롯해 이우진 동국대학교 컴퓨터학부 교수 연구실의 정승현 연구원, 정지우 연구원, 정승원 연구원, 김호기 중앙대학교 교수가 공동 참여했다.

김캐디 관계자는 “골프 동작 인식 분야에서 실제 사용자 데이터를 기반으로 한 최초의 정량적 접근이라는 점에서 기술력과 신뢰성을 모두 인정받았다”고 했다.

논문은 골프 스윙을 8단계로 구분하고 각 단계에서 관절 위치 데이터를 정밀 추출해 총 15가지 동작 지표를 계산했다. 같은 스윙에서 발생한 볼의 궤적 정보(방향·회전축·속도 등)를 짝지어 기록해 스윙과 공의 움직임 간 관계를 정량적으로 분석할 수 있는 기반을 마련했다.

해당 데이터셋을 기반으로 학습된 AI 모델은 기존 영상 기반 분석 대비 공의 궤적 예측 정확도가 크게 향상됐다. 골퍼의 문제 동작을 설명 가능하게 분석해 주는 기능도 갖췄다. AI가 구체적인 교정 방향까지 제시할 수 있는 기술적 토대를 마련했다는 설명이다.

이우진 동국대 교수는 “이번 논문은 단순한 기술 성과를 넘어 골프 산업 전반에 AI 기술의 저변을 넓히는 의미 있는 발걸음”이라며 “더 많은 골퍼들이 합리적이고 체계적인 방식으로 실력을 향상시킬 수 있도록 실질적인 기술 연구와 현장 적용에 더욱 집중하겠다”고 했다.