Ultralytics YOLO 모델을 사용해 골프공 추적하기

골프를 즐기는 사람이 그 어느 때보다 늘고 있습니다. 2024년 미국에서 약 1억 3,800만 명이 어떤 형태로든 골프를 즐겼으며, 실제로 4,720만 명이 코스에서 골프를 치거나 드라이빙 레인지와 시뮬레이터 같은 코스 밖의 장소에서 골프를 쳤습니다.

참여와 관심이 계속 높아지면서 골퍼들은 연습, 피드백, 경기력 추적을 위한 더 나은 도구를 점점 더 기대하고 있습니다. 명확한 경기 인사이트가 있으면 골프를 더욱 재미있게 즐길 수 있기 때문입니다.

그림 1. 전 세계 수백만 명이 골프를 즐깁니다.

티샷에서 공을 멀리 보내고 공이 정확히 어떤 궤적으로 날아가 어디에 떨어졌는지, 왼쪽이나 오른쪽으로 휘었는지 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이때 최신 공 추적 및 분석 기술이 큰 차이를 만들 수 있습니다.

이러한 공 추적 시스템의 핵심에는 시각 데이터를 처리하는 인공지능(AI)의 한 분야인 컴퓨터 비전이 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 고속 카메라와 Ultralytics YOLO11, 최신 Ultralytics YOLO26 같은 딥러닝 모델을 사용해 공의 움직임을 실시간으로 탐지하고 추적합니다.

공을 탐지하고 프레임 단위로 추적하면 공의 위치를 활용해 비행 궤적을 표시하고 착지 지점을 예측하며 속도, 발사 각도, 스핀과 같은 세부 정보를 추정할 수 있습니다. 이를 통해 연습, 코칭, 경기 관람에 도움이 되는 즉각적인 피드백을 제공합니다.

이 글에서는 컴퓨터 비전과 Ultralytics YOLO 모델을 골프공 추적에 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

골프공 추적 기술의 유형#

골프공 추적에 컴퓨터 비전을 활용하는 방법을 살펴보기 전에, 골프공을 추적하는 다른 방법 몇 가지를 간략히 알아보겠습니다.

한 가지 방법은 스마트 골프공을 사용하는 것입니다. 스마트 골프공은 내부 센서, Bluetooth 연결, RFID 태그, GPS 기반 위치 시스템까지 갖춘 하드웨어 장치입니다.

이러한 기능은 정밀한 추적과 경기력 모니터링을 가능하게 합니다. 하지만 배터리 수명이 제한적이고 내구성 문제가 있으며 스마트 골프공의 타격감이 일반 골프공과 같은지에 대한 우려가 있다는 단점도 있습니다.

스마트 골프공 외에도 외부 추적 시스템이 인기를 얻고 있습니다. 예를 들어 레이더 기반 런치 모니터와 고속 광학 카메라 시스템은 공의 비행, 궤적, 스핀에 관한 세부 데이터를 높은 정확도로 수집해 모든 수준의 골퍼에게 핵심 인사이트를 제공합니다.

그림 2. 골프공 추적 예시. (출처)

골프 분석에 비전 AI 통합하기#

컴퓨터 비전은 외부 추적을 활용하는 또 다른 좋은 예입니다. 특히 YOLO11 및 YOLO26과 같은 모델은 객체 탐지, 인스턴스 분할, 자세 추정, 객체 추적 등의 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 기능을 함께 활용하면 일반 카메라 영상에서 공을 찾고 프레임 단위로 추적하며 샷 궤적을 자동으로 기록하고 유용한 성능 인사이트를 생성할 수 있습니다.

이러한 인사이트는 모바일 앱, Garmin 웨어러블(라운드와 샷을 추적하는 GPS 시계 등), 골프 시뮬레이터 플랫폼을 비롯한 더 큰 연결 생태계에도 연동할 수 있습니다. 덕분에 골퍼는 데이터를 간편하게 저장하고 시간에 따른 경기력을 검토하며 여러 기기에서 인사이트를 확인할 수 있습니다.

이러한 방법이 인기를 얻는 또 다른 이유는 골퍼가 이미 신뢰하는 골프공을 그대로 사용할 수 있다는 점입니다. 많은 시스템은 Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade, Srixon과 같은 프리미엄 골프 브랜드와 호환되며, 일반적인 고성능 우레탄 골프공에서도 잘 작동합니다. 따라서 장비를 바꾸지 않고도 고급 추적 기능을 활용할 수 있습니다.

골프공 추적에 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는 방법#

Ultralytics YOLO 모델은 COCO와 같은 인기 데이터 세트로 학습된 사전 학습 컴퓨터 비전 모델로 제공되므로 사람, 자동차, 자전거, 동물 등 다양한 일상 객체를 바로 탐지할 수 있습니다. 따라서 여러 실제 응용 분야에서 출발점으로 활용하기 좋습니다.

하지만 자체 데이터로도 맞춤형 학습할 수 있습니다. 이는 대상이 작고 빠르며 놓치기 쉬운 골프공 추적에서 특히 중요합니다. 골프공을 탐지하고 추적하도록 Ultralytics YOLO 모델을 학습하려면 먼저 관련 데이터셋을 수집하거나 찾아야 합니다.

일반적으로 각 프레임에서 공에 레이블을 지정한 골프 샷 이미지나 비디오를 준비합니다. 그런 다음 모델을 미세 조정해 다양한 조명 조건, 배경, 카메라 각도에서도 공을 안정적으로 탐지하도록 학습할 수 있습니다.

데이터 로딩, 모델 학습, 검증, 배포를 위한 간단한 도구를 제공하는 Ultralytics Python 패키지를 사용하면 학습 과정을 간소화할 수 있습니다. 학습이 완료되면 새 비디오에서 프레임 단위로 골프공을 탐지할 수 있습니다.

YOLO 모델 자체는 시간의 흐름에 따라 객체를 추적하지 않는다는 점을 알아두는 것이 중요합니다. 대신 Ultralytics Python 패키지가 YOLO의 탐지 결과를 BoT-SORT 및 ByteTrack과 같은 다중 객체 추적 알고리즘과 결합하여 추적 기능을 제공합니다.

이러한 추적기는 과거 움직임과 노이즈가 있는 측정값을 사용해 객체의 다음 위치를 예측하는 수학적 모델인 칼만 필터를 기반으로 하는 경우가 많은 움직임 예측을 활용합니다. 이를 통해 공이 다음에 나타날 위치를 추정하고 프레임 전반에 걸쳐 일관된 ID를 유지합니다. 이러한 설정을 사용하면 시스템은 공의 움직임을 따라가고, 공이 다른 객체와 잠시 겹치거나 프레임을 벗어났다가 나중에 다시 나타나도 추적을 이어갈 수 있습니다.

탐지 결과를 안정적인 궤적으로 변환하기#

골프공 탐지 및 추적이 어떻게 더 정확한 분석으로 이어지는지 궁금할 수 있습니다. 간단히 말해, 점을 연결하는 것과 같습니다.

각 탐지 결과가 하나의 점이며, 추적을 통해 점들을 부드러운 경로로 연결해 공이 공중에서 어떻게 움직였는지 보여줍니다. 공의 궤적을 확보하면 속도, 발사 각도, 샷 형태, 공이 착지할 가능성이 높은 위치와 같은 주요 샷 세부 정보를 추정할 수 있습니다.

예를 들어, 빠르게 움직이는 작은 객체를 물리 기반으로 3D 추적하는 최근 연구에서는 연구진이 Ultralytics YOLOv8 탐지기를 물리 기반 추적 모델과 결합했습니다. Ultralytics YOLOv8은 각 프레임에서 공의 위치를 찾는 객체 탐지에 사용되었고, 움직임 모델은 공이 다음에 나타날 위치를 예측했습니다. 덕분에 시스템은 모션 블러, 짧은 가림 현상, 탐지 누락이 발생해도 추적을 유지할 수 있었습니다.

그림 3. YOLO 모델과 3D 추적을 사용해 작은 객체를 추적하는 시스템. (출처)

이러한 시스템의 주요 장점은 과거에는 전문 장비가 필요했던 기능을 이제 일반 골퍼도 이용할 수 있다는 것입니다. 샷을 스마트폰, 웨어러블, 시뮬레이터 화면에서 실시간으로 시각화해 즉각적인 피드백을 제공합니다. 드라이브 샷부터 퍼트까지 모든 샷에 이러한 인사이트를 활용하면 골퍼가 패턴을 찾고 골프 클럽을 비교하며 더 빠르게 실력을 향상할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 기반 골프공 추적기의 장단점#

컴퓨터 비전이 골프공 추적을 어떻게 지원하는지 살펴보았으니, 이제 몇 가지 장점을 자세히 알아보겠습니다.

• 실시간 피드백: 이러한 시스템은 공의 비행, 궤적, 착지 위치에 대한 데이터를 즉시 제공하므로 골퍼는 스윙과 샷 전략을 바로 조정할 수 있습니다.
• 공을 잃어버리는 경우 감소: 공을 지속적으로 추적하므로 골퍼가 공을 찾는 데 쓰는 시간이 줄어들고, 골프 코스, 연습장, 페어웨이에서 경기 진행 속도를 전반적으로 높일 수 있습니다.
• 폭넓은 호환성: 비전 AI 시스템은 공 내부 센서가 아닌 카메라로 공을 추적하므로 일반적으로 Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade, Srixon과 같은 프리미엄 모델을 포함한 표준 골프공과 함께 사용할 수 있습니다.

이러한 이점에도 불구하고 컴퓨터 비전 기반 골프공 추적에는 몇 가지 한계가 있습니다. 고려해야 할 요소는 다음과 같습니다.

• 선명한 시야에 대한 의존성: 이러한 시스템은 카메라 시야가 가려지지 않고 조명이 안정적이어야 합니다. 그림자, 눈부심, 장애물이 있으면 탐지 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• 장거리 또는 고속 샷의 추적 문제: 매우 긴 드라이브 샷이나 공의 속도가 아주 빠른 경우 공이 카메라 프레임 밖으로 벗어나 추적의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다.
• 규정상 제한: 일부 컴퓨터 비전 추적 시스템은 USGA 및 PGA 투어 경기 규정에 따라 사용이 제한될 수 있으므로 공식 대회에서 활용하지 못할 수 있습니다.

스마트 골프공 추적의 미래#

더 나은 모델, 센서, 기기 내 처리 속도의 발전에 힘입어 골프공 추적 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. Ultralytics YOLO26과 같은 최신 아키텍처는 이전 모델을 기반으로 정확도를 높이고 추론 효율성을 개선하여 연습장, 시뮬레이터, 훈련 환경에 사용되는 엣지 디바이스에서 실시간 탐지를 더 실용적으로 구현할 수 있습니다.

동시에 추적 시스템은 컴퓨터 비전과 레이더 기반 런치 모니터를 결합해 더욱 완전한 기능을 제공하고 있습니다. 카메라 기반 공 비행 데이터에 클럽 및 임팩트 관련 데이터를 더하는 방식입니다. 이러한 도구가 드라이빙 레인지와 모바일 앱에 보급되면 더 많은 골퍼가 사용하는 골프공을 바꾸지 않고도 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다.

그림 4. 런치 모니터 데이터를 활용하는 딥러닝 골프공 비행 모델. (출처)

AI 기반 인사이트는 훈련과 코칭부터 코스 내 의사결정까지 골프의 더 많은 영역을 계속 지원할 것으로 보입니다. 추적 및 샷 트레이서 시스템이 더 스마트해지면서 골퍼는 증강 현실(AR) 오버레이를 활용한 자동화 분석, 개인 맞춤형 추천, 연습 도구를 더 많이 이용할 수 있습니다.

핵심 요점#

Ultralytics YOLO 모델과 컴퓨터 비전은 골프공 추적 방식을 바꾸고 있습니다. 정확한 궤적을 생성하고 유용한 경기력 인사이트와 함께 실시간 피드백을 제공할 수 있습니다. 이러한 도구가 레이더 시스템과 휴대전화에 연결되면서 더 많은 골퍼가 고급 샷 분석을 쉽게 활용할 수 있게 되고 있습니다.

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