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본 연구는 테니스 포핸드 동작 시 적외선 카메라 기반 Motion Capture 방식(RMC)과 Markerless 기반 Motion Capture 방식(MMC)으로 취득한 운동학 자료를 이산형 변수와 연속형 변수를 분석하는 것이 목적이다. 이를 위해 테니스 경력이 7년 이상인 대학 테니스 선수 1명을 대상으로 포핸드 동작을 수행하였으며, RMC 방식과 MMC 방식을 이용하여 관절과 분절의 각도를 분석하였다. RMC와 MMC를 통해 취득한 이산형 변수(최대 관절 및 분절 각도)는 대응표본 t-test를 실시하였으며, 연속형 변수는 Statistical Parametric Mapping(SPM) 기법을 활용한 대응표본 t-test를 실시하였으 며, 통계적 유의수준 α=.05로 설정하였다. 본 연구 결과 백스윙 구간에서의 최대 관절 및 분절 각도와 가동범위는 오른쪽 어깨 관절의 관상면 변인을 제외하고 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 포워드 스윙 구간에서는 오른쪽 엉덩 관절의 수평면 최대 관절 각도와 몸통 분절의 시상면, 관상면 가동범위와 오른쪽 엉덩 관절의 수평면 가동범위, 오른쪽 발목 관절의 수평면 가동범위를 제외하고 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 연속형 변수는 모든 분절 및 관절 각도에서 차이가 나타났지만, 대다수의 전체 구간의 그래프에서는 유사한 패턴을 나타내었다. 본 연구 결과를 통해 스포츠 현장에서 MMC 방식을 통해 분석 시 시도 횟수를 증가시키고 평균 데이터를 활용한다면 적용할 수 있을 것으로 생각된다.


The purpose of this study was to analyze discrete and continuous variables of kinematic data acquired through Reflective camera based Motion Capture(RMC) and Markerless Motion Capture(MMC) during tennis forehand movements. To this end, a college tennis player with more than 7 years of tennis experience performed forehand movements, and joint and segment angles were analyzed using RMC and MMC. Discrete variables (maximum joint and segment angles) acquired through RMC and MMC were subjected to a paired t-test, and continuous variables were subjected to a paired t-test using the Statistical Parametric Mapping (SPM), and the statistical significance level was set at α=.05. As a result of this study, significant differences were found in the maximum joint and segment angles and range of motion during the backswing phase, except for the frontal plane of the right shoulder. In the forward swing phase, significant differences were found except for the maximum joint angle in the transverse plane of the right hip joint, the sagittal and frontal plane range of motion of the trunk segments, the transverse plane range of motion of the right hip joint, and the transverse plane range of motion of the right ankle joint. Continuous variables showed differences in all segments and joint angles, but most of the graphs for the entire phase showed similar patterns. The results of this study suggest that the MMC can be applied in sports by increasing the number of trials and using the average data when analyzing.